Use of fuzzy TOPSIS method in facility location decision for a service company

Yıl 2022, Cilt: 4 Sayı: 1, 18 - 33, 08.06.2022

Tuba Ezgi Çakır Esen Birgül Küçük Çırpın

Öz

The location decision is an important process for all companies. For service companies, being preferred, providing customer satisfaction and reaching the desired sales amount, primarily depends on choosing the right location. Determining the most suitable facility location among alternative locations requires the evaluation of many factors. In this article, three different alternative facility locations were evaluated by making use of many criteria used in location selection problems and it was aimed to select the best facility location alternative for a service company. Fuzzy TOPSIS (Technique for Order Preference by Smilarity to Ideal Solution) method, which is one of the multi-criteria decision making methods, is a method that performs well in unclear conditions. In this article, the solution process is carried out by using the fuzzy TOPSIS method in order to choose the closest alternative facility location to the ideal solution. It is thought that this study will contribute to the gap in the literature in terms of the sector in which the problem is applied and the solution method of the problem.

Anahtar Kelimeler

Service Companies, Location Selection Problem, Multi-Criteria Decision Making Methods, Fuzzy TOPSIS

Bir hizmet işletmesinin kuruluş yeri seçiminde bulanık TOPSIS yönteminin kullanımı

Öz

Yerleşim yeri kararı tüm işletmeler için önemli bir süreçtir. Hizmet işletmeleri için ise tercih edilir olmak, müşteri memnuniyetini sağlayabilmek ve arzu edilen satış miktarına erişebilmek, öncelikle doğru bir kuruluş yeri seçimine bağlıdır. Alternatif kuruluş yerleri arasından en uygun yerleşim yerinin belirlenebilmesi, çok sayıda faktörün değerlendirilmesini gerektirmektedir. Bu makalede yer seçimi problemlerinde kullanılan çok sayıda kriterden yararlanılarak, üç farklı kuruluş yeri değerlendirilmiş ve bir hizmet işletmesi için en iyi kuruluş yeri alternatifinin seçilmesi amaçlanmıştır. Çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan Bulanık TOPSIS (Technique for Order Preference by Smilarity to Ideal Solution) yöntemi belirsizlik durumlarında iyi performans gösteren bir yöntemdir. Bu makalede, ideal çözüme en yakın alternatif kuruluş yerinin tercih edilmesi hedefi için, bulanık TOPSIS yöntemi kullanılarak çözüm süreci gerçekleştirilmiştir. Gerek problemin uygulandığı sektör gerekse problemin çözüm yöntemi açısından bakıldığında bu çalışmanın, literatürdeki boşluğa katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Hizmet İşletmeleri, Yer Seçimi Problemi, Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri, Bulanık TOPSIS

