OTOMOTİV YAN SANAYİ SEKTÖRÜNDE TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE AHP, BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YAKLAŞIMI

Abstract

İşletmelerin ayakta kalabilmeleri için bulundukları sektörde yüksek performanslar sergilemeleri gerekir. İşletmelerin başarılı olması tedarik zincirlerinin doğru yönetilmesiyle doğrudan ilişkilidir. Tedarik zinciri yönetiminde ürünün hammaddeden başlayarak nihai müşteriye ulaşıncaya kadar, karşılaşılan her halkadaki riskler şirketin geleceği için hayati öneme sahiptir. Tedarikçi seçimi işletmelerde karar vermesi gereken önemli bir problemdir. İşletmeler tedarikçi seçerken çok kriterli karar verme yöntemlerini kullanmaları doğru karar vermeleri açısından karar desteği sağlar. Bu çalışmada Covid-19 salgınının otomotiv sektöründe tedarikçi seçimi etkisi üzerinde durulmuştur. İstanbul’da faaliyet gösteren bir otomotiv yan sanayi firmasının IATF 16949:2016 otomotiv kalite yönetim sistemi ve firmanın tedarikçi risk analizinden yararlanarak, üç farklı uzman karar vericiyle birlikte 4 aday tedarikçi arasından kendisine en uygun tedarikçiyi seçebilmesi üzerine çalışılmıştır. Bu çalışmada çok kriterli karar verme yöntemlerinden AHP, BAHP ve BTOPSIS ile çalışmalar yapılmış ve karar vericilere karar desteği sağlanmıştır. Son olarak, duyarlılık analizi yapılarak farklı durumlar altında tedarikçiler incelenmiş ve yorumlanmıştır.

Keywords

• AHP
• bulanık AHP
• bulanık TOPSIS
• Covid-19
• tedarikçi seçimi

AHP, FUZZY AHP AND FUZZY TOPSIS APPROACH IN SUPPLIER SELECTION IN AUTOMOTIVE SUB-INDUSTRY SECTOR

Abstract

In order for the enterprises to survive, businesses need to perform high in their sector. Successful businesses are directly related to the correct management of supply chains. In supply chain management, the risks in every ring encountered are vital for the future of the company, starting from the raw material of the product until reaching the final customer. Supplier selection is an important problem that businesses have to decide on. Enterprises provide decision support in order to make the right decision by using multi-criteria, decision making methods when choosing suppliers.In this study, the impact of Covid-19 epidemic on supplier selection in the automotive industry is emphasized. An automotive supplier industry company operating in Istanbul worked on the IATF 16949: 2016 automotive quality management system and the company to select the most suitable supplier among the 4 candidate suppliers with three different expert decision makers. In this study, studies were conducted with AHP, Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS, which are multi-criteria, decision making methods, and decision support was provided to decision makers. Finally, by conducting sensitivity analysis, suppliers were examined and interpreted under different circumstances.

Keywords

• AHP
• Covid-19
• fuzzy AHP
• fuzzy TOPSIS
• supplier selection

References

1. Akman, G., Alkan, A., (2006), “Tedarik Zinciri Yönetiminde Bulanık AHP Yöntemi Kullanılarak Tedarikçilerin Performansının Ölçülmesi: Otomotiv Yan Sanayiinde Bir Uygulama”. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 5(9), 23–46.
2. Aladağ, Z., Çelik, C., (2016), “Otomotiv Sektöründe Faaliyet Gösteren Bir Firmada Tedarikçi Seçimi : AHP-Bulanık AHP ve TOPSIS Uygulaması”. Beykent Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9(1), 43–83.
3. Ayçin, D.E., (2019), Çok Kriterli Karar Verme Bilgisayarlı Uygulamalı Çözümler. Ankara: Nobel Yayınevi.
4. Bhutia, P.W., Pshipon, R., (2012), “Appication of AHP and TOPSİS Method for Supplier Selection Problem”, IOSR Journal of Engineering, 2(10), 43–50.
5. Blume Global, (2020), Blume Global, 01.04.2020. https://www.blumeglobal.com/learning/automotive-supply-chain/.
6. Chan, F.T.S., Qi, H.J., (2003), “An Innovative Perfor¬mance Measurement Method for Supply Chain Management”. Supply Chain Management: An In¬ternational Journal, 8, 209-223.
7. Çakar, P., (2019), Bulanık Çok Ölçütlü Karar Verme Problemleri. İstanbul: İstanbul Gelişim Üniversitesi Yayınları.
8. Erik, D., (2005), "Firmaların Başarı Kriterlerinin Tanımlanması ve Çalışanların Memnuniyeti Kriterinin Bulanık Mantık Yöntemi ile Ölçülmesi". İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 8, 131–142.

