Bu çalışma ile 2017 Fortune listesinde yer alan ve lojistik sektöründe ulusal ve uluslararası faaliyette bulunan 8 adet firmanın çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri ile performans ölçümü için bir model geliştirilmiştir. Modelde; işletmelerin performanslarının değerlendirilmesinde son yıllarda çokça kullanılan ÇKKV yöntemlerinden SWARA, COPRAS, GİA ve TOPSIS yaklaşımları bütünleşik olarak kullanılmıştır. Modelin ilk aşamasında değerlendirme kriterleri tespit edilmiştir. Daha sonra, beş farklı uzman tarafından SWARA yöntemine göre kriterlerin ağırlıkları belirlenmiştir. Modelin son kısmında ise, COPRAS, GİA ve TOPSIS yöntemlerine göre belirlenen kriterler dikkate alınarak firmaların performansları ölçülmüştür. Modelin uygulanması neticesinde en önemli kriterin 0,176 ile Net Satış (K1) ve performansı en yüksek olan firmanın ise her üç yönteme göre “Netlog” olduğu ortaya konmuştur.
With this study, a model has been developed by Multi-Criteria Decision Making Methods (MCDM) to measure the performance of 8 companies that were listed on Fortune 2017 and operating in land and field logistics both nationally and internationally. In the model, SWARA, COPRAS, GIA, and TOPSIS approaches, some of the most frequently used MCDM methods recently to evaluate the performance of companies, were used. Evaluation criteria were determined in the first part of the study. Then the ratio of the criteria were assigned according to SWARA method by five different experts. In the last part of the study, the performance of the companies was measured considering the criteria that were determined according to COPRAS, GIA, and TOPSIS. The study revealed that the most important criterion was Net Sales (K1) by 0,176; and the company with the highest performance was “Netlog” according to the three methods.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | June 30, 2018 |
Submission Date | November 1, 2017 |
Acceptance Date | February 18, 2018 |
Published in Issue | Year 2018 Volume: 20 Issue: 1 |