Research Article
BibTex RIS Cite

Year 2020, , 991 - 1013, 31.12.2020

Çetin Önder İncekara

https://doi.org/10.35414/akufemubid.819645
Cited By: 3

Abstract

Energy; is the essential for economic development of countries. Today 50% of total production costs in industry are energy costs, therefore reducing energy costs in companies has been the main target. For this purpose the most important step is to make investments on energy saving and increase energy efficiency of equipment. Companies can reduce their energy costs by using their energy resources efficiently. This is only possible by applying an efficient energy management system that become a necessity for companies. The solution of it is to use the international standard ISO 50001 Energy Management Standard(EMS). Within the scope of EMS standard; the important equipment of the plants that consume most of the energy (heating and cooling systems, boilers, pumps, compressors, turbins, fans, transformers, etc.) are required to monitor their energy performance by using Energy Performance Indicators(EPI) and Reference Energy Situation-RES. As per EMS, energy base values are calculated by using an appropriate data period of energy usage and consumption of the facility. This means that high-energy consuming point’s performance should be monitored. EMS’s aim is to reduce the energy consumption amounts; measurable related targets should be set and the conditions of continuous improvements should be monitored. In the study EMS’s applications in one of the industrial plant is evaluated by conducting interviews with Decision Makers(DM); related EPIs and RES are defined, energy efficiency of the equipment and important energy usage(IEU) values are examined by using multi-criteria decision-making methods, i.e. Fuzzy AHP, Fuzzy TOPSIS and Fuzzy VIKOR. By using EMS, it aims to improve the energy efficiencies of the plant and bring solutions to global warming and greenhouse gas emissions.

Keywords

Energy Management System Energy Performance Indicator-EPI ; Reference Energy Situation-RES Energy Density Index-EDI Fuzzy Logic

