İŞLEME MERKEZİ SEÇİMİNE YÖNELİK BİR KARAR DESTEK SİSTEMİNİN GELİŞTİRİLMESİ

Öz

Günümüz rekabet koşulları imalat firmalarını daha kaliteli, daha esnek ve daha hızlı üretime zorlamaktadır.İşleme merkezleri günümüzde sürekli değişen pazar koşullarına uyum sağlayabilmek ve artan ürün çeşitliliğinikarşılamak zorunda kalan imalat sistemlerinin önemli bir parçası olmuştur. Ancak model ve çeşitlilik açısındanoldukça geniş bir yelpazeye sahip olan işleme merkezleri arasından seçim yapabilmek oldukça karmaşık fakatönemli bir karar olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmada işleme merkezlerinin seçimine yönelik Çok KriterliKarar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) ve İdeal Çözümlere Yakınlık YoluylaTercihlerin Sıralanması Tekniği (TOPSIS) yöntemlerinin bulanık mantıkla uygulandığı bir karar destek sistemi(İMSEÇ) geliştirilmiştir. Program içerisinde veri tabanından aday tezgahları belirleyen ön eleme sorularıtanımlanan işe uygun aday işleme merkezlerini belirlerken, Bulanık ÇKKV yöntemleri işleme merkezlerininkendi aralarında sıralanmasını gerçekleştirmektedir. Esnek bir yapıda oluşturulan İMSEÇ, kullanıcıya kriterağırlıklarını bulanık olarak verebilme ve kriterlerin ağırlıklandırmasında ise imalat sisteminin üretim tipine göredetaylı kriter ağırlıklandırma sürecini takip ederek (Bulanık AHS) veya kriter ağırlıklarını direkt olarakprograma girerek (Bulanık TOPSIS) işleme merkezi seçme imkanını sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• İşleme merkezi seçimi, karar destek sistemleri, çok kriterli karar verme yöntemleri, bulanık TOPSIS, bulanık AHS.

Kaynakça

1. Kalpakjian, S., ve Schmid, S.R., Manufacturing
2. Engineering and Technology, Prentice-Hall
3. Inc,Upper Saddle River, NJ, 2001.
4. Tlusty, G., Manufacturing Processes and
5. Equipment, Prentice Hall, USA, 2000.
6. Arslan, M.Ç., A Decision Support System For
7. Machine Tool Selection,Yüksek Lisans Tezi,
8. Sabancı Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü,

