Selection of Food Raw Material Suppliers Using Fuzzy Ahp and Fuzzy Goal Programming Approach

Year 2020, , 3568 - 3597, 29.12.2020

Elif Aydın , Gültekin Cagıl

https://doi.org/10.15869/itobiad.766655

Cited By: 4

Abstract

Supplier selection is critical in order to manage a correct supply chain flow. To choose a wrong supplier can negatively impact the whole process. In the selection process, decision makers need to take into account conflicting goals and uncertainties of real life. Goal Programming technique which is one of the multi goal decision support techniques for prioritizing the objectives, is used quite frequently. Fuzzy Logic is used for uncertainties in real life. In this thesis, multi objective decision support programming approach is proposed to choose a raw material supplier where the selection problem has three customers, three product types and four suppliers. An evaluation was made according to five target criteria to determine which products and what quantity each customer will purchase from which suppliers. Fuzzy AHP was used in the application to determine the priority order of five different targets. Fuzzy Logic is included where there is uncertainty with goal programming. The reason for choosing Goal Programming is that it tries to realize many goals at the same time. However, it is not possible to satisfy all goals together. Trying to increase / decrease one of the target values set for these purposes may have an adverse effect on the other. In this case, the objectives were given priority by the decision maker. One of the main reasons for this was to offer a more realistic solution by integrating the uncertainties encountered in real life into the model. In this way, the goal function was calculated according to the criteria that the company gave more importance in line with its goals, and more satisfactory results were obtained. Objectives with certain priority order are solved in Gams software with Fuzzy Target Programming and the results are discussed.         

Keywords

Analytic Hierarchy Process, Fuzzy Analytic Hierarchy Process, Fuzzy Logic, Goal Programming, Fuzzy Goal Programming

Bulanık Ahp ve Bulanık Hedef Yaklaşımı ile Hammadde Tedarikçisi Seçimi

Abstract

Günümüz rekabetçi ortamında firmaların en büyük hedeflerinden biri market payında sürdürebilirliğini sağlamak ve kar oranını artırmaktır. Bunu başarabilmek için güçlü bir Tedarik Zinciri yönetimi oldukça önemlidir. Tedarik Zincirinin verimli birşekilde yönetilmesi için doğru tedarikçi seçimi oldukça önemlidir. Yanlış seçilecek bir tedarikçi tüm prosesin hatalı yürümesine sebep olabilir. Seçim sürecinde karar vericilerin birbiriyle ters düşen amaçları ve gerçek hayattaki belirsizlikleri dikkate alması gerekmektedir. Çok Amaçlı Karar Verme problemlerinin çözümü için kullanılan yöntemlerden birisi de Hedef Programlamadır. Gerçek hayattaki belirsizlikler içinse Bulanık Mantıktan faydalanılmaktadır. Uygulama kısmında üç müşteri, üç ürün çeşidi ve dört tedarikçinin olduğu bir tedarikçi seçim problemi ele alınmıştır. Her bir müşterinin, hangi tedarikçilerden hangi ürünleri ne miktarda alacağını belirlemek için beş hedef kriterine göre bir değerlendirme yapılmıştır. Amaçların doğru önem derecede belirlenebilmesi için, tedarikçi kriterleri detaylı bir şekilde incelenmiş, uzmanların görüşleri alınmıştır. Belirsizliklerin kriter seçiminde sayısal olarak ifade etmek için BAHP kullanılmıştır. Burdan çıkan önem sıralamasına göre, Öncelikli Hedef Programlamının sıralaması belli olmuştur. Hedef Programlama seçilmesinin sebebi ise aynı anda birçok amacı birlikte gerçekleştirmeye çalışması olmuştur. Ancak, tüm amaçların birlikte tatmin edilmesi mümkün değildir. Bu amaçlar için belirlenen hedef değerlerinden birini arttırmaya / azaltmaya çalışmak diğeri üzerinde ters etki yapabilir. Bu durumda amaçlara karar verici tarafından öncelik verilmiştir. Karar vericilerin gerçek hayattaki belirsizlikleri dahil edebilmesi için model bulanık entegre edilerek, Bulanık Hedef Programlama metodu seçilmiştir. Bunun başlıca nedenlerinden biri gerçek hayatta karşılaşan belirsizlikleri modele entegre ederek daha gerçekçi bir çözüm önerisi sunmak olmuştur. Önermiş olduğumuz bu yaklaşımda, Bulanık Mantık ve Hedef Programlamanın birleşiminden oluşan Bulanık Hedef Programlama tekniği esas alınmıştır. Bu şekilde firmanın hedeflerinin doğrultusunda daha önem vermiş olduğu kriterlere göre amaç fonksiyonu hesaplanarak, daha tatmin edici sonuç alınmasını sağlanmıştır. Öncelik sıralaması belli olan hedefler, Bulanık Hedef Programlama ile Gams yazılımında çözülmüş ve sonuçlar yorumlanmıştır.

