Makinelere İş Atama Sürecini Etkileyen Kriterlerin BWM - FUCOM Yöntemleri İle İncelenmesi: CNC Tezgâh Seçimi Problemi

Öz

Günümüzde fabrikalar gerek siparişlerin proje tipi olması gerekse de termin tarihlerinin düşmesi nedeniyle iş/makine atama konusunda zorlanmaktadırlar. Makinelere iş atama problemleri hem kritik hem de çok sayıda kriteri kapsayan problem olma özelliğine sahiptir. Teknik özellikleri birbirine benzeyen makineler için iş atama problemlerinde belirli kriterler göz önüne alınarak atama işlemi yapılmaktadır. Hangi parçanın hangi makinede işleneceği bilgisi olsa da hem projenin termin durumu hem de makinelerin yoğunluğundan dolayı farklı kriterler de dikkate alınmaktadır. Günümüzde tüm işletmeler termin süresini kısaltmak ve müşteri ihtiyaçlarını daha kısa sürede karşılayacak etkin üretimi amaçlamaktadır. Bu amaç doğrultusunda işletmeler yeni yöntemler deneyerek ne kadar kısa sürede ve tek seferde ürün üretebiliriz sorusuna cevap aramaktadır. Bu sebeple makinelere parça atamasını yapacak olan kişinin hızlı ve etkin bir atama yapması istenmektedir. Bu çalışmada enerji sektöründe yer alan enerji nakil hattı üreten bir fabrikada işlerin CNC makinelere atanması sürecini etkileyen kriterler ele alınmış ve kriterlerin önem ağırlıkları BWM ve FUCOM subjektif ağırlıklandırma yöntemleri ile incelenmiştir. Best Worst Method (BWM) ve Full Consistency Method (FUCOM) yöntemleri birlikte kullanılarak mukayeseli bakış açısıyla her iki yöntemin uygulaması gerçekleştirilmiştir. Fabrikada uzun yıllar görev yapan 3 uzman yardımı ile kriterler belirlenmiş ve önem ağırlıkları elde edilmiştir. 3 ana kriter ve 15 alt kriter oluşturulmuştur. Uygulama sonucunda, BWM ve FUCOM yöntemleri tutarlı sonuç vermiş ve en önemli 3 kriter sırası ile; malzeme kalınlığı, matkap/zımba ayrımı ve malzeme türü olarak belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Çok Kriterli Karar Verme
• BWM
• FUCOM
• Subjektif Ağırlıklandırma
• İş/Makine Atama Süreci

Kaynakça

1. Arsu, T., ve Arsu, Ş. U. (2021). Personel Seçim Sürecinde Kullanılan Kriterlerin Best-Worst Metodu (Bwm) İle Değerlendirilmesi. Thırd Sector Socıal Economıc Revıew. Doi: https://doi.org/10.15659/3.sektor-sosyalekonomi. 21.09.1632
2. Ayyıldız, E. (2022). Lojistik Servis Sağlayıcılarının Hizmet Kalitesi Boyutlarının Servqual Temelli Best-Worst Yöntemi Kullanılarak Önceliklendirilmesi. Journal Of Transportation And Logistics. Doi: https://doi.org/10.26650/JTL.2022.1038781
3. Chen, D., Faibil, D., & Agyemang, M. (2020). Evaluating critical barriers and pathways to implementation of ewaste formalization management systems in Ghana: a hybrid BWM and fuzzy TOPSIS approach. Environmental Science and Pollution Research, 27(35), 44561-44584. Doi: https://doi.org/10.1007/s11356-020-10360-8 google scholar
4. Çalık A. (2021). Bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri ile yeşil tedarik zincirindeki risklerin karşılaştırılması. Journal of Turkish Operations Management, 5(2), 822-838. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/jtom/issue/67597/895997 Demir, G. ve Bircan, H. (2020). Kriter Ağırlıklandırma Modeli ve Bir Uygulama: Full Consistency Method (Fucom). Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi. Doi: https://doi.org/10.37880/cumuiibf.616766
5. Demir, G., Damjanović, M., Matović, B., & Vujadinović, R. (2022). Toward Sustainable Urban Mobility By Using Fuzzy-Fucom And Fuzzy-Cocoso Methods: The Case Of The Sump Podgorica. Sustainability. Doi: https://doi.org/10.3390/su14094972
6. Ecer,F. (2021). Fucom Subjektif Ağırlıklandırma Yöntemi ile Rüzgâr Çiftliği Yer Seçimini Etkileyen Faktörlerin Analizi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 24-34. Doi: https://doi.org/10.5505/pajes.2020.93271
7. Ecer, F. (2021). Sürdürülebilir Tedarikçi Seçimi: Fucom Subjektif Ağırlıklandırma Yöntemi Temelli Mairca Yaklaşımı. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26-48. Doi: https://doi.org/10.30798/makuiibf.691693
8. Kaya, İ., Kılınç, M. ve Çevikcan, E. (2007). Makine-Teçhizat Seçim Probleminde Bulanık Karar Verme Süreci. Mühendis Ve Makina, 8-14. Erişim adresi: https://mmo.org.tr/sites/default/files/2cec96096d4281b_ek.pdf

9. Mangla, S. K., Kumar, P., & Barua, M. K. (2016). An Integrated Methodology of FTA and Fuzzy AHP for Risk Assessment in Green Supply Chain. International Journal of Operational Research, 25(1), 77–99. Doi: https://doi.org/10.1504/IJOR.2016.073252
10. Nunić Z., Stević Z., Adnan M., Adin R., Sremac S. (2019). Selection Of Transportation Mean Using Integrated Fucom-Aras Model. 2th International Conference Of Iranian Operations Research Society Icors. Babolsar, Iran. Erişim adresi: https://civilica.com/doc/923620/
11. Özdağoğlu, A. ve Keleş, M. K. (2021). Fucom ve Promethee Yöntemleri ile Ticari Araç Seçimi: Peyzaj Firmasında Bir Uygulama. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. Doi: https://doi.org/10.53487/ataunisosbil.825910
12. Pamuˇcar, D., Stevi´C, Ž., & Sremac, S. (2018). A New Model For Determining Weight Coefficients Of. Symmetry. Doi: https://doi.org/10.3390/sym10090393
13. Pınar, A. (2020). Tedarikçi seçiminde kullanılan çok kriterli karar verme metotları. Journal of Turkish Operations Management, 4(2), 449-478. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/jtom/issue/59336/851846
14. Uğur, L. (2017). Yapı Makinesi Satın Alımında Vıkor Çok Kriterli Karar Verme Yönteminin Uygulanması. Politeknik Dergisi, 20(4), 880-881. Doi: https://doi.org/10.2339/politeknik.369058
15. Yıldız, A., Özlü, B., Yaka, H., & Uğur, L. (2014). Cnc Takım Tezgâhı Seçimi İçin Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Metodu. 1.Uluslararası Endüstriyel Tasarım Mühendisliği Sempozyumu, 26-31. Erişim adresi: https://indexive.com/uploads/papers/pap_indexive15949872822147483647.pdf