Fuzzy PIPRECIA and CRADIS integrated method in electric vehicle selection

Abstract

Fossil fuel-powered vehicles are known to cause environmental pollution due to their greenhouse gas emissions. As a result, there has been a growing focus on measures and developments aimed at reducing these emissions in recent years. The objective of this study is to compare the top 10 best-selling electric vehicles in Turkey in 2023 based on specific criteria and to rank them accordingly. The study compared 10 different electric vehicles based on their price, horsepower, range, 80% charging time with DC fast charging unit, battery capacity, and fuel consumption. The study employs the fuzzy PIPRECIA method to determine the importance levels of criteria and analyzes 10 different electric vehicle models using the CRADIS method. The findings reveal that fuel consumption and price are highly important criteria, and the Togg T10X V2 model vehicle ranks first when evaluated based on these criteria.

Keywords

• Electric Car
• Fuzzy PIPRECIA Yöntemi
• CRADIS Yöntemi
• Sürdürülebilirlilik
• Yapay Zeka

Elektrikli araç seçiminde Bulanık PIPRECIA ve CRADIS bütünleşik yöntemi

Abstract

Fosil yakıt ile çalışan araçlar sera gazı salınımı yapması nedeniyle çevre kirliliğine sebep olmaktadır. Bu nedenle son yıllarda sera gazı salınımı azaltacak tedbirler ve gelişmeler her geçen gün artmaktadır. Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de 2023 yılında en çok satan 10 farklı elektrikli aracı belirli kriterler düzeyinde değerlendirerek karşılaştırmak ve elde ettikleri skorlara göre nihai bir sıralama elde etmektir. Çalışmada 10 farklı elektrikli aracı karşılaştırmak için kullanılan kriterler; aracın fiyatı, aracın beygir gücü, aracın tam dolu batarya ile gidebileceği menzil, aracın DC hızlı şarj ünitesi ile %80 şarj olma süresi, aracın batarya kapasitesi ve aracın yakıt tüketimidir. Çalışma kapsamında kriterlerin önem düzeyleri bulanık PIPRECIA yöntemi kullanılarak elde edilmekte ve CRADIS yönteminden yararlanılarak 10 farklı elektrikli araç modeli analiz edilmektedir. Çalışmadaki bulgulara göre aracın yakıt tüketimi ve aracın fiyatı önem düzeyi yüksek kriterler olarak belirlenmekte olup bu kriterler göre alternatif elektrikli araçlar değerlendirildiğinde birinci sırada Togg T10X V2 modeli araç yer almaktadır.

Keywords

• Elektrikli Otomobil
• Bulanık PIPRECIA Yöntemi
• CRADIS Yöntemi
• Sürdürülebilirlik
• Yapay Zeka

Ethical Statement

The author(s) declared that the ethical rules are followed in all preparation processes of this study. In the event of a contrary situation, Pamukkale Journal of Eurasian Socioeconomic Studies has no responsibility, and all responsibility belongs to the author(s) of the study. Bu çalışmanın tüm hazırlanma süreçlerinde etik kurallara uyulduğunu yazar(lar) beyan eder. Aksi bir durumun tespiti halinde Pamukkale Avrasya Sosyoekonomik Çalışmalar Dergisi hiçbir sorumluluğu olmayıp, tüm sorumluluk çalışmanın yazar(lar)ına aittir.

