Selecting the Suppliers with TOPSIS and Determining Their Development Status by Using Heuristic Optimization

Year 2021, Volume: 5 Issue: 1, 53 - 64, 29.06.2021

Ceylan Oğuz , İhsan Pençe , Melike Şişeci Çeşmeli , Özlem Çetinkaya Bozkurt

https://doi.org/10.26650/acin.868427

Abstract

The number of enterprises engaged in production in Turkey is increasing day by day with the impact of globalization. This situation causes an increase in the number of suppliers that retailers can choose. However, some businesses avoid changing suppliers because they are known for the brand of the product they sell in their region. If cooperation between the suppliers of the relevant brand is disrupted, the enterprise’s sales may also decrease and the change of the supplier is not looked upon favorably. Since the business cannot change its supplier, it requests that its supplier improve itself. In this study, which focuses on an enterprise selling home textile products in the province of Burdur, the problems of determining the best among the suppliers with which the enterprise cooperates and the extent to which other suppliers should improve themselves are emphasized. After determining the best supplier using the Analytical Hierarchy Process and TOPSIS, the extent to which other suppliers should improve themselves is determined by heuristic optimization. The literature and the opinions of eight suppliers are used to determine 11 criteria in total. As a result of the study, while the criterion with the highest weight is determined to be “quality of the product,” the determination of the best supplier and the optimum status of other suppliers are also successfully determined.

Keywords

Analytical Hierarchy Process, TOPSIS, Heuristic Optimization, Supplier Improvement

Tedarikçilerin TOPSIS ile Seçilmesi ve Gelişim Durumlarının Sezgisel Optimizasyon ile Belirlenmesi

Abstract

Küreselleşmenin etkisiyle Türkiye’de üretim yapan işletmelerin sayısı gün geçtikçe artmaktadır. Bu durum perakende satış yapan işletmelerin seçebileceği tedarikçi sayısında artışlara neden olmaktadır. Ancak bazı işletmeler bulunduğu bölgede satışını yaptıkları ürünün markası ile tanındıkları için tedarikçi değişikliğinden kaçınmaktadır. İlgili markanın tedarikçisi ile arasındaki işbirliği bozulursa işletmenin satışlarında da düşüşler yaşanabilmekte olup, tedarikçi değişikliğine sıcak bakılmamaktadır. İşletme tedarikçisini değiştiremediği için tedarikçisinin kendisini geliştirmesini istemektedir. Bu çalışmada Burdur ilinde ev tekstili ürünleri satışı yapan bir işletme ele alınarak, işletmenin işbirliği yaptığı tedarikçiler arasından en iyisinin belirlenmesi ve diğer tedarikçilerin de kendilerini ne ölçüde geliştirmesi gerektiği problemi üzerinde durulmuştur. Analitik Hiyerarşi Süreci ve TOPSIS kullanılarak en iyi tedarikçi belirlendikten sonra diğer tedarikçilerin hangi ölçüde kendilerini geliştirmeleri gerektiği ise sezgisel optimizasyon ile belirlenmiştir. Toplamdaki 11 kriter belirlenirken 8 adet tedarikçi firma görüşü ile birlikte literatürden de yararlanılmıştır. Çalışmanın sonucunda ağırlığı en yüksek olan kriter “ürünün kalitesi” olarak belirlenirken en iyi tedarikçinin tespiti ve diğer tedarikçilerin optimum durumu da başarı ile tespit edilebilmiştir.

Keywords

Analitik Hiyerarşi Süreci, TOPSIS, Sezgisel Optimizasyon, Tedarikçi İyileştirmesi

