TÜRKİYE’DE AŞI TAŞIMA SİSTEMİNDE AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE TAŞIMA TÜRÜ SEÇİMİ

Öz

Türkiye’de aşı uygulaması son dönemlerde artma eğiliminde olan bir faaliyet olmaya başlamıştır. Bu durum aşı taşıma problemlerini de gündeme getirmektedir. Aşı taşımada en önemli uygulama soğuk zincir uygulamasıdır. Soğuk zincir, üretim aşamasından başlayıp uygulama aşamasına kadar ürünün düşük sıcaklıkta saklanması olarak tanımlanabilir. Aşı için gerekli olan sıcaklığı korumak için, kullanılan taşıma ekipmanları oldukça fazla öneme sahiptir. Bu kapsamda gerçekleştirilen çalışmada Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri kullanılarak en uygun aşı taşıma alternatifi seçilmiştir. Çalışmada ÇKKV yöntemlerinden Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve İdeal Çözüme Benzerlik Bakımından Sıralama Performansı Tekniği (TOPSIS-Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution) yöntemleri kullanılmıştır. AHP yöntemi ile aşı soğuk zincirinde kullanılan ekipmanların seçilme kriterleri ağırlıklandırılmıştır. TOPSIS yöntemi ile de belirlenen alternatifler değerlendirilerek sıralanmıştır. Sonuç olarak en uygun alternatifin aşılar için özel hazırlanmış buzdolabı olduğu belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Aşı
• soğuk zincir
• aşı taşıma
• ÇKKV
• AHP
• TOPSIS

TRANSPORTATION TYPE SELECTION WITH AHP AND TOPSIS METHODS IN VACCINE TRANSPORTATION SYSTEM IN TURKEY

Öz

Vaccination application in Turkey has started to be an activity that tends to increase in recent years. This situation also raises the problems of vaccine transport. The most important application in vaccine transport is the cold chain application. Cold chain can be defined as the low temperature storage of the product from the production stage to the application stage. The transport equipment used is of great importance to maintain the temperature required for the vaccine. In this study, the most suitable vaccine transportation alternative was selected by using Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods. In the study, Analytical Hierarchy Process (AHP) and Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution (TOPSIS) methods were used. The selection criteria of the equipment used in the vaccine cold chain were weighted with the AHP method. The alternatives determined by the TOPSIS method were evaluated and ranked. As a result, it has been determined that the most suitable alternative is a refrigerator specially prepared for vaccines.

Anahtar Kelimeler

• Vaccine
• cold chain
• vaccine transport
• MCDM
• AHP
• TOPSIS

Kaynakça

1. Akers MJ. (2006). Special challenges in production of biopharmaceutical dosage forms. Bioprocess International, 4(11), 36-43.
2. Arslan, A. (2007). İlaç ve tıbbi malzeme lojistiği ve bir uygulama. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Ensitüsü, Yıldız Teknik Üniversitesi. https://doi.org/10.26650/JTL.2021.954832
3. Bayram, F. (2018). İlaç sektöründe lojistik süreçlerin incelenmesi: Bir İşletme Uygulaması. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Dokuz Eylül Üniversitesi.
4. Boğ, (2005). İlaç sektöründe lojistik uygulamalar, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul Teknik Üniversitesi.
5. Chandra, C. And Kachhal, S. K. (2004). Managing health care supply chain: trends, issues, and solutions from a logistics perspective. In Proceedings of the sixteenth annual society of health systems management engineering forum, February, 20-21. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-31343-2_50
6. DSÖ, Dünya Sağlık Örgütü. (1998). Expanded programme on ımmunization. safe vaccine handling, cold chain and immunizations: a manual for the newly ındependent states. World Health Organization.
7. DSÖ, Dünya Sağlık Örgütü. (2015). Module 2: The vaccine cold chain, ımmunization in practice, A Practical Guide For Health Staff.
8. Erdal, H. ve Korucuk, S. (2019). İlaç lojistiği kapsamında lojistik kriterlerin dematel yöntemi ile belirlenmesi: Erzurum ili örneği. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19(1), 155-166.

