AR-GE PROJELERİNİN SEÇİMİNDE GRUP KARARINA DAYALI BULANIK KARAR VERME YAKLAŞIMI

Yıl 2012, Cilt: 26 Sayı: 2, 237 - 255, 30.04.2012

Tuba Yakıcı Ayan , Tuba Yakıcı Ayan , Selçuk Perçin

Öz

Günümüzde Ar-Ge projelerinin seçimi, firmaların başarısındaki
en önemli yatırım kararlarından biri haline gelmiştir. Ar-Ge projelerinin seçimi,
değerlendirme süreci çok sayıda nitel ve nicel kriter içerdiğinden oldukça
karmaşık bir karar verme problemidir. Çalışmanın amacı, Ar-Ge projelerinin
seçiminde grup kararına dayalı bulanık TOPSIS yaklaşımını önermektir.
Çalışmada, önerilen modelin literatürde yer alan yaklaşımlara olan üstünlüğünü
göstermek amacıyla örnek bir uygulama sunulmuştur. Uygulamada, dört karar
verici tarafından 6 kritere dayalı olarak beş alternatif Ar-Ge projesi
değerlendirilerek en iyi proje seçilmiştir. Ayrıca, önerilen modelin kriter
ağırlıklarındaki değişikliklere olan duyarlılığını görmek amacıyla duyarlılık
analizi yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Ar-Ge, Bulanık TOPSIS, Çok Kriterli Karar Verme

