İŞLETME BAŞARI KRİTERLERİNİN BULANIK MANTIK YÖNTEMİ İLE ÖLÇÜLMESİ: ENERJİ SEKTÖRÜNDE UYGULAMA

Öz

Hızla gelişen teknolojik gelişmeler nedeniyle artan rekabet koşulları işletmelerin belli kriterlere belli dönemlerde daha çok önem vermesini sağlamıştır. Bu kriterlerin en önemlisi olan başarı kriterinin ölçülmesi, bakıldığında çok kriterli karar verme problemi olarak görülebilir. Bununla birlikte başarı kriterinin belirlenip ölçülmesi problemi, sayısal bir problem olmadığından dilsel değişkenler kullanılarak ölçülmesi mümkündür. Bu kapsamda anket çalışmasından yararlanılmış, sözel değişkenler sayısal değerlere çevrilmiştir. Bu sayısal değerlere bulanık mantık yöntemi uygulanmıştır. Bulanık mantık yöntemi sonucunda elde edilen yeni sayısal değerler anket soruları yanıtlarının ağırlık kat sayıları ile işleme sokularak en son değerlere ulaşılmıştır. Bu ulaşılan son değerlere bakılarak bir işletmenin başarılı olup olmadığı sorusuna yanıt bulunması amaçlanmıştır. 

Anahtar Kelimeler

• Başarı Kriterleri,Bulanık Mantık,İşletme Başarısı

THE MEASUREMENT OF FIRM SUCCESS CRITERIASBY USING FUZZY LOGIC

Öz

Due to the rapid improvements in technology, the increase in the competitionhas made the firms give more importance to certain criterias in certain periods of time. The most important of these criterias that is the measurement of success criteria can be seen as a multi criteria decision making problem. At the same time since the problem of definition and measurement of the successcriteria is not a numeric problem, it’s also possible to be measured using the linguistic variables. In that respect, a public survey has been made use of and linguistic variables have been changed in to numeric values. The Fuzzy Logic Method has been applied to thesenumeric values. The new numeric values that have been obtained with the Fuzzy Logic Method, have been calculated with the importance weight of the survey’s answers and final data has been obtained. By taking a look at this final obtained data, it’s been aimed to find an answer to whether a firm has been successful or not.

Anahtar Kelimeler

• Fuzzy Logic,Success Criteria,Firms Success

Kaynakça

1. Başlıgil, H. (2005). Bulanık AHP ile Yazılım Seçimi, Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, Sayı 3, ss. 24-33.
2. Capocelli, R.M., Luca, A. De (1973). Fuzzy Sets and Decision Theory, Information and Control, Sayı 23, ss. 446-473.
3. Dağdeviren, M., Yüksel İ., Kurt, M. (2008).A Fuzzy Analytic Network Process (ANP) ModeltoIdentify Faulty Behavior Risk (FBR) in Working System, Safety Science, Sayı 46,ss. 771-783.
4. Dağdeviren, M., Yüksel İ.(2010) A Fuzzy Analytic Network Process (ANP) Model For Measurement Of The Sectoral Competititon Level (SCL), Expert Systems with Applications 37,ss. 1005-1014
5. Ecer, F., Küçük, O. (2007).Bulanık Topsis Kullanılarak Tedarikçilerin Değerlendirilmesi ve Erzurum’da Bir Uygulama, Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, sayı 3, cilt 3, ss. 45-65.
6. Erik, Dilek (2005).İşletmelerin Başarı Kriterlerinin Tanımlanması ve Çalışanları Memnuniyet Kriterinin Bulanık Mantık Yöntemiyle Ölçülmesi, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Sayı 8, ss.131-142.
7. Erik, Dilek (2005). Yönetimlerin Sayısal Değerlendirilmesi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yayınlanmamış Doktora Tezi, İstanbul
8. Erik, Dilek (2005), Firmaların Başarı Kriterlerinin Tanımlanması ve Çalışanların Memnuniyeti Kriterinin Bulanık Mantık Yöntemi İle Ölçülmesi, Ulusal Üretim Araştırmaları, İstanbul Ticaret Üniversitesi, ss. 393-398

9. Kahraman, C., Ateş. N. Y., Çevik, S., Gülbay, M., Erdoğan, S. A., (2007). Hierarchical Fuzzy TOPSIS Model for Selection among Logistics Information Technologies, Journal of Enterprise Information Management,Sayı 20, No: 2, ss. 143-168.
10. Küçüköncü, T. (Tarih Yok) Bulanık Mantık Ders Notu, Erişim: http://80.251.40.59/science.ankara.edu.tr/ozbek/bulanik-1.htm (31.05.2017)
11. Özek, A. Sinecen, M.,(2004) Klima Sistem Kontrolünün Bulanık Mantık İle Modellemesi, Cilt 10, Sayı: 3, ss. 353-358
12. Öztürk, M., Paksoy, T. (2016). Otoyollardaki Trafik Işıkları Kontrol Sistemi Modellemesi Bulanık Karar Tabanlı Görsel Uygulaması, KSV Mühendislik Bilimleri Dergisi, Sayı 19, Cilt 3, ss.170-183.
13. Sattarov, Rasim. (2008).Kalite Fonksiyon Yayılımında Bulanık Mantık Yaklaşımı: Beyaz Eşya Sektöründe Bir Uygulama, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
14. Şen, Z. (2001). Bulanık Mantık ve Modelleme İlkeleri, 2. Baskı. Bilge Kültür Sanat, İstanbul.
15. Şen, Z. (2004). Mühendislikte Bulanık Mantık ve Modelleme Prensipleri, 1. Baskı. Su Vakfı Yayınları, İstanbul.
16. Tatlı, H., Şen, Z. (2001). Günlük En Büyük Sıcaklıkların Bulanık Kümeler ile Kestirimi, Turkish Journal of Engineering and Enviromental Sciences, Sayı 1, Cilt 25, ss.1-9.
17. Vatansever, K. (2013). Tedarikçi Seçim Kanallarında Bulanık TOPSIS Yönteminin Kullanımı ve Bir Uygulama, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı 3, Cilt 13, ss. 155-168.
18. Yıldırım, B. F., Önay, O. (2013). Bulut Teknolojisi Firmalarının AHP-MOORA Yöntemi Kullanılarak Sıralaması, İ.Ü İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, Sayı. 75, ss. 59-79.
19. Yüksel, İ. Dağdeviren, M. Kurt, M.(2006). Aristo ve Bulanık Mantık Temelinde üst Yönetim Stratejilerinin Değerlendirilmesi, 14. Ulusal Yönetim ve Organizasyon Kongresi, Erzurum
20. Zimmermann,H. J., (1987). Fuzzy Sets,Decision Making and Expert Systems, Kluwer Academic Publishers, Boston,ss.1-14.