Plastic Moulding Machine Selection Using Fuzzy TOPSIS and Fuzzy VIKOR

Year 2022, , 730 - 751, 31.12.2022

Bahar Arslan , Özgür Eski

https://doi.org/10.35193/bseufbd.1062719

Abstract

Companies often have to choose the best equipment among alternatives with similar features when making machinery and equipment investment. Making the most appropriate choice among much alternative equipment is a complex decision-making process that requires evaluation of multiple criteria. Multi Criteria Decision Making methods are frequently used in this process. In this study, the plastic injection machine selection process of a company was considered. The importance levels of the criteria and alternatives were determined by using linguistic expressions and the decision-making problem was solved by fuzzy-based MCDM methods. In this study, in addition to the traditional criteria such as cost and technical features, which are frequently used in the current literature, environmental friendliness, safety, and reliability criteria are included. First, the determined criteria were evaluated by a decision-making team consisting of three experts in the field. Then Fuzzy TOPSIS and Fuzzy VIKOR methods were applied for choosing the alternative that best satisfies the selection criteria of decision makers.

Keywords

Fuzzy Logic, Multi Criteria Decision Making, Fuzzy TOPSIS, Fuzzy VIKOR, Machine Selection

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Plastik Enjeksiyon Makinesi Seçimi

Abstract

Firmalar, makine ekipman yatırımları yaparken çoğu kez benzer özelliklere sahip alternatif ekipmanlar arasından seçim yapmak durumundadır. Birçok alternatif ekipman arasından karar vericiler açısından en uygun seçimin yapılması, birden fazla sayıda kriterin değerlendirilmesini gerektiren, karmaşık bir karar verme sürecidir. Bu süreçte Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada bir firmanın plastik enjeksiyon makinesi seçim süreci ele alınmış, kriterlerin ve alternatiflerin önem dereceleri dilsel ifadelerle belirlenmiş ve problem bulanık tabanlı ÇKKV yöntemleri ile çözülmüştür. Gerçekleştirilen çalışmada makine seçimi konusunda mevcut literatürde sıklıkla kullanılan maliyet, teknik özellikler gibi kriterlerin yanı sıra; çevre dostu olma, güvenlik ve güvenilirlik kriterlerine yer verilmiştir. Belirlenen kriterler alanında uzman üç kişiden oluşan bir karar verme ekibiyle değerlendirilmiştir. Sonrasında, karar vericilerin beklentilerini en iyi şekilde karşılayacak ekipmanın seçimi için Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR yöntemleri uygulanmıştır. Son olarak belirlenen alternatifler arasından seçim yapabilmek için

Keywords

Bulanık Mantık, Çok Kriterli Karar Verme, Bulanık TOPSIS, Bulanık VIKOR, Makine Seçimi