Kaynakça

• Bard, J.F., Balachandra, R. ve Kaufmann, P.E. (1988) “An Interactive Approach To R&D Project Selection And Termination”, IEEE Transactions on Engineering Management, 35(3), ss. 139-146.
• Baysal, G. ve Tecim, V. (2006) “Katı Atık Depolama Sahası Uygunluk Analizinin Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) Tabanlı Çok Kriterli Karar Yöntemleri İle Uygulaması”, 4. Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilişim Günleri Bildiri Kitabı, 13-16 Eylül 2006, Fatih Üniversitesi, İstanbul, ss. 1-8.
• Cardus, D., Fuhrer, M.J., Martin, A.W. ve Thrall, R.M. (1982) “Use Of Benefit- Cost Analysis In The Peer Review Of Proposed Research”, Management Science, 28(4), ss. 439-445.
• Carlsson, C., Fuller, R., Heikkila, M. ve Majlender, P. (2007) “A Fuzzy Approach To R&D Project Portfolio Selection”, International Journal of Approximate Reasoning, 44, ss. 93-105.
• Chen, C-T., Lin, C-T. ve Huang, S-F.(2006), “A Fuzzy Approach For Supplier Evaluation And Selection In Supply Chain Management”, International Journal of Production Economics, 102, ss. 289-301.
• Ecer, F. (2007), “Satış Elemanı Adaylarının Değerlendirilmesine ve Seçimine Yönelik Yeni Bir Yaklaşım: Fuzzy TOPSIS”, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(2), ss. 187-204.
• Eilat, H., Golany, B. ve Shtub, A. (2008), “R&D project evaluation: An integrated DEA and balanced scorecard approach”, Omega, 36, ss. 895- 912.
• Eleren, A. (2007), “Kuruluş Yeri Seçiminin Fuzzy TOPSIS Yöntemi İle Belirlenmesi: Deri Sektörü Örneği”, Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi, 13, ss. 280-295.
• Fang,Y., Chen, L. and Fukushima, M. (2008) “Mixed R&D projects and securities portfolio selection model”, European Journal of Operational Research, 185, ss. 700-715.
• Heidenberger, K. ve Stummer, C. (1999) “Research and development project selection and resource allocation: a review of quantitative modeling approaches”, International Journal of Management Reviews, 1(2), ss. 197-224.
• Henriksen, A.D. ve Traynor, A. J. (1999) “A Practical R&D Project-Selection Scoring Tool”, IEEE Transactions on Engineering Management, 46(2), ss. 158-170.
• Hsu, Y.-G., Tzeng, G.-H. ve Shyu, J.Z. (2003), “Fuzzy multiple criteria selection of government-sponsored frontier technology R&D projects”, R&D Management, 33(5), ss. 539-551.
• Huang, C-C. Chu, P-Y. ve Chiang, Y-H. (2008) “A Fuzzy AHP Application in Government Sponsored R&D Project Selection”, Omega, 36, ss. 1038- 1052.
• Hwang, C. L. ve Yoon, K. (1981) Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications, Springer-Verlag, New York, NY.
• Ilan, Y. (1989), “Evaluation of Innovative Projects: An Integrative Approach”, IEEE Transactions on Engineering Management, 36(1), ss. 51-54.
• Kaya, İ., Kılınç, M.S. ve Çevikcan, E. (2007) “Makine-Teçhizat Seçim Probleminde Bulanık Karar Verme Süreci”, Mühendis ve Makina, 49(576), ss. 8-14.
• Khorramshahgol, R., Azani, H. ve Gousty, Y. (1988) “An Integrated Approach To Project Evaluation And Selection”, IEEE Transactions on Engineering Management, 35(4), ss. 265-270.
• Kuchta, D. (2001), “A Fuzzy Model for R&D Project Selection with Benefit, Outcome, and Resource Interactions”, The Engineering Economist, 46(3), ss. 164-180.
• Küçük, O. ve Ecer, F. (2007), “Bulanık TOPSIS Kullanılarak Tedarikçilerin Değerlendirilmesi ve Erzurum’da Bir Uygulama”, Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 3(1), ss. 45-65.
• Lawson, C.P., Longhurst, P.J. ve Ivey, P.C. (2006) “The Application of A New Research and Development Project Selection Model in SMEs”, Technovation, 26, ss. 242-250.
• Liang, W.Y. (2003) “The analytic hierarchy process in project evaluation: An R&D case study in Taiwan”, Benchmarking: An International Journal, 10(5), ss. 445-456.
• Liberatore M.J. ve Titus G.J. (1983) “The practice of management science in R&D project management”, Management Science, 29(8), ss. 962-974.
• Linton, J.D., Morabito, J. ve Yeomans, J.S. (2007), “An Extension To A DEA Support System Used For Assessing R&D Projects”, R&D Management, 37(1), ss. 29-36.
• Meade, L.M. ve Presley, A. (2002), “R&D Project Selection Using the Analytic Network Process”, IEEE Transactions On Engineering Management, 49(1), ss. 59-66.
• Mechlin, G.F. ve Berg, D. (1980) “Evaluating research-ROI is not enough”, Harvard Business Review, 58(5), ss. 93-99.
• Menke, M.M. (1994) “Improving R&D Decisions and Executions”, Research Technology Management, 37(5), ss. 25-32.
• Mohanty, R.P., Agarwal,R., Choudhury, A.K. ve Tiwari, M.K. (2005) “A fuzzy ANP-based approach to R&D project selection: a case study”, International Journal of Production Research, 43(24), ss. 5199-5216.
• Osawa, Y. ve Murakami, M. (2002) “Development And Application Of A New Methodology Of Evaluating Industrial R&D Projects”, R&D Management, 32(1), ss. 79-85.
• Piippo, P., Karkkainen, H., Ojanen, V. ve Tuominen, M. (1999) “Problems And Promotion Of R&D Project Selection in Finnish High-Tech Manufacturing Companies”, Proceedings of PICMET '99 Conference, Portland, USA.
• Poh, K.L., Ang, B.W. ve Bai, F. (2001) “A Comparative Analysis Of R&D Project Evaluation Methods”, R&D Management, 31(1), ss. 63-75.
• Ringuest, J.L. ve Graves, S.B. (1990) “The linear R&D project selection problem: an alternative to net present value”, IEEE Transactions on Engineering Management, 37(2), ss. 143-146.
• Saremi, M., Mousavi, S.F. and Sanayei, A. (2009), “TQM Consultant Selection In Smes With TOPSIS Under Fuzzy Environment”, Expert Systems with Applications, 36(2), ss. 2742-2749.
• Schwartz, S.L. and Vertinsky, I. (1977), “Multi-Attribute Investment Decisions: A Study of R&D Project Selection”, Management Science, 24(3), ss. 285-301.
• Tolga, A.Ç. and Kahraman, C. (2008), “Fuzzy Multi-attribute Evaluation of R&D Projects Using a Real Options Valuation Model”, International Journal of Intelligent Systems, 23, ss. 1153-1176.
• Wang, J. and Hwang, W.-L. (2007), “A Fuzzy Set Approach For R&D Portfolio Selection Using A Real Options Valuation Model”, Omega, 35, ss. 247- 257.
• Wang, K., Wang, C.K. and Hu, C.H. (2005) “Analytic Hierarchy Process With Fuzzy Scoring in Evaluating Multidisciplinary R&D Projects in China”, IEEE Transactions On Engineering Management, 52(1), ss. 119-129.
• Yurdakul, M. ve İç, Y.T. (2003), “Türk Otomotiv Firmalarının Performans Ölçümü Ve Analizine Yönelik TOPSIS Yöntemini Kullanan Bir Örnek Çalışma”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 18(1), ss. 1-18.