Year 2012, Volume 26, Issue 2, Pages 237 - 255 2012-04-30

AR-GE PROJELERİNİN SEÇİMİNDE GRUP KARARINA DAYALI BULANIK KARAR VERME YAKLAŞIMI

Tuba Yakıcı Ayan [1] , Tuba YAKICI AYAN [2] , Selçuk Perçin [3]

346 534

Günümüzde Ar-Ge projelerinin seçimi, firmaların başarısındaki en önemli yatırım kararlarından biri haline gelmiştir. Ar-Ge projelerinin seçimi, değerlendirme süreci çok sayıda nitel ve nicel kriter içerdiğinden oldukça karmaşık bir karar verme problemidir. Çalışmanın amacı, Ar-Ge projelerinin seçiminde grup kararına dayalı bulanık TOPSIS yaklaşımını önermektir. Çalışmada, önerilen modelin literatürde yer alan yaklaşımlara olan üstünlüğünü göstermek amacıyla örnek bir uygulama sunulmuştur. Uygulamada, dört karar verici tarafından 6 kritere dayalı olarak beş alternatif Ar-Ge projesi değerlendirilerek en iyi proje seçilmiştir. Ayrıca, önerilen modelin kriter ağırlıklarındaki değişikliklere olan duyarlılığını görmek amacıyla duyarlılık analizi yapılmıştır.
Ar-Ge, Bulanık TOPSIS, Çok Kriterli Karar Verme
  • Bard, J.F., Balachandra, R. ve Kaufmann, P.E. (1988) “An Interactive Approach To R&D Project Selection And Termination”, IEEE Transactions on Engineering Management, 35(3), ss. 139-146.
  • Baysal, G. ve Tecim, V. (2006) “Katı Atık Depolama Sahası Uygunluk Analizinin Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) Tabanlı Çok Kriterli Karar Yöntemleri İle Uygulaması”, 4. Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilişim Günleri Bildiri Kitabı, 13-16 Eylül 2006, Fatih Üniversitesi, İstanbul, ss. 1-8.
  • Cardus, D., Fuhrer, M.J., Martin, A.W. ve Thrall, R.M. (1982) “Use Of Benefit- Cost Analysis In The Peer Review Of Proposed Research”, Management Science, 28(4), ss. 439-445.
  • Carlsson, C., Fuller, R., Heikkila, M. ve Majlender, P. (2007) “A Fuzzy Approach To R&D Project Portfolio Selection”, International Journal of Approximate Reasoning, 44, ss. 93-105.
  • Chen, C-T., Lin, C-T. ve Huang, S-F.(2006), “A Fuzzy Approach For Supplier Evaluation And Selection In Supply Chain Management”, International Journal of Production Economics, 102, ss. 289-301.
  • Ecer, F. (2007), “Satış Elemanı Adaylarının Değerlendirilmesine ve Seçimine Yönelik Yeni Bir Yaklaşım: Fuzzy TOPSIS”, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(2), ss. 187-204.
  • Eilat, H., Golany, B. ve Shtub, A. (2008), “R&D project evaluation: An integrated DEA and balanced scorecard approach”, Omega, 36, ss. 895- 912.
  • Eleren, A. (2007), “Kuruluş Yeri Seçiminin Fuzzy TOPSIS Yöntemi İle Belirlenmesi: Deri Sektörü Örneği”, Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi, 13, ss. 280-295.
  • Fang,Y., Chen, L. and Fukushima, M. (2008) “Mixed R&D projects and securities portfolio selection model”, European Journal of Operational Research, 185, ss. 700-715.
  • Heidenberger, K. ve Stummer, C. (1999) “Research and development project selection and resource allocation: a review of quantitative modeling approaches”, International Journal of Management Reviews, 1(2), ss. 197-224.
  • Henriksen, A.D. ve Traynor, A. J. (1999) “A Practical R&D Project-Selection Scoring Tool”, IEEE Transactions on Engineering Management, 46(2), ss. 158-170.
  • Hsu, Y.-G., Tzeng, G.-H. ve Shyu, J.Z. (2003), “Fuzzy multiple criteria selection of government-sponsored frontier technology R&D projects”, R&D Management, 33(5), ss. 539-551.
  • Huang, C-C. Chu, P-Y. ve Chiang, Y-H. (2008) “A Fuzzy AHP Application in Government Sponsored R&D Project Selection”, Omega, 36, ss. 1038- 1052.
  • Hwang, C. L. ve Yoon, K. (1981) Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications, Springer-Verlag, New York, NY.
  • Ilan, Y. (1989), “Evaluation of Innovative Projects: An Integrative Approach”, IEEE Transactions on Engineering Management, 36(1), ss. 51-54.