9. Evren, Ö., Bahar, Ö., (2005), Otomoti̇v Sektöründe Tedari̇kçi Seçimine Etki Eden Faktörler ve Tedarikçi Seçimi. V.Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Ticaret Üniversitesi 25-27 Kasım 2005, 625–629.
10. IATF 2016, (2016), "IATF 16949:2016" Requirements for Quality Management Systems for Series and Spare Parts Production in the Automotive Industry. 1st edition, October 2016 VDA.
11. IATF, (2020), International Automotive Task Force. IATF Global Oversight:, 01.04.2020, https://www.iatfglobaloversight.org/wp/wp-content/uploads/2020/03/FINAL-IATF-Measures-Coronavirus-Pandemic-COVID-19-Initial-Release_27Mar2020.pdf.
12. Just Auto, (2020), 01.04.2020, https://www.just-auto.com/news/updated-daily-automotive-coronavirus-briefing-free-to-read_id194210.aspx.
13. Koca, G., Behdioğlu, S., (2019). "Yeşil Tedarik Zinciri Yönetiminde Çok Kriterli Karar Verme: Otomotiv Ana Sanayi Örneği". Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 14 (3), 675-698.
14. Kul, Y., Şeker, A., Yurdakul, M., (2014), "Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Alışılmamış İmalat Yöntemlerinin Seçiminde Kullanılması". Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 29(3), 589–603.
15. Kumar, R., Padhi, S.S., Sarkar, A., (2019), "ScienceDirect Supplier Selection of an Indian Heavy Locomotive Manufacturer : An Integrated approach Using Taguchi Loss Function, TOPSIS, and AHP". IIMB Management Review, 31(1), 78–90.
16. Kuşakcı, A., Ayvaz, B., Öztürk, F., Sofu, F., (2019), "Bulanık Multimoora ile Personel Seçimi: Havacılık Sektöründe Bir Uygulama". Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 8(1) , 96-110.
17. Manap Davras, G., Karaatlı, M., (2014), "Otel İşletmelerinde Tedarikçi Seçimi Sürecinde AHP ve BAHP Yöntemlerinin Uygulanması". H.Ü.İktisaadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 32(1) 87-112.
18. OSD, (2020), Otomotiv Sanayii Derneği, 30.03.2020. http://www.osd.org.tr/sites/1/upload/files/Yıllık_2020-5479.pdf.
19. Özçelik, S., (2020), TAYSAD Taşıt Araçları Tedarik Sanayicileri Derneği, 30.03.2020, http://www.taysadmag.com/uploads/bulutlarin-ne-kadar-uzerindeyiz08032019062011.pdf.
20. Özdemir, A., (2007), "Tedarikçi Seçiminde Karar Modelleri ve Bir Uygulama Denemesi, Anadolu Üniversitesi", Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora Tezi, 158, Eskişehir.
21. Özdemir, İ., Deste, M., (2009), "Gri İlişkisel Analiz ile Çok Kriterli Tedarikçi Seçimi: Otomotiv Sektöründe Bir Uygulama". İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 38(2), 147-156.
22. Özkır, V., (2018), "Belirsizlik Altında Çevre Bilinçli Tedarikçi Seçimi Probleminin İncelenmesi", Doğuş Üniversitesi Dergisi, 19 (1) 23-37.
23. Öztürk,F., Kaya G.K., (2020), "Bulanık Vikor ile Personel Seçimi:Otomotiv Yan Sanayiinde Uygulama".Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 8(1),94-108.
24. Susuz, Z., (2005), Analitik Hiyerarşi Prosesi’ne Dayalı Optimum Tedarikçi Seçim Modeli, 9.
25. Vatansever, K., (2003), "Tedarikçi Seçim Kararlarında Bulanık TOPSIS Yönteminin Kullanımı ve Bir Uygulama". Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(3), 155–168.
26. World Economic Forum, (2020), 06.04.2020, https://www.weforum.org/agenda/2020/02/coronavirus-china-automotive-industry/.
27. Xue,M., Fu, C., Feng, N.P., Lu, G,Y., Chang, W.J., Yang, S,L., (2018), "Evaluation of Supplier Performance of High-speed Train Based on Multi-Stage Multi-Criteria Decision-Making Method". Knowledge-Based Systems, 162(June), 238–251.