References

• Atalay, M., & Çelik, E. (2017). Büyük Veri Analizinde Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Uygulamaları. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(22), 155-172.
• Çakmak, Z., Uzgören, N., & Keçek, G. (2005). Kümeleme Analizi Teknikleri ile İllerin Kültürel Yapılarına Göre Sınıflandırılması ve Değişimlerinin İncelenmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12, 15-36.
• Dumanoğlu, S., & Ergül, N. (2010). İMKB’de İşlem Gören Teknoloji Şirketlerinin Mali Performans Ölçümü. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 48, 101-111.
• Ertuğrul, İ. & Özçil, A. (2014), “Çok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi”, Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(1), 267-282.
• Fazlollahtabar, H., Mahdavi, I., Ashoori, M.T., Kaviani, S., Mahdavi-Amiri, N., (2011). A multi-objective decision-making process of supplier selection and order allocation for multi-period scheduling in an electronic market. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 52, 1039-1052.
• Günay, Z., & Ünal, Ö. F. (2016). Ahp-Topsıs Yöntemi İle Tedarikçi Seçimi (Bir telekomünikasyon şirketi örneği). PESA Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 2(1), 37-53.
• Hwang, C. L., & Yoon, K. (1981). Methods for multiple attribute decision making. In Multiple attribute decision making. Springer, Berlin, Heidelberg, 58-191.
• Kerkhoff, E. (2018). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Tedarikçi Seçimi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• Okwu, M. O., & Tartibu, L. K. (2020). Sustainable supplier selection in the retail industry: A TOPSIS-and ANFIS-based evaluating methodology. International Journal of Engineering Business Management, 12, 1-14.
• Ömürbek, N., Makas, Y., & Ömürbek, V. (2015). AHP Ve TOPSIS Yöntemleri İle Kurumsal Proje Yönetim Yazılım Seçimi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(1), 59-83.
• Özçakar, N., & Demir, H.H. (2011). Bulanık TOPSIS Yöntemiyle Tedarikçi Seçimi. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadi Enstitüsü Yönetim Dergisi, 22(69), 25-44.
• Özdemir, A. (2007). Tedarikçi Seçiminde Karar Modelleri ve Bir Uygulama Denemesi. Doktora Tezi, Uludağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 158s., Eskişehir.
• Özsağlam, M. Y., & Çunkaş, M. (2008). Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması. Politeknik Dergisi, 11(4), 299-305.
• Öztürk, D. (2019). Selection of Suppliers Using AHP and TOPSIS Methods: An Application in the Ready-Made Clothing Sector. Journal of Textiles and Engineer, 26(115), 299-308.
• Özyörük, B., & Özcan, B.C. (2008). Analitik Hiyerarşi Sürecinin Tedarikçi Seçiminde Uygulanması: Otomotiv Sektöründe Bir Örnek. Süleyman Demirel Üniversitesi İİBF Dergisi,13(1), 133-144.
• Pençe, İ., Tarhan, L., & Çetinkaya Bozkurt, Ö. (2017). Türk Eğitim Vakfı Bursu Verilecek Uygun Adayların AHP ve TOPSIS Yöntemi Kullanılarak Belirlenmesi: Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Örneği. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi, 1(1), 37-49.
• Pençe, İ., Şişeci Çesmeli, M., Senel, F. A., & Cetisli, B. (2016). A new unconstrained global optimization method based on clustering and parabolic approximation. Expert Systems with Applications, 55, 493-507.
• Saaty, T.L., & Özdemir, M.S. (2003). Negative Priorities in the Analytic Hierarchy Process. Mathematical and Computer Modelling, 37(9-10), 1063-1075.
• Saaty, T.L. (1980). The Analytic Hierarchy Process. McGraw-Hill International Book Company, New York.
• Shyjith, K., Ilangkumaran, M., & Kumanan, S., (2008). Multi-criteria Decision-making Aaproach to Evaluate Optimum Maintenance Strategy in Textile Industry. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 14(4), 375-386.
• Supçiller, A., & Çapraz, O. (2011). AHP, TOPSIS Yönetimine Dayalı Tedarikçi Uygulaması. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri ve İstatistik Dergisi, 13, 1-22.
• Ustasüleyman, T. (2009). Bankacılık Sektöründe Hizmet Kalitesinin Değerlendirilmesi: AHS-TOPSIS Yöntemi. Bankacılar Dergisi, 69, 33-43.
• Vatansever, K. (2013). Tedarikçi Seçim Kararlarında Bulanık TOPSIS Yönteminin Kullanımı ve Bir Uygulama. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(3), 155-168.
• Wang, J.-W., Cheng, C.-H., Kun-Cheng, H., (2009). Fuzzy hierarchical TOPSIS for supplier selection. Applied Soft Computing, 9, 377-386.
• Yayar, R., & Baykara, H.V. (2012). TOPSIS Yöntemi İle Katılım Bankalarının Etkinliği ve Verimliliği Üzerine Bir Uygulama. Business and Economics Research Journal, 3(4), 21-42.