SITE SELECTION OF WEAPON INDUSTRIAL ZONE IN TR-90 REGION WITH INTEGRATED FUCOM-VIKOR APPROACH

Yıl 2024, Cilt: 9 Sayı: 2, 365 - 394, 06.12.2024

Fatma Nur Tip , İskender Peker , Ramazan Eyüp Gergin

https://doi.org/10.54452/jrb.1461570

Öz

The aim of the study is to determine the most suitable location of the weapon organized industrial zone for TR90 region by using the integrated FUCOM-VIKOR approach. For this purpose, the relevant literature has been analyzed in detail and the leading criteria used in site selection have been identified. According to the opinions of the leading companies of the defense industry and experts, the provinces in the TR90 region were determined as the alternatives of the study. FUCOM method was used to calculate the criteria weights and VIKOR method was used to rank the alternatives. According to the results obtained, factor of cost was determined as the main criterion with the highest degree of importance and socio-economic factors as the main criterion with the lowest degree of importance. The findings obtained from the VIKOR method show that Trabzon is the most suitable province for the Weapon Organized Industrial Zone.

Anahtar Kelimeler

FUCOM, organized industrial zone, defense industry, VIKOR

BÜTÜNLEŞİK FUCOM-VIKOR YAKLAŞIMIYLA TR-90 BÖLGESİNDE SİLAH ORGANİZE SANAYİ BÖLGESİ YER SEÇİMİ

Öz

Çalışmanın amacı, bütünleşik FUCOM-VIKOR yaklaşımı ile TR90 bölgesi için en uygun silah organize sanayi bölgesi yerinin belirlenmesidir. Bu amaç için, ilgili literatür ayrıntılı olarak analiz edilmiş ve yer seçiminde faydalanılan öncü kriterler tespit edilmiştir. Savunma sanayisinin önde gelen firmaları ve uzmanların görüşlerine göre, TR90 bölgesinde yer alan iller çalışmanın alternatifleri olarak belirlenmiştir. Çalışmada kullanılan kriter ağırlıklarının hesaplanmasında FUCOM, alternatiflerin sıralanmasında ise VIKOR yöntemlerinden faydalanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre maliyet faktörü en yüksek önem derecesine sahip ana kriter, sosyo-ekonomik faktörler ise en düşük önem derecesine sahip olan ana kriter olarak belirlenmiştir. VIKOR yönteminden elde edilen bulgular Silah Organize Sanayi Bölgesi için en uygun ilin Trabzon olduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

