Bir Otomotiv İşletmesinde Vikor Yöntemi ile Plastik Enjeksiyon Makinesi Seçimi

Yıl 2022, Cilt: 8 Sayı: 2, 507 - 518, 31.12.2022

Caner Çil , Selen Avcı Azkeskin , Zerrin Aladağ

https://doi.org/10.29132/ijpas.1117838

Cited By: 1

Öz

İşletmeler, kar elde edebilmek ve rekabetçi koşullarda ayakta kalabilmek için katma değeri yüksek nihai ürünler oluşturmak zorundadır. Bu bağlamda, mevcut üretim faktörlerinin uyumlu ve işletmenin hedeflerine göre planlanmış olması uzun dönemli bir döngü için oldukça önemlidir. Makineler, üretimde verimliliğe doğrudan etki eden unsurlar olarak üretim faktörlerinin en önemlileri arasında yer almaktadır. İşletmeler, zaman zaman tesis ve makine yerleşiminin düzenlenmesi, yeni makine ve teknolojilerin alınması gibi karar problemleriyle karşı karşıya kalırlar. Karar problemlerinde birden fazla kriter ve alternatif olması durumunda en uygun kararı verebilmek için Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerine başvurulabilir. Bu çalışmada, Bursa ilinde faaliyet gösteren bir otomotiv yan sanayi işletmesinde mevcut plastik enjeksiyon makinelerinin artan üretim taleplerini karşılamak için yetersiz kalmasından dolayı yeni bir enjeksiyon makinesi satın alma problemi incelenmektedir. Bu amaçla, uzman görüşleri doğrultusunda belirlenen kriterler Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve CRITIC (Kriterler arası Korelasyon Yoluyla Kriterlerin Önem Tespiti - CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) yöntemleri ile ayrı ayrı ağırlıklandırılmış; sonrasında VIKOR (Çok Kriterli Optimizasyon ve Uzlaşık Çözüm - VIseKriterijumsa Optimizacija I Kompromisno Resenje) yöntemi ile alternatifler sıralanmıştır. VIKOR yönteminde maksimum grup faydasını sağlayan stratejinin ağırlığını gösteren parametrenin değiştirilmesiyle duyarlılık analizi yapılmış ve sonuç olarak sekiz sıralama elde edilerek uygun plastik enjeksiyon makinesi seçilmiştir.

Anahtar Kelimeler

AHP, CRITIC, enjeksiyon, makine, otomotiv, VIKOR

Selection of Plastic Injection Machine with Vikor Method in a Automotive Enterprise

Öz

Companies have to create end products with high added value in order to make profit and survive in competitive conditions. In this regard, it is very important for a long-term cycle that the existing production factors are compatible and planned according to the goals of the enterprise. Machines are among the most important factors of production as they directly affect productivity. Occasionally, companies encounter decision problems such as arranging plant and machine layout, purchasing new machines and technologies. In case of multiple criteria or alternatives, Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods can be used to make the most proper decision. In this study, we have examined the problem of purchasing a new injection molding machine in an automotive supply industry company operating in Bursa, because the existing ones are insufficient to meet the increasing production demands. For this, we have weighed the criteria, which we determined in accordance with expert opinions, separately with the Analytical Hierarchy Process (AHP) and CRITIC (CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) methods, and then we have ranked the alternatives with the VIKOR (VIseKriterijumsa Optimizacija I Kompromisno Resenje) method. We have performed a sensitivity analysis by changing the parameter indicating the weight of the strategy that provides the maximum group benefit in the VIKOR method, and as a result, obtained eight rankings and selected the proper injection molding machine.