References

1. Abdulvahitoğlu, A., Abdulvahitoğlu, A., Vural D. (2022). Elektrikli Otomobil Seçiminde Çok Kriterli Karar Verme: Borda Tümleşik MULTIMOORA Yöntemi. 4th International Conference on Applied Engineering and Natural Sciences, 10-13.
2. Arman, K., Kundakcı N. (2022). Bulanık PIPRECIA Yöntemi ile Bankacılık Endüstrisinde Blokzincir Teknolojisinin Benimsenmesini Etkileyen Kritik Faktörlerin Değerlendirilmesi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 25(47), 79-92.
3. Babacan, A. (2020). Türkiye’de Orta Gelir Grubuna Yönelik Otomobil Seçimi Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi Olarak VİKOR Yöntemi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(1), 293-307.
4. Bakır, M., Akan, Ş., Özdemir, E. (2021). Regional Aircraft Selection with Fuzzy PIPRECIA and Fuzzy MARCOS: A Case Study of the Turkish Airline Industry. Facta Universitatis Series Mechanical Engineering, 19(3), 423.
5. Biswas, T. K., Das, M. C. (2019). Selection of Commercially Available Electric Vehicle Using Fuzzy AHP-MABAC. Journal of the Institution of Engineers (India): Series C, 100(3), 531-537.
6. Blagojević, A., Kasalica, S., Stević, Z., Trićković, G., Pavelkić, (2021). Evaluation of Safety Degree at Railway Crossings in Order to Achieve Sustainable Traffic Management: A Novel Integrated Fuzzy MCDM Model. Sustainability, 13(2), 1-20.
7. Chand, M., Avikal ,S. (2015). An MCDM Based Approach for Purchasing a Car from Indian Car Market. 2015 IEEE Students Conference on Engineering and Systems (SCES), Allahabad. India.
8. Chen, C. T. (2000). Extensions of the Topsis for Group Decision – Making Under Fuzzy Environment. Fuzzy Sets and Systems, 114, 1-9.

9. Coffman, M., Bernstein, P., Wee, S. (2017). Electric Vehicles Revisited: A Review of Factors That Affect Adoption. Transport Reviews, 37(1), 79-93.
10. Çoşkun, İ. T. (2022). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile Elektrikli Otomobil Seçimi: SDMULTIMOORA Yaklaşımı. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi. 57(1). 68-82.
11. Dağdeviren, M., Yüksel, İ., Kurt, M. (2008). A Fuzzy Analytic Network Process (ANP) Model to Identify Faulty Behavior Risk (FBR) in Work System. Safety Science, 46(5), 771–783.
12. Demir, G. (2022). Bilgi ve Iletişim Teknolojisinin G8 Ülkelerindeki Gelişiminin Değerlendirilmesi. Innovative Ideas, 165.
13. Doğan, H., Uludağ, A. S. (2023). Araştırma Makalesi Türkiye’de Taşımacılık Faaliyetlerinin Gelişimi ve Dönemsel Bir Performans Analizi. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 58(4), 3016-3049.
14. Dernoncourt, F. (2013). Introduction to Fuzzy Logic. Massachusetts Institute of Technology, 21, 50-56.
15. Dweiri, F. T., Kablan, M. M. (2006). Using Fuzzy Decision Making for the Evaluation of the Project Management Internal Efficiency. Decision Support Systems, 42(2), 712-726.
16. Gavcar, E., Kara, N. (2020). Elektrikli Otomobil Seçiminde Entropi ve TOPSIS Yöntemlerinin Uygulanması. İş ve İnsan Dergisi, 7(2), 351-359.
17. Güleryüz, S., Çokyaşar, A. (2021). Otomobil Seçimi için TOPSIS Temelli Bir Karar Verme Yaklaşımı. European Journal of Science and Technology, (31), 713-724.
18. Hamurcu, M., Eren, T. (2018). Yüksek Kapasiteli Elektrikli Otobüslerin Seçiminde Hibrit Çok Kriterli Karar Verme Uygulaması. Transist 11. Uluslararası Ulaşım Teknolojileri Sempozyumu ve Fuarı. 1-10.
19. Jauković-Jocić, K., Karabašević, D., Jocić, G. (2020). The Use of The PIPRECIA Method for Assessing the Quality of E-Learning Materials. Ekonomika, 66(3), 37-45.
20. Kahraman, C., Onar, S. C., Oztaysi, B. (2016). A Comparison of Wind Energy Investment Alternatives Using Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Benefit/Cost Analysis. Sustainability, 8(2), 118.
21. Karakaya, E. (2016). Paris Iklim Anlaşması: Içeriği ve Türkiye Üzerine Bir Değerlendirme. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 3(1), 1-12.
22. Keleş, M. K. (2019). Entropi Temelli Electre III Yöntemi ile B Segmenti Otomobil Markalarının Sıralanması. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (33), 29-50.
23. Keleş, N. (2023). Lopcow ve Cradis Yöntemleriyle G7 Ülkelerinin ve Türkiye’nin Yaşanabilir Güç Merkezi Şehirlerinin Değerlendirilmesi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(3), 727–747.
24. Khan, F., Ali, Y., Khan, A. U. (2020). Sustainable Hybrid Electric Vehicle Selection in the Context of a Developing Country. Air Quality, Atmosphere & Health. 13(4). 489-499.
25. Kocabey, S. (2018). Elektrikli Otomobillerin Dünü Bugünü ve Geleceği. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, 1(1), 16-23.
26. Kundakcı, N. (2023). Integration of Fuzzy PIPRECIA and Fuzzy MOORA Methods for
27. Maintenance Strategy Selection. Pamukkale Üniversitesi İşletme Araştırmaları Dergisi, 10(2), 401-423. Lin, B., Wu, W. (2018). Why People Want to Buy Electric Vehicle: An Empirical Study in First-Tier Cities of China. Energy Policy, 112, 233-241.
28. Memiş, S., Demir, E., Karamaşa, Ç., Korucuk, S. (2020). Prioritization of Road Transportation Risks: An Application in Giresun Province. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 3(2), 111-126.
29. Oflaz, Y., Bircan, H. (2022). Tüketicilerin Otomobil Tercihlerinin Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile Değerlendirilmesi. Atlas Dergisi, 8(46), 2421–2437.
30. Onat, N. C., Gumus S., Kucukvar, M., Tatari O. (2016). Application of the TOPSIS and Intuitionistic Fuzzy Set Approaches for Ranking the Life Cycle Sustainability Performance of Alternative Vehicle Technologies. Sustainable Production and Consumption. (6), 12-25.
31. Özgüner, M., Ovalı, 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.
32. Patil, A. N., Bhale, N. G. P., Raikar, N., Prabhakaran, M. (2017). Car Selection Using Hybrid Fuzzy AHP and Grey Relation Analysis Approach. International Journal of Performability Engineering, 13(5), 569–576.
