Supplier Selection with Integrated Fuzzy AHP & ORESTE Method at the New Product Development Stage: An Application in Defence Industry

Year 2021, Volume: 8 Issue: 2, 788 - 807, 31.12.2021

Gulsen Akman , Kemal Caglar Pamuk , Çağın Karabıçak

https://doi.org/10.35193/bseufbd.954791

Cited By: 5

Abstract

In today's world where global competition is increasing greatly, companies are aware of that the supply chain design during the product development process is directly dependent on targets such as high profitability, efficient production structure, cost reduction, and increased market share. In this study; supply chain design during the new product development process was mentioned, how to choose a supplier during the new product development phase is exemplified, the ORESTE Method, which is rarely used in the literature, is explained and it is shown that it can be used in integration with the fuzzy AHP Method. The consistency of the results produced by the integrated AHP & ORESTE method was examined comparatively by solving the same problem with the other multi-criteria decision-making methods PROMETHEE and TOPSIS. Findings showed that the results obtained with the AHP & ORESTE Integrated Method were found the same as the PROMETHEE and TOPSIS results.

Keywords

Supply Chain Design, Supplier Selection, Product Development, Integrated AHP-ORESTE method

Yeni Ürün Geliştirme Sürecinde Bulanık AHP & ORESTE Bütünleşik Yöntemi ile Tedarikçi Seçimi: Savunma Sanayisinde Bir Uygulama

Abstract

Global rekabetin büyük artış gösterdiği günümüzde, firmalar tedarik zinciri tasarımının daha ürün geliştirme süreci sırasında gerçekleştirilmesinin; yüksek karlılık, verimli üretim yapısı, maliyetlerin düşürülmesi, artan pazar payı gibi hedeflere doğrudan bağlı olduğunun bilincindedirler. Bu çalışmada; yeni ürün geliştirme sürecinde tedarik zinciri tasarımına değinilmiş, yeni ürün geliştirme aşamasında tedarikçi seçiminin nasıl yapılabileceği örneklenmiş, literatürde kullanımına çok az rastlanan ORESTE Yöntemi açıklanmış ve AHP Yöntemi ile bütünleşik olarak kullanılabileceği gösterilmiştir. AHP & ORESTE Bütünleşik Yönteminin ürettiği sonuçların tutarlılığı, aynı örnek problem diğer çok kriterli karar verme yöntemlerinden PROMETHEE VE TOPSIS ile çözülerek karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. AHP & ORESTE Bütünleşik Yöntemi ile elde edilen sonuçların PROMETHEE ve TOPSIS sonuçları ile aynı olduğu görülmüştür.

Keywords

Tedarik Zinciri Tasarımı, Tedarikçi Seçimi, Ürün Geliştirme, Bütünleşik AHP & ORESTE