References

  • Buckley, J. J., 1985. Fuzzy Hierarchical Analysis. Fuzzy Sets and Systems, 17, 233-247.
  • Buckley, J. J., 2003. Fuzzy Probabilities. New Approach and Applications, Physica-Verlag, New York.
  • Chan, F. T. S., Kumar, N., 2007. Global Supplier Development Considering Risk Factors Using Fuzzy Extended AHP-based Approach. Omega International Journal of Management Science, 35, 417-431.
  • Chang, D. Y., 1996. Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP. European Journal of Operational Research, 95, 649-655.
  • Chen, S. J., Hwang, C. L., 1992. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications. Berlin Heidelberg, Springer
  • Chen, C. T., 2000. Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy Sets and Systems, 114-119.
  • Chen, C. T., 2001. A Fuzzy Approach to Select the Location of the Distribution Center. Fuzzy Sets and Systems, 118, 65–73.
  • Chen, G., Pham, T. T., 2001. Fuzzy Sets, Fuzzy Logic, and Fuzzy Control Systems. CRC Press, USA.
  • Chen, C. T., Lin, C. T., Huang, S. F., 2006. A fuzzy approach for supplier evaluation and selection in supply chain management. International Journal of Production Economics, 102, 289-301.
  • Chen, L. Y., Wang, T. C., 2009. Optimizing Partners Choice in IS/IT Outsourcing Projects: The Strategic Decision of Fuzzy VIKOR. International Journal of Production Economics, 120(1), 233-242.
  • Deng, H., 1999. Multicriteria Analysis with Fuzzy Pairwise Comparison. International Journal of Approximate Reasoning, 21, 215-231.
  • Deming, W. E., 1982. Quality, Productivity and Competitive Position. MIT. Center of Advence Engineering, Cambridge, MA.
  • Enerji Tabii Kaynaklar Bakanlığı (ETKB), 2018. Enerji Raporu, 25-38.
  • Imai, M., 2004. Kaizen, Kalder Yayınları.
  • ISO 50001, 2018. Enerji Yönetim Sistemi Standardı.
  • Ghodsypour, S. H., O’Biren, C., 1998. A decision support system for supplier selection using an integrated analytic hierarchy process and linear programming. Int. J. Production Economics, 56-57.
  • Hu, Y., Wu, S., Cai, L., 2009. Fuzzy Multi-Criteria Decision-Making TOPSIS for Distribution Center Location Selection. International Conference on Networks Security, Wireless Communications and Trusted Computing IEEE, 707-710.
  • Incekara, C. O., 2020. Türkiye’ nin Elektrik Üretiminde Doğalgaz Talep Tahminleri. Journal of Turkish Operations Management, Cilt 3, 2, 298-313.
  • Incekara, C. O., 2020. Turkey's Natural Gas Demand Projections. EJONS International Journal On Mathematics, Engineering & Natural Sciences, Volume (4), Issue (15): 489-505.
  • Incekara, C. O., 2020. Evaluation of Turkey’s International Energy Projects by Using Fuzzy Multi-Criteria Decision Making Methods. Euroasia Journal of Mathematics, Engineering, Natural & Medical Sciences, Volume (8), Issue (9): 206-217.
  • Incekara, C. O., 2020. Enerji Sektöründe Faaliyet Gösteren Bir İşletmede İş Sağlığı ve Güvenliği Yönetim Sistemi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi, Cilt 4, 1, 152-177.
  • Incekara, C. O., 2019. Use of an Optimization Model for Optimization of Turkey’s Energy Management by inclusion of Renewable Energy Sources. International Journal of Environmental Science and Technology, Springer, 121-133.
  • Incekara, C. O., 2019. Türkiye ve AB’nin Enerji Stratejileri ve Politikaları. Journal of Turkish Operations Management, Cilt 3, 2, 298-313.
  • Incekara, C. O., 2019. Turkey’s Energy Management Plan by using Fuzzy Modeling Approach. Scholars’ Press, Book, 38-52.
  • İncekara, Ç. Ö., 2018. Ülkemizdeki Enerji Santral Yatırımlarının AHP Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 33, 4, 185-196.
  • Incekara, C. O., Ogulata, S. N., 2017. Turkey’s energy planning considering global environmental concerns. Ecological Engineering, Elsevier, 589-595.
  • İncekara, Ç. Ö., 2013. Turkey’s Energy Strategies. SOSBİLKO 2013, 113-129.
  • Junior, F. R. L., Osiro, L., Carpinetti, L. C. R., 2014. A comparison between Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS methods to supplier selection. Applied Soft Computing, 21,194-209.
  • Kahraman, C., Cebeci, U., Ulukan, Z., 2003. Multi-Criteria Supplier Selection Using Fuzzy AHP. Logistics Information Management, 16, 6,382-394.
  • Klir, G. J., 1995. Fuzzy Sets and Fuzzy Logic Theory and Applications. Prentice Hall PTR, New Jersey.
  • Kumar, Sahu, A., Datta, S., Mahapatra, S. S., 2016. Evaluation and selection of resilient suppliers in fuzzy environment. Benchmarking: An International Journal, 23, 3, 651-673.
  • Leung, L., Cao, D., 2000. On Consistency and Ranking of Alternatives in Fuzzy AHP. European Journal of Operational Research, 124, 102-113.
  • Opricovic, S., 2011. Fuzzy VIKOR with an application to water resources planning. Expert Systems with Applications, 38, 12983-12990.
  • Opricovic, S., 1998. Multi Criteria Optimization of Civil Engineering Systems. Faculty of Civil Engineering, Belgrade.
  • Opricovic, S., Tzeng, G. H., 2004. The compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2), 445-455.
  • Saaty, T. L., 2008. Decision making with the analytic hierarchy process. Int. J. Services Sciences, 1, 1, 83-98.
  • Satrovic, E., Dag, M., 2019. Energy consumption, urbanization and economic growth relationship: an examination on OECD countries, Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Vol. 11(22), 315-324.
  • Shukla, R. K., Gray, D., Agarwal, A., 2014. An integrated approach of Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS in modeling supply chain coordination. Production & Manufacturing Research, 2(1): 415-437.
  • Tavakkolı-Moghaddam, R., Mousavi, S., Heydar, M., 2011. An Integrated AHP-VIKOR Methodology for Plant Locatıon Selectıon. International Journal of En¬gineering, 24 (2), 127-137.
  • Thengane, S. K., Hoadley, A., Bhattacharya, M. S., Bandyopadhyay, S., 2014. Cost-benefit analysis of different hydrogen production technologies using AHP and Fuzzy AHP. International Journal of Hydrogen Energy, 39, 152-159.
  • Wang, Y. M., Luo, Y., Hua, Z., 2008. On the Extent Analysis Method for Fuzzy AHP and its Applications. European Journal of Operational Research, 186, 735- 747.
  • Zadeh, L. A., 1965. Fuzzy Algorithms, Information and Control. 12(2), 94-102.
  • Zarte, M., Pechmann, A., Nunes, I. L., 2018. Sustainable Evaluation of Production Programs Using A Fuzzy Inference Model–A Concept. Procedia CIRP, 73, 241-246.

