Weighting and Ranking of Electric Vehicles’ Criteria On Sale in Turkey by BWM and LOPCOW Methods

Öz

Electric vehicles are rapidly becoming widespread worldwide. Energy efficiency is important for both the economy and the environment. Due to these effects on electric vehicles, many companies are working on the production of electric vehicles. For buyers who want to buy electric vehicles, a selection problem arises within electric vehicle technologies. The introduction of electric vehicles in Turkey is of great importance for both environmental sustainability and economic transformation. In this study, the important criteria for the electric vehicles offered for sale in Turkey are weighted by BWM and LOPCOW methods. For weighting methods, both subjective and objective weighting methods were used and common weight values of these methods were calculated. Thus, it was tried to determine the importance rankings of the criteria for electric vehicles. It is aimed to determine the importance of the criteria that can be used in determining the marketing strategies of electric vehicles. In this study, the weighting and ranking of the criteria for the electric vehicle were carried out. The results of BWM and LOPCOW Methods are compared and combined. As a result of the study, it was determined that the most important criterion is "Battery Capacity" and the least important criterion is "Weight".

Anahtar Kelimeler

• Electric Vehicles
• BWM Method
• LOPCOW method

Türkiye’de Satışa Sunulan Elektrikli Araçların BWM ve LOPCOW Yöntemleriyle Ağırlıklandırılması ve Kriterlerin Sıralanması

Öz

Elektrikli araçlar dünya çapında hızla yaygınlaşmaktadır. Enerji verimliliği hem ekonomi hem de çevre için önem arz etmektedir. Elektrikli araçlardaki bu etkiler nedeniyle birçok şirket elektrikli araç üretimi için çalışmalar yapmaktadır. Elektrikli araç satın almak isteyen alıcılar için de elektrikli araç teknolojileri içinde bir seçim problemi ortaya çıkmaktadır. Türkiye'de elektrikli araçların satışa sunulması, hem çevresel sürdürülebilirlik hem de ekonomik dönüşüm açısından büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Türkiye’de satışa sunulan elektrikli araçlar için önemli olan kriterler çok kriterli ağırlıklandırma yöntemlerinden BWM ve LOPCOW Yöntemleri ile ağırlıklandırılmıştır. Ağırlıklandırma yöntemleri için hem sübjektif hem de objektif ağırlıklandırma yöntemleri kullanılmış ve bu yöntemlerin ortak ağırlık değerleri hesaplanmıştır. Böylece elektrikli araçlar için kriterlerin önem sıralamaları belirlenmiştir. Elektrikli araçların pazarlama stratejilerinin belirlenmesinde kullanılabilecek kriterlerin öneminin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu çalışmada elektrikli araçlar için kriterlerin ağırlıklandırılması ve sıralaması yapılmıştır. BWM ve LOPCOW Yöntemlerinin sonuçları karşılaştırılmış ve birleştirilmiştir. Çalışma sonucunda, en önemli kriterin “Batarya Kapasitesi”, en az önemli kriterin ise “Ağırlık” olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Elektrikli Araçlar
• BWM Yöntemi
• LOPCOW yöntemi

Kaynakça

1. Abdulvahitoğlu, A., Abdulvahitoğlu, A. ve Kılıç, M. (2022). Elektrikli araç bataryalarının bütünleşik swara-topsis metodu ile değerlendirilmesi. Cukurova University Journal of the Faculty of Engineering, 37(4), 1061–1076. https://doi.org/10.21605/CUKUROVAUMFD.1230942
2. Abdulvahitoğlu, A., Abdulvahitoğlu, A. ve Vural, D. (2023). Elektrikli otomobil seçiminde çok kriterli karar verme: borda tümleşik multımoora yöntemi [Sözlü sunum]. 4th International Conference on Applied Engineering and Natural Sciences. Konya, Türkiye.
3. Andersson, Ö. ve Börjesson, P. (2021). The greenhouse gas emissions of an electrified vehicle combined with renewable fuels: Life cycle assessment and policy implications. Applied Energy, 289,116621. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.116621
4. Axsen, J., Mountain, D. C. ve Jaccard, M. (2009). Combining stated and revealed choice research to simulate the neighbor effect: The case of hybrid-electric vehicles. Resource and Energy Economics, 31(3), 221–238. https://doi.org/10.1016/J.RESENEECO.2009.02.001
5. Babacan, A. (2020). Türkiye’de orta gelir grubuna yönelik otomobil seçimi. Çok kriterli karar verme yöntemi olarak vıkor yöntemi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(1), 293–307. https://doi.org/10.37880/CUMUIIBF.625927
6. Bektaş, S. (2022). Türk sigorta sektörünün 2002-2021 dönemi için MEREC, LOPCOW, COCOSO, EDAS ÇKKV yöntemleri ile performansının değerlendrilmesi. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 16(2), 247–283. https://doi.org/10.46520/BDDKDERGISI.1178359
7. Bilgilioğlu, S. S. (2022). