Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE SWARA TABANLI COPRAS VE OCRA YÖNTEMLERİNİN UYGULANMASI

Yıl 2022, Cilt: 13 Sayı: 2, 43 - 55, 29.07.2022
https://doi.org/10.18354/esam.1120887

Öz

Müşteri taleplerindeki değişkenlik, üretim süreçlerini dikkatle izlemeyi zorunlu kılmaktadır. Bu noktada üretimin ilk ve en önemli aşaması olan tedarikçi seçimi önem kazanmaktadır. Ancak tedarikçi seçim problemi, üretim alanına bağlı olarak, birbirinden farklı ağırlıklardaki birçok kriterden etkilenmektedir. Ayrıca rekabet yoğun yaşanan günümüzde bu tür problemler, tarafların sezgilerine bırakılamayacak kadar da önemlidir. Bu durumda son yıllarda karar vericiler için önemli kolaylıklar sağlayan çok kriterli karar verme teknikleri oldukça kullanışlıdır.
Bu kapsamda çalışmada, 5 tedarikçi adayı arasından en uygun olanının seçim yapılmıştır. Literatür araştırması sonucunda, probleme etki eden kriterler; K1-tedarik süresi (gün), K2-ürün birim fiyatı (TL), K3-ürün hata oranı (/100 gönderi), K4-kurumsal yapı (1-9), K5-ekonomik güç (1-9), K6-lojistik konum (km.), K7-ürün kalitesi (1-9) ve K8-esneklik (1-9) şeklinde belirlenmiş ve alternatifler için gerekli bilgiler toplanmıştır. Böylece oluşturulan başlangıç matrisindeki kriterler SWARA tekniğiyle ağırlıklandırılmıştır. Nihayet COPRAS ve OCRA yöntemleriyle alternatif tedarikçiler arasından en uygun tedarikçi seçilmiştir.
Çalışmada kriterler üç farklı uzman görüşüne dayalı SWARA tekniğiyle ağırlıklandırılmış, COPRAS ve OCRA teknikleri birlikte kullanılarak hem sonuçların doğruluğu teyit edilmiş hem de yöntemlerin, ürettikleri sonuçlar açısından güvenilirlikleri ortaya konmuştur. Sonuç olarak alternatiflerin sıralanmasında kullanılan yöntemlerin birbiriyle uyum içerisinde oldukları ve sonuçları güvenilir olduğu belirlenmiştir.

Kaynakça

  • Adar T, Kılıç Delice E., 2020. Şehir İçi Toplu Taşıma Şoförlerinin Toplam İş Yüklerinin Fiziksel ve Zihinsel İş Yükü Ölçütlerine Göre Yeni Bir Yaklaşımla Karşılaştırılması, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Volume: 26 (1), 254-267. https://doi.org/10.5505/pajes.2019.93609.
  • Aghdaie MH, Zolfani ZH, Zavadskas EK., 2014. Synergies of Data Mining and Multiple Attribute Decision Making, Contemporary Issues in Business, Management and Education 2013, Procedia - Social and Behavioral Sciences 110, 767-776. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.12.921.
  • Arslan R., 2018. Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Karşılaştırılması ve Bütünleştirilmesi: OECD Verileri Üzerine Bir Uygulama, Doktora Tezi, Cumhuriyet Üniversitesi, Sivas, Turkey. https://hdl.handle.net/20.500.12418/12114.
  • Aydın Y, Eren T., 2018. Savunma Sanayiinde Stratejik Ürün İçin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Tedarikçi Seçimi, Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 7, Sayı: 1, 129-148. https://doi.org/10.28948/ngumuh.386379.
  • Can Ş, Arıkan F., 2014. Bir Savunma Sanayi Firmasında Çok Kriterli Alt Yüklenici ve Seçim Problemi ve Çözümü, Gazi Üniversitesi Mimarlık Mühendislik Fakültesi Dergisi, Cilt: 29, No: 4, 645-654. http://hdl.handle.net/20.500.12602/147212.
  • Cengiz Toklu M, Çağıl G, Pazar E, Faydalı R., 2018. SWARA-WASPAS Metodolojisine Dayalı Tedarikçi Seçimi: Türkiye’de Demir-Çelik Endüstrisi Örneği, Academic Platform Journal of Engineering and Science, 6-3, 113-120. https://doi.org/10.21541/apjes.441362.
  • Chalekaee A, Turskis Z, Khanzadi M, Amiri GG, Kersuliene V., 2019. A New Hybrid MCDM Model with Grey Numbers for the Construction Delay Change Response Problem, Sustainability, 11/776, 1-16. https://doi.org/10.3390/su11030776.
  • Coşkun E, Özcan A., 2016. Finansal Sıkıntı Sürecinde Şirketlerin Etkinlik Düzeylerinin Belirlenmesi, EconWorld Working Paper Series, No: 2016-001. http://acikerisim.pau.edu.tr:8080/xmlui/handle/11499/25975.
  • Demirci A., 2019-a. Kuruluş Yeri Seçiminde Analitik Hiyerarşik Süreç Yöntemi: Sağlık Kurumlarında Bir Uygulama, Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 5 (1), 39-55. https://doi.org/10.29131/uiibd.539058.
  • Demirci A., 2019-b. Lojistik Maliyetler İçin Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımı: Depolama Alanı Seçimi Örneği, Toros Üniversitesi İİSBF Sosyal Bilimler Dergisi, Yıl: 6, Sayı: 10, 23-42.
  • Demirci A., 2020. Sağlık Hizmetleri Yönetiminde Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri, Gazi Kitabevi, Ankara, Turkey.
  • Ercan E, Kundakcı N., 2017. Bir Tekstil İşletmesi için Desen Programı Seçiminde ARAS ve OCRA Yöntemlerinin Karşılaştırılması, Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 19, Sayı: 1, 83-105. https://doi.org/10.5578/jss.53866.
  • Erdal H., 2018. Lojistik Strateji Oluşturulmasına Etki Eden Faktörlerin Nicel Analizi, 85-115, Editör: Erdal, H. Lojistik Stratejiler (Yalın, Çevik, İşbirlikli), Ekin Basım Yayın Dağıtım, Bursa, Turkey.
  • Hashemkhani Zolfani S, Bahrami M., 2014. Investment Prioritizing in High Tech Industries Based On SWARA-COPRAS Approach, Technological and Economic Development of Economy, Volume: 20 (3), 534-553. https://doi.org/10.3846/20294913.2014.881435.
  • Hashemkhani Zolfani S, Hossein Esfahani M, Bitarafan M, Zavadskas EK, Lale Arefi S., 2013. Developing a New Hybrid MCDM Method for Selection of the Optimal Alternative of Mechanical Longitudinal Ventilation of Tunnel Pollutants During Automobile Accidents, Transport, Volume: 28 (1), 89-96. https://doi.org/10.3846/16484142.2013.782567.
  • Ishizaka A, Nemery P., 2013. Multi-Criteria Decision Analysis – Methods and Software, Wiley, United Kingdom. DOI: 10.1002/9781118644898.
  • Kaklauskas A, Zavadskas EK, Raslanas S, Ginevicius R, Komka A, Malinauskas P., 2006. Selection of Low-e Windows in Retrofit of Public Buildings by Applying Multiple Criteria Method COPRAS: A Lithuanian Case, Energy and Buildings, 38, 454-462. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2005.08.005.
  • Karaatlı M, Davras G., 2014. Tedarikçi Seçiminde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve Hedef Programlama Yöntemlerinin Kombinasyonu: Otel İşletmelerinde Bir Uygulama, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, Sayı: 24, 182-196.
  • Kersuliene V, Turskis Z., 2011. Integrated Fuzzy Multiple Criteria Decision Making Model for Architect Selection, Technological and Economic Development of Economy, Volume: 17 (4), 645-666. https://doi.org/10.3846/20294913.2011.635718.
  • Kersuliene V, Zavadskas EK, Turskis Z., 2010. Selection of Rational Dispute Resolution Method by Applying New Step‐Wise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA), Journal of Business Economic and Management, Volume: 11:2, 243-258. https://doi.org/10.3846/jbem.2010.12.
  • Madić M, Antucheviciene J, Radovanovic M, Petkovic D., 2016. Determination of Manufacturing Process Conditions by Using MCDM Methods: Application in Laser Cutting, Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 27(2), 144-150. https://doi.org/10.5755/j01.ee.27.2.13428.
  • Mousavi-Nasab SH, Sotoudeh-Anvari A., 2017. A Comprehensive MCDM-based Approach Using TOPSIS, COPRAS and DEA as an Auxiliary Tool for Material Selection Problems, Material and Design, 121, 237-253. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2017.02.041.
  • Özbek A., 2017. Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ve Excel ile Problem Çözümü, Seçkin Akademik ve Mesleki Yayınlar, Ankara, Turkey.
  • Parkan C, Wu M., 2000. Comparison of Three Modern Multicriteria Decision-Making Tools, International Journal of Systems Science, Vol. 31, No. 4, 497-517. https://doi.org/10.1080/002077200291082.
  • Parkan C, Wu M., 1999. Decision-Making and Performance Measurement Models With Applications to Robot Selection, Computers & Industrial Engineering, Vol. 36, 503-523. https://doi.org/10.1016/S0360-8352(99)00146-1.
  • Parkan C., 1994. Operational Competitiveness Ratings of Production Units, Managerial and Decision Economics, Vol. 15, 201-221. https://doi.org/10.1002/mde.4090150303.
  • Podvezko V., 2011. The Comperative Analysis of MDCA Methods SAW and COPRAS, Inzinerine Ekonomika - Engineering Economics, 22 (2), 134-146. http://dx.doi.org/10.5755/j01.ee.22.2.310.
  • Roy B., 1991. The Outranking Approach and The Foundations of ELECTRE Methods, Theory and Decision 31(1). DOI: 10.1007/bf00134132.
  • Roy B., 1996. Multicriteria Methodology for Decision Aiding, Springer Science + Business Media, B.V.
  • Stanujkic D, Zavadskas EK, Karabasevic D, Turskis Z, Kersuliene V., 2017. New Group Decision-Making ARCAS Approach Based on the Integration of the SWARA and the ARAS Methods Adapted for Negotiations, Journal of Business Economics and Management, Volume: 18 (4), 599-618. https://doi.org/10.3846/16111699.2017.1327455.
  • Yaralıoğlu K., 2004. Uygulamada Karar Destek Yöntemleri, İlkem Ofset, İzmir.
  • Zavadskas EK, Kaklauskas A, Sarka V., 1994. The New Method of Multicriteria Complex Proportional Assessment of Projects, Technological and Economic Development of Economy, 1 (3), 131-139. DOI: 10.4018/978-1-5225-2509-7.ch005.

