Applications of Multi-Criteria Decision-Making Methods in Naval Architecture and Marine Engineering

Abstract

Decision-making processes are important in naval architecture and marine engineering, similar to all engineering fields. The well-known branch of decision making is the Multi-Criteria Decision Making (MCDM) which involves both quantitative and qualitative factors. In this study, the applications of Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods in naval architecture and marine engineering were examined with 21 Turkish postgraduate theses and 21 English international articles. It is find out that the most frequently used MCDM method is firstly AHP and secondly TOPSIS, and the most frequently used purpose is firstly ship systems selection and secondly ship design. MCDM, a sub-field of operations research, is presented for naval architecture and marine engineers who are new and inexperienced to the subject. With this study, one another aim is to help researchers to bring original MCDM approaches to the original MCDM problems.

Keywords

• Decision-making
• multi-criteria decision-making
• naval architecture and marine engineering
• MCDM
• MCDM literature review

Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliğinde Uygulamaları

Öz

Tüm mühendislik alanlarında olduğu gibi gemi inşaatı ve gemi makineleri mühendisliğinde de karar verme süreçleri önemlidir. Karar vermenin en çok uygulanan dalı ise, nitel ve nicel faktörleri birlikte içeren, çok kriterli karar vermedir. Bu çalışmada, çok kriterli karar verme (MCDM) yöntemlerinin gemi inşaatı ve gemi makineleri mühendisliğinde uygulamaları 21 Türkçe lisansüstü tezi, 21 İngilizce uluslararası makale ile incelenmiştir. En sık başvurulan MCDM yönteminin, ilk önce AHP ve sonrasında TOPSIS olduğu, en sık kullanım amacının ise ilk önce gemi sistemleri seçimi ve sonrasında gemi dizaynı olduğu tespit edilmiştir. Yöneylem araştırmasının bir alt alanı olan MCDM, konuya yeni giriş yapmak isteyen gemi inşaatı ve gemi makineleri mühendisleri için sunulmuştur. Bu çalışma ile araştırmacılara, tespit ettikleri özgün MCDM problemlerine, özgün MCDM yaklaşımları getirmelerine yardımcı olmak amaçlanmıştır.

Anahtar Kelimeler

• karar verme
• çok kriterli karar verme
• gemi inşaatı ve gemi makineleri mühendisliği
• ÇKKV
• MCDM
• derleme

Kaynakça

1. Ata, A. (2007). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Savaş Gemisi Tasarımına Yönelik Kriterlerin Ağırlık Katsayılarının Belirlenmesinde Kullanımı, Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
2. Balbaş, O., & Turan, E. (2019) Tersanelerde İnşa Edilecek Gemi Tipinin Belirlenmesinde Bulanık AHP ve Bulanık TOPSIS Yöntemlerinin Uygulanması. Gemi ve Deniz Teknolojisi, (215), 93-111.
3. Barlas, B. (2012). Occupational Fatalities In Shipyards: An Analysis In Turkey, Brodogradnja, 63,1 35-41.
4. Çebi, S., Ozkok, M., Kafali, M., & Kahraman, C. (2016). A fuzzy multiphase and multicriteria decision-making method for cutting technologies used in Shipyards. International Journal of Fuzzy Systems, 18(2), 198-211.
5. Cengiz, M. (2007). Türkiye’deki Mevcut Koşulların Bulanık Analitik Ağ Süreciyle Değerlendirilerek Uygun Tersane Yeri Seçimi, Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
6. Çebi, S., Çelik, M. ve Kahraman, C. (2008). Gemi Sistemleri İçin Entegre Bakım-Onarım Yönetimi Gereksiniminin Analizi, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 3,4 17-24
7. Cebi, S., Celik, M. ve Kahraman, C. (2010). Structuring Ship Design Project Approval Mechanism Towards Installation Of Operator–System Interfaces Via Fuzzy Axiomatic Design Principles, Information Sciences, 180(6), 886-895.
8. Celik, M., Kahraman, C., Cebi, S., & Er, I. D. (2009). Fuzzy axiomatic design-based performance evaluation model for docking facilities in shipbuilding industry: The case of Turkish shipyards. Expert Systems with Applications, 36(1), 599-615.

