Logistic Center Selection with Multi Criteria Decision Making Methods

Öz

Logistics can be defined briefly as the management of the flow of information and material in the processes from production plants / enterprises to end consumers. With technological advances and globalization, the logistics sector has become increasingly important. In logistics, the flow of material and information must be managed from the right place in order to be realized correctly. For this reason, "Logistics Center Location" is very important for the proper running of the flow. Several factors have to be taken into account in the selection of this location. Therefore, it is proper to use multi-criteria decision making (MCDM) methods to solve this problem. The aim of this study is to determine appropriate location for logistics center with a model consisting of two MCDM methods. In this study, Entropy method and MOOSRA method are used. The Entropy method was used to identify the weights of the selection criteria and the MOOSRA was used to rank the logistics center alternatives.

Anahtar Kelimeler

• Entropy,Logistics Center

Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Lojistik Merkezi Yeri Seçimi

Öz

Lojistik, üretim yapılan fabrikalardan/işletmelerden son tüketiciye kadar olan süreçlerde bilgi ve malzeme akışının yönetilmesi olarak kısaca tanımlanabilir. Teknolojik ilerlemeler ve küreselleşme ile birlikte lojistik sektörü giderek önem kazanmıştır. Lojistikte malzeme ve bilginin akışının doğru bir şekilde gerçekleştirilmesi için doğru bir yerden idare edilmesi gerekmektedir. Bu yüzden, “Lojistik Merkezi Yeri” akışın düzgün bir şekilde işleyebilmesi için çok önemlidir. Bu yerin seçiminde birden fazla etken dikkate alınması gerekmektedir. Bundan dolayı bu problemin çözümünde çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri kullanılması uygun olacaktır. Bu çalışmanın amacı iki ÇKKV yönteminden oluşan bir model ile lojistik merkezi için uygun bir yer bulmaktır. Bu çalışmada Entropi yöntemi ile MOOSRA yöntemi kullanılmıştır. Entropi yöntemi seçilim kriterlerinin ağırlıklarının bulunmasında kullanılmış olup, MOOSRA ise lojistik merkez alternatiflerinin sıralanmasında kullanılmıştır.   

Anahtar Kelimeler

• Entropi,Lojistik Merkezi

Kaynakça

1. Adalı, E. A., & Işık, A. T. (2017). The multi-objective decision making methods based on MULTIMOORA and MOOSRA for the laptop selection problem. Journal of Industrial Engineering International, 13(2), 229-237
2. Ar, İ. M., Birdoğan, B., & Özdemir, F. (2014). Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık AHS-VIKOR Yaklaşımının Kullanımı: Otel Sektöründe Bir Uygulama. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (13), 93-114.
3. Aydın, S. (2016). Lojistik Merkez Değerlendirmesi İçin Karar Verme Modeli ve Uygulama, 5. Ulusal Lojistik ve Tedarik Zinciri Kongresi, 2016.
4. Çakır, S., & Perçin, S. (2013). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarinda Performans Ölçümü/Performance Measurement of Logistics Firms with Multi-Criteria Decision Making Methods. Ege Akademik Bakis, 13(4), 449.
5. Elevli, B. (2014). Logistics freight center locations decision by using Fuzzy-PROMETHEE. Transport, 29(4), 412-418.
6. Karaatlı, M., Ömürbek, N., Budak, İ., & Dağ, O. (2015). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Yaşanabilir İllerin Sıralanması. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (33), 215-228.
7. Li, X., Wang, K., Liu, L., Xin, J., Yang, H., & Gao, C. (2011). Application of the entropy weight and TOPSIS method in safety evaluation of coal mines. Procedia Engineering, 26, 2085-2091.
8. Tadić, S., Zečević, S., & Krstić, M. (2014). A novel hybrid MCDM model based on fuzzy DEMATEL, fuzzy ANP and fuzzy VIKOR for city logistics concept selection. Expert Systems with Applications, 41(18), 8112-8128.

9. Wang, T. C., & Lee, H. D. (2009). Developing a fuzzy TOPSIS approach based on subjective weights and objective weights. Expert systems with applications, 36(5), 8980-8985.
10. Żak, J., & Węgliński, S. (2014). The selection of the logistics center location based on MCDM/A methodology. Transportation Research Procedia, 3, 555-564.