İşletmelerde yönetim faaliyetinin temelini karar verme ve problem çözme süreci oluşturmaktadır. İlkel zamanlardan, günümüze kadar bireyler çeşitli durumlarda karar verme problemiyle karşı karşıya kalmışlardır. Karar verme, alternatifler arasından seçim yapma işidir. Geleneksel kararlarda, karar süreci ile ilgili veriler toplanır ve analiz edilerek sonuç değerlendirmeye gidilir. Ancak günlük hayatta insanların karşılaştıkları durumlar veya sorunlar ile ilgili kararlar genellikle birden fazla ve kendi içinde çelişen kriterlere sahiptir. Bu durum göz önüne alındığında, karara ulaşmak için sezgisel yöntemler kullanılması yetersiz kalmaktadır. Çok yönlü karar verme problemleri hayatın her alanında işletmeler ve/veya organizasyonların karşısına çıkmaktadır. Karar vericiler çoğunlukla birden fazla faktörün ve farklı ölçeklenebilirliğe sahip kriterlerin bulunduğu durumlarda karar vermektedir. Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV), karar vericinin sonlu ve sayılabilir yahut sayılamaz sayıda alternatiften oluşan bir küme içinde minimum iki kriter kullanarak yapmış olduğu seçim işlemi olarak tanımlanabilir. Özellikle stratejik seviyede bulunan yöneticilerin karşılaştığı karmaşık karar problemlerde en uygun kararı vermesi için Çok Kriterli Karar Verme süreçlerini işletmesi kolaylıklar sağlayacaktır. Çok kriterli karar verme teknikleri, farklı ölçeklenebilirliğe sahip birden fazla kriter kullanılarak “en uygun” çözüme ulaşmayı hedefleyen yöntemlerden oluşur. Bu çalışmada, iki farklı ÇKKV süreci birlikte işletilerek yöneticinin karar verme ihtiyacını karşılayan bir Karar Destek Sistemi önerilmektedir. Bu kapsamda, AHP (Analytic Hierarcy Process) ve TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) ÇKKV yöntemleri birlikte kullanılmıştır. Seçim kriterlerinin ağırlıklarının belirlenmesi için AHP yöntemi, belirlenen kriterler ışığında adayların sıralanması için TOPSIS yöntemi kullanılmıştır. Bahsi geçen her iki ÇKKV yöntemi de “Kıyaslanamazlığın dışlandığı tek ölçütlü sentez yaklaşımı” olarak nitelendirilmektedir.
Decision making and problem solving process constitute the basis of management activity in businesses. From primitive times until today, individuals have faced the problem of decision making in various situations. Decision making is the job of choosing between alternatives. In traditional decisions, data related to the decision process are collected and analyzed, and results are evaluated. However, decisions about situations or problems that people encounter in their daily lives often have more than one and often conflicting criteria. Considering this situation, using heuristic methods to reach a decision is insufficient. Versatile decision-making problems come across businesses and / or organizations in all areas of life. Decision makers mostly make decisions when there are more than one factor and criteria with different scalability. Multiple Criteria Decision Making (MCDM) can be defined as the decision-making process by using at least two criteria within a set of countably finite or uncountable choices. Especially, it will be convenient for managers at strategic level to operate Multi-Criteria Decision Making processes in order to make the most appropriate decision in complex decision problems. Multi-criteria decision making techniques consist of methods aiming to reach the “best fit” solution by using multiple criteria with different scalability. In this study, a Decision Support System that meets the decision-making needs of the manager by operating two different MCDM processes together is proposed. In this context, AHP (Analytic Hierarcy Process) and TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) MCDM methods were used together. AHP method was used to determine the weights of selection criteria, and TOPSIS method was used to rank the candidates in the light of determined criteria. Both MCDM methods mentioned are described as "single criteria synthesis approach excluding incommensurability".
TOPSIS Decision DSS Multi-Criteria Decision Making Methods AHP
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Yapay Zeka |
Bölüm | Araştırma Makalesi |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 22 Temmuz 2022 |
Yayımlanma Tarihi | 31 Ağustos 2022 |
Gönderilme Tarihi | 2 Kasım 2021 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2022 Cilt: 6 Sayı: 2 |
Uluslararası 3B Yazıcı Teknolojileri ve Dijital Endüstri Dergisi Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.