References

• Chai,J., Liu, J.N.K., & Ngai, E.W.T. (2013). Application of decision-making techniques in supplier selection: A systematic review of literatüre. Expert Systems with Applications, 40, 3872-3885.
• Yerlikaya, M. A., & Arıkan, F. (2016). AHP-ORESTE-PROMETHEE bütünleşik yaklaşımı ile çevresel sürdürülebilirliği destekleyen tedarikçi seçimi. 17th International Symposium on Econometrics, Operations Research and Statistics, Sivas, Turkey.
• Long, Y., & Liao, H. (2021). A social participatory allocation network method with partial relations of alternatives and it sapplication in sustainable food supply chain selection. Applied Soft Computing, 109 (107550), 1-14
• Arslan, H. M. (2018). AHP ve ORESTE yöntemleri ile en etkin yakıt türünün belirlenmesi. Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10 (21), 160-170.
• Yerlikaya, M. A., & Arıkan, F. (2016). KOBİ’lere sağlanan desteklerin performans etkinlik sıralarının Promethee ve Oreste yöntemleri ile belirlenmesi. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 31(4), 1007-1016.
• Can, Ş., & Arıkan, F. (2014). Bir savunma sanayi firmasında çok kriterli alt yüklenici seçim problemi ve çözümü. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 29(4), 645-654.
• Christopher, M. L. (2016). Logistics and supply chain management, 5th ed., London, UK: Pitman Publishing.
• Blackstone, J. H. (2013). APICS Dictionary, 14th ed., Chicago, USA: AmericanP roductiona nd Inventory Control Society Publishing.
• Zhang, N., He, W., & Lee, E. W. (2008). Address supply chain visibility from knowledge management perspective.6th IEEE International Conference on Industrial Informatics, Daejon, Korea, 865-870
• Salvador, F., Forza, C., & Rungtusanatha, M. (2002). Modularity, product variety, production volume and component sourcing: theorizing beyond generic prescriptions. Journal of Operations Management, 20 (5), 549-575.
• Cengiz, E., Ayyıldız, H., & Kırkbir, F. (2005). Yeni ürün geliştirme sürecinin başarısında etkili olan faktörler. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 24, 133-147.
• Krishnan, V., & Ulrich, K. T. (2001). Product development decisions: A review of the literature. Management Science, 47 (1), 1-21.
• Evcioğlu, H. E. (2020). Tedarik zinciri ağlarında ÇKKV yöntemleriyle tedarikçi seçimi, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Willems, S. P. (1999). Two papers in supply chain design: Supply chain configuration and part selection in multi-generation products, Doktora Tezi, Massachusetts Institute of Technology, Massachusetts.
• Jafarian M., & Bashiri, M. (2014). Supply chain dynamic configuration as a result of new product development. Applied Mathematical Modelling, 38, 1133-1146.
• Akyüz, Y., Bozdoğan, T., & Hantekin, E. (2011). TOPSIS yöntemiyle finansal performansın değerlendirilmesi ve bir uygulama. Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi, 12(1), 73-92.
• Yıldız, B., & Sayın, B. (2020). Tedarik zinciri müşteri entegrasyonunun firma performansı üzerindeki etkisinde ürün inovasyon kapasitesinin aracı rolü. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10 (1), 319-348.
• Sinha, A. K., & Anand, A. (2018). Development of sustainable supplier selection index for new product development using multi criteria decision making. Journal of Cleaner Production, 197( 1), 1587-1596.
• Yan,T., Yang Y., Dooley, K., & Chae, S. (2020). Trading-off innovation novelty and information protection in supplier selection for a new product development project: Supplierties as signals. Journal of Operation Management,66 (7-8), 933-957
• Tan, C., Barton, K., Hu, S. J., & Freiheit, T. (2021). Integrating optimal process and supplier selection in personalised product architecture design. International Journal of Production Research, Ahead-Of-Prınt, 1-20
• Wang, Y., Modi S. B., & Schoenherr, T. (2021). Leveraging sustainable design practices through supplier involvement in new product development: The role of the suppliers' environmental management capability.International Journal of Production Economics, 232, 1-51, doi: 10.1016/j.ijpe.2020.107919.
• Rashidi, K., Noorizadeh, A., Kannan D., & Cullinan, K. (2020). Applying the triple bottom line in sustainable supplier selection: A meta-review of the state-of-the-art. Journal of Cleaner Production, 269, 1-27
• Schramm, V. B., Cabral, L. P. B., & Schramm, F. (2020). Approaches for supporting sustainable supplier selection- A literatüre review. Journal of Cleaner Production, 273, 1-8.
• Akoğuz M., & Köksal, M. (2018). AHP ve TOPSİS yöntemi ile tedarikçi seçimi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 18 (34), 69-89.
• Kapar, K. (2013). Bir üretim işletmesinde Analitik Hiyerarşi Süreci ile tedarikçi seçimi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 28(1),197-231.
• Özdemir, A. (2010). Ürün grupları temelinde tedarikçi seçim probleminin ele alınması ve Analitik Hiyerarşi Süreci ile çözümlenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi, 12(1).