THE APPLICATION OF SWARA BASED COPRAS AND OCRA METHODS TO SUPPLIER SELECTION PROBLEM

Yıl 2022, Cilt: 13 Sayı: 2, 43 - 55, 29.07.2022
https://doi.org/10.18354/esam.1120887

Öz

The variability in customer demands necessitates careful monitoring of production processes. At this point, supplier selection, which is the first and most important stage of production, gains importance. However, the supplier selection problem is affected by many criteria with different weights depending on the production area. In addition, in today's intense competition, such problems are too important to be left to the intuition of the parties. In this case, multi-criteria decision making techniques, which have provided significant convenience for decision makers in recent years, are very useful.
In this context, the most suitable one among 5 supplier candidates was selected in the study. As a result of the literature research, the criteria affecting the problem; C1-delivery time (days), C2-product unit price (TL), C3-product defect rate (/100 shipments), C4-corporate structure (1-9), C5-economic strength (1-9), C6- logistics location (km.), C7-product quality (1-9) and C8-flexibility (1-9) and necessary information for alternatives were collected. Thus, the criteria in the initial matrix created were weighted with the SWARA technique. Finally, alternative suppliers were listed using COPRAS and OCRA methods and the most suitable supplier was selected.
In the study, the criteria were weighted with the SWARA technique based on three different expert opinions, and the accuracy of the results was confirmed by using the COPRAS and OCRA techniques together, and the reliability of the methods in terms of the results they produced was demonstrated. As a result, it has been determined that the methods used in ranking the alternatives are in harmony with each other and the results are reliable.

