Entropi ve Birleşik Uzlaşma Çözüm Yöntemleri Kullanılarak Uygun Makinanın Seçimi: Bir Çelik İmalat Şirketinde Uygulama

Yıl 2025, Cilt: 23 Sayı: 2, 152 - 172, 27.06.2025

V. Sinem Arıkan Kargı

https://doi.org/10.18026/cbayarsos.1564646

Öz

Lazer kesim makineleri, yüksek hassasiyetli kesimler, hız ve esneklik sağlamaları nedeniyle modern üretim süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Özellikle metal işleme, otomotiv ve havacılık gibi sektörlerde, lazer kesim makineleri karmaşık geometrik şekiller üzerinde son derece hassas kesimler gerçekleştirebilmekte ve hata oranını en aza indirmektedir. Bu bağlamda, lazer kesim makineleri, manuel kesim tekniklerine kıyasla malzeme israfını ve işçilik maliyetlerini azaltarak üretim verimliliğini artırmaktadır. Bu çalışmanın amacı, bir çelik imalat şirketine en verimli ve maliyet açısından en uygun lazer sac kesme makinesinin satın alınmasına yönelik bilimsel bir karar destek sunmaktır. Makine seçimi gibi çok kriterli karar verme süreçlerinde yöneticilerin birden fazla faktörü dikkate alması gerekmektedir. Bu doğrultuda, en uygun makinenin belirlenmesi amacıyla Entropi ve Birleşik Uzlaşık Çözüm (CoCoSo) yöntemleri kullanılmıştır. Kriterlerin ağırlıkları Entropi yöntemi ile hesaplanmış ve konumlandırma hassasiyeti, en önemli kriter olarak tespit edilmiştir. Hesaplanan ağırlıklar CoCoSo yöntemi ile değerlendirilerek makineler sıralanmıştır. Sonuçlar doğrultusunda, Makine 2 en uygun seçenek olarak belirlenmiş ve şirket yönetimine önerilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Lazer Kesim Makine , Karar Verme , Entropi , CoCoSo

Selecting the Appropriate Machine Using the Entropy and Combined Compromise Solution Methods: An Application for A Steel-Fabrication Company

Öz

Laser cutting machines play a critical role in modern manufacturing processes because of their ability to provide highly precise cuts, speed, and flexibility. Particularly in industries such as metalworking, automotive, and aerospace, laser cutting machines can perform highly accurate cuts on complex geometric shapes with minimal errors. As such, laser machines enhance production efficiency by reducing material waste and labor costs when compared with those with compared to manual cutting techniques. The aim of the present study was to provide information to a steel-fabrication company that would aid in purchasing the most efficient and cost-effective laser plate-cutting machine. In complex decision-making processes such as machine selection, managers must consider numerous criteria; therefore, entropy and combined compromise solution (CoCoSo) methods were used to rank the most suitable machines for the company. The criteria were weighted using the entropy calculation method, with positioning accuracy identified as the most important criterion. The importance weights of the criteria are calculated using the Entropy method, and positioning accuracy is identified as the most important criterion. These weighted criteria were then used in the CoCoSo method to establish the machine rankings. Based on the final ranking, machine 2 was identified as the most suitable option and was recommended to company management.

Anahtar Kelimeler

Laser cutting machine , Decision making , Entropy , CoCoSo

Kaynakça

• Olabanji, O. M., & Mpofu, K. (2021). Appraisal of conceptual designs: Coalescing fuzzy analytic hierarchy process (F-AHP) and fuzzy grey relational analysis (F-GRA). Results in Engineering, 9, 100194. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2020.100194
• Organ, A. (2013). Bulanık dematel yöntemiyle makine seçimini etkileyen kriterlerin değerlendirilmesi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi,22(1), 157-172.
• Özdağoğlu,A.(2013). Üretim işletmelerinde lazer kesme makinelerinin promethee yöntemi ile karşılaştırılması, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 9(19), 305-318. https://doi.org/10.11122/ijmeb.2013.9.19.288.
• Özdağoğlu, A., Yakut, E. & Bahar, S. (2017). Machine selection in a dairy product company with entropy and saw methods integration. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32 (1), 341-359 https://doi.org/10.24988/deuiibf.2017321605.