Bütünleşik bulanık çok kriterli karar verme metotları: Türk otomotiv ana sanayi örneği
Integrated intuitionistic fuzzy multi criteria decision making methods: Example of Turkish automotive main industry
- Tez No: 501970
- Danışmanlar: PROF. DR. SEMA BEHDİOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Yeşil Tedarik Zinciri Yönetimi, Çok Kriterli Karar Verme, Entropi, Sezgisel Bulanık TOPSIS, Green Supply Chain Management, Multi Criterıa Decision Making, Entropy, Intuitinistic Fuzzy TOPSIS
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 144
Özet
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.
Özet (Çeviri)
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.
Benzer Tezler
- Bulanık-SWARA-BWM bütünleşik metodu ile yeşil, çevik ve endüstri 4.0'a uygun tedarikçi seçimi
Selecting a green, agile and industry 4.0 supplier with the fuzzy-SWARA-BWM integrated method
MEHMET ALİ TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP AKCAN
- Project selection problem in R&D center by using fucom, Mairca & Knapsack algorithm
Fucom, Mairca & Sırt Çantası algoritmasını kullanarak bir ar-ge merkezinde proje seçim problemi
PINAR KARAÇAYIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- Selection of a sales order creation methodology with multi-criteria decision-making process
Çok kriterli karar verme süreci ile satış siparişi yaratma metodolojisi seçimi
AHMET UĞURKAN TIRIŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAYA TOKMAKÇIOĞLU
- A novel picture fuzzy ELECTRE method and its application to long-term shelter site selection after an earthquake: The case of Antakya
Özgün görüntü bulanık sayı ELECTRE metodu ve deprem sonrası uzun vadeli geçici yerleşim bölgesi seçimi üzerine uygulaması: Antakya örneği
BERİL AKKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Bulanık çok kriterli karar verme ve bulanık kalite fonksiyon göçerimi yöntemleri ile iş değerleme üzerine hibrit bir uygulama
Fuzzy multi-criteria decision making and fuzzy business with quality function deployment methods a hybrid application on valuation
CEREN ASKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU ÖZCAN TÜRKKAN