Kaynakça

  • Adar T, Kılıç Delice E., 2020. Şehir İçi Toplu Taşıma Şoförlerinin Toplam İş Yüklerinin Fiziksel ve Zihinsel İş Yükü Ölçütlerine Göre Yeni Bir Yaklaşımla Karşılaştırılması, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Volume: 26 (1), 254-267. https://doi.org/10.5505/pajes.2019.93609.
  • Aghdaie MH, Zolfani ZH, Zavadskas EK., 2014. Synergies of Data Mining and Multiple Attribute Decision Making, Contemporary Issues in Business, Management and Education 2013, Procedia - Social and Behavioral Sciences 110, 767-776. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.12.921.
  • Arslan R., 2018. Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Karşılaştırılması ve Bütünleştirilmesi: OECD Verileri Üzerine Bir Uygulama, Doktora Tezi, Cumhuriyet Üniversitesi, Sivas, Turkey. https://hdl.handle.net/20.500.12418/12114.
  • Aydın Y, Eren T., 2018. Savunma Sanayiinde Stratejik Ürün İçin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Tedarikçi Seçimi, Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 7, Sayı: 1, 129-148. https://doi.org/10.28948/ngumuh.386379.
  • Can Ş, Arıkan F., 2014. Bir Savunma Sanayi Firmasında Çok Kriterli Alt Yüklenici ve Seçim Problemi ve Çözümü, Gazi Üniversitesi Mimarlık Mühendislik Fakültesi Dergisi, Cilt: 29, No: 4, 645-654. http://hdl.handle.net/20.500.12602/147212.
  • Cengiz Toklu M, Çağıl G, Pazar E, Faydalı R., 2018. SWARA-WASPAS Metodolojisine Dayalı Tedarikçi Seçimi: Türkiye’de Demir-Çelik Endüstrisi Örneği, Academic Platform Journal of Engineering and Science, 6-3, 113-120. https://doi.org/10.21541/apjes.441362.
  • Chalekaee A, Turskis Z, Khanzadi M, Amiri GG, Kersuliene V., 2019. A New Hybrid MCDM Model with Grey Numbers for the Construction Delay Change Response Problem, Sustainability, 11/776, 1-16. https://doi.org/10.3390/su11030776.
  • Coşkun E, Özcan A., 2016. Finansal Sıkıntı Sürecinde Şirketlerin Etkinlik Düzeylerinin Belirlenmesi, EconWorld Working Paper Series, No: 2016-001. http://acikerisim.pau.edu.tr:8080/xmlui/handle/11499/25975.
  • Demirci A., 2019-a. Kuruluş Yeri Seçiminde Analitik Hiyerarşik Süreç Yöntemi: Sağlık Kurumlarında Bir Uygulama, Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 5 (1), 39-55. https://doi.org/10.29131/uiibd.539058.
  • Demirci A., 2019-b. Lojistik Maliyetler İçin Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımı: Depolama Alanı Seçimi Örneği, Toros Üniversitesi İİSBF Sosyal Bilimler Dergisi, Yıl: 6, Sayı: 10, 23-42.
  • Demirci A., 2020. Sağlık Hizmetleri Yönetiminde Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri, Gazi Kitabevi, Ankara, Turkey.
  • Ercan E, Kundakcı N., 2017. Bir Tekstil İşletmesi için Desen Programı Seçiminde ARAS ve OCRA Yöntemlerinin Karşılaştırılması, Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 19, Sayı: 1, 83-105. https://doi.org/10.5578/jss.53866.
  • Erdal H., 2018. Lojistik Strateji Oluşturulmasına Etki Eden Faktörlerin Nicel Analizi, 85-115, Editör: Erdal, H. Lojistik Stratejiler (Yalın, Çevik, İşbirlikli), Ekin Basım Yayın Dağıtım, Bursa, Turkey.
  • Hashemkhani Zolfani S, Bahrami M., 2014. Investment Prioritizing in High Tech Industries Based On SWARA-COPRAS Approach, Technological and Economic Development of Economy, Volume: 20 (3), 534-553. https://doi.org/10.3846/20294913.2014.881435.
  • Hashemkhani Zolfani S, Hossein Esfahani M, Bitarafan M, Zavadskas EK, Lale Arefi S., 2013. Developing a New Hybrid MCDM Method for Selection of the Optimal Alternative of Mechanical Longitudinal Ventilation of Tunnel Pollutants During Automobile Accidents, Transport, Volume: 28 (1), 89-96. https://doi.org/10.3846/16484142.2013.782567.
  • Ishizaka A, Nemery P., 2013. Multi-Criteria Decision Analysis – Methods and Software, Wiley, United Kingdom. DOI: 10.1002/9781118644898.