Kaynakça

• Akpınar, M. E., & Koçak, K. (2021). TOPSIS Yöntemine Dayalı Öğrenci Sağlık Merkezi Yeri Seçimi: Bir Üniversite Uygulaması. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 23(69), 823-833.
• Altaş, İ. H. (1999). Bulanık Mantık: Bulanıklılık Kavramı. Enerji, Elektrik, Elektromekanik-3e, 62, 80-85.
• Ar, İ. M., Birdoğan, Baki & Özdemir, F. (2014). Kuruluş yeri seçiminde bulanık AHS-VIKOR yaklaşımının kullanımı: Otel sektöründe bir uygulama. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (13), 93-114.
• Aytemiz, T., & Cingöz, K. (2020). Kuruluş yeri seçiminde analitik hiyerarşi süreci: Kayseri’de bir fast-food zinciri uygulaması. Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (50), 248-261.
• Chang, T. H. (2010). Restaurant location selection by utilizing the fuzzy preference relations. In 2010 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (pp. 935-939). IEEE.
• Chen, C. T. (2000). Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy sets and systems, 114(1), 1-9.
• Chou, T. Y., Hsu, C. L., & Chen, M. C. (2008). A fuzzy multi-criteria decision model for international tourist hotels location selection. International journal of hospitality management, 27(2), 293-301.
• Essaadi, I., Grabot, B., & Féniès, P. (2019). Location of global logistic hubs within Africa based on a fuzzy multi-criteria approach. Computers & Industrial Engineering, 132, 1-22.
• Genger, T. K., Luo, Y., & Hammad, A. (2021). Multi-criteria spatial analysis for location selection of multi-purpose utility tunnels. Tunnelling and Underground Space Technology, 115, 104073.
• Ho, H. P., Chang, C. T., & Ku, C. Y. (2013). On the location selection problem using analytic hierarchy process and multi-choice goal programming. International Journal of Systems Science, 44(1), 94-108.
• Hwang, C. L., & Yoon, K. (1981). Methods for multiple attribute decision making. In Multiple attribute decision making (pp. 58-191). Springer, Berlin, Heidelberg.
• Karagöz, S., Deveci, M., Simic, V., & Aydin, N. (2021). Interval type-2 Fuzzy ARAS method for recycling facility location problems. Applied Soft Computing, 102, 107107.
• Kleyle, R., de Korvin, A., & Karim, K. (1997). Investing in new companies in an unstable economic environment: A fuzzy set approach. Managerial Finance.
• Kobu, B. (2006). Üretim Yönetimi, 14. Baskı, İstanbul: Beta Basım.
• Krajewski, L. J., Ritzman, L. P., & Malhotra, M. K. (2010). Operations management: Processes and supply chains. New Jersey: Pearson.
• L.A. Zadeh, "Fuzzy sets", Information and Control 8, 338-353, 1965.
• Nădăban, S., Dzitac, S., & Dzitac, I. (2016). Fuzzy TOPSIS: A general view. Procedia computer science, 91, 823-831.
• Nong, T. N. M. (2022). A hybrid model for distribution center location selection. The Asian Journal of Shipping and Logistics, 38(1), 40-49.
• Nursena, Oral, Yapıcı, S., Yumuşak, R., & Tamer, Eren. (2021). Pandemi sürecinde sürdürülebilir tedarik zinciri yönetimi için ilaç deposu ve aşı dağıtım merkezi yeri seçimi. Politeknik Dergisi, 1-1.
• Özdemir, A. İ., & Seçme, N. Y. (2009). Iki aşamali stratejik tedarikçi seçiminin bulanik topsis yöntemi ile analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(2), 79-112.
• Pan, Y., Zhang, L., Koh, J., & Deng, Y. (2021). An adaptive decision making method with copula Bayesian network for location selection. Information Sciences, 544, 56-77.
• Rahmi, Baki. (2021). Özel Bir Hastanenin Yer Seçimi için Bulanık COPRAS Tekniğinin Uygulanması. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 10(4), 1506-1514.
• Seker, S., & Aydin, N. (2020). Hydrogen production facility location selection for Black Sea using entropy based TOPSIS under IVPF environment. International Journal of Hydrogen Energy, 45(32), 15855-15868.
• Sennaroglu, B., & Celebi, G. V. (2018). A military airport location selection by AHP integrated PROMETHEE and VIKOR methods. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 59, 160-173.
• Singh, R. K., Chaudhary, N., & Saxena, N. (2018). Selection of warehouse location for a global supply chain: A case study. IIMB management review, 30(4), 343-356.
• Şahin, T., Ocak, S., & Top, M. (2019). Analytic hierarchy process for hospital site selection. Health Policy and Technology, 8(1), 42-50.
• Trivedi, A. (2018). A multi-criteria decision approach based on DEMATEL to assess determinants of shelter site selection in disaster response. International journal of disaster risk reduction, 31, 722-728.
• Tzeng, G. H., Teng, M. H., Chen, J. J., & Opricovic, S. (2002). Multicriteria selection for a restaurant location in Taipei. International journal of hospitality management, 21(2), 171-187.
• Ünlükara, T., & Berköz, L. (2016). Alışveriş Merkezlerinin Yer Seçimi Kriterleri: İstanbul Örneği. Megaron, 11(3).
• Wichapa, N., & Khokhajaikiat, P. (2018). A Hybrid Multi-Criteria Analysis Model for Solving the Facility Location-Allocation Problem: A Case Study of Infectious Waste Disposal. Journal of Engineering & Technological Sciences, 50(5).
• Wu, Y., Tao, Y., Zhang, B., Wang, S., Xu, C., & Zhou, J. (2020). A decision framework of offshore wind power station site selection using a PROMETHEE method under intuitionistic fuzzy environment: A case in China. Ocean & Coastal Management, 184, 105016.
• Yıldırım, B. F., & Önder, E. (2015). Çok kriterli karar verme yöntemleri. Bursa: Dora Basım-Yayın Dağıtım.
• Zadeh, L. A. (1988). Fuzzy logic. Computer, 21(4), 83-93.