  • Kaya, İ., Kılınç, M.S. ve Çevikcan, E. (2007) “Makine-Teçhizat Seçim Probleminde Bulanık Karar Verme Süreci”, Mühendis ve Makina, 49(576), ss. 8-14.
  • Khorramshahgol, R., Azani, H. ve Gousty, Y. (1988) “An Integrated Approach To Project Evaluation And Selection”, IEEE Transactions on Engineering Management, 35(4), ss. 265-270.
  • Kuchta, D. (2001), “A Fuzzy Model for R&D Project Selection with Benefit, Outcome, and Resource Interactions”, The Engineering Economist, 46(3), ss. 164-180.
  • Küçük, O. ve Ecer, F. (2007), “Bulanık TOPSIS Kullanılarak Tedarikçilerin Değerlendirilmesi ve Erzurum’da Bir Uygulama”, Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 3(1), ss. 45-65.
  • Lawson, C.P., Longhurst, P.J. ve Ivey, P.C. (2006) “The Application of A New Research and Development Project Selection Model in SMEs”, Technovation, 26, ss. 242-250.
  • Liang, W.Y. (2003) “The analytic hierarchy process in project evaluation: An R&D case study in Taiwan”, Benchmarking: An International Journal, 10(5), ss. 445-456.
  • Liberatore M.J. ve Titus G.J. (1983) “The practice of management science in R&D project management”, Management Science, 29(8), ss. 962-974.
  • Linton, J.D., Morabito, J. ve Yeomans, J.S. (2007), “An Extension To A DEA Support System Used For Assessing R&D Projects”, R&D Management, 37(1), ss. 29-36.
  • Meade, L.M. ve Presley, A. (2002), “R&D Project Selection Using the Analytic Network Process”, IEEE Transactions On Engineering Management, 49(1), ss. 59-66.
  • Mechlin, G.F. ve Berg, D. (1980) “Evaluating research-ROI is not enough”, Harvard Business Review, 58(5), ss. 93-99.
  • Menke, M.M. (1994) “Improving R&D Decisions and Executions”, Research Technology Management, 37(5), ss. 25-32.
  • Mohanty, R.P., Agarwal,R., Choudhury, A.K. ve Tiwari, M.K. (2005) “A fuzzy ANP-based approach to R&D project selection: a case study”, International Journal of Production Research, 43(24), ss. 5199-5216.
  • Osawa, Y. ve Murakami, M. (2002) “Development And Application Of A New Methodology Of Evaluating Industrial R&D Projects”, R&D Management, 32(1), ss. 79-85.
  • Piippo, P., Karkkainen, H., Ojanen, V. ve Tuominen, M. (1999) “Problems And Promotion Of R&D Project Selection in Finnish High-Tech Manufacturing Companies”, Proceedings of PICMET '99 Conference, Portland, USA.
  • Poh, K.L., Ang, B.W. ve Bai, F. (2001) “A Comparative Analysis Of R&D Project Evaluation Methods”, R&D Management, 31(1), ss. 63-75.
  • Ringuest, J.L. ve Graves, S.B. (1990) “The linear R&D project selection problem: an alternative to net present value”, IEEE Transactions on Engineering Management, 37(2), ss. 143-146.
  • Saremi, M., Mousavi, S.F. and Sanayei, A. (2009), “TQM Consultant Selection In Smes With TOPSIS Under Fuzzy Environment”, Expert Systems with Applications, 36(2), ss. 2742-2749.
  • Schwartz, S.L. and Vertinsky, I. (1977), “Multi-Attribute Investment Decisions: A Study of R&D Project Selection”, Management Science, 24(3), ss. 285-301.
  • Tolga, A.Ç. and Kahraman, C. (2008), “Fuzzy Multi-attribute Evaluation of R&D Projects Using a Real Options Valuation Model”, International Journal of Intelligent Systems, 23, ss. 1153-1176.
  • Wang, J. and Hwang, W.-L. (2007), “A Fuzzy Set Approach For R&D Portfolio Selection Using A Real Options Valuation Model”, Omega, 35, ss. 247- 257.
  • Wang, K., Wang, C.K. and Hu, C.H. (2005) “Analytic Hierarchy Process With Fuzzy Scoring in Evaluating Multidisciplinary R&D Projects in China”, IEEE Transactions On Engineering Management, 52(1), ss. 119-129.
  • Yurdakul, M. ve İç, Y.T. (2003), “Türk Otomotiv Firmalarının Performans Ölçümü Ve Analizine Yönelik TOPSIS Yöntemini Kullanan Bir Örnek Çalışma”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 18(1), ss. 1-18.
Primary Language tr;en
Journal Section Makaleler
Authors