Anahtar Kelimeler

AHP, automative, CRITIC, injection, machine, VIKOR

Kaynakça

• Akpınar, M. E. (2021). Third-Party Logistics (3PL) Provider Selection Using Hybrid Model of SWARA and WASPAS. International Journal of Pure and Applied Sciences, 7(3), 371-382.
• Aktaş, R., Doğanay, M. M., Gökmen, Y., Gazibey, Y. ve Türen, U., Sayısal Karar Verme Yöntemleri, İstanbul: Beta Yayıncılık, 2015.
• Al-Harbi, K. M. A. S. (2001). Application of the AHP in project management. International journal of project management, 19(1), 19-27.
• Arı, E. ve Aydın, E. (2019). Çerkezköy organize sanayi bölgesinde bir tekstil işletmesinin en uygun kumaş seçimi probleminin Analitik Hiyerarşi Prosesi yöntemi ile analizi. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(6), 193-201.
• Arslan, M. C., ve Budak, E. (2004). A decision support system for machine tool selection. Journal of Manufacturing Technology Management, 15(1), 101-109.
• Ayağ, Z., ve Özdemir, R. G. (2006). A fuzzy AHP approach to evaluating machine tool alternatives. Journal of intelligent manufacturing, 17(2), 179-190.
• Dagdeviren, M. (2008). Decision making in equipment selection: an integrated approach with AHP and Promethee, Journal of Intelligence Manufacturing, (19), 397–406.
• Demircioğlu, M. Coşkun, İ.T. (2018). CRITIC-MOOSRA Yöntemi ve Ups Seçimi Üzerine Bir Uygulama, Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 27(1), 183-195.
• Faydalı, R., ve Erkan, E. F. (2020). Makine seçim probleminin bulanık vıkor yöntemiyle incelenmesi, Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi, 3(1), 7-12.
• Gök Kısa C., ve Perçin, S. (2017). Bütünleşik Bulanık DEMATEL-Bulanık VIKOR yaklaşımının makine seçimi problemine uygulanması. Journal of Yaşar University, 12(48), 249-256.
• Güldaş, A. (2004). Plastik Enjeksiyon Kalıplarında Ergimiş Plastik Akışının Matematiksel Modellenmesi Ve Deneysel Olarak İncelenmesi, Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Kabadayı, N., ve Dağ, S. (2017). Bulanık Dematel ve Bulanık Promethee yöntemleri ile kablo üretiminde makine seçimi. Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, 7(14), 239-260.
• Kabak, M., ve Dağdeviren, M. (2017). A Hybrid approach based on ANP and grey relational analysis for machine selection. Tehnicki vjesnik/Technical Gazette, 24, 109-118.
• Karim, R., ve Karmaker, C. L. (2016). Machine selection by AHP and TOPSIS methods, American Journal of Industrial Engineering, 1(4), 7-13.
• Kurt, B. (2012). Lastik Ürün İmalatı Yapan Kobi’lerde İsg Uygulamaları ve Plastik Enjeksiyon Makinelerinde Oluşan Tehlikelerin Tanımlanması ve Önlenmesi, İş Sağlığı ve Güvenliği Uzmanlık Tezi, T.C. Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı İş Sağlığı Ve Güvenliği Genel Müdürlüğü, Ankara.
• Milli Eğitim Bakanlığı. (2013). Plastik Teknolojisi, Enjeksiyon İle Üretimde Kalıp Ayarları, Ankara.
• Opricovic, S., Tzeng, G.H., (2004), “Compromise Solution By MCDM Methods: A Comparative Analysis Of VIKOR And TOPSIS”, European Journal of Operational Research, 156, 445-455.
• Olabanji, O. M., ve Mpofu, K. (2021). Appraisal of conceptual designs: Coalescing fuzzy analytic hierarchy process (F-AHP) and fuzzy grey relational analysis (F-GRA). Results in Engineering, 9, 100194.
• Önüt, S., Kara, S. S., ve Efendigil, T. (2008). A hybrid fuzzy mcdm approach to machine tool selection, Journal Of İntelligent Manufacturing, 19(4), 443-453.
• Özbek, İ. (2013). Plastik Enjeksiyon Makinesi Seçiminde Aksiyomatik Tasarım Yaklaşımı, Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
• Özgen, A., Tuzkaya, G., Tuzkaya, U. R., ve Özgen, D. (2011). A multi-criteria decision making approach for machine tool selection problem in a fuzzy environment. International Journal of Computational Intelligence Systems, 4(4), 431-445.
• Saaty, T., L. (1972). An Eigenvalue Allocation Model for Prioritization and Plannig Energy, Managment and Policy Center, Universty of Pennsylvania .
• Saaty, T. L. (1994). Homogeneity and clustering in AHP ensures the validity of the scale. European Journal of Operational Research, 72(3), 598-601.
• Samvedi, A., Jain, V., ve Chan, F. T. (2012). An integrated approach for machine tool selection using fuzzy Analytical Hierarchy Process and Grey Relational Analysis, International Journal of Production Research, 50(12), 3211-3221.
• Şahin, M. (2020). Hybrid Multiattribute Decision Method for Material Selection. International Journal of Pure and Applied Sciences, 6(2), 107-117.
• Ulutaş, A. ve Cengiz, E. (2018). CRITIC ve EVAMIX yöntemleri ile bir işletme için dizüstü bilgisayar seçimi, Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi,11 (55), 881- 887.
• Vatansever, K. ve Kazançoğlu Y. (2014). Integrated usage of fuzzy multi criteria decision making techniques for machine selection problems and an application, International Journal of Business and Social Science, 5(9), 12-24.
• Vujicic, M.D. Papic, M.Z. ve Blagojevic, M.D. (2017). Comparative analysis of objective techniques for criteria weighing in two mcdm methods on example of an air conditioner selection, Tehnika –Menadzment, 67(3), 422-429.
• Wu, Z., Ahmad, J., ve Xu, J. (2016). A group decision making framework based on fuzzy vıkor approach for machine tool selection with linguistic information, Applied Soft Computing, 42, 314-324.
• Yazıcı, E., Eren, T. ve Alakaş, H. M. (2021). Çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile işleme merkezi seçimi: imalat işletmesinde uygulama. Endüstri Mühendisliği, 32(1), 34-54.