Utilizing Multi-Criteria Decision-Making Techniques in the Selection of Electric Vehicles: An Analysis for the Turkish Electric Vehicle Market

Year 2024, Volume: 8 Issue: 2, 107 - 130, 30.12.2024

Zeynep Kılıç , Ahmed İhsan Şimşek

https://doi.org/10.61524/fuuiibfdergi.1574901

Abstract

Global warming and climate change are among the biggest problems of our time. The rapid depletion of fossil fuels and the harmful effects of internal combustion engines on the environment are increasing the interest in electric vehicles. These vehicles emit less carbon emissions than gasoline and diesel vehicles, reducing the emission of harmful gases such as greenhouse gases into the atmosphere. The use of electric vehicles provides significant benefits for human health and environmental health. The sale of electric vehicles in Turkey is very important in terms of sustainability and economy. This study aims to help rank the alternatives by using multi-criteria decision-making (MCDM) methods in the selection of the 11 most preferred electric vehicles in Turkey. Various criteria such as DC fast charging time, power (kW), range, price, battery capacity, electricity consumption (kWh) and number of services were considered in the study. Following the criteria provided by the Method based on the Removal Effects of Criteria (MEREC) weighting method, four different decision-making methods such as Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE), Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) and Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) were applied and the outcomes were combined with the COPELAND approach to obtain a final ranking. The findings show that the X5 vehicle received the highest score according to the COPELAND method and that this vehicle ranked high in other methods as well, and its overall performance was remarkable. The X11 and X4 vehicles stand out as the second and third best alternatives, respectively. As a result of the study, it was concluded that the most important criterion among the 7 criteria is “charging time” and the least important criterion is “electricity consumption”. The results obtained from the COPELAND method are presented in a clear and understandable way. With this feature, decision makers can easily understand the comparisons between alternatives. These results help consumers considering purchasing an electric vehicle to determine which vehicles are more suitable, while also providing useful information for professionals in the industry to make strategic decisions.

Keywords

Electric Vehicle Selection, Multi-Criteria Decision Making, MEREC, TOPSIS, PROMETHEE, MOORA, WASPAS, COPELAND

ELEKTRİKLİ ARAÇ SEÇİMİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNİN KULLANIMI: TÜRKİYE ELEKTRİKLİ ARAÇ PAZARI İÇİN BİR ARAŞTIRMA

Abstract

Küresel ısınma ve iklim değişikliği, günümüzdeki en büyük sorunlardan biri olarak karşımıza çıkmaktadır. Fosil yakıtların hızla tükenmesi ve içten yanmalı motorların çevreye zararlı etkileri, elektrikli araçlara olan ilgiyi artırmaktadır. Bu araçlar benzinli ve dizel araçlara göre daha az karbon salınımı yaparak atmosfere sera gazı gibi zararlı gazların salınımını azaltırlar. Elektrikli araçların kullanımı insan sağlığı ve çevre sağlığı için önemli faydalar sağlar. Türkiye’de elektrikli araçların satışının yapılması, sürdürülebilirlik ve ekonomik açıdan oldukça önemlidir. Bu çalışma, Türkiye’de en çok tercih edilen 11 elektrikli aracın seçiminde çok kriterli karar verme yöntemlerini kullanarak, alternatiflerin sıralanmasına yardımcı olmayı hedeflemektedir. Araştırmada, DC hızlı şarj süresi, güç (kW), menzil, fiyat, batarya kapasitesi, elektrik tüketimi (kWh) ve servis sayısı gibi çeşitli kriterler ele alınmıştır. Kriterlerin Etki Kaldırma Yöntemi (Method based on the Removal Effects of Criteria, MEREC) ile kriter ağırlıkları belirlenmiş; ardından İdeal Çözüme Benzerlik Sırasına Göre Tercih Tekniği (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution, TOPSIS), Zenginleştirme Değerlendirmesi için Tercih Sıralama Organizasyonu Yöntemi (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation, PROMETHEE), Oran Analizi ile Çok Amaçlı Optimizasyon Yöntemi (Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis, MOORA) ve Ağırlıklı Toplam ve Çarpımsal Değerleme Yöntemi (Weighted Aggregated Sum Product Assessment, WASPAS) gibi dört farklı karar verme yöntemi uygulanmış ve elde edilen bulgular COPELAND yaklaşımı kullanılarak birleştirilmiş ve nihai bir sıralama elde edilmiştir. Elde edilen bulgular, COPELAND yöntemine göre en yüksek skoru X5 aracının aldığını ve bu aracın diğer yöntemlerde de üst sıralarda yer alarak genel performansının dikkate değer olduğunu göstermektedir. X11 ve X4 araçları ise sırasıyla ikinci ve üçüncü en iyi alternatifler olarak öne çıkmaktadır. Çalışma sonucunda 7 kriter arasından en önemli kriterin “şarj süresi”, en az önemli kriterin “elektrik tüketimi” olduğu sonucuna ulaşılmıştır. COPELAND yönteminden elde edilen sonuçlar açık ve anlaşılır bir şekilde sunulmaktadır. Bu özelliğiyle karar vericilerin alternatifler arasındaki karşılaştırmaları kolaylıkla anlayabilmesi sağlanmaktadır. Bu sonuçlar, elektrikli araç satın almayı düşünen tüketicilere hangi araçların daha uygun olduğunu belirlemelerinde yardımcı olurken, sektördeki profesyonellere de stratejik kararlar almalarında faydalı bilgiler sunmaktadır.

