İşleme merkezi seçim problemlerinde kullanılan çok kriterli karar verme yöntemi uygulamalarında kriter ve alternatif sayısının sıralama sonuçlarına etkisinin incelenmesi

Yıl 2020, Cilt: 35 Sayı: 2, 991 - 1002, 25.12.2019

Yusuf Tansel İç Mustafa Yurdakul

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.437263

Öz

Çok kriterli işleme
merkezi seçimi çalışmaları literatürde geniş bir şekilde kullanılmaktadır.
Uygulamalarda kullanılan çok kriterli karar verme yöntemlerinde işleme merkezi
seçim kriterleri, uygunluklarına yönelik herhangi bir analize tabi tutulmadan
doğrudan kataloglardan alınmaktadır. Kriter ağırlıklarına duyarlı bir model
için kriter sayısının on adet civarında tutulmasının yansıra, belirli sayıda
alternatifin kullanılması da önemlidir. Bu çalışmada, bağımsız bir kriter
setinin belirlenmesi ve işleme merkezi sayısının kontrol edilebilir bir
seviyede tutulması için çok kriterli karar verme yöntemleri ve Spearman sıra
ilişkisi testi kullanılmıştır.

Anahtar Kelimeler

İşleme merkezi seçimi, çok ölçütlü karar verme, , spearman testi

Kaynakça

• 1. Yurdakul, M., İÇ, Y.T., Application of correlation test to criteria selection for multi criteria decision making (MCDM) models, Int J Adv Manuf Technol 40, 403,2009.
• 2. İç, Y. T., Yurdakul, M., Development of a decision support system for machining center selection, Expert systems with Applications, 36(2),3505-3513, 2009.
• 3. Wang T.Y., Shaw C-F., Chen Y.-L., Machine selection in flexible manufacturing cell: a fuzzy multiple attribute decision making approach, Int J Prod Res 38(9),2079–2097,2000.
• 4. Arslan M.C., Catay B., Budak E. Decision support system for machine tool selection. In: Baykasoglu A, Dereli T (eds.) Proc ICRM–2002, 2nd International Conference on Responsive Manufacturing, University of Gaziantep, Turkey, 752–757, 2002
• 5. Çimren E., Budak E., Çatay B., Development of a machine tool selection system using analytic hierarchy process. In: Teti R (ed.), Proc of the 4th CIRP International Seminar on Intelligent Computation in Munufacturing Engineering, Sorrento, Italy, 193–198, 2004.
• 6. Lin Z-C., Yang C-B. Evaluation of machine selection by the AHP method, J Mater Proc Technol 57,253–258,1996.
• 7. Oeltjenbruns H., Kolarik W.J., Schnadt-Kirschner R., Strategic planning in manufacturing systems- AHP application to an equipment replacement decision. Int J Prod Econ 38,189–197,1995.
• 8. Yurdakul M., AHP as a strategic decision-making tool to justify machine tool selection, J Mater Proc Tech, 146, 365–376,2004.
• 9. Tabucanon M.T., Batanov D.N., Verma D.K., Intelligent Decision Support System (DSS) for the selection process of alternative machines for flexible manufacturing systems (FMS), Comput Ind 25,131–143,1994.
• 10. Doğramacı T., Developing an expert system for selecting s CNC machining center. M.S. Thesis, Gazi Institute of Science and Technology, Ankara, 2005.
• 11. Gopalakrishnan B., Yoshii T., Dappili S.M., Decision support system for machining center selection, J Manuf Technol Manag, 15(2),144–154,2004.
• 12. Layek A-M., Lars J.R., Algorithm based decision support system for the concerted selection of equipment in machining/assembly cells, Int J Prod Res, 38(2),323–339,2000.
• 13. Saaty, T., L., Alexander, J. M., Thinking With Models: Mathematical Models In The Physical, Biological And Social Sciences, Pergamon Press, London, 1981.
• 14. Sen P., and Yang, J.-B., Multiple criteria decision support in engineering design, Springer-Verlag London Limited, London, Great Britain, 1998.
• 15. www.mmsonline.com/articles -“Single-spindle prroductivity”by Mark Albert
• 16. 10. Uluslararası Metal İşlem ve Teknolojileri Fuarı-TATEF 2004. 21-26 Eylül 2004, İstanbul. (Mori Seiki Corp Kataloğu).
• 17. Uluslararası Metal İşlem ve Teknolojileri Fuarı-TATEF 2004. 21-26 Eylül 2004, İstanbul. (Mazak, Mori Seiki, Matsuura, Okuma, Delta Seiki Corp. Katalogları).
• 18. Parkan C., Wu, M-L., Decision making and performance measurement models with applications to robot selection, Computers&Industrial Engineering, 36,503-523,1999.