• Yılmaz, E. (2012). Bulanık AHP-Vikor Bütünleşik Yöntemi ile tedarikçi seçimi. Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 33(2), 331-354.
• Chen, Y., & Chao, R. (2012). Supplier selection using consistent of fuzzy preference relations. Expert Systems with Applications, 39(3), 3233-3240.
• Aydın, Y., & Eren, T. (2018). Savunma sanayiinde stratejik ürün için çok kriterli karar verme yöntemleri ile tedarikçi seçimi. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 7(1), 129-148.
• Aydın, Y., & Eren, T. (2018). Hava Savunma Sanayii alt yüklenici seçiminde bulanık mantık altında çok kriterli karar verme ve Hedef Programlama yöntemlerinin kullanılması. Journal of Aviation, 2(1), 10-30.
• Demirtaş, Ö., & Akdoğan, A. A. (2014). Bulanık ortamda tedarikçi seçimi: Savunma Sanayii’ne yönelik bir uygulama. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 43, 203-222.
• Demir, K. N. (2018). Bir savunma sanayii firmasında tedarikçi seçimi çalışması, Yüksek Lisans Tezi, TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Dolu, T. A. (2020). Savunma sanayi sistemlerine parça tedariğinde çok kriterli karar verme yöntemlerinin kullanılması: Konya sanayisinde uygulama, Yüksek Lisans Tezi, Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
• Çelikkol, M. (2017). Tedarikçi seçimi problemi: savunma sanayinde bir TOPSIS uygulaması. Multi-criteria Decision Making, 1, 1-12.
• Can, Ş., & Arıkan, F. (2014). Bir savunma sanayi firmasında çok kriterli alt yüklenici seçim problemi ve çözümü. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 29(4), 645-654.
• Saraçoğlu, İ., Dağıstanlı, H. A. (2017). Tedarikçi seçiminde Bulanık Mantık-AHP ve VIKOR yönteminin bağlantı elemanları firmasında uygulanması. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 12, 40-54.
• Cohee, G. L., Barrows, J., & Handfield, R. (2019). Early supplier integration in the US defense industry. Journal of Defense Analytics and Logistics, 3 (1), 2-28.
• Eroğlu, E., Yıldırım, B. F., & Özdemir, M. (2014). Çok kriterli karar vermede ORESTE yöntemi ve personel seçiminde uygulanması. Yönetim Dergisi, 76, 81-95.
• Zheng, Q., Liu, X. & Wang, W. (2021). An Extended Interval Type-2 Fuzzy ORESTE Method for Risk Analysis in FMEA. International Journal of Fuzzy Systems, 23, 1379–1395
• Wang, X., Gou, X., & Xu, Z. (2020). Assessment of traffic congestion with ORESTE method under double hierarchy hesitant fuzzy linguistic environment. Applied Soft Computing, 86,105864, 12-13.
• Luo, S., Liang, W., & Zhao, G. (2020). Likelihood-based hybrid ORESTE method for evaluating the thermal comfort in underground mines. Applied Soft Computing, 87, 105983, 1-14
• Arslan, H. M. (2018). ARAS ve ORESTE yöntemleri ile otel işletmeleri için en etkin güneş enerjisi su ısıtma sisteminin belirlenmesi. Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(20), 58 – 69.
• Arslan, H. M. (2018). AHP ve ORESTE yöntemleri ile en etkin yakıt türünün belirlenmesi. Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10 (21), 160-170.
• Adalı, E. A., & Tuş Işık, A. (2017). Ranking web design firms with the ORESTE method. Ege Akademik Bakış, 17 (2), 243-253.
• Yerlikaya, M. A., & Arıkan, F. (2016). KOBİ’lere sağlanan desteklerin performans etkinlik sıralarının Promethee ve Oreste yöntemleri ile belirlenmesi. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 31(4), 1007-1016.
• Yerlikaya, M. A., & Arıkan, F. (2016). AHP-ORESTE-PROMETHEE bütünleşik yaklaşımı ile çevresel sürdürülebilirliği destekleyen tedarikçi seçimi. 17th International Symposium on Econometrics, Operations Research and Statistics, Sivas, Turkey.
• Tuş Işık, A. (2016). QUALIFLEX and ORESTE methods for the insurance company selection problem. TheJournal of Operations Research, Statistics, Econometric sand Management Information Systems, 4(2), 55-68.
• Jamali, S., & Hourali, K. (2014). A novel method to improve the performance of dynamic distributed networks. International Journal of Research in Computer Applications and Robotics, 2(8), 152-162.
• Jafari, H., Noshadi, E., & Khosheghbal, B. (2013). Ranking ports based on competitive indicators by using ORESTE method. International Research Journal of Applied and Basic Sciences, 4(6), 1492-1498.
• Jafari, H. (2013). Identification and prioritization of grain discharging operations risks by using ORESTE Method. American Journal of Public Health Research, 1 (8), 214-220.
• Dinçer, S. E. (2011).The structural analysis of key indicators of Turkish manufacturing industry: ORESTE and MAPPAC applications. European Journal of Scientific Research, 60 (1), 6-18.
• Delhaye, C., Teghem, J., & Kunsch, P. (1991). Application of the ORESTE method to a nuclear waste management problem. International Journal of Production Economics, 24(1), 29-39.
• Chatterjee, P., & Chakraborty, S. (2014). Flexible manufacturing system selection using preference ranking methods: A comparative study. International Journal of Industrial Engineering Computations, 5, 315–338.