References

• Jahan, A., &Edwards, K. L., Bahraminasab, (2016). M. Multi Criteria Decision Analysis For Supporting The Selection of Engineering Materials in Product Design. Butterworth-Heinemann, USA,223s.
• Arslan, B. (2022), Bulanık Tabanlı Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Makine Ekipman Seçimi. Yüksek Lisans Tezi, Manisa Celal Bayar Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Manisa
• Soner, S., & Önüt, S. (2006). Multi-Criteria Supplier Selection: An ELECTRE-AHP Application. Sigma Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, (4),110-120.
• Wang, T-Y., Shaw, C-F., & Chen, Y-L. (2000). Machine Selection in Flexible Manufacturing Cell: A Fuzzy Multiple Attribute Decision-Making Approach. International Journal of Production Research, 38(9), 2-2079.
• Yurdakul, M. (2004). AHP as a Strategic Decision Making Tool to Justify Machine Tool Selection. Journals of Materials Processing Technology, 146(3),365–376.
• Ayag, Z., &R. G. Ozdemir. (2006). A Fuzzy AHP Approach to Evaluating Machine Tool Alternatives. International Journal of Intelligent Manufacturing, 17 (2), 179–190.
• Guelsuen, Bahadir. (2011). Selection Of AS/RS By Using Fuzzy Topsis Method. Annalsy of DAAAM, Proceedings of the 22nd International DAAAM Symposium, 22(1).
• Taha, Z., & Rostam, S. (2012). A Hybrid Fuzzy AHP-PROMETHEE. Decision Support System for Machine Tool Selection in Flexible Manufacturing Cell. Journal of Intelligent Manufacturing, 23(6), 2137-2149.
• Samvedi, A., Jain, V., Chan, F. T. (2012). An Integrated Approach for Machine Tool Selection Using Fuzzy Analytical Hierarchy Process and Grey Relational Analysis. International Journal of Production Research, 50(12), 3211-3221.
• Organ, A. (2012). Bulanık DEMATEL Yöntemiyle Makine Seçimini Etkileyen Kriterlerin Değerlendirilmesi. Çukurova Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22(1), 157-172.
• Gök Kısa, A., C., Perçin, S. (2017). Application of Integrated Fuzzy DEMATEL-Fuzzy VIKOR Approach to Machine Selection Problem. Journal of Yasar University, 12(48), 249-256.
• H. Li, W. Wang, L. Fan et al. (2020). A Novel Hybrid MCDM Model for Machine Tool Selection Using Fuzzy DEMATEL, Entropy Weighting And Later Defuzzification VIKOR. Applied Soft Computing Journal, 106207.
• Ulutaş, A. (2017). EDAS Yöntemi Kullanılarak Bir Tekstil Atölyesi İçin Dikiş Makinesi Seçimi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 9(2), 169-183.
• Sarıçalı, G. (2018). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden KEMIRA-M ve COPRAS Yöntemlerinin Mermer İşletme Makine Seçim Sürecine Uygulanması, Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Ana Bilim Dalı, Denizli, 92s.
• Kabadayı, N., Dağ, S. (2017). Bulanık DEMATEL ve Bulanık PROMETHEE Yöntemleri ile Kablo Üretiminde Makine Seçimi. Karadeniz Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, (14),1-22.
• Akın, N.G. (2019). Makine Seçimi Probleminde ENTROPİ-ROV ve CRITIC-ROV Yöntemlerinin Karşılaştırılması. Dumlupınar Üniversitesi, Sosyal Bilimler Dergisi, (62), 20-39.
• Dilip Kumar Sen Saurav Datta S.S. Mahapatra. (2016). Application of TODIM (Tomada De Decisión Inerativa Multicritero) for Industrial Robot Selection. Benchmarking, International Journal,23(7),1818 – 1833.
• Indap, S. (2018). Applıcatıon Of The Analytic Hierarchy Process In The Selection of Storage Rack Systems For E-Commerce Clothing Industry. Journal Of Management, Marketing and Logistics, 5(4),255-266.
• Prusa, P., Jovcic, S., Nemec. C. & Mrazek. P. (2018). Forklift Truck Selection Using TOPSIS Method. International Journal for Traffic and Transport Engineering, 8(3), 390 – 398.
• Kumru, M., & Kumru, P. Y. A. (2015). Fuzzy ANP Model for the Selection of 3D Coordinate-Measuring Machine. Journal of Intelligent Manufacturing, 26(5),999-1010.
• Koca, G., & Eğilmez, Ö. (2020). Makine Seçimi Probleminin Entropi Ağırlıklı TOPSIS Yöntemi ile Değerlendirilmesi: Bir Doğal Taş İşletmesi Örneği. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilgisi Dergisi, 7(2), 714-729.
• Faydalı, R., & Erkan, E. F. (2020). Makine Seçim Probleminin Bulanık VIKOR Yöntemiyle İncelenmesi. Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi,3(1), 7-12.
• Uzun, S., & Kazan, H. (2016). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden AHP TOPSIS ve PROMETHEE Karşılaştırılması: Gemi İnşada Ana Makine Seçimi Uygulaması. Journal of Transportation and Logistics, 1(1), 99-113.
• Uzun, S., & Yıldırım, B. F. (2016). Equipment Selection in Ship Building Process: TOPSIS, MOORA, VIKOR Application. Eurasian Academy of Sciences Eurasian Business & Economics Journal, 2, 113-124.
• Ertuğrul, İ. (2007). Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve Bir Tekstil İşletmesinde Makine Seçim Problemine Uygulanması. Hacettepe Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi,25(1), 171-192.
• Akpınar, M. (2022). Machine Selection Application in a Hard Chrome Plating Industry Using Fuzzy SWARA and Fuzzy ARAS Methods, Manisa Celal Bayar University Faculty of Economics and Administrative Sciences, 29(1),107-119
• Karakış, E. (2021). Machine Selection for a Textile Company with CRITIC and MAUT Methods. European Journal of Science and Technology, (27), 842-848.
• Perçin, S. (2012), Bulanık AHS ve TOPSIS Yaklaşımının Makine Teçhizat Seçimine Uygulanması, Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(1), 169-184
• Yılmaz, B., & Dağdeviren, M. (2010). Ekipman Seçimi Probleminde PROMETHEE ve Bulanık PROMETHEE Yöntemlerinin Karşılaştırmalı Analizi, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 25(4), 811-826
• Çetinkaya, Ç., Kabak, M., & Özceylan, E. (2017). 3D Printer Selection by Using Fuzzy Analytic Hierarchy Process and PROMETHEE, Bilişim Teknolojileri Dergisi, (10)4, 371-380
• Palanisamy, M., Pugalendhi, A., & Ranganathan, R. (2020). Selection of Suitable Additive Manufacturing Machine And Materials Through Best–Worst Method (BWM), The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 107:2345–2362
• Jahanshahloo, G.R., Hosseinzadeh, F., & Izadikhah, M. (2006). Extension of the TOPSIS Method for Decision Making Problems with Fuzzy Data. Applied Mathematics and Computation, 181,1544-1551.
• Chen, Tung., Ching, Torng Lin., & Sue, Fn Hwang. (2006). A Fuzzy Spproach for Supplier Evaluation and Selection In Supply Chain Management. International Journal of Production Economics, (102) 289-301.
• Negi, D.S. (1989). Fuzzy Analysis and Optimization, Ph.D. Thesis, Kansas State University.
• Chen, T. (2001). A Fuzzy Approach To Select The Location of The Distribution Center. Fuzzy Sets and Systems, (118), 65-73.
• Tiryaki, F., Ahlatçıolu, M. (2005). Fuzzy Stock Selection Using a New Fuzzy Ranking and Weighting Algorithm. Applied Mathematics and Computation, 170,144- 157.
• Opricovic, S. (2011). Fuzzy VIKOR with an Application to Water Resources Planning. Expert Systems with Applications, (38), 12983–12990.
• Opricovic, S. and Tzeng, G.H. (2007). Extended VIKOR Method In Comprasion with Outranking Methods. European Journal of Operational Research, (178), 514-529.
• Özer, S. (2010). Uygulamalı İstatistik. Ezgi Kitapevi, Bursa.