9. Çiçek, F. (2007). Kısa Mesafeli Yoğun Yolcu Taşımaya Yönelik Deniz Aracı Konsept Tasarımı ve İşlevsellik Yönünden Değerlendirilmesi, Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
10. Demirel, H., Şener, B., Yildiz, B., & Balin, A. (2020). A real case study on the selection of suitable roll stabilizer type for motor yachts using hybrid fuzzy AHP and VIKOR methodology. Ocean Engineering, 217, 108125
11. Erdem, T. (2002). Savaş Gemilerinin Maliyetlerinin Azaltılmasında Bilgi Yönetimi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul,.
12. Erol, a., Gülsün, b., & Aydın, M. (2014). Tersanelerde İnşa Edilecek Gemi Tipinin Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleri ile Belirlenmesi. Gemi ve Deniz Teknolojisi, (203), 95-103.
13. Guerra, A., ve Jenssen, M. M. (2014). Multi Criteria Decision Analysis (MCDA) in the norwegian maritime sector: adding environmental criteria in maritime decision support systems (Master's thesis, Institutt for industriell økonomi og teknologiledelse).
14. Guneri, A. F., Cengiz, M. ve Seker, S. (2009). A Fuzzy ANP Approach To Shipyard Location Selection, Expert Systems With Applications, 36,4 7992-7999.
15. Herişçakar, E. (1999). Gemi ana makine seçiminde çok kriterli karar verme yöntemleri ahp ve smart uygulaması. Gemi inşaatı ve deniz teknolojisi teknik kongresi, 99, 240-256.
16. Jeong, B., Oguz, E., Wang, H., & Zhou, P. (2018). Multi-criteria decision-making for marine propulsion: Hybrid, diesel electric and diesel mechanical systems from cost-environment-risk perspectives. Applied energy, 230, 1065-1081.
17. Kafalı, M., ve Özkök, M. (2015). Evaluation of shipyard selection criteria for shipowners using a fuzzy technique. Journal of Marine Engineering & Technology, 14(3), 146-158.
18. Kırdağlı, M. (2010). Tersanelerde Verimliliği Etkileyen Parametrelerin Fuzzy AHP Yöntemi ile Analizi, Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
19. Maes, M. (2004). Issues in utility modeling and rational decision making. In Proceedings of 11th Ifip Wg (pp. 95-104).
20. Mardani, A., Jusoh, A., ve Zavadskas, E. K. (2016). Fuzzy multiple criteria decision-making techniques and applications–Two decades review from 1994 to 2014. Expert Systems with Applications, 42(8), 4126-4148.
21. Menteş, A. (2010). Doktora Tezi. Açık Deniz Yapıları Bağlama Sistemlerinin Dizaynında Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Uygulanması. İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
22. Menteş, A. (2000). Yüksek Lisans Tezi. Manevra ve Sevk Sistemi Seçiminde Bulanık Çok Kriterli Karar Verme. İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
23. Ölçer, A. I. ve Odabaşi, A. Y. (2005). A New Fuzzy Multiple Attributive Group Decision Making Methodology And Its Application To Propulsion/Manoeuvring System Selection Problem, European Journal of Operational Research, 166,1 93-114.
24. Ölçer, A. I., Tuzcu, C. ve Turan, O. (2006). An Integrated Multi-Objective Optimisation And Fuzzy Multi-Attributive Group Decision-Making Technique For Subdivision Arrangement Of Ro-Ro Vessels, Applied Soft Computing Journal, 6,3 221-243.
25. Ölçer, A. İ. (2001). Yeni Bir Bulanık Çok Öz-Nitelikli Karar Verme Tekniğinin Geliştirilmesi ve Gemi İnşaatı Ve Dizaynı Karar Verme Problemlerine Uygulanması, Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
26. Özmen, S. (2012). Doktora Tezi. Bulanık Karar Verme Yöntemleri ile Denizel Ortamlar İçin Malzeme Seçimi, Marmara Üniversitesi.
27. Paksoy, A. (1998). Çok Amaçlı Karar Ortamında Gemi Seçimi Modeli, Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
28. Patļins, A., Kuņicina, N., Čaiko, J. ve Ribickis, L. (2008). The Development Of Expert System For Selecting Of Efficient Reserve Power Supply Source For The Electrical Supply Of Small Ship, Power and Electrical Engineering, 23 225-234.
29. Pires Jr, F., Lamb, T. ve Souza, C. (2009). Shipbuilding Performance Benchmarking, International Journal Of Business Performance Management, 11,3 216-235.
30. Ren, J. (2018). Technology selection for ballast water treatment by multi-stakeholders: A multi-attribute decision analysis approach based on the combined weights and extension theory. Chemosphere, 191, 747-760.
31. Ross, T. J. (2004). Fuzzy logic with engineering applications (Vol. 2). New York: wiley.
32. Saraçoğlu, B. Ö. (2009). Büyük Yatırım Analizlerinde Yeni Genel Bir Yöntem ve Tersane - Liman Yatırımında Bir Uygulama, Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
33. Tartar, A., Bilge, I., ve Ünsan, Y. (2012). Yüzen Mimari Tasarım Süreç Modellemesinde Kural Tabanlı Karar Verme Destek Modeli. Gidb dergi, (08), 3-17.
34. Taskin Gumus, A. ve Yilmaz, G. (2010). Sea Vessel Type Selection Via An Integrated VAHP–ANP Methodology For High-Speed Public Transportation In Bosphorus, Expert Systems With Applications, 37,6 4182-4189.
35. Türk, A., & Özkök, M. (2020). Shipyard location selection based on fuzzy AHP and TOPSIS. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, (Preprint), 1-20.
36. Uzun, S. ve Kazan, H. (2016). Çok kriterli Karar Verme Yöntemlerinden AHP TOPSIS ve PROMETHEE Karşılaştırması: Gemi İnşada Ana Makine Seçimi Uygulaması. Journal of Transportation and Logistics ,(1)1.
37. Von Neumann, J. and Morgenstern, O. (1944) Theory of Games and Economical Behavior, Princeton University Press, Princeton, NJ.
38. Yang, Z. L., Zhang, D., Caglayan, O., Jenkinson, I. D., Bonsall, S., Wang, J., ve Yan, X. P. (2012). Selection of techniques for reducing shipping NOx and SOx emissions. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 17(6), 478-486.
39. Yao, H. L., Lian, C. G., ve Bai, J. X. (2009). Application of analytic hierarchy process (AHP) in shipyard Project investment risk recognition. Canadian Social Science, 5(5), 17-25.
40. Zadeh, L. A. (1965). Information and control. Fuzzy sets, 8(3), 338-353.
41. Zangoueinezhad, A., Azar, A., ve Kazazi, A. (2011). Using SCOR model with fuzzy MCDM approach to assess competitiveness positioning of supply chains: focus on shipbuilding supply chains. Maritime Policy & Management, 38(1), 93-109.
42. Zapata Cortés, J. A., Arango Serna, M. D., ve Adarme Jaimes, W. (2012). Applying fuzzy extended analytical hierarchy (FEAHP) for selecting logistics software. Ingeniería e Investigación, 32(1), 94-99.