Keywords

Elektrikli Araç Seçimi, Çok Kriterli Karar Verme, MEREC, TOPSIS, PROMETHEE, MOORA, WASPAS, COPELAND

References

• ABDULVAHİTOĞLU, A., ABDULVAHİTOĞLU, A., KILIÇ, M. (2022). Elektrikli araç bataryalarının bütünleşik swara-topsis metodu ile değerlendirilmesi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 37(4), 1061-1076.
• ALKAN, T., ATİZ, Ö. F., DURDURAN, S. S. (2023). Elektrikli araç şarj istasyonları için AHP yöntemi ile uygun yer seçimi: Konya örneği. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(1), 1-1., doi: 10.28948/ngmuh.1189242
• ALVALI, GT, BALBAY, A., ŞİŞMAN, T., GÜNEŞ, S. (2021). Çok kriterli karar verme teknikleri kullanılarak elektrikli araç şasi malzemesi seçimi. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Bölüm C: Tasarım ve Teknoloji, 9(4), 573-588.
• AYDIN, Ü., URAL, M., DEMİRELİ, E. (2024). Tam elektrikli araç pazarında karşılaştırmalı performans ölçümü. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(2), 612-632. https://doi.org/10.30798/makuiibf.1407992
• BABAR, A. H. K., ALİ, Y., KHAN, A. U. (2021). Moving toward green mobility: overview and analysis of electric vehicle selection, Pakistan a case in point. Environment, Development and Sustainability, 23, 10994-11011. https://doi.org/10.1007/s10668-020-01101-5
• BAĞCI., H. RENÇBER., Ö. F. (2014). Kamu bankaları ve halka açık özel bankaların PROMETHEE yöntemi ile kârlılıklarının analizi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1), 39-47.
• BALLI, S., KARASULU, B., KORUKOĞLU, S. (2007). En uygun otomobil seçimi problemi için bir bulanık PROMETHEE yöntemi uygulaması. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(1), 139-147.
• BİLGİLİOĞLU, S. S. (2022). Coğrafi bilgi sistemleri ve bulanık analitik hiyerarşi süreci ile elektrikli araç şarj istasyonu yer seçimi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 22(1), 165-174. https://doi.org/10.35414/akufemubid.1013244
• BOŠKOVİĆ, S., ŠVADLENKA, L., JOVČİĆ, S., DOBRODOLAC, M., SİMİĆ, V. BACANİN, N. (2023). İki adımlı normalizasyonu hesaba katan alternatif bir sıralama yöntemi (AROMAN)—Elektrikli araç seçimi probleminin bir vaka çalışması. IEEE Access, 11, 39496-39507.
• BRANS, J. P., VİNCKE, P. (1985). Note—a preference ranking organisation method: (The PROMETHEE method for multiple criteria decision-making). Management science, 31(6), 647-656.
• BÜYÜKSELÇUK, E. Ç., TOZAN, H. (2022b). Integrated entropy-EDAS methods for the electrified car selection problem. Kocaeli Journal of Science and Engineering, 5(ICOLES2021 Special Issue), 38-47. https://doi.org/10.34088/kojose.1015129
• CHEN, C. T. (2000). Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy sets and systems, 114(1), 1-9.
• ÇOŞKUN, İ. T. (2022). Subjektif ve objektif karar verme teknikleri ile elektrikli araç seçiminde etkili olan kriterlerin değerlendirilmesi. Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(2), 173-190.
• DAĞDEVIREN, M., ERASLAN, E. (2008). PROMETHEE sıralama yöntemi ile tedarikçi seçimi. Journal of the Faculty of Engineering & Architecture of Gazi University/Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 23(1).
• DEMİRCİ, A. (2024). Çok kriterli karar verme teknikleriyle nakliye aracı seçimi. Alanya Akademik Bakış, 8(2), 503-518. Doi:10.29023/alanyaakademik.1388286
• DEMİRKALE, B., GÜVEN, F. (2017). Kinetik enerji geri kazanım sistemlerinin elektrikli araçlarda kullanımının incelenmesi. Sakarya University Journal of Science, 21(6).
• EKİN, E., DOLANBAY, G. (2024). AHP temelli TOPSIS yöntemi ile yer seçim problemine ilişkin bir uygulama. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(1), 301-317.
• GAVCAR, E. KARA, N. (2020). Elektrikli otomobil seçiminde ENTROPI ve TOPSIS yöntemlerinin uygulanması. İş ve İnsan Dergisi, 7(2), 351-359. https://doi.org/10.18394/iid.695702
• GENÇ., T. (2013). PROMETHEE yöntemi ve GAIA düzlemi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(1), 133-154.
