Araştırma Makalesi

En Uygun Tersine Lojistik Hizmet Sağlayıcısının Bulanık Grup Karar Verme Yaklaşımı Altında Belirlenmesi

Cilt: 34 Sayı: 1 30 Mart 2022
PDF İndir
TR EN

En Uygun Tersine Lojistik Hizmet Sağlayıcısının Bulanık Grup Karar Verme Yaklaşımı Altında Belirlenmesi

Öz

Günümüz pazar koşullarında işletmeler lojistik operasyonlarını maliyet ve rekabet avantajı sağlayacak etkin bir stratejiyle sürdürmek zorundadır. Müşterilerden gelen fiyat baskıları ve özellikle politik, ekonomik ve çevresel hassasiyetler gereği, ürün geri dönüşüm süreçleri -yani ürünün geri kazanılarak yeniden değerlendirilmesi- tersine lojistik (TL) uygulamalarını gerektirmektedir. İşletmeler için, TL yönetiminde genellikle özel bilgi sistemlerine sahip bir altyapı ve iadelerin işlenmesi için özel ekipmanlar gereklidir. Bu nedenle çoğu işletme sınırlı kaynakları ve teknik yeterlilikleri nedeniyle TL faaliyetlerini üçüncü parti TL sağlayıcılarına (3PTLS) devretmektedir. Uygun 3PTLS seçim süreci işletmelerin ekonomik karlılığına ve uzun vadeli gelişimine katkı sunması nedeniyle stratejik olarak önemli bir karardır. 3PTLS seçim kararı, çok sayıda belirsizlik içermesi ve karmaşık doğası gereği çok kriterli karar verme (ÇKKV) problemi olarak ele alınmaktadır. Bu çalışmada, en iyi 3PTLS seçimi için insan düşüncelerindeki belirsizlik ve karmaşıklığı daha iyi yansıtmak amacıyla Pisagor bulanık kümelere dayalı bir grup karar verme modeli olarak Pisagor bulanık TOPSIS yöntemi kullanılarak modellenmiştir. Modelin uygulanabilirliği, bir pil üretim şirketinden alınan verilere dayanan deneysel bir çalışma ile gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlar diğer karar verme yöntemleriyle (bulanık TOPSIS, bulanık COPRAS ve klasik TOPSIS) karşılaştırılmış ve çözüm üstünlükleri sunulmuştur. Ayrıca önerilen modelin kararlılığını ve uygulanabilirliğini değerlendirmek için duyarlılık analizi yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. [1] S. C. L. Koh, M. Demirbag, E. Bayraktar, E. Tatoglu, and S. Zaim, “The impact of supply chain management practices on performance of SMEs,” Ind. Manag. Data Syst., vol. 107, no. 1, pp. 103–124, 2007, doi: 10.1108/02635570710719089.
  2. [2] S. Zaim, M. Sevkli, and M. Tarim, “Fuzzy analytic hierarchy based approach for supplier selection,” in Euromarketing and the Future, Taylor and Francis, 2013, pp. 147–176.
  3. [3] James Stock, “Reverse logistics: White paper,” Counc. Logist. Manag., 1992.
  4. [4] S. Senthil, B. Srirangacharyulu, and A. Ramesh, “A robust hybrid multi-criteria decision making methodology for contractor evaluation and selection in third-party reverse logistics,” Expert Syst. Appl., vol. 41, no. 1, pp. 50–58, Jan. 2014, Accessed: Jul. 29, 2019. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417413004879.
  5. [5] G. Kannan, S. Pokharel, P. Sasi Kumar, and P. S. Kumar, “A hybrid approach using ISM and fuzzy TOPSIS for the selection of reverse logistics provider,” Resour. Conserv. Recycl., vol. 54, no. 1, pp. 28–36, Nov. 2009, doi: 10.1016/J.RESCONREC.2009.06.004.
  6. [6] G. Kannan, S. Pokharel, and P. S. Kumar, “A hybrid approach using ISM and fuzzy TOPSIS for the selection of reverse logistics provider,” Resour. Conserv. Recycl., vol. 54, no. 1, pp. 28–36, Nov. 2009, doi: 10.1016/j.resconrec.2009.06.004.
  7. [7] K. Govindan, M. Kadziński, R. Ehling, and G. Miebs, “Selection of a sustainable third-party reverse logistics provider based on the robustness analysis of an outranking graph kernel conducted with ELECTRE I and SMAA,” vol. 85, pp. 1–15, Jun. 2019, Accessed: Sep. 17, 2019. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S030504831730378X.
  8. [8] S. K. Srivastava, “Network design for reverse logistics,” Omega, vol. 36, no. 4, pp. 535–548, Aug. 2008, doi: 10.1016/J.OMEGA.2006.11.012.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

