Geri Dön

Tedarikçi seçimi probleminde bütünleşik sinirsel bulanık mantık yaklaşımı

An integrated neuro fuzzy approach to supplier selection problem

  1. Tez No: 259953
  2. Yazar: ATAKAN YÜCEL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. ALİ FUAT GÜNERİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 135

Özet

Günümüz yüksek rekabetli piyasalarında, tedarikçileri ile uzun dönemli ve stratejik ilişki kurmak firmaların tedarik zincirindeki amaçlarını etkili bir şekilde gerçekleştirmede yardımcı olmaktadır. Bu stratejik olarak önemli konuda baş etmek ve en iyi tedarikçi veya tedarikçileri seçmek adına uygun yöntem ve kriterlerin seçimi gerekmektedir.Karışık yapısı ile tedarikçi seçimi fiyat ve kalite gibi birbiriyle çelişen çeşitli faktörler içeren bir Çok Kriterli Karar Verme problemidir. Etkili modeller kurmak ve bu kriterler arasındaki ilişkiyi çözmek adına araştırmacı ve akademisyenler literatürde geniş bir kapsamda yöntemler sunmuştur.Seçim probleminde faktörler karar verme sürecinde bulanıklık ve belirsizliğe neden olmaktadır. Bu belirsizliği giderme ve insan değerlendirmelerini anlamlı sonuçlara çevirme adına Bulanık Küme Teorisi'ne sık sık başvurulmaktadır. Tezde, tedarik seçim problemini çözme adına Adaptif Ağ Yapısına Dayalı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) yöntemine dayanan bir yaklaşım geliştirilmiştir.Sunulan modelde ilk olarak problem için seçilen kriterler ANFIS girdi seçimi yöntemi uygulanarak azaltılmaktadır. Sonrasında ilgili seçilen kriter seti kullanılarak problemin ANFIS yapısı ortaya konmaktadır. Tedarikçi seçimine bir sinirsel bulanık tekniğin uygulanmasının amacı sadece sinirsel ağların öğrenme kabiliyetinin yakalamak değil aynı zamanda insan bilgi ve nedensellik mekanizmasının nicel yaklaşımını sunmaktır. Ortaya konulan model bir tekstil firmasında uygulanmıştır. Geliştirilen yaklaşım ile elde edilen sonuçlar çoklu regresyon metodu ile elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Ayrıca kısıt içeren problemlere yönelik olarak geliştirilen modele doğrusal programlama entegre edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In today?s highly competitive markets, building long term and strategic relationships with suppliers helps companies to achieve objectives of the supply chain effectively. In order to cope with this strategically important issue and select best supplier(s), appropriate method and proper selection criteria have to be chosen.Within its complicated structure, supplier selection is a Multiple-Criteria Decision Making (MCDM) problem that includes several conflicting factors such as price and quality. To build effective models and to solve trade-off between these criteria, researchers and academicians present wide range of methods in literature.The factors in selection problem cause vagueness and ambiguity in decision-making process. Fuzzy Set Theory (FST) is applied as an efficient tool to handle this uncertainty effectively and convert human judgments into meaningful results. In this thesis a new approach based on Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) is developed to overcome the supplier selection problem.In the presented model the selected criteria is firstly reduced by applying ANFIS input selection method. Then ANFIS structure of the considered problem is built using these selected criteria. The aim of applying a neuro-fuzzy method to supplier selection is to not only capture the learning capability of neural networks but also take the advantage of presenting qualititive aspects of human knowledge and reasoning mechanism.The proposed model is illustrated by an application in a textile firm. The results obtained from the developed approach are compared with the results of multiple regression method. Also linear programming is integrated to the developed model for the problems that contain various constraints.

Benzer Tezler

  1. Architectural form exploration by soft computing: The case of post-disaster shelter

    Esnek hesaplama aracılığıyla mimari biçim arayışları: Afet sonrası barınak örneği

    FÜSUN CEMRE KARAOĞLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMA ALAÇAM

  2. Tıbbi cihaz üretimi yapan bir firmada bütünleşik MEREC-CoCoSo yöntemi ile tedarikçi seçimi

    Supplier selection with the integrated MEREC-CoCoSo method in a company manufacturing medical devices

    GÜLNİHAL ÖZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Kalite Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ PELİN TOKTAŞ

  3. Nötrosofik sayılara dayalı Kano model ve MULTIMOORA yöntemlerinin kullanıldığı bütünleşik kalite fonksiyonu yayılımıyla bakır üretimi yapan bir firma için tedarikçi seçimi

    Supplier selection for a copper production company with an integrated quality function deployment approach using neutrosophic numbers based Kano model and MULTIMOORA methods

    BURCU EĞİLMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVGİ ABDALLA

  4. Çok kriterli karar verme problemlerinde bulanık AHS ve yapısal eşitlik modeli: demir çelik sektöründe tedarikçi seçimi üzerine bir uygulama

    Fuzzy AHP and structural equation model in multi-criteria decision making problems: an application on supplier selection in iron and steel industry

    ALİ OĞUZ BAYRAKÇIL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZİYA GÖKALP GÖKTOLGA

  5. Hipersezgisel yöntemlerle lojistik ağ tasarımı ve optimizasyon

    Logistic network design and optimization using hyperheuristic methods

    VURAL EROL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT BASKAK

    PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU