HAVACILIKTA KULLANILAN BAĞLANTI ELEMANLARININ TOPSIS YÖNTEMİYLE BELİRLENMESİ

Öz

Sanayi Devrimi’nden bu yana teknolojik gelişmelerin hızlanması ve bu hızlı gelişmelerin üretim sistemlerini doğrudan etkilemesi üzerine sistemlerin verimliliği artarken israflarda azalmalar gözlemlenmiştir. Özellikle bilgisayar sistemlerinin de üretim sistemlerine dahil olması ile fabrikalarda bulunan süreçlerde önemli ölçüde hız kazanılmış ve kolaylıklar sağlanmıştır. Son yıllarda dijitalleşmenin ve yazılım programlarının kullanımının artması ile firmalar spesifik sorunlarına çözüm üretebilir hale gelmişlerdir. Bu çalışmada Türk Havacılık ve Uzay Sanayi A.Ş. (TUSAŞ) içerisinde kullanılan bağlayıcıların karar verilme süreçleri için bir iyileştirme yapılmıştır. Yapılan iyileştirme çalışmasının kapsamı firma içerisinde yeni üretilecek olan projeler için bağlayıcıların karar verilmesi noktasında yaşanan süreçleri farklı ölçütleri bir arada düşünerek daha hızlı ve etkin çözümler önermektir. Çalışmanın ana hedefi uygun bağlayıcıların seçilmesini hızlandırmak ve tedarik sürelerini en aza indirgemektir. Bu seçimler bir arayüz yardımı ile gerçekleştirilerek kullanıcı dostu bir yapı oluşturulmak istenmiştir. Bu amaçla C# ve SQL programlama dillerinden faydalanılarak bir sistem tasarlanmıştır. Tasarlanan bu sisteme karar verme tekniklerinden olan TOPSIS yönteminin entegrasyonu ile bağlayıcıların seçimini sağlayan bir sistem oluşturulmuştur. Bu arayüzde aynı zamanda bağlayıcılara ait görseller de yer almaktadır. Sonuç olarak tasarlanan bu arayüz ile bağlayıcı seçimleri istenen kısıtlar dahilinde sistematik bir şekilde gerçekleştirilmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Bağlantı Elemanları
• TOPSIS
• Çok Kriterli Karar Verme
• Havacılık

Destekleyen Kurum

Türk Havacılık ve Uzay Sanayii

Teşekkür

Bu çalışma Türk Havacılık ve Uzay Sanayii tarafından LIFT UP projesi kapsamında desteklenmiştir.

DETERMINATION OF FASTENERS USED IN AVIATION BY THE TOPSIS METHOD

Öz

Since the Industrial Revolution, the acceleration of technological developments and the direct impact of these rapid developments on production systems have increased the efficiency of the systems and a decrease in waste has been observed. Especially with the inclusion of computer systems in the production systems, the processes in the factories have been significantly accelerated and conveniences have been provided. In recent years, with the increase in digitalization and the use of software programs, companies have become able to produce solutions to their specific problems. In this study, an improvement has been made for the decision-making processes of the fasteners used in Turkish Aerospace Industries. The scope of the improvement work is to propose faster and more effective solutions by considering different criteria in the processes involved in deciding on fasteners for new projects to be produced within the company. The main objective of the study is to expedite the selection of proper fasteners and minimize lead times. These selections were made with the help of an interface to create a user-friendly structure. For this purpose, a system has been designed using C# and SQL programming languages. With the integration of the TOPSIS method, which is one of the decision-making theories, a system has been created that enables the selection of fasteners. This interface also includes images of the fasteners. As a result, with this interface designed, fastener selections are carried out systematically within the desired constraints.

Anahtar Kelimeler

• Fastener
• TOPSIS
• Multi Criteria Decision Making
• Aviation

Kaynakça

1. Akyurt, Z. A., & Kabadayı, N. (2020). Bulanık AHP ve bulanık gri ilişkisel analiz yöntemler ile kargo uçak tipi seçimi: Bir türk havayolu firmasında uygulama. Yaşar Üniversitesi Dergisi, 15(57), 38-55.
2. Aydın, Y., & Eren, T. (2018). Savunma sanayiinde stratejik ürün için çok kriterli karar verme yöntemleri ile tedarikçi seçimi. NÖHÜ Mühendislik Bilimleri Dergisi, 7(1)129-148.
3. Avcı, T., & Çınaroğlu, E. (2018). AHP temelli TOPSIS yaklaşımı ile havayolu işletmelerinin finansal performans değerlemesi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(1), 316-335.
4. Chonsalasin, D., Jomnonkwao, S., & Ratanavaraha, V. (2021). Measurement model of passengers’ expectations of airport service quality. International Journal of Transportation Science and Technology, (10), 342-352.
5. Çaylak, M. (2019). TOPSIS yöntemi ile en uygun otel seçimi. Oğuzhan Sosyal Bilimler Dergisi, 1(2), 65-76.
6. Çetin, M. H., & Alvalı, G. T. (2020). Yük vagonu bojisi tasarımında çok kriterli karar verme teknikleri ile malzeme seçimi. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 8(1), 91-104.
7. Derse, O., & Yontar, E. (2020). Swara-Topsıs yöntemi ile en uygun yenilenebilir enerji kaynağının belirlenmesi. Endüstri Mühendisliği, 31(3)389-419.
8. Duman, İ. (2019). Çok ölçütlü karar verme yöntemleriyle hava savunma sistemi seçimi. Yüksek Lisans Tezi, Kütahya Dumlupınar Üniversitesi.