9. İstanbul, 2002.
10. Lin, Z-C. and Yang, C-B., “Evaluation of
11. Machine Selection by the AHP Method”, Journal
12. of Materials Processing Technology, Cilt 57,
13. -258, 1996.
14. Oeltjenbruns, H., Kolarik, W.J. ve Schnadt-
15. Kirschner, R., “Strategic Planning in
16. Manufacturing Systems- AHP Application to an
17. Equipment Replacement Decision”,
18. International Journal of Production
19. Economics, Cilt 38, 189-197, 1995.
20. Çimren. E, Budak, E, Çatay, B., “Development of
21. a Machine Tool Selection System Using Analytic
22. Hierarchy Process” in:R Teti (Ed.), Proc. Of the
23. th CIRP International Seminar on Intelligent
24. Computation in Munufacturing Engineering,
25. Sorrento, Italy:193-198, 2004.
26. Çimren. E, Çatay, B., Budak, E, “Development
27. of a Machine Tool Selection System Using
28. Analytic Hierarchy Proces”, International
29. Journal of Advanced Manufacturing
30. Technology”, Baskıda-Online Erişim, 2007.
31. Yurdakul, M., “AHP as a Strategic Decision-
32. Making Tool To Justify Machine Tool
33. Selection”, Journal of Materials Processing
34. Technology, Cilt 146, 365-376, 2004.
35. Chan F.T.S., Chan, M.H., and Tang, N.K.H,
36. “Evaluation Methodologies For Technology
37. Selection”, Journal of Material Processing
38. Technology, Cilt 107, 330-337, 2000.
39. Cheng, C.-H., Lin, Y., “Evaluating the Best Main
40. Battle Tank Using Fuzzy Decision Theory With
41. Linguistic Criteria Evaluation” European
42. Journal of Operational Research, Cilt 142,
43. –186, 2002.
44. Lee W.B., Lau, H., Liu, Z., and Tam, S., “A
45. Fuzzy Analytic Hierarchy Process Approach in
46. Modular Product Design”, Expert Systems, Cilt
47. , No 1, 32-42, 2001.
48. Chen, Y.-C., “An Application of Fuzzy Set
49. Theory to the External Performance Evaluation of Distiribution Centers in Logistics”, Soft
50. Computing, Cilt 6, 64-70, 2002.
51. Pegero A., and Rangone, A., “A Reference
52. Framework for the Application of MADM Fuzzy
53. Techniques to Selecting AMTS”, International
54. Journal of Production Research, Cilt 36, No 2,
55. -458, 1998.
56. Jiang, B. C., and Hsu, C.-H., “Development of a
57. Fuzzy Decision Model For Manufacturability
58. Evaluation”, Journal of Intelligent
59. Manufacturing, Cilt 14, 169-181, 2003.
60. Chen, C.T., “Extensions of the Topsis For Group
61. Decision-Making Under Fuzzy Environment”,
62. Fuzzy Sets and Systems, Cilt 114, No 1-9, 2000.
63. Parkan, C., and Wu, M-L., “Decision Making
64. and Performance Measurement Models with
65. Applications to Robot Selection”, Computers
66. and Industrial Engineering, Cilt 36, 503-523,
67. -
68. Yurdakul, M., İç, Y.T., “Development of a
69. Performance Measurement Model for
70. Manufacturing Companies Using the AHP and
71. TOPSIS Approaches”, International Journal of
72. Production Research, Cilt 43, 4609-4641, 2005.
73. Yurdakul, M., Çoğun C., “Development of a
74. Multi-Attribute Selection Procedure for Non-
75. Traditional Machining Processes” Journal of
76. Engineering Manufacture, 217 Part B:993-
77. , 2003.
78. Chu, T.-C. and Lin, Y.-C. “A Fuzzy Topsis
79. Method for Robot Selection”, The International
80. Journal of Advanced Manufacturing
81. Technology, Cilt 21, 284-290, 2003.
82. Byun, H. S., and Lee, K. H., “A Decision Support
83. System for the Selection of Rapid Prototyping
84. Process Using the Modified Topsis Method”,
85. International Journal of Advanced
86. Manufacturing Technology-Published Online,
87. April:1-10, 2004.
88. Chen, C.-T., “Extensions of the Topsis for Group
89. Decision-Making Under Fuzzy Environment”,
90. Fuzzy Sets and Systems, Cilt 114, 1-9, 2000.
91. Doğramacı, T., CNC İşleme Merkezlerinin
92. Seçimi İçin Bir Uzman Sistemin Geliştirilmesi,
93. Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen
94. Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 2005.
95. Gopalakrishnan, B., et al., “Decision Support
96. System for Machining Center Selection”, Journal
97. of Manufacturing Technology Management,
98. Cilt 15, No 2, 144-154, 2004.
99. Layek, A-M., ano Lars, J., R., “Algorithm Based
100. Decision Support System for the Concerted
101. Selection Ofequipment in Machining/Assembly
102. Cells”, International Journal of Production
103. Research, Cilt 38, No 2, 323-339, 2000.
104. Çimren E, An Intelligent Decision Support
105. System for Machine Tool Selection, Yüksek
106. Lisans Tezi, Sabancı Üniversitesi Fen Bilimleri
107. Enstitüsü, 2004.
108. Çimren, E., Çatay, B, Budak, E., “Takım
109. Tezgahları Seçimi İçin Bir Karar Destek Sistemi:
110. Bölüm II”, Otomasyon, 1, 162-167, 2005.
111. Çimren, E., Çatay, B, Budak, E., “Takım
112. Tezgahları Seçimi İçin Bir Karar Destek Sistemi:
113. Bölüm I”, Otomasyon, 12, 132-135, 2004.
114. Arslan M.Ç., Çatay, B., Budak, E., “A Decision
115. Support System for Machine Selection” Journal
116. of Manufacturing Technology Management,
117. Cilt 15, No 1,101-109, 2004.
118. Chen, S-J., and Hwang, C.-L., Fuzzy Multiple
119. Attribute Decision Making, Springer-Verlag
120. Berlin Heidelberg, Berlin, Germany, 1992.
121. Triantaphyllou, E., and Lin, C-T., “Development
122. and Evaluation of Five Fuzzy Multiattribute
123. Decision-Making Methods”, International
124. Journal of Approximate Reasoning, Cilt
125. :281-310, 1996.