9. Ho, W., (2008), Integrated analytic hierarchy process and its applications-A literature review, European Journal of Operational Research, 186, p.211-228. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2007.01.004
10. Küçüktürkmen, B. ve Bozkır, A. (2018). Özel saklama koşulu gerektiren veya soğuk zincire tabi ilaçlar ve uygulamalar açısından değerlendirmeler. Türk Hijyen ve Deneysel Biyoloji Dergisi. Interest Group.
11. Lurquin, M. G. (1996). Streamlining the supply chain in the pharmaceuticals industry. Logistics Information Management, 9(6), 6-10. https://doi.org/10.1108/09576059610148432
12. Lydon, P., Raubenheimer, T., Arnot-Krüger, M. ve Zaffran, M. (2015). Outsourcing vaccine logistics to the private sector: The Evidence And Lessons Learned From The Western Cape Province İn South-Africa. Vaccine, 33(29), 3429-3434. https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2015.03.042
13. Nagurney, A., Li, D., ve Nagurney, L. S. (2013). Pharmaceutical supply chain networks with outsourcing under price and quality competition. International Transactions in Operational Research, 20(6), 859-888.
14. Naik, S., Paleja, A., Mahajan, M., Ramachandran, N., Dixit, S., Matthan, R., Pai, N. ve Kotasthane, P. (2020). A COVID-19 vaccine deployment strategy for ındia. Indian Public Policy Review, 1(2), 42-58.
15. Özcan, E.C., Yumuşak, R., Eren, T., (2019). Risk based maintenance in the hydroelectric power plants, Energies, 12 (8), 1502-1523. https://doi.org/10.3390/en12081502
16. Pezzuto JM, Johnson ME, Manasse HR. (1993). Biotechnology and pharmacy. Dordrecht: Springer Science & Business Media.
17. Rashid, M., M. (2020). Identifying constraints in vaccine supply chain: a case study of finnish red cross. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Hanken School of Economics The Humanitarian Logistics and Supply Chain Research Instıtute Department of Marketing, Helsinki.
18. Saaty, TL. (1990). Nasıl karar verilir: Analitik Hiyerarşi Süreci. Avrupa Yöneylem Araştırmaları Dergisi, 48, 9-26. http://dx.doi.org/10.1016/0377-2217(90)90057-I
19. Saaty, T.L., (2008).Decision making with the analytic hierarchy process, International Journal of Services Sciences, 1(1), p.83-98.
20. Saaty, T.L., Niemira, M.P., (2006). A framework for making a better decision, Research Review, 13(1) .
21. Shah, N. (2004). Pharmaceutical supply chains: key issues and strategies for optimisation. Computers & Chemical Engineering, 28(6-7), 929-941. https://doi:10.1016/j.compchemeng.2003.09.022
22. Shyjith, K., Ilangkumaran, M., Kumanan, S., (2008). Multi-criteria decision-making approach to evaluate optimum maintenance strategy in textile industry, Journal of Quality in Maintenance Engineering, 14(4), p.375-386. DOI: 10.1108/13552510810909975
23. Soba, M., Eren, K., (2011). TOPSIS yöntemini kullanarak finansal ve finansal olmayan oranlara göre performans değerlendirilmesi: şehirlerarası otobüs sektöründe bir uygulama, Selçuk Üniversitesi İİBF Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 15(21), 23-40.
24. Thermo King, (2020). Cold storage solutions ultra low temperature, flexible and adaptable.
25. Turgut, Z. N., Danışan, T., Eren, T., (2020). Spor yapanlar için en uygun akıllı saatin AHP ve PROMETHEE yöntemleri ile seçimi, Uluslararası Beden Eğitimi Spor ve Teknolojileri Dergisi, 1(2), 1-11.
26. Uslu, Ş. ve Akçadağ, M. (2012). İlaç sektöründe tersine lojistik ve dağıtımın rolü: Bir uygulama. Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(1), 149- 158.
27. WHO, (2015). Module 2: The vaccine cold chain, Immunization in practice, A practical guide for health staff.
28. Yiğit, F. (2002). Tedarik zinciri yönetimi ve ilaç sektörü uygulaması. Yayımlanmamış Doktora Tezi. Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul Teknik Üniversitesi.
29. Zulqarnain, M.ve Dayan, F. (2017). Choose best criteria for decision making via fuzzy topsis method,Math. Comput. Sci, ScienceP, 2(6), 113-119. doi: 10.11648/j.mcs.20170206.14