9. Durmaz, K. İ., & Gencer, C. (2020). A new plugin based on jsmaa: Swara-jsmaa and aerobatic aircraft selection. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 35(33), 1487-1498.
10. Eren, A., & Azeez, H. (2024). Determining online travel planning with AHP and TOPSIS methods. Acta Infologica, 7(1), 29-45.
11. Eren, T., & Hamurcu, M. (2020). Selection of unmanned aerial vehicles by using multicriteria decision-making for defence. Journal of Mathematics, 1-11.
12. Ersöz, F., & Kabak, M. (2010). Savunma sanayi uygulamalarında çok kriterli karar verme yöntemlerinin literatür araştırması. KHO Savunma Bilimleri Dergisi, 9(1), 97-125.
13. Kaya, Ö., Tortum, A., Alemdar, K. D., & Çodur, M. Y. (2020). Site selection for evcs in istanbul by gıs and multi-criteria decision making. Transportation Research Part D: Transport and Environment, (80), 1-16.
14. Kiracı, K., & Akan, E. (2020). Aircraft selection by applying ahp and topsıs in interval type-2 fuzzy sets. Journal of Air Transport Management, (89), 1-16.
15. Kocakaya, K., Engin, T., Tektaş, M., & Aydın, U. (2021). Türkiye’de bölgesel havayolları için uçak tipi seçimi: Küresel bulanık AHP-TOPSIS yöntemlerinin entegrasyonu. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulama Dergisi, 4(1), 27-58.
16. Köse, Y. 2021. Havacılık sektöründe spesifik finansal oranlar: Türkiye’deki havayolu şirketleri üzerine analiz ve değerlendirme. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, (13)25, 623-636.
17. Kurtay, K. G., Gökmen, Y., & Altundaş, A. (2021). Savunma sanayii projelerinin çok kriterli karar verme yöntemleriyle önceliklendirilmesi ve karşılaştırılması: Karma bir model önerisi. SAVSAD Savunma ve Savaş Araştırmaları Dergisi, (31), 1-24.
18. Liu, H.-C., Chen, X.-Q., Duan, C.-Y., & Wang, Y.-M. (2019). Failure mode and effect analysis using multi criteria decision making methods: A systematic literature review. Computers and Industrial Engineering, (135), 881-897.
19. Oktay, U. (2021). Türk savunma sanayisi için endüstri 4.0 olgunluk modeli geliştirilmesi. Yüksek Lisans Tezi, Sakarya Üniversitesi.
20. Özdemir, M. (2015). TOPSIS. (Ed.) Yıldırım, B.F., & Önder, E. Çok kriterli karar verme yöntemleri. Dora Basım Yayın, Bursa.
21. Özkan, G., & Deliktaş, E. (2020). Banka performanslarının topsis yöntemiyle analizi. İzmir Katip Çelebi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (3), 1-31.
22. Sánchez-Lozano, J. M., & Rodríguez, O. N. (2020). Application of fuzzy reference ideal method (frim) to the military advanced training aircraft selection. Applied soft computing, (88), 106061.
23. Sarımehmet, B., Hamurcu, M., & Eren, T. (2020). Çok kriterli karar verme: Kırıkkale yht istasyonu - şehir bağlantısının sağlanması. Demiryolu Mühendisliği Dergisi, (11), 26-40.
24. Shen, C., & Yahya, Y. (2021). The impact of service quality and price on passengers' loyalty towards low-cost airlines: The southeast asia perspective. Journal of Air Transport Management, (91), 101966.
25. Shyjith, K., Ilangkumaran, M., & Kumanan, S. (2008). Multi-criteria decision-making approach to evaluate optimum maintenance strategy in textile industry. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 14(4), 375-386.
26. Siksnelyte-Butkiene, I., Zavadskas, E. K., & Streimikiene, D. (2020). Multi-criteria decisionmaking (mcdm) for the assessment of renewable energy technologies in a household: a review. Energies, 13(5), 1164.
27. Tekinay, O. N., & Bozoğlu Batı, G. (2022). Askeri alanlarda kullanılmak üzere insansız hava aracı (İHA) sistemleri seçiminde TOPSIS ve bulanık TOPSIS yönteminin kullanılması. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, (44), 78-103.
28. Tezcan, M. C. (2024). Pisagor bulanık kümelere entegre ahp ve topsıs yöntemleri ile uçak tipi seçiminin optimizasyonu: Havayolu işlemeleri için model önerisi. Havacılık Araştırmaları Dergisi, 6(1), 1-24.
29. Usman, A., Ozturk, I., Naqvi, S. M. M. A., Ullah, S. & Javed, M. I. (2022). Revealing the nexus between nuclear energy and ecological footprint in stırpat model of advanced economies: Fresh evidence from novel cs-ardl model. Progress in Nuclear Energy, (148), 1-10.
30. Uçakcıoğlu, B., & Eren, T. (2017). Analitik hiyerarşi prosesi ve VIKOR yöntemleri ile hava savunma sanayisinde yatırım projesi seçimi. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 2(2), 35-53.
31. Yürekli, H. (2008). Tarruz helikopterleri seçiminde Electre yötenmi kullanılması. Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi.
32. Yetiz, F. (2021). TOPSIS yöntemi ile türk katılım bankalarının performans analizi ve bankacılıkta risk yönetim politikalarının önemi. Journal of Empirical Economics and Social Sciences, 3(1), 121-138.