Author: Tuba Yakıcı Ayan

Author: Tuba YAKICI AYAN

Author: Selçuk Perçin

Dates

Publication Date: April 30, 2012

Bibtex @ { atauniiibd35539, journal = {Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi}, issn = {1300-4646}, eissn = {2147-7582}, address = {Ataturk University}, year = {2012}, volume = {26}, pages = {237 - 255}, doi = {}, title = {AR-GE PROJELERİNİN SEÇİMİNDE GRUP KARARINA DAYALI BULANIK KARAR VERME YAKLAŞIMI}, key = {cite}, author = {YAKICI AYAN, Tuba and Perçin, Selçuk} }
APA Yakıcı Ayan, T , YAKICI AYAN, T , Perçin, S . (2012). AR-GE PROJELERİNİN SEÇİMİNDE GRUP KARARINA DAYALI BULANIK KARAR VERME YAKLAŞIMI. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 26 (2), 237-255. Retrieved from http://dergipark.org.tr/atauniiibd/issue/2705/35539
MLA Yakıcı Ayan, T , YAKICI AYAN, T , Perçin, S . "AR-GE PROJELERİNİN SEÇİMİNDE GRUP KARARINA DAYALI BULANIK KARAR VERME YAKLAŞIMI". Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 26 (2012): 237-255 <http://dergipark.org.tr/atauniiibd/issue/2705/35539>
Chicago Yakıcı Ayan, T , YAKICI AYAN, T , Perçin, S . "AR-GE PROJELERİNİN SEÇİMİNDE GRUP KARARINA DAYALI BULANIK KARAR VERME YAKLAŞIMI". Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 26 (2012): 237-255
RIS TY - JOUR T1 - AR-GE PROJELERİNİN SEÇİMİNDE GRUP KARARINA DAYALI BULANIK KARAR VERME YAKLAŞIMI AU - Tuba Yakıcı Ayan , Tuba YAKICI AYAN , Selçuk Perçin Y1 - 2012 PY - 2012 N1 - DO - T2 - Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 237 EP - 255 VL - 26 IS - 2 SN - 1300-4646-2147-7582 M3 - UR - Y2 - 2019 ER -
EndNote %0 Journal of Economics and Administrative Sciences AR-GE PROJELERİNİN SEÇİMİNDE GRUP KARARINA DAYALI BULANIK KARAR VERME YAKLAŞIMI %A Tuba Yakıcı Ayan , Tuba YAKICI AYAN , Selçuk Perçin %T AR-GE PROJELERİNİN SEÇİMİNDE GRUP KARARINA DAYALI BULANIK KARAR VERME YAKLAŞIMI %D 2012 %J Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi %P 1300-4646-2147-7582 %V 26 %N 2 %R %U
ISNAD Yakıcı Ayan, Tuba , YAKICI AYAN, Tuba , Perçin, Selçuk . "AR-GE PROJELERİNİN SEÇİMİNDE GRUP KARARINA DAYALI BULANIK KARAR VERME YAKLAŞIMI". Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 26 / 2 (April 2012): 237-255.
AMA Yakıcı Ayan T , YAKICI AYAN T , Perçin S . AR-GE PROJELERİNİN SEÇİMİNDE GRUP KARARINA DAYALI BULANIK KARAR VERME YAKLAŞIMI. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi. 2012; 26(2): 237-255.
Vancouver Yakıcı Ayan T , YAKICI AYAN T , Perçin S . AR-GE PROJELERİNİN SEÇİMİNDE GRUP KARARINA DAYALI BULANIK KARAR VERME YAKLAŞIMI. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi. 2012; 26(2): 255-237.