FUCOM, organize sanayi bölgesi, savunma sanayi, VIKOR

Kaynakça

• Abdul, D., Wenqi, J., & Tanveer, A. (2022). Prioritization of renewable energy source for electricity generation through AHP-VIKOR integrated. Renewable Energy, 184, 1018-1032.
• Acar, M. (2018).  Mühimmat depo yeri seçimi ve dağıtım ağı tasarımı problemi: karışık tam sayılı lineer programlama ve uygulaması, Yüksek lisans tezi, Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi, (541412).
• Ağaç, G., Baki, B., Peker, İ., & Ar, İ. M. (2015). Çok kriterli karar verme tekniklerini kullanarak serbest bölge yer seçimi: Doğu Anadolu Bölgesi örneği. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 30(1), 79-113.
• Ahiler Kalkınma Ajansı, Hedef burada kırıkkale silah sanayi ihtisas organize sanayi bölgesi, 05 Mayıs 2021 tarihinde, https://www.ahika.gov.tr/dokumanflipbook/kirikkale-silah-sanayi-ihtisas-osb-katalog/671 adresinden erişildi.
• Akyüz, Y., & Soba, M. (2013). ELECTRE yöntemiyle tekstil sektöründe optimal kuruluş yeri seçimi: Uşak ili örneği. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 9(19), 185-198.
• Alzamili, H. H., El-Mewafi, M., Beshr, A. M., & Awad, A. (2015). GIS based multi criteria decision analysis for industrial site selection in Al-Nasiriyah city in Iraq. International Journal of Scientific & Engineering Research, 6(7), 1330-1337.
• Ar, İ. M., Özdemir, F., & Birdoğan, B. (2014). Öncelikli sektörlerin belirlenmesinde AHS-TOPSIS ve AHS￾VIKOR yaklaşımlarının kullanımı: Rize organize sanayi bölgesi örneği. Journal of Yaşar University, 3(35), 6159-6174.
• Aslan, B. (2019). AHP-DEMATEL yaklaşımı ile osb yer seçiminde dikkate alınan kriterlerin değerlendirilmesi, Yüksek lisans tezi, Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi, (582120).
• Athawale, V. M., & Chakraborty, S. (2010). Facility location selection using PROMETHEE II method. Proceedings of the 2010 International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, 10, 59-64.
• Aydın, Y. (2017). Tedarikçi seçim probleminin bulanık çok ölçütlü karar verme ve hedef programlama yöntemleri ile çözümü: Savunma sanayiinde bir uygulama, Yüksek lisans tezi, Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi, (476594).
• Azizi, M., Mohebbi, N., Gargari, R. M., & Ziaie, M. (2015). A strategic model for selecting the location of furniture factories: A case of the study of furniture.  International Journal of Multicriteria Decision Making, 5(1-2), 87-108.
• Badi, İ., & Kridish, M. (2020). Landfill site selection using a novel FUCOM-CODAS model: A case study in Libya. Scientific African, 9, 1-10.
• Bamyacı, M. (2008). Modern lojistik yönetimi: Organize lojistik bölgeleri için bir yer seçimi, Doktora tezi, Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi, (232307).
• Bayar, R. (2005). CBS yardımıyla modern alışveriş merkezleri için uygun yer seçimi: Ankara örneği. Coğrafi Bilimler Dergisi, 3(2), 19-38.
• Bera, B., Shit, P. K., Senqupta, N., Saha, S., & Bhattacharjee, S. (2021). Susceptibility of deforestation hotspot in Terai-Dooars belt of Himalayan foothills: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS models. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 34(10-A), 8794-8806.
• Boutkhoum, O., Hanine, M., Agouti, T., & Tikniouine, A. (2015). An improved hybrid multi-criteria/ multidimensional model for strategic industrial location selection: Casablanca industrial zones as a case study. Springerplus, 4(1), 1-23.
• Bozanić, D. Tesic, D., & Kocic, J. (2019). Multi-criteria FUCOM-fuzzy MABAC model for the selection of location for construction of single-span bailey bridge. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 2(1), 132-146. Bulut, T. (2017). MULTIMOORA yöntemi ile farklı illerdeki organize sanayi bölgelerinin yabancı yatırımcılar açısından optimal yer seçimi olarak değerlendirilmesi. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar, 624, 41-52.
• Can, İ. C. (2006). Çok kriterli karar verme süreci için bir karar destek sistemi geliştirilmesi ve savunma sanayinde uygulanması, Yüksek lisans tezi, Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi, (141411).
• Can, Ş., & Arıkan, F. (2014). Bir savunma sanayi firmasında çok kriterli alt yüklenici seçim problemi ve çözümü. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 29(4), 645-654.
• Cansız, M. (2010). Türkiye’de organize sanayi bölgeleri politikaları ve uygulamaları. Ankara: Korza Basım.
• Çam, H., & Esengün, K. (2011). Organize sanayi bölgeleri ve uygulanan teşvik politikalarının işletmeler üzerindeki etkilerinin incelenmesi: Osmaniye organize sanayi bölgesinde uygulama. Karamanoğlu Mehmet Bey Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 13(21), 55-63.
• Çetin, M., & Kara, M. (2008). Bir kalkınma aracı olarak organize sanayi bölgeleri: Isparta Süleyman Demirel organize sanayi bölgesi üzerine bir araştırma. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 31, 49-68.
• Demirdöğen, O., & Bilgili, B. (2004). Organize sanayi bölgeleri için yer seçimi kararlarını etkileyen faktörler: Erzurum örneği. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(2), 305-324.
• Demirel, N.Ç., Demirel, T., Deveci, M., & Vardar, G. (2017). Location selection for underground natural gas storage using choquet integral. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 45, 368-379.
• Durmić, E. (2019). Evaluation of criteria for sustainable supplier selection using FUCOM method. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 2(1), 91-107.
• Dursun, M., Göker, N., & Tülek, B. D. (2019). Efficiency analysis of organized industrial zones in Eastern Black Sea Region of Turkey. Socio-Economic Planning Sciences, 68, 1-7.
• Ecer, F. (2021). An analysis of the factors affecting wind farm site selection through fucom subjective weighting method. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, 27(1), 24-34.
