Bir Demir Çelik İşletmesinin Performansının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Değerlendirilmesi

Öz

Demir-çelik ürünleri dayanıklı yatırım ve tüketim ürünleri sanayisinin temel girdisi olarak görülmektedir. Bu nedenle ülkelerin demir-çelik ürünleri tüketim seviyesi o ülkedeki gelişmişliğin göstergelerinden biri olarak kabul edilebilir. Günümüzde demir çelik sektörü birçok sektöre girdi sağlayan ve ülkelerin ekonomileri için stratejik önem taşıyan bir sektör haline gelmiştir. Türkiye’de ve dünyada ekonomik açıdan önemli bir yere sahip olan demir-çelik sanayi sektörü günümüzde yerini ve önemini korumakla birlikte gelecekte de bu konumunu devam ettireceği tahmin edilmektedir. Çalışmanın giriş bölümünde kısaca demir-çelik sektörüne, ÇKKV (Çok Kriterli Karar Verme) yöntemlerine ve bu yöntemlerin adımlarına yer verilmiştir. Çalışmanın uygulama bölümünde ise Türkiye’de demir-çelik üretimi yapan bir işletmenin 2000-2018 yılları arası; üretim, satış, faaliyet karı, çalışan sayısı, ihracat, ithalat, net satışlar, enerji tüketimi, kapasite kullanım oranı kriterleri esas alınarak performansı ve genel durumu hakkında değerlendirmesi yapılmaktadır. Demir-Çelik İşletmesinin performansının değerlendirilmesinde oldukça yaygın kullanılan Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri’nden ENTROPİ yöntemiyle kriter ağırlıkları hesaplanıp daha sonra TOPSIS, MULTIMOORA ve MAUT yöntemleri ile değerlendirilmesi yapılmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Demir-Çelik,Performans,Çok Kriterli Karar Verme,ENTROPİ,TOPSIS,MAUT

Evaluation of Performance of an Iron-Steel Operation by Multi Criteria Decision Making Methods

Abstract

Iron and steel products are seen as the main input for the durable investment and consumer goods industry. For this reason, the consumption level of iron and steel products of the countries can be considered as an indicator of the development in that country. Today, iron and steel industry has become a sector that provides input to many sectors and has a strategic importance for the economies of countries. Which has an important place in Turkey and economically in the world today, iron and steel industries together to protect the place and importance in the future is expected to resume its position. In the introduction part of this study, briefly, the iron and steel industry, MCDM (Multiple Criteria Decision Making) methods and the steps of these methods are given. In the practical part of the study from a company engaged in the production of iron and steel in 2000-2018 years in Turkey; production, sales, operating profit, number of employees, exports, imports, net sales, energy consumption, capacity utilization rate criteria are evaluated based on its performance and general condition. In the evaluation of the performance of the iron and steel business, the criteria weights are calculated with the ENTROPY method and then evaluated using TOPSIS, MULTIMOORA and MAUT methods, which are widely used among multi criteria decision making methods. Considering the results of these 3 methods used in performance evaluation, it was found that 2018 was the year with the best performance.

Keywords

• Iron Steell,Performance

Kaynakça

1. Akyüz, Y., Bozdoğan, T. ve Hantekin, E., (2011). Topsis Yöntemiyle Finansal Performansın Değerlendirilmesi ve Bir Uygulama. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(1), 73-92.
2. Baker, T. S. ve Cheng, R. H. (1996). A Model-Based Approach For Determining Orientations Of Biological Macromolecules Imaged By Cryoelectron Microscopy. Journal of Structural Biology, 116(20), 120-130.
3. Brauers W. K. M., Zavadskas E. K., (2006). The Moora Method and its Application To Privatization in a Transition Economy. Control and Cybernetics, 35(2), 445-469.
4. Brauers, W.K.M., Zavadskas, E. K., Peldschus, F. ve Turskis, Z., (2008). Multi-Objective Optimization Of Road Design Alternatives With An Application Of The Moora Method. The 25th International Symposium On Automation in Robotic in Construction, ISARC, June 26-29, 541-548.
5. Brauers, W. K. M., Zavadskas, Edmundas K., Turskis, Z. ve Vilutienė, T. (2008). Multi-Objective Contractor’s Ranking By Applying The Moora Method. Journal Of Business Economics And Management, 9(4), 245-255.
6. Brauers, W. K. M., ve Ginevicius, R. (2010). The Economy Of The Belgian Regions Tested With Multimoora. Journal Of Business and Economics And Management, 11(2),173-209.
7. Bruyas, D. Dzida, D. ve Kraemer F. (2012). Evaluation of the Quality Of Different Samples Of Water Using Topsis Method. University Of Natural Resources And Applied Life Sciences, Vienna, Austria, January, 1-7.
8. Canbolat Y. B., Chelst K. ve Garg N. (2007). Combining Decision Tree And Maut For Selecting A Country for a Global Manufacturing Facility. The International Journal Of Management Science, Omega 35, 312-325.