  • Kaklauskas A, Zavadskas EK, Raslanas S, Ginevicius R, Komka A, Malinauskas P., 2006. Selection of Low-e Windows in Retrofit of Public Buildings by Applying Multiple Criteria Method COPRAS: A Lithuanian Case, Energy and Buildings, 38, 454-462. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2005.08.005.
  • Karaatlı M, Davras G., 2014. Tedarikçi Seçiminde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve Hedef Programlama Yöntemlerinin Kombinasyonu: Otel İşletmelerinde Bir Uygulama, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, Sayı: 24, 182-196.
  • Kersuliene V, Turskis Z., 2011. Integrated Fuzzy Multiple Criteria Decision Making Model for Architect Selection, Technological and Economic Development of Economy, Volume: 17 (4), 645-666. https://doi.org/10.3846/20294913.2011.635718.
  • Kersuliene V, Zavadskas EK, Turskis Z., 2010. Selection of Rational Dispute Resolution Method by Applying New Step‐Wise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA), Journal of Business Economic and Management, Volume: 11:2, 243-258. https://doi.org/10.3846/jbem.2010.12.
  • Madić M, Antucheviciene J, Radovanovic M, Petkovic D., 2016. Determination of Manufacturing Process Conditions by Using MCDM Methods: Application in Laser Cutting, Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 27(2), 144-150. https://doi.org/10.5755/j01.ee.27.2.13428.
  • Mousavi-Nasab SH, Sotoudeh-Anvari A., 2017. A Comprehensive MCDM-based Approach Using TOPSIS, COPRAS and DEA as an Auxiliary Tool for Material Selection Problems, Material and Design, 121, 237-253. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2017.02.041.
  • Özbek A., 2017. Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ve Excel ile Problem Çözümü, Seçkin Akademik ve Mesleki Yayınlar, Ankara, Turkey.
  • Parkan C, Wu M., 2000. Comparison of Three Modern Multicriteria Decision-Making Tools, International Journal of Systems Science, Vol. 31, No. 4, 497-517. https://doi.org/10.1080/002077200291082.
  • Parkan C, Wu M., 1999. Decision-Making and Performance Measurement Models With Applications to Robot Selection, Computers & Industrial Engineering, Vol. 36, 503-523. https://doi.org/10.1016/S0360-8352(99)00146-1.
  • Parkan C., 1994. Operational Competitiveness Ratings of Production Units, Managerial and Decision Economics, Vol. 15, 201-221. https://doi.org/10.1002/mde.4090150303.
  • Podvezko V., 2011. The Comperative Analysis of MDCA Methods SAW and COPRAS, Inzinerine Ekonomika - Engineering Economics, 22 (2), 134-146. http://dx.doi.org/10.5755/j01.ee.22.2.310.
  • Roy B., 1991. The Outranking Approach and The Foundations of ELECTRE Methods, Theory and Decision 31(1). DOI: 10.1007/bf00134132.
  • Roy B., 1996. Multicriteria Methodology for Decision Aiding, Springer Science + Business Media, B.V.
  • Stanujkic D, Zavadskas EK, Karabasevic D, Turskis Z, Kersuliene V., 2017. New Group Decision-Making ARCAS Approach Based on the Integration of the SWARA and the ARAS Methods Adapted for Negotiations, Journal of Business Economics and Management, Volume: 18 (4), 599-618. https://doi.org/10.3846/16111699.2017.1327455.
  • Yaralıoğlu K., 2004. Uygulamada Karar Destek Yöntemleri, İlkem Ofset, İzmir.
  • Zavadskas EK, Kaklauskas A, Sarka V., 1994. The New Method of Multicriteria Complex Proportional Assessment of Projects, Technological and Economic Development of Economy, 1 (3), 131-139. DOI: 10.4018/978-1-5225-2509-7.ch005.
Toplam 32 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil İngilizce
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Ayhan Demirci 0000-0003-3788-4586

Yayımlanma Tarihi 29 Temmuz 2022
Yayımlandığı Sayı Yıl 2022 Cilt: 13 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Demirci, A. (2022). THE APPLICATION OF SWARA BASED COPRAS AND OCRA METHODS TO SUPPLIER SELECTION PROBLEM. Ege Stratejik Araştırmalar Dergisi, 13(2), 43-55. https://doi.org/10.18354/esam.1120887