Depo ve sevkiyat yönetimi tedarik zinciri yönetiminde çok önemli olan
konulardan birisidir. Çünkü depo ve sevkiyat yönetimi hatasız sevkiyat ve stok
kontrolünü hedefler. Bu hedef, bütün
firmalar için çok önemlidir. Bu hedefin sağlanmasının yollarından biri RFID
(Radyo Frekanslı Tanımlama) teknolojisidir. Radyo dalgaları kullanarak taşınan
verinin kontrolü sağlanmış çalışma ortamında bilgiye dönüşmesi teknolojisi RFID
teknolojisi olarak adlandırılmaktadır. RFID teknolojisi canlı ve cansız her
türlü nesnenin dokunmadan belirli bir mesafeden tanınmasında ve izlenmesinde
kullanılır. Bu teknoloji sunduğu
çözümler ile birlikte bu alanda önemli bir yatırım faaliyeti haline gelmiştir.
Değişik teknolojik alternatiflerin ortaya çıkması ile beraber doğru RFID
teknolojisi seçimi yöneticiler için önemli bir karar problemi haline gelmiştir.
Birden fazla kritere göre birden fazla alternatif RFID teknolojisi içerisinden
en uygun teknolojinin seçimi bir çok kriterli karar verme problemidir. Çok
kriterli karar verme problemleri, çok kriterli karar verme yöntemleri ile
çözülmektedir. Bu çalışmada, ele alınan en uygun RFID teknolojisi seçimi çok
kriterli karar verme probleminin çözümü ve yeni bir çok kriterli karar verme
yaklaşımı önerilmiştir. Bu yeni yaklaşım en iyi en kötü yöntemi (BWM - Best
Worst Method) tabanlı çok amaçlı performans analizi (MOPA - Multi Objective
Performance Analysis) olarak adlandırılmıştır.
Çalışmada 4 farklı alternatif RFID teknolojisi dikkate alınmıştır. Bu
alternatif teknolojiler 5 farklı kritere göre değerlendirilmişlerdir. Bu
kriterler sırasıyla, tedarikçi seçim kriteri, RFID teknolojisi seçim kriteri,
toplam maliyet kriteri, zorunlu ihtiyaçlar kriteri ve hedeflenen kazanç
kriteridir. Yapılan hesaplamalar sonucunda literatüre yeni sunulan BWM-MOPA
yöntemine göre en iyi RFID teknolojisi alternatifinin 2 nolu alternatif olduğu
belirlenmiştir.
Erciyes Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi
FDK-2017-7605
Bu bildiri HALI SEKTÖRÜNDE ENDÜSTRİ 4.0 için RFID TEKNOLOJİSİNİN SEÇİMİ isimli FDK-2017-7605 Nolu proje kapsamında Erciyes Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri birimi tarafından desteklenmektedir.
Warehouse and shipment management is one of the most important issues in supply chain management. Because warehouse and shipment management aims for accurate shipment and inventory control. This goal is very important for all companies. One way to achieve this goal is RFID (Radio Frequency Identification) technology. The technology of converting the data carried by using radio waves into information in a controlled working environment is called RFID technology. RFID technology is used to detect and monitor all kinds of live and inanimate objects from a distance without touching them. This technology has become an important investment activity in this field with the solutions it offers. With the emergence of different technological alternatives, choosing the right RFID technology has become an important decision problem for managers. The choice of the most appropriate technology among multiple alternative RFID technologies according to multiple criteria is a multi-criteria decision making problem. Multicriteria decision making problems are solved by multicriteria decision making methods. In this study, the most appropriate RFID technology selection multi - criteria decision making problem solution and a new multi - criteria decision making approach are proposed. This new approach is called the best-worst-method based multi-purpose performance analysis (BWM-MOPA) method. In this study, 4 different RFID technologies were considered. These alternative technologies were evaluated according to 5 different criteria. These criteria are the supplier selection criterion, RFID technology selection criterion, total cost criterion, mandatory requirements criterion and targeted earnings criterion, respectively. As a result of the calculations, it has been determined that the best RFID technology alternative is the 2nd alternative according to the newly introduced BWM-MOPA method.
FDK-2017-7605
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Project Number | FDK-2017-7605 |
Publication Date | October 31, 2019 |
Published in Issue | Year 2019 Special Issue 2019 |