Çok kriterli karar verme yöntemleri ile otomotiv endüstrisinde sürdürülebilirlik performans analizi
Sustainability performance analysis in the automotive industry using multi-criteria decision-making methods
- Tez No: 990631
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHPARE TİMOR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri, çok sayıda kriterin bir arada ele alındığı performans değerlendirmelerinde, karşılaştırılabilir ve tutarlı sonuçlar elde edilmesine imkân sağlamakta; aynı zamanda değerlendirme sürecine yapısal ve sistematik bir çerçeve kazandırmaktadır. Bu çalışmada, otomotiv sektöründe faaliyet gösteren dört büyük firmanın 2016-2022 yılları arasındaki performansları değerlendirilmiştir. Çalışmada ele alınan değerlendirme kriterlerinin ağırlıkları, CRITIC yöntemi kullanılarak hesaplanmıştır. Kriter ağırlıklarının hesaplanmasının ardından, performans sıralamalarını elde etmek amacıyla ARAS, COPRAS, EDAS, GİA, MOORA, TOPSIS ve WASPAS yöntemleri kullanılmıştır. Çalışmada çok sayıda yöntem kullanıldığı için elde edilen sıralama sonuçlarının birleştirilmesi ve nihai bir performans sıralaması elde edilebilmesi amacıyla Copeland yöntemi kullanılmıştır. Yapılan çalışmada, farklı ÇKKV yöntemlerinin bir arada kullanılmasıyla değerlendirme süreci daha kapsamlı bir yapıya kavuşturulmuştur. Söz konusu yöntemsel çeşitlilik, analiz sonuçlarının tutarlılığını artırmakta ve performans değerlendirmelerine daha bütüncül bir bakış açısı kazandırmaktadır.
Özet (Çeviri)
Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods enable the achievement of comparable and consistent results in performance evaluations involving numerous criteria, while also providing a structured and systematic framework for the evaluation process. In this study, the performances of four major companies operating in the automotive sector were evaluated for the period between 2016 and 2022. The weights of the evaluation criteria were calculated using the CRITIC method. Following the calculation of the criteria weights, ARAS, COPRAS, EDAS, GRA, MOORA, TOPSIS, and WASPAS methods were employed to obtain performance rankings. Since multiple methods were used in the study, the Copeland method was employed to combine the obtained ranking results and derive a final performance ranking. In this study, the use of various MCDM methods has provided the evaluation process with a more comprehensive structure. This methodological diversity increases the consistency of the analysis results and provides a more holistic perspective on performance evaluations.
Benzer Tezler
- Selectıon of machıne statıons and lınes vıa analytıc hıerarchy process ın an automotıve ındustry
Otomotiv endüstrisinde uygun üretim ekipmanlarinin ve hatlarinin çok kriterli karar verme yöntemi kullanilarak seçimi
GÜÇLÜ UÇAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Makine MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYKUT KENTLİ
- Bulanık ortamda AHP ve TOPSİS çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılarak robot seçimi
Robot selection using multi criteria decision making methods of AHP and TOPSİS in fuzzy environment
ALPER ŞAHİN
- Otomotiv endüstrisinde dizayn çalışmalarının önceliklendirmelerine yönelik q seviyeli ortoper bulanık küme teorisi ve multımoora ile geliştirilmiş hata türü ve etkileri analizi
Failure mode and effects analysis integrated with q-rung orthopair fuzzy set theory and multimoora for prioritization of design works in automotive industry
SENEM MASAT KARAKUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİYAR AKAY
- KOBİ'ler için KOSGEB destek modellerinin veri zarflama analizi ve çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile belirlenmesi
Determination of KOSGEB support models for SMEs by data envelopment analysis and multi-criteria decision making methods
ALİ SEVİNÇ
- Integration of Bayesian networks with dematel for causal risk analysis: A supplier selection case study in automotive industry
Sebepsel risk analizi için bütünleşik Bayes ağları ve dematel yöntemi: Otomotiv endüstrisinde tedarikçi seçimi vaka çalışması
RUKİYE KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BARBAROS YET