9. Canpolat, K., Canpolat, U., Özer, O. ve Demir, H. İ. (2015). Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinin Bütünleşik Yöntemlerle Çözümü İçin Otomasyon Geliştirme: Bursiyer Seçimi Örneği. Akademik Platform Dergisi, Isıtes, Valencia–Spain, 538-547.
10. Çakır, S. ve Perçin, S., (2013). AB Ülkeleri’nde Bütünleşik Entropi Ağırlık-Topsis Yöntemiyle Ar-Ge Performansının Ölçülmesi. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(1), 77-95.
11. Çakır, S. (2015). Bir Toptan Gıda İşletmesinde Bütünleşik Shannon Entropi-Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Nakliye Firması Seçimi. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 35(1), 199-216.
12. Çınar, Y. (2004). Çok Nitelikli Karar Verme ve Bankaların Mali Performanslarının Değerlendirilmesi Örneği. Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
13. Demireli, E. (2010). Topsis Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye’deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1), 101-112.
14. Gomez L. J. A., Arrıaza M. ve Rıesgo L. (2003). An MCDM Analysis Of Agricultural Risk Aversion. European Journal Of Operational Research, 151, 569–585.
15. Görener, A., Dinçer H. ve Hacıoğlu Ü. (2013). Application Of Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis Method For Bank Branch Location Selection. International Journal Of Finance & Banking Studies, 2(2), 41-52.
16. Hafezalkotob, A. ve Hafezalkotob, A. (2016). Extended Multimoora Method Based On Shannon Entropy Weight For Materials Selection. Journal Of Industrial Engineering International, 12, 1-13.
17. Ishizaka, A., Nemery P. (2013). Multi-Criteria Decision Analysis : Methods And Software. First Edition, John Wiley&Sons Ltd. Published.
18. Kailiponi, P. (2010). Analyzing Evacuation Decisions Using Multi-Attribute Utility Theory. International Conference On Evacuation Modeling And Management. Procedia Engineering 3, 163–174.
19. Kalibatas, D. ve Turskis, Z. (2008). Multicriteria Evaluation Of Inner Climate by Using Moora Method. Journal Of Information Technology And Control, 37(1), 79-83. Karaatlı, M. (2016). Entropi-Gri İlişkisel Analiz Yöntemleri ile Bütünleşik Bir Yaklaşım: Turizm Sektöründe Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(1), 63-77.
20. Karaca, T. (2011). Proje Yönetiminde Çok Kriterli Karar Verme Tekniklerini Kullanarak Kritik Yolun Belirlenmesi. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Ankara.
21. Karami, A. ve Johansson, R. (2014). Utilization Of Multi Attribute Decision Making Techniques To Integrate Automatic and Manual Ranking Of Options. Journal Of Information Science and Engineering, 30, 519-534.
22. Kracka, M., Brauers, W. K. M. ve Zavadskas, E. K. (2010). Ranking Heating Loses in a Building by Applying The Multimoora. Journal of Engineering Economics, 21(4), 352-359.
23. Kim, K.S. ve Song, O. (2009). A Maut Approach For Selecting A Dismantling Scenario For The Thermal Column in KRR-1. Annals Of Nuclear Energy, 36(2), 145-150. Lı, X., Wang, K., Lıu, L. X., Jing, Y., H., ve Gao, C. (2011). Application Of The Entropy Weight And Topsıs Method in Safety Evaluation Of Coal Mines. Procedia Engineering, 26, 2085-2091.
24. Mahmoodzadeh, S., Shahrabı, J., Parıazar M., ve Zaerı, M. (2007). Project Selection By Using Fuzzy Ahp And Topsıs Technique. International Journal of Humanities and Social Sciences, 1(3), 333-338.