Bulanık Mantık ile Sanayii Sektöründe ISO 50001 Enerji Yönetim Sistemi Uygulaması

Year 2020, , 991 - 1013, 31.12.2020

Çetin Önder İncekara

https://doi.org/10.35414/akufemubid.819645
Cited By: 3

Abstract

Enerji; ülkelerin ekonomik büyümesi için olmazsa olmaz bir unsurdur. Günümüzde sanayiide toplam üretim maliyetlerinin %50’sini enerji maliyetlerinin oluşturduğundan şirketlerde enerji maliyetlerini düşürmek ana hedef olmuştur. Bu kapsamda yapılması gereken en önemli uygulama enerji tasarrufuna, verimliliğine yatırımdır. Şirketler enerji kaynaklarını verimli kullanarak enerji maliyetlerini azaltabilirler. Bu durum etkin enerji yönetim sistemi ile mümkün olup sistem şirketler için (enerji maliyetleri açısından) bir zorunluluk olmuştur. Söz konusu çözüm sistemi ise uluslararası standart olan ISO 50001 Enerji Yönetim Standardı (EYS) dır. EYS standardı kapsamında; tesislerin enerji tükettiği önemli ünitelerin, ekipmanların (ısıtma ve soğutma sistemleri, kazanlar, pompalar, kompresörler, türbinler, fanlar, trafolar, motorlar vs.); enerji performansını izlemek için uygun enerji performans indikatörleri-EPI ve Referans Enerji Durumu-RES lerin tanımlaması gereklidir. Ayrıca tesisin enerji kullanımı, enerji tüketimi ile ilgili tesise uygun bir enerji veri periyodu ile baz değerleri belirlenir. Bu yüksek enerji tüketen yerlerin performansındaki her değişimin izlenmesi, yönetilmesi ve iyileştirilmesi anlamına gelmektedir. ISO 50001 EYS standardı kapsamında; elektrik tüketiminin azaltılması için ölçülebilir enerji hedeflerinin konulması ve sürekli iyileştirmelerin izlenmesi gerekmektedir. Çalışmada bir endüstriyel tesisinin ISO 50001 EYS uygulaması Karar Vericilerle (KV) görüşülerek değerlendirilmiş, tesiste enerji tüketen önemli ekipmanların enerji performans indikatörleri-EPI ve Referans Enerji Durumu-RES ler tanımlanmış, ekipmanların enerji verimliliği ve önemli enerji kullanımları (ÖEK) irdelenmiştir. Ayrıca tesiste kullanılan ÖEK formu ile İşletme Kriterleri formu oluşturulurken; çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemi olan Bulanık AHP (Analitik Hiyerarşi Prosesinden), Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR yöntemlerinden faydalanılmıştır. ISO 50001 EYS standardı ile endüstriyel tesislerde enerji verimliliğini artırarak küresel ısınma ile sera gazı salınımı sorunlarına çözüm getirmeyi amaçlamaktadır.

Keywords

Enerji Yönetim Sistemi Enerji Performans İndikatörü-EPI Referans Enerji Durumu-RES Enerji Yoğunluğu İndeksi-EDI Bulanık Mantık