30 Mart 2022

Gönderilme Tarihi

29 Nisan 2021

Kabul Tarihi

9 Ağustos 2021

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2022 Cilt: 34 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA
Gedikli, T., & Çayır Ervural, B. (2022). En Uygun Tersine Lojistik Hizmet Sağlayıcısının Bulanık Grup Karar Verme Yaklaşımı Altında Belirlenmesi. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences, 34(1), 50-64. https://doi.org/10.7240/jeps.929885
AMA
1.Gedikli T, Çayır Ervural B. En Uygun Tersine Lojistik Hizmet Sağlayıcısının Bulanık Grup Karar Verme Yaklaşımı Altında Belirlenmesi. JEPS. 2022;34(1):50-64. doi:10.7240/jeps.929885
Chicago
Gedikli, Tolga, ve Beyza Çayır Ervural. 2022. “En Uygun Tersine Lojistik Hizmet Sağlayıcısının Bulanık Grup Karar Verme Yaklaşımı Altında Belirlenmesi”. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences 34 (1): 50-64. https://doi.org/10.7240/jeps.929885.
EndNote
Gedikli T, Çayır Ervural B (01 Mart 2022) En Uygun Tersine Lojistik Hizmet Sağlayıcısının Bulanık Grup Karar Verme Yaklaşımı Altında Belirlenmesi. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences 34 1 50–64.
IEEE
[1]T. Gedikli ve B. Çayır Ervural, “En Uygun Tersine Lojistik Hizmet Sağlayıcısının Bulanık Grup Karar Verme Yaklaşımı Altında Belirlenmesi”, JEPS, c. 34, sy 1, ss. 50–64, Mar. 2022, doi: 10.7240/jeps.929885.
ISNAD
Gedikli, Tolga - Çayır Ervural, Beyza. “En Uygun Tersine Lojistik Hizmet Sağlayıcısının Bulanık Grup Karar Verme Yaklaşımı Altında Belirlenmesi”. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences 34/1 (01 Mart 2022): 50-64. https://doi.org/10.7240/jeps.929885.
JAMA
1.Gedikli T, Çayır Ervural B. En Uygun Tersine Lojistik Hizmet Sağlayıcısının Bulanık Grup Karar Verme Yaklaşımı Altında Belirlenmesi. JEPS. 2022;34:50–64.
MLA
Gedikli, Tolga, ve Beyza Çayır Ervural. “En Uygun Tersine Lojistik Hizmet Sağlayıcısının Bulanık Grup Karar Verme Yaklaşımı Altında Belirlenmesi”. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences, c. 34, sy 1, Mart 2022, ss. 50-64, doi:10.7240/jeps.929885.
Vancouver
1.Tolga Gedikli, Beyza Çayır Ervural. En Uygun Tersine Lojistik Hizmet Sağlayıcısının Bulanık Grup Karar Verme Yaklaşımı Altında Belirlenmesi. JEPS. 01 Mart 2022;34(1):50-64. doi:10.7240/jeps.929885

Cited By