Keywords

Analitik Hiyerarşi Prosesi, Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi, Bulanık Mantık, Hedef Programlama, Bulanık Hedef Programlama

References

• Ayyildiz, G., (2003). CIM Yatırımlarının Bulanık AHP Yöntemi İle değerlendirilmesi. İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
• Cebeci, U. ve Kilinç, (2008). Hastane Yeri seçiminde Analitik Hiyerarşi yöntemi Uygulanması. İTÜ şletme Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü, Yüksek Lisans Tezi.
• Cinemre, N., (2011). Doğrusal programlama, İkinci Baskı, Evrim Yayınevi, İstanbul-Türkiye.
• Chan, F. T. S., Kumar, N. (2007). Global supplier development considering risk factors using fuzzy extended AHP based approach. Omega, 35 (4): 417-431.
• Karagöz, S. (2009). Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi ve AHP ile Uygulaması. Pamukkale Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi.
• Ketchen, D. J., Rebarick, W., Hult, G. T. M., Meyer, D. (2008). Best Value Supply Chains: A Key Competitive Weapon for the 21st Century. Business Horizons, 51: 235-243.
• Kırçova, İ. (2006). Küçük ve Orta Ölçekli İşletmelerde Elektronik Tedarik Sistemleri ve Avantajları, İstanbul.
• Kwak, N.K., Lee, C.W. ve Kim, J.H., (2005). An MCDM model for media selection in the dual consumer/industrial market, European Journal of Operational Research, 166(1): 255- 265.
• Lai, Y.J ve Hwang, C.L., (1994). Fuzzy Multiple Objective Decision Making: Methods and Applications, Springer-Verlag, Berlin.
• Lootsma, F. A. (1997). Fuzzy Logic for Planning and Decision Making. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.
• Nguyen, H. T. (2005). Fuzzy and Random Sets. Fuzzy Sets and Systems, 156(3): 349–356
• Özdemir, Ü., Güneroğlu, A. (2017). Quantitative Analysis of the World Sea Piracy by Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS Methodologies. International Journal of Transport Economics, in progress.
• Özkan, M. M., (2003). Bulanık Doğrusal Programlama ve Bir Tekstil İşletmesinde Uygulama Denemesi. Uludağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora Tezi.
• Ross, T. J. (2004). Fuzzy Logic with Engineering Applications. John Wiley & Sons Ltd, Chichester.
• Saaty R.W., (1987). The Analytic Hierarchy process-what it is and how it is used. Mathematical Modelling, Vol 9, Issue 3-5, 1987, pp 161-176.
• Saaty, T.L., (1980). The Analytic Hierarchy Process. McGraw-Hill, New York, 37-85.
• Sakawa, M. (1993). Fuzzy Sets and Interactive Multiobjective Optimization. Plenum Press, New York.
• Sivanandam, S. N., Sumathi, S., Deepa, S. N. (2007). Introduction to Fuzzy Logic Using MATLAB. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg.
• Susuz, Z. (2005). Analitik Hiyerarşi Prosesi’ne Dayalı Optimum Tedarikçi Seçim Modeli. Çukurova Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
• Turan, G. (2014). Çok Kriterli Karar Verme, Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri. Dora Yayınları, Bursa-Türkiye, (ss. 15-19).
• Üzgün, T. (2006). Bulanık Analitik Hiyerarsi Prosesi. Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
• Wang, T.Y. ve Yang, Y.H., (2009). A Fuzzy Model for Supplier Selection in Quantity Discount Environments, Expert Systems with Applications, 36:12179-12187.
• Yaralıoğlu, K. (2005). Bulanık Mantık Ders Notları. Dokuz Eylül Üniversitesi.
• Zimmermann, H.J., (1990). Fuzzy Set Theory and its Application, Kluwer Academic Publishers, Boston, 35-85.