References

  • Buckley, J. J., 1985. Fuzzy Hierarchical Analysis. Fuzzy Sets and Systems, 17, 233-247.
  • Buckley, J. J., 2003. Fuzzy Probabilities. New Approach and Applications, Physica-Verlag, New York.
  • Chan, F. T. S., Kumar, N., 2007. Global Supplier Development Considering Risk Factors Using Fuzzy Extended AHP-based Approach. Omega International Journal of Management Science, 35, 417-431.
  • Chang, D. Y., 1996. Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP. European Journal of Operational Research, 95, 649-655.
  • Chen, S. J., Hwang, C. L., 1992. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications. Berlin Heidelberg, Springer
  • Chen, C. T., 2000. Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy Sets and Systems, 114-119.
  • Chen, C. T., 2001. A Fuzzy Approach to Select the Location of the Distribution Center. Fuzzy Sets and Systems, 118, 65–73.
  • Chen, G., Pham, T. T., 2001. Fuzzy Sets, Fuzzy Logic, and Fuzzy Control Systems. CRC Press, USA.
  • Chen, C. T., Lin, C. T., Huang, S. F., 2006. A fuzzy approach for supplier evaluation and selection in supply chain management. International Journal of Production Economics, 102, 289-301.
  • Chen, L. Y., Wang, T. C., 2009. Optimizing Partners Choice in IS/IT Outsourcing Projects: The Strategic Decision of Fuzzy VIKOR. International Journal of Production Economics, 120(1), 233-242.
  • Deng, H., 1999. Multicriteria Analysis with Fuzzy Pairwise Comparison. International Journal of Approximate Reasoning, 21, 215-231.
  • Deming, W. E., 1982. Quality, Productivity and Competitive Position. MIT. Center of Advence Engineering, Cambridge, MA.
  • Enerji Tabii Kaynaklar Bakanlığı (ETKB), 2018. Enerji Raporu, 25-38.
  • Imai, M., 2004. Kaizen, Kalder Yayınları.
  • ISO 50001, 2018. Enerji Yönetim Sistemi Standardı.
  • Ghodsypour, S. H., O’Biren, C., 1998. A decision support system for supplier selection using an integrated analytic hierarchy process and linear programming. Int. J. Production Economics, 56-57.
  • Hu, Y., Wu, S., Cai, L., 2009. Fuzzy Multi-Criteria Decision-Making TOPSIS for Distribution Center Location Selection. International Conference on Networks Security, Wireless Communications and Trusted Computing IEEE, 707-710.
  • Incekara, C. O., 2020. Türkiye’ nin Elektrik Üretiminde Doğalgaz Talep Tahminleri. Journal of Turkish Operations Management, Cilt 3, 2, 298-313.
  • Incekara, C. O., 2020. Turkey's Natural Gas Demand Projections. EJONS International Journal On Mathematics, Engineering & Natural Sciences, Volume (4), Issue (15): 489-505.
  • Incekara, C. O., 2020. Evaluation of Turkey’s International Energy Projects by Using Fuzzy Multi-Criteria Decision Making Methods. Euroasia Journal of Mathematics, Engineering, Natural & Medical Sciences, Volume (8), Issue (9): 206-217.
  • Incekara, C. O., 2020. Enerji Sektöründe Faaliyet Gösteren Bir İşletmede İş Sağlığı ve Güvenliği Yönetim Sistemi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi, Cilt 4, 1, 152-177.
  • Incekara, C. O., 2019. Use of an Optimization Model for Optimization of Turkey’s Energy Management by inclusion of Renewable Energy Sources. International Journal of Environmental Science and Technology, Springer, 121-133.
  • Incekara, C. O., 2019. Türkiye ve AB’nin Enerji Stratejileri ve Politikaları. Journal of Turkish Operations Management, Cilt 3, 2, 298-313.
  • Incekara, C. O., 2019. Turkey’s Energy Management Plan by using Fuzzy Modeling Approach. Scholars’ Press, Book, 38-52.
  • İncekara, Ç. Ö., 2018. Ülkemizdeki Enerji Santral Yatırımlarının AHP Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 33, 4, 185-196.
  • Incekara, C. O., Ogulata, S. N., 2017. Turkey’s energy planning considering global environmental concerns. Ecological Engineering, Elsevier, 589-595.
  • İncekara, Ç. Ö., 2013. Turkey’s Energy Strategies. SOSBİLKO 2013, 113-129.
  • Junior, F. R. L., Osiro, L., Carpinetti, L. C. R., 2014. A comparison between Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS methods to supplier selection. Applied Soft Computing, 21,194-209.
  • Kahraman, C., Cebeci, U., Ulukan, Z., 2003. Multi-Criteria Supplier Selection Using Fuzzy AHP. Logistics Information Management, 16, 6,382-394.
  • Klir, G. J., 1995. Fuzzy Sets and Fuzzy Logic Theory and Applications. Prentice Hall PTR, New Jersey.
  • Kumar, Sahu, A., Datta, S., Mahapatra, S. S., 2016. Evaluation and selection of resilient suppliers in fuzzy environment. Benchmarking: An International Journal, 23, 3, 651-673.
  • Leung, L., Cao, D., 2000. On Consistency and Ranking of Alternatives in Fuzzy AHP. European Journal of Operational Research, 124, 102-113.
  • Opricovic, S., 2011. Fuzzy VIKOR with an application to water resources planning. Expert Systems with Applications, 38, 12983-12990.
  • Opricovic, S., 1998. Multi Criteria Optimization of Civil Engineering Systems. Faculty of Civil Engineering, Belgrade.
  • Opricovic, S., Tzeng, G. H., 2004. The compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2), 445-455.
  • Saaty, T. L., 2008. Decision making with the analytic hierarchy process. Int. J. Services Sciences, 1, 1, 83-98.
  • Satrovic, E., Dag, M., 2019. Energy consumption, urbanization and economic growth relationship: an examination on OECD countries, Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Vol. 11(22), 315-324.
  • Shukla, R. K., Gray, D., Agarwal, A., 2014. An integrated approach of Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS in modeling supply chain coordination. Production & Manufacturing Research, 2(1): 415-437.
  • Tavakkolı-Moghaddam, R., Mousavi, S., Heydar, M., 2011. An Integrated AHP-VIKOR Methodology for Plant Locatıon Selectıon. International Journal of En¬gineering, 24 (2), 127-137.
  • Thengane, S. K., Hoadley, A., Bhattacharya, M. S., Bandyopadhyay, S., 2014. Cost-benefit analysis of different hydrogen production technologies using AHP and Fuzzy AHP. International Journal of Hydrogen Energy, 39, 152-159.
  • Wang, Y. M., Luo, Y., Hua, Z., 2008. On the Extent Analysis Method for Fuzzy AHP and its Applications. European Journal of Operational Research, 186, 735- 747.
  • Zadeh, L. A., 1965. Fuzzy Algorithms, Information and Control. 12(2), 94-102.
  • Zarte, M., Pechmann, A., Nunes, I. L., 2018. Sustainable Evaluation of Production Programs Using A Fuzzy Inference Model–A Concept. Procedia CIRP, 73, 241-246.
There are 43 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Engineering
Journal Section Articles
Authors