25. Öktür, F. (2008), Yeni Ürün Geliştirme Sürecinde Tedarikçi Bütünleşmesinin Topsis Yöntemi İle Değerlendirilmesi. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli.
26. Ömürbek, V. ve Kınay, B. (2013). Havayolu Taşımacılığı Sektöründe Topsis Yöntemiyle Finansal Performans Değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), 343-363.
27. Önay, O. ve Çetin, E. (2012). Turistik Yerlerin Popülaritesinin Belirlenmesi: İstanbul Örneği. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Dergisi, 23(72), 90-109.
28. Özgüven, N. (2011). Kriz Döneminde Küresel Perakendeci Aktörlerin Performanslarının Topsis Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 25(2), 151-162.
29. Öztel, A., Köse, M. S., Aytekin, İ. (2012). Kurumsal Sürdürülebilirlik Performansının Ölçümü İçin Çok Kriterli Bir Çerçeve: Henkel Örneği. Tarih Kültür ve Sanat Araştırmaları Dergisi, 1(4), 32-44.
30. Pawar, S., Singh, V., ve Devendra S. (2013). Digital Camera Evaluation Base On Ahp And Topsıs. International Journal Of Engineering Research, 2(2), 51-53.
31. Saaty, T. L. (1994). Fundamentals of Decision Making and Priority Theory With The Ahp. Rws Publications, Pittsburgh, Pa, U.S.A., Interfaces.
32. Saldanlı, A. ve Sırma, İ. (2014). Topsis Yönteminin Finansal Performans Göstergesi Olarak Kullanılabilirliği. Marmara Üniversitesi Öneri Dergisi, 11(41), 185-202. Sarıkaya, S. (2019). Doğu Anadolu Kalkınma Ajansı Demir Çelik Sektör Sanayi Raporu, 28 Aralık 2019 tarihinde Http://www.Dogaka.Gov.Tr/Icerik/Dosya/Www.Dogaka.Gov.Tr_523_Tn1d55sp adresinden erişildi.
33. Shih, H.S., Shyur, H.J.ve Lee, E. S. (2007). An Extension Of Topsıs For Group Decision Making. Mathematical and Computer Modelling, 45, 801–813.
34. Soner, S. ve Önüt, S. (2006). Multi-Criteria Supplier Selection: An Electre-Ahp Application. Sigma Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 4, 110-120.
35. Tekeş, M. (2002). Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleri ve Türk Silahlı Kuvvetlerinde Kullanılan Tabancaların Bulanık Uygunluk İndeksli Analitik Hiyerarşi Prosesi ile Karşılaştırılması. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul.
36. Ünal, Ö. F. (2010). Analitik Hiyerarşi Prosesi ile Yetkinlik Bazlı İnsan Kaynakları Yöneticisi Seçimi. Yayımlanmamış Doktora Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Isparta.
37. Wang S. Q., Wee Y. P. ve Oforı G., (2002). Dssdss: A Decision Support System For Dewatering Systems Selection. Building And Environment, 37, 625 – 645.
38. Wang, T. C. Ve Lee, H. D. (2009). Developing A Fuzzy Topsis Approach Based on Subjective Weights and Objective Weights. Expert Systems With Applications, 36, 8980–8985.
39. Yılmaz T. S. ve Çağıl, G. (2012). İmkb’ye Kote Bilişim Sektörü Şirketlerinin Finansal Performanslarının Topsis Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Maliye Finans Yazıları, 26(95), 60-76.
40. Yoon, K. P. ve Hwang, C. L., (1995). Multiple Attribute Decision Making: An Introduction. Sage University Paper Series on Quantitative Appplications in The Social Science, London.
41. Yue, Z. (2011). An Extended Topsis For Determining Weights of Decision Makers with Interval Numbers. Knowledge-Based Systems, 24, 146–153.