• Eleren, A. (2007). Kuruluş yeri seçiminin fuzzy TOPSIS yöntemi ile belirlenmesi: Deri sektörü örneği. Akdeniz İİBF Dergisi, 7(13), 280-295.
• Ersöz, F., & Kabak, M. (2010). Savunma sanayi uygulamalarında çok kriterli karar verme yöntemlerinin literatür araştırması. Savunma Bilimleri Dergisi, 9(1), 97-125.
• Ertunç, E., & Çay, T. (2020). Havaalanı yer seçiminde coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ve analitik hiyerarşi süreci (AHP) kullanımı. Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi, 8(2), 200-210.
• Fan, Y., Bai, B., Qiao, Q., Kang, P., Zhang, Y., & Guo, J. (2017). Study on eco-efficiency of industrial parks in China based data envelopment analysis. Journal of Environmental Management, 192, 107-115
• Fataei, E., Aalipour, M., Farhadi, H., & Mohammadian, A. (2015). Industrial state site selection using MCDM method and GIS in Germi, Ardabil, Iran. Journal of Industrial and Intelligent, 3(4), 324-329.
• Fernando, G. M. T. S., Pinnawala Sangasumana, V., & Edussuriya, C. H. (2015). A GIS model for site selection of industrial zones in Sri Lanka. International Journal of Scientific & Engineering Research, 6(11), 172-175.
• Kahraman, C., Ruan, D., & Doğan, İ. (2003). Fuzzy group decision-making for facility location selection. Information Sciences, 157, 135-153.
• Karataş, N. (2006). Firma kümeleşme eğilimleri üzerine ampirik bir araştırma: İzmir Atatürk organize sanayi bölgesi örneği. Planlama, 3, 47-57.
• Konstantinos, I., Gergios, T., & Garyfalos, A. (2019). A decision support system methodology for selecting wind farm installation locations using AHP and TOPSIS: Case study in eastern Macedonia and Thrace region, Greece. Energy Policy, 132, 232-246.
• Mokhtarian, M. N., & Hadi-Vencheh, A. (2012). A new fuzzy TOPSIS method based on left and right scores: An application for determining an industrial zone for dairy products factory. Applied Soft Computing, 12(8), 2496-2505.
• Nyimbili, P. H., & Erden, T. (2020). GIS-based fuzzy multi-criteria approach for optimal site selection of fire stations in Istanbul, Turkey. Socio-Economic Planning Sciences, 71, 1-13.
• Opricovic, S., & Tzeng, G. H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2), 445-455.
• Özcan, T., Çelebi, N., & Esnaf, Ş. (2011). Comparative analysis of multi-criteria decision making methodologies and implementation of a warehouse location selection problem. Expert Systems with Applications, 38(8), 9773-9779.
• Pamučar, D., Stević, Z., & Sremac, S. (2018). A new model for determining weight coefficients of criteria in MCDM models: full consistency method (FUCOM). Symmetry, 10(9), 393.
• Pan, Y., Zhang, L., Koh, J., & Deng, Y. (2021). An adaptive decision making method with copula bayesian network for location selection. Information Sciences, 544, 56-77.
• Peker, İ. (2012). Analitik ağ süreci yöntemiyle lojistik merkez yeri seçimi: Trabzon örneği. Doktora tezi, Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi, (320161).
• Prasad, K. D., Prasad, M. V., Bhaskara Rao, S. V. V., & Patro, C. S. (2016). Supplier selection through AHP￾VIKOR integrated methodology. SSRG International Journal of Industrial Engineering, 3(3), 1-6.
• Rikalovic, A., Cosic, I., & Lazarevic, D. (2014). GIS based multi-criteria analysis for industrial site selection. Procedia engineering, 69, 054-1063.
• Saka, L. (2020). Kentsel lojistik. İstanbul: Ceres Yayınları.
• Sennaroğlu, B., & Çelebi, G. V. (2018). A military airport location selection by AHP integrated PROMETHEE and VIKOR methods. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 59, 160-173.
• Singh, R. K., Chaudhary, N., & Saxena, N. (2018). Selection of warehouse location for a global supply chain: A case study. IIMB management review, 30(4), 343-356.
• Stević, Z., & Brković, N. (2020). A novel integrated FUCOM-MARCOS model for evaluation of human resources in a transport company. Logistics, 4, 1-14.
• Tabari, M., Kaboli, A., Aryanezhad, M. B., Shahanaghi, K., & Saidat, A. (2008). A new method for location selection: A hybrid analysis. Applied Mathematics and Computation, 206(2), 598-606.
• Taibi, A., & Atmani, B. (2017). Combining fuzzy AHP with GIS and decision rules for industrial site selection. International Journal of Interactive Multimedia & Artificial Intelligence, 4(6), 60-69.
• Tulu, M. (2017). Bartın organize sanayi bölgesinde faaliyet gösteren firmaların kuruluş yeri seçimi rasyonalitesi, Yüksek lisans tezi, Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi, (472294).
• Tzeng, G. H., Teng, M. H., Chen, J. J., & Opricovic, S. (2002). Multicriteria selection for a restaurant location in Taipei. International Journal of Hospitality Management, 21(2), 171-187.
• Uçakcıoğlu, B., & Eren, T. (2017). Analitik hiyerarşi prosesi ve VIKOR yöntemleri ile hava savunma sanayisinde yatırım projesi seçimi. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 2(2), 35-53.
• Uslu, A., Kızıloğlu, K., İşleyen, S. K., & Kâhya, E. (2017). Okul yeri seçiminde coğrafi bilgi sistemine dayalı AHPTOPSIS yaklaşımı: Ankara ili örneği. Politeknik Dergisi, 20(4), 933-943.
• Üçüncü, T., Üçüncü, K., Akyüz, K. C., Bayram, B. Ç., & Ersen, N. (2017). TOPSIS yöntemiyle mobilya endüstrisinde kuruluş yeri seçimi: Batı Karadeniz bölgesi örneği. İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi, 6(3), 435-443.
• Xu, Z., Kang, Y., & Cao, Y. (2020). Emission stations location selection based on conditional measurement GAN data. Neurocomputing, 388, 170-180.
• Zaralı, F., Yazgan, H. R., & Delice, H. R. (2018). AHP ve VIKOR bütünleşik yaklaşımıyla lojistik merkez yer seçimi: Kayseri ili örneği. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi, 34(3), 1-9.