33. Puška, A., Nedeljković, M., Jeločnik, M., Subić, J., Nancu, D., Andrei, JV., (2022), An Assessment of İmproving Thesustainable Agro-Touristic Offer in An Emerging Country Using the İntegrative Approach Based on Fuzzy Logic, 1-18.
34. Puška, A., Nedeljković, M., Prodanović, R., Vladisavljević, R., Suzić, R. (2023). Market Assessment of Pear Varieties in Serbia Using Fuzzy CRADIS and CRITIC Methods. Agriculture, 12, 139.
35. Puška, A., Stević, Ž., Pamučar, D. (2022). Evaluation and Selection of Healthcare Waste Incinerators Using Extended Sustainability Criteria and Multi-Criteria Analysis Methods. Environmental Development and Sustainability. (24), 11195–11225.
36. Puška, A., Božanić, D., Nedeljković, M., Janošević, M., (2022). Green Supplier Selection in An Uncertain Environment in Agriculture Using a Hybrid MCDM Model: Z-Numbers–Fuzzy LMAW–Fuzzy CRADIS Model. Axioms, 11(9), 1-17.
37. Singh, R., Avikal S. (2019). A MCDM-Based Approach for Selection of a Sedan Car from Indian Car Market. In Harmony Search and Nature Inspired Optimization Algorithms. Springer, Singapore.
38. Sonar, H. C., Kulkarni, S. D. (2021). An Integrated AHP-MABAC Approach for Electric Vehicle Selection. Research in Transportation Business & Management, 41, 1-8.
39. Sri Yogi, K. (2018). Evaluation of Purchase Intention of Customers in Two-Wheeler Automobile Segment: AHP and TOPSIS. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 330, 012065.
40. Stević, Ž., Stjepanović, Ž., Božićković Z., Das, D. K. & Stanujkić, D. (2018). Assessment of Conditions for Implementing Information Technology in a Warehouse System: A Novel Fuzzy PIPRECIA Method. Symmetry, 10(11), 1-28.
41. Sridharan, M. (2020). Application of Fuzzy Logic Expert System in Predicting Cold and Hot Fluid Outlet Temperature of Counter-Flow Double-Pipe Heat Exchanger. Advanced Analytic and Control Techniques for Thermal Systems with Heat Exchangers, 307–323.
42. Taşcı, M. Z. (2023). MEREC ve CRADIS Yöntemlerini Içeren Entegre Bir Çkkv Modeli ile DASK Özelinde Bir Uygulama. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 25(1), 35-53.
43. Tomasević, M., Lapuh, L., Stević, Ž., Stanujkić, D. & Karabašević, D. (2020). Evaluation of Criteria for the Implementation of High-Performance Computing (HPC) in Danube Region Countries Using Fuzzy PIPRECIA Method. Sustainability, 17(7), 1-18.
44. Türkoğlu, S. P. (2023). E7 Ülkelerinin Sosyal Gelişim Performanslarının Analizi: CRADIS ve LOPCOW Yöntemleri Uygulaması. Sosyal Bilimlerde Akademik Analiz ve Yorumlar, 101-11.
45. Vikas, Mishra, A. (2023). Evaluation of TPM Adoption Factors in Manufacturing Organizations Using Fuzzy PIPRECIA Method. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 1-19.
46. Vesković, S., Stević, Ž., Karabašević, D., Rajilić, S., Milinković, S., & Stojić, G. (2020). A New Integrated Fuzzy Approach to Selecting the Best Solution for Business Balance of Passenger Rail Operator: Fuzzy PIPRECIA-Fuzzy EDAS Model. Symmetry, 12(5), 743.
47. Yavaş, M., Ersöz T., Kabak M., & Ersöz F. (2014). Otomobil Seçimine Çok Kriterli Yaklaşım Önerisi. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 2(4), 110.
48. Yilmaz, I., Adem, A., Dağdeviren, M. (2023). A Machine Learning-Integrated Multi-Criteria Decision-Making Approach Based on Consensus for Selection of Energy Storage Locations. Journal of Energy Storage, 69.
49. Yenilmezel, S., Ertuğrul İ. (2023). Blue Collar Personnel Selection for A Manufacturing Company with Fuzzy COPRAS Method Based on Fuzzy PIPRECIA. Journal of Internet Applications and Management, 14(1), 1-15.
50. Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338-353.
51. Zadeh, L. A. (1997). Toward A Theory of Fuzzy Information Granulation and Its Centrality in Human Reasoning and Fuzzy Logic. Fuzzy Sets and Systems, 90(2), 111-127.
52. Çoşkun, İ. T. (2022). Subjektif ve Objektif Karar Verme Teknikleri ile Elektrikli Araç Seçiminde Etkili Olan Kriterlerin Değerlendirilmesi. Çukurova Üniversitesi İİBF Dergisi, 26(2), 173-190.
53. EURONEWS (2023). Elektrikli araçlar. https://tr.euronews.com/tag/elektrikli-arac, 27.09.2023.
54. TRT Haber (2024). Türkiye elektrikli otomobil satışlarında AB'de 6. sırada. https://www.trthaber.com/haber/ekonomi/turkiye-elektrikli-otomobil-satislarinda-abde-6-sirada-827223.html, 08.01.2024.