• Mann, H. B., & Whitney, D. R. (1947). On a test of whether one of two random variables is stochastically larger than the other. The Annals of Mathematical Statistics, 18, 50-60.
• Pastijn, H., & Leysen, J. (1989). Constructing an outranking relation with ORESTE. Mathematical and Computer Modelling, 12(10–11), 1255–1268.
• Saaty, T. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83-98.
• Ayhan, M. B. (2013). A Fuzzy AHP Approach for supplier selection problem: A case study in a Gear motor Company. Internationol Journal of Managing Value and Supply Chains, 4(3), 11-23.
• Ertuğrul, İ., & Karakaşoğlu, N. (2009). Performance evaluation of Turkish cement firms with fuzzy analytic hierarchy process and TOPSIS methods. Expert System swith Applications, 36(1), 702-715.
• Chowdhury, M. H., & Quaddus, M. A. (2016). A Multi-phased QFD based optimization approach to sustainable service design. International Journal of Production Economics, 171(2), 165-178.
• Buckley, J. J. (1985). Fuzzy Hierarchical Analysis. Fuzzy Sets and Systems, 17, 233-247
• Chou, S. W., & Chang, Y. C. (2008). The implementation factors that influence the ERP (Enterprise Resource Planning) Benefits.Decision Support Systems, 46(1), 149-157.
• Ho, J. Y., Ooi, J., Wan, Y. K., & Andiappan, V. (2021). Synthesis of waste water treatment process (WWTP) and supplier selection via Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP). Journal of CleanerProduction, 314, 128104.
• Mathew, M., Chakrabortty, R. K., & Ryan, M. J. (2020). A novel approach integrating AHP and TOPSIS under spherical fuzzy sets for advanced manufacturing system selection. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 96, 1-13.
• Gupta, S., Soni, U., & Kumar, G. (2019). Green supplier selection using multi-criterion decision making under fuzzy environment: A case study in automotive industry. Computers & Industrial Engineering, 136, 663-680.
• Awasthi, A., Govindan K., & Gold, S. (2018). Multi-tier sustainable global supplier selection using a fuzzy AHP-VIKOR based approach. International Journal of Production Economics, 195, 106-117.
• Kumar, D., Rahman, Z., & Chan, F. T. S. (2017). A fuzzy AHP and fuzzy multi-objective linear programming model for orderal location in a sustainable supply chain: A case study. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 30 (6), 535-551.
• Jain, V., Sangaiah, A.K., Sakhuja, S., Thoduka, N. & Aggarwal, R. (2016). Supplier selection using fuzzy AHP and TOPSIS: a case study in the Indian automotive industry. Neural Computing and Applications, 29, 555-564.
• Yu, M-C, Keng, I., & Chen, H., (2015). Measuring Service Quality via a Fuzzy Analytical Approach. International Journal of Fuzzy Systems, 17, 292-302.
• Yu, V. F., Kuo, C.W., & Dat, L. Q. (2014). Selection of Key Component Vendor from the Aspects of Capability, Productivity, and Reliability. Mathematical Problems in Engineering, 2014 (124652), 1-7.
• Shaw, K., Shankar, R., Yadav, S. S., & Thakur, L. S. (2012). Supplier selection using fuzzy AHP and fuzzy multi-objective linear programming for developing low carbon supply chain. Expert Systems with Applications, 39 (9), 8182-8192.
• Zeydan, M., Çolpan, C., & Çobanoglu, C. (2011). A combined methodology for supplier selection and performance evaluation. Expert System with Applications, 38, 2741–2751.
• Chamodrakas, I., Batis, D., & Martakos, D. (2010). Supplier selection in electronic market places using satisfying and fuzzy-AHP. Expert Systems with Applications, 37, 490–498.
• Dağdeviren, M., & Eraslan, E. (2008). Supplier selection using PROMETHEE sequencing method. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 23 (1), 69-75.
• Monjezi, M., Dehghani, H, & Singh, T.N. (2012). Application of TOPSIS method for selecting the most appropriate blast design. Arab Journal of Geoscience, 5, 95-101.
• Akyüz, Y., Bozdoğan, T., & Hantekin, E. (2011). TOPSIS yöntemiyle finansal performansın değerlendirilmesi ve bir uygulama. Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi, 12(1), 73-92.
• Supçiller, A. A., & Çapraz, O. (2011). AHP-TOPSIS yöntemine dayalı tedarikçi seçimi uygulaması. Ekonometri ve İstatistik, 13, 1-22.
• Büyüközkan, G., & Ersoy, M. Ş. (2009). Applying fuzzy decision making approach to IT outsourcing supplier selection. World Academy of Science, Engineering and Technology, 55, 411-415.
• Bhattacharya, A., Geraghty, J. & Young, P. (2010). Supplier selection paradigm: An integrated hierarchical QFD methodology under multiple-criteria environment. Applied Soft Computing, 10(4), 1013-1027.
• Choy, K. L., Lee, W. B., & Lo, V. (2002). An intelligent supplier management tool for benchmarking suppliers in outsource manufacturing. Expert Systems with Applications, 22(3), 213-234.
• 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.
• Akarte, M. M, Sureandra N. V., Ravi B. & Rangaraj, N. (2001). Web based casting supplier evaluation using analytical hierarchy process. Journal of the Operational Research Society, 52(5), 511-522.