• GÜLER., A. (2024). Türkiye’de satışa sunulan elektrikli araçların BWM ve LOPCOW yöntemleriyle ağırlıklandırılması ve kriterlerin sıralanması. Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 14(1), 106-120. https://doi.org/10.54370/ordubtd.1365690
• GÜLERYÜZ, S. G., ÇOKYAŞAR, A. (2021). Otomobil seçimi için TOPSIS temelli bir karar verme yaklaşımı. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (31), 713-724. https://doi.org/10.31590/ejosat.1010625
• HAMURCU, M., ÇAKIR, E., EREN, T. (2021). Kullanıcı perspektifli çok kriterli karar verme ile elektrikli araçlarda batarya seçimi. International Journal of Engineering Research and Development, 13(2), 733-749. https://doi.org/10.29137/umagd.906805
• KANMAZ, A. K., ERTUĞRUL, İ. (2024). Fuzzy PIPRECIA and CRADIS integrated method in electric vehicle selection. Pamukkale Journal of Eurasian Socioeconomic Studies, 11(1), 19-36.
• KARABULUT, T. (2023). CRITIC-COPRAS yöntemi ile elektrikli motosiklet seçimi. In Sosyal Bilimler Üzerine Araştırmalar-V (pp. 69-82). Özgür Yayın Dağıtım Ltd. Şti.
• KAYMAZ, H., DEMİR, M. F. (2020). Elektrikli otomobiller için çekiş motor tip seçimi. International Periodical of Recent Technologies in Applied Engineering, 2(1), 35-41.
• KESHAVARZ-GHORABAEE, M., AMİRİ, M., ZAVADSKAS, E. K., TURSKİS, Z., ANTUCHEVİCİENE, J. (2021). Determination of objective weights using a new method based on the removal effects of criteria (MEREC). Symmetry, 13(4), 525
• LOGANATHAN, MK, MİSHRA, B., TAN, CM, KONGSVİK, T. RAİ, RN (2021). Elektrikli araçlarda (EV'ler) kullanılan Li-Ion pillerin seçimi için Çok Kriterli Karar Verme (MCDM). Materials Today: Proceedings, 41, 1073-1077. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.07.179
• OFLAZ, Y., BİRCAN, H. (2022). Tüketicilerin otomobil satın alma tercihlerinin çok kriterli karar verme teknikleri ile değerlendirilmesi. Atlas Journal, 8(46), 2421-2437.
• OZGUNER, M., OVALI, E. (2022). Karayolu taşımacılığı yapan bir lojistik firmasının araç seçimi probleminin entropi tabanlı topsis ve aras yöntemleri ile çözümlenmesi. Alanya Akademik Bakış, 6(3), 3287-3308. Doi: 10.29023/alanyaakademik.1048672
• ÖZLEMİŞ, Ş., EREN, T. (2024). Afet sonrası kullanılacak geçici barınma alanlarının çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılarak seçilmesi üzerine bir uygulama. International Journal of Engineering Research and Development, 16(2), 861-880.
• PAL, K., SARASWAT, D., BUDHRAJA, N. (2023). An Integrated Entropy-TOPSIS Approach for Electric Vehicle Selection. Int. J. Exp. Res. Rev, 36, 311-318. DOI: https://doi.org/10.52756/ijerr.2023.v36.028
• PUŠKA, A., STOJANOVİĆ, I., ŠTİLİĆ, A. (2023). Kentsel lojistikte elektrikli araç seçimi üzerinde nesnel ağırlık belirleme yöntemlerinin etkisi. Akıllı Yönetim Karar Dergisi, 2 (3), 117-129. https://doi.org/10.56578/jimd020302
• SOBA., M. (2012). Promethee yöntemi kullanarak en uygun panelvan otomobil seçimi ve bir uygulama. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 7(28), 4708-4721.
• SÖNMEZ, G. Ö. TOKTAŞ, P. (2024). Bir tıbbi cihaz şirketinde entegre MEREC–CoCoSo yöntemlerini kullanarak tedarikçi seçimi. Bilimsel Raporlar Dergisi-A, (056), 116-133. https://doi.org/10.59313/jsr-a.1420728
• ŞİŞMAN, A. G. B., ELEREN, A. (2013). En uygun otomobilin gri ilişkisel analiz ve electre yöntemleri ile seçimi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), 411-429.
• TERZİ, Ü., HACALOĞLU, S. E., ALADAĞ, Z. (2006). Otomobil satın alma problemi için bir karar destek modeli. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 5(10), 43-49.
• YAVAS, M., ERSOZ, T., KABAK, M., ERSOZ, F. (2014). Otomobil seçimine çok kriterli yaklaşım önerisi. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 2(4), 110-118.
• YAŞAR, E., ÜNLÜ, M. (2023). Üniversitelerde sürdürülebilirliğin incelenmesi: LOPCOW ve MEREC tabanlı CoCoSo yöntemleriyle çevreci üniversitelerin analizi. İşletme Akademisi Dergisi, 4(2), 125-142.
• ZAVADSKAS, E. K., TURSKİS, Z., ANTUCHEVİCİENE, J., ZAKAREVİCİUS, A. (2012). Optimization of weighted aggregated sum product assessment. Elektronika ir elektrotechnika, 122(6), 3-6.