Back to Search
Start Over
Bütünleşik bulanık çok kriterli karar verme metotları: Türk otomotiv ana sanayi örneği
- Publication Year :
- 2018
- Publisher :
- Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2018.
-
Abstract
- Çevreye duyarlı düzenlemeler, firmalar arasında tedarik zincirindeki uygulamaları iyileştirmek amacıyla artan bir ilgi görmektedir. Bu düzenlemeler, her geçen gün gelişmekte olan bir alan olduğu için sürekli araştırılmaya ihtiyaç duymaktadır. Bu çalışmada da Sürdürülebilir Tedarik Zinciri Yönetimi'nin (STZY) çevresel boyutu olan Yeşil Tedarik Zinciri Yönetimi (YTZY), Türk Otomotiv Ana Sanayi bağlamında, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) metotları kullanılarak incelenmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında, Türk Otomotiv Ana Sanayi içerisinde bulunan 11 firma tarafından YTZY ait kriterler belirlenmiş ve bu firmaların YTZY'ye olan tutumları, girişimleri ve karşılaştıkları engeller hakkında bilgi verilmiştir. İkinci aşamada, kriterler oran ağırlıkları tekniği kullanılarak ağırlıklandırılmıştır. Ağırlıklandırma sonucunda, yeşil geri dönüşüm ve yeşil tasarıma ait alt kriterlerin ön plana çıktığı belirlenmiştir. Üçüncü aşamada, Ford OTOSAN'ın fabrikaları mutlak sayıları (Doğrusal Skorlama, Doğrusal Olmayan Skorlama, TOPSIS), bulanık sayıları (Bulanık TOPSIS, Entropi Ağırlıklı Bulanık TOPSIS) ve sezgisel bulanık sayıları (Üç Farklı Entropi ile Ağırlıklandırılmış Sezgisel Bulanık TOPSIS) içeren 8 ayrı metot kullanılarak, YTZY kriterleri kapsamında sıralanarak değerlendirilmiştir. Her metot için ayrı sıralamalar elde edilmiştir. Dördüncü aşamada ise karar verici olarak yer alan 11 firmanın önem ağırlıkları değiştirilerek 10 farklı senaryo oluşturulmuştur. Böylelikle Ford OTOSAN'ın fabrikalarının sıralamalarındaki değişimler duyarlılık analizleri ile izlenmiştir. Sonuçta, bu çalışma için Entropi ile Ağırlıklandırılmış Sezgisel Bulanık TOPSIS metotları (IFT-1, IFT-2, IFT-3)daha etkin olarak görülmüştür.<br />With a view to improving the applications in the supply-chain, environment-friendly arrangements attract ever-increasing attention among companies. Since these arrangements are taking place in an area, which is developing each passing day, there is always a need for further research. In this study, the Green Supply Chain (GSCM), which is the environmental dimension of the Sustainable Supply Chain Management (SSCM) was examined within the framework of the Turkish Automotive Main Industry by using Multi Criteria Decision Making (MCDM) methods. In the first phase of the study, the criteria related to GSCM were determined by 11 companies in the Turkish Automotive Industry and were given information about GSCM initiatives and the obstacles they encountered of these firms. In the second phase, criteria weighted by making use of the rate-weight technique. As a result of the weighting, the sub-criteria of the green recycling and the green design were determined to be the foreground. In the third phase, the factories of Ford OTOSAN were evaluated within the framework of GSCM criteria by using 8 different methods which include absolute numbers (Linear Scoring, Non-Linear Scoring, TOPSIS), fuzzy numbers (Fuzzy TOPSIS, Fuzzy TOPSIS with Entropy Weight) and intuitive fuzzy numbers (Intuitive Fuzzy TOPSIS weighted with Three Different Entropies). Separate sequences were obtained for each method. In the fourth phase, 10 different scenarios were developed by changing the weights of importance for 11 companies which participated as decision-makers. In this way, the changes in the grading of the factories of Ford OTOSAN were traced with sensitivity analysis. In conclusion, for this study, Intuitionistic Fuzzy TOPSIS methods using entropy weight( (IFT-1, IFT-2, IFT-3) were seen as more effective ones.
- Subjects :
- Çok Kriterli Karar Verme
Green supply chain
Entropy
Yeşil Tedarik Zinciri Yönetimi
Intuitinistic Fuzzy TOPSIS
Sezgisel Bulanık TOPSIS
Multi Criterıa Decision Making
İşletme
Fuzzy TOPSIS
Entropi
Multi criteria decision making
Green Supply Chain Management
Business Administration
Automotive industry
Subjects
Details
- Language :
- Turkish
- Database :
- OpenAIRE
- Accession number :
- edsair.dedup.wf.001..88d6b171229cf365b7250011137f5135