SWARA-MOORA Yöntemi ile Depolama Sistemi Seçimi

Yıl 2025, Cilt: 40 Sayı: 1, 69 - 77, 26.03.2025

Melek Demirtaş , Kübra Bolahatoğlu

https://doi.org/10.21605/cukurovaumfd.1665844

Öz

Depolama sistemleri, tedarik ve lojistik faaliyetlerinin ilerlemesinde büyük bir paya sahiptir. Hem üretim yapılan alanlarda hem üretim sonrasında etkin olarak kullanılan depolama sistemi faaliyetleri maliyetlerin düşürülmesinde ve verimlilik artışı yaşanmasında önemli rol oynamaktadır. Bu durum mamullerin özelliklerine ve muhafaza edileceği şartlara uygun depolama sisteminin seçimiyle mümkündür. Yapılan çalışmada bir işletmede nihai ürün için uygun muhafaza şartlarının oluşturulması ve ürün takibinin sağlanabilmesi için ideal depolama sisteminin seçimi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda öncelikle istenen kriterler belirlenmiş ve çok-kriterli karar-verme (ÇKKV) yöntemlerinden Kademeli Ağırlık Değerlendirme Oran Analizi (SWARA) yöntemi kullanılarak bu kriterlerin ağırlıkları hesaplanmıştır. Sonrasında uygun depolama sistemi için alternatifler belirlenmiş ve ÇKKV yöntemlerinden Oran Analizine Dayalı Çok Amaçlı Optimizasyon (MOORA) yöntemi yaklaşımları kullanılarak alternatiflerin sıralanması ve ideal olanının seçilmesi işlemleri yapılmıştır. Birim Yük Otomatik Depolama ve Çekme Sistemi (OD/ÇS) tüm yaklaşımlarda en ideal depolama sistemi olarak seçilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Depolama sistemleri, ÇKKV, SWARA, MOORA

Selection of a Warehouse System Using the SWARA-MOORA Method

Öz

Warehouse systems have a great share supply and logistics activities. Warehouse system activities, which are used effectively both in the production areas and after production, play an important role in reducing costs and increasing productivity. This is possible selection of a warehouse system suitable for the characteristics of the finished products and the conditions in which they will be stored. In the study, it was aimed to investigate appropriate warehouse conditions for the final product in an enterprise and to select the ideal warehouse system to ensure product tracking. In this direction, the desired criteria were determined first and the weights of these criteria were calculated using the Stepwise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA) method, one of the multi-criteria decision- making (MCDM) methods. Afterwards, alternatives for the appropriate warehouse system were determined and sorting of alternatives and selecting the ideal one were carried out using Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) method approaches from the MCDM. Unit Load Automated Storage and Retrieval System (AS/RS) has been chosen as the most ideal storage system in all approaches.

Anahtar Kelimeler

Warehouse systems, MCDM, SWARA, MOORA

Kaynakça

• 1. Özdemir, A.İ. (2004). Tedarik zinciri yönetiminin gelişimi, süreçleri ve yararları. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23, 87-96.
• 2. Oğuz, İ.H. ve Oğuz, D. (2020). Türkiye ekonomisinde lojistik. Uluslararası İşletme ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 1(2), 65-74.
• 3. Yıldıztekin, A. (2004). Tekstil sektöründe lojistik uygulamalar ve Çin. Ambar Dergisi, 5, 4-5.
• 4. Ertek, G. (2012). Depolama sistemleri (warehousing systems). Uluslararası Lojistik, Anadolu Üniversitesi Yayınları, Açıköğretim Fakültesi Yayını, 1593, 19-20.
• 5. Sargın, K. ve Öztürkoğlu, Y. (2020). Depo çalışanlarının bilişim sistemlerine yaklaşımları üzerine bir araştırma. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(3), 1762-1772.
• 6. Yılmaz, O. (2011). Otomatik depolama ve çekme sistemlerinin çok kriterli karar verme yöntemleriyle seçimi ve uygulaması. Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Sistem Mühendisliği Programı, İstanbul.
• 7. Triantaphyllou, E. (2000). Multi-criteria decision making methods: a comparative study. Kluwer Academic Publishers, Boston.
• 8. Aktepe, A. ve Ersöz, S. (2014). Ahp-Vıkor ve Moora yöntemlerinin depo yeri seçim probleminde uygulanması. Endüstri Mühendisliği, 25(1), 2-15.
• 9. Karmaker, C. ve Saha, M. (2015). Optimization of warehouse location through fuzzy multi-criteria decision making methods. Decision Science Letters, 4(3), 315-334.
• 10. Öztürkoğlu, Ö. (2016). Effects of varying input and output points on new aisle designs in warehouses. In 2016 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), July, 3925-3932.
• 11. Sayın, A.A. ve Maden, M. (2020). Otomotiv yedek parça firmasında depo tasarım faaliyetlerinin işletme verimliliğine etkisi. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 7(2), 91-109.
• 12. Güneş, M. ve Umurusman, N. (2003). Bir karar destek aracı bulanık hedef programlama yerel yönetimlerde vergi optimizasyonu uygulaması. Rewiev of Social Economic & Busisness Studies, (2), 242- 255.
• 13. Derse, O. ve Yontar, E. (2020). SWARA-TOPSIS yöntemi ile en uygun yenilenebilir enerji kaynağının belirlenmesi. Endüstri Mühendisliği, 31(3), 389-419.
• 14. Yurdoğlu, H. ve Kundakcı, N. (2017). SWARA ve WASPAS yöntemleri ile sunucu seçimi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20(38), 253-270.
• 15. Adalı, E.A. ve Işık, A.T. (2017). Bir tedarikçi seçim problemi için Swara ve Waspas yöntemlerine dayanan karar verme yaklaşımı. International Review of Economics and Management, 5(4), 56-77.
• 16. Ersöz, F. ve Atay, A. (2011). Çok kriterli karar verme problemlerinde MOORA yöntemi. YAEM2011 Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği 31.Ulusal Kongresi, Sakarya Üniversitesi, 31, 78-87.
• 17. Ceyhan, İ.F. ve Demirci, F. (2017). MULTIMOORA yöntemiyle finansal performans ölçümü: leasing şirketlerinde bir uygulama. Bartın Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(15), 277-296.
• 18. Roodbergen, K.J. and Vis, I.F. (2009). A survey of literature on automated storage and retrieval systems. European Journal of Operational Research, 194(2), 343-362.
• 19. Acar, Z. ve Çakmak, E. (2013). Depolama ve depo yönetimi. Nobel Akademik Yayıncılık, 3.Basım. Ankara.
• 20. Şimşek, A. ve Çatır O. (2020). MOORA yöntemi ile ürün seçimi: turizm sektöründe bir uygulama. Electronic Journal of Social Sciences, 19(74), 549-563.