Çetin Önder İncekara 0000-0003-1927-8208

Publication Date December 31, 2020
Submission Date November 2, 2020
Published in Issue Year 2020

Cite

APA İncekara, Ç. Ö. (2020). Bulanık Mantık ile Sanayii Sektöründe ISO 50001 Enerji Yönetim Sistemi Uygulaması. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 20(6), 991-1013. https://doi.org/10.35414/akufemubid.819645
AMA İncekara ÇÖ. Bulanık Mantık ile Sanayii Sektöründe ISO 50001 Enerji Yönetim Sistemi Uygulaması. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi. December 2020;20(6):991-1013. doi:10.35414/akufemubid.819645
Chicago İncekara, Çetin Önder. “Bulanık Mantık Ile Sanayii Sektöründe ISO 50001 Enerji Yönetim Sistemi Uygulaması”. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 20, no. 6 (December 2020): 991-1013. https://doi.org/10.35414/akufemubid.819645.
EndNote İncekara ÇÖ (December 1, 2020) Bulanık Mantık ile Sanayii Sektöründe ISO 50001 Enerji Yönetim Sistemi Uygulaması. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 20 6 991–1013.
IEEE Ç. Ö. İncekara, “Bulanık Mantık ile Sanayii Sektöründe ISO 50001 Enerji Yönetim Sistemi Uygulaması”, Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, vol. 20, no. 6, pp. 991–1013, 2020, doi: 10.35414/akufemubid.819645.
ISNAD İncekara, Çetin Önder. “Bulanık Mantık Ile Sanayii Sektöründe ISO 50001 Enerji Yönetim Sistemi Uygulaması”. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 20/6 (December 2020), 991-1013. https://doi.org/10.35414/akufemubid.819645.
JAMA İncekara ÇÖ. Bulanık Mantık ile Sanayii Sektöründe ISO 50001 Enerji Yönetim Sistemi Uygulaması. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2020;20:991–1013.
MLA İncekara, Çetin Önder. “Bulanık Mantık Ile Sanayii Sektöründe ISO 50001 Enerji Yönetim Sistemi Uygulaması”. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, vol. 20, no. 6, 2020, pp. 991-1013, doi:10.35414/akufemubid.819645.
Vancouver İncekara ÇÖ. Bulanık Mantık ile Sanayii Sektöründe ISO 50001 Enerji Yönetim Sistemi Uygulaması. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2020;20(6):991-1013.

Cited By

Enerji projelerinde arazi edinim faaliyetleri ve arazi değerlemesi
Geomatik
https://doi.org/10.29128/geomatik.1123627
Post-COVID-19 ergonomic school furniture design under fuzzy logic
Work
https://doi.org/10.3233/WOR-210652
Enerji Sektöründe Faaliyet Gösteren Bir İşletmede İş Sağlığı ve Güvenliği Yönetim Sistemi
Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi
https://doi.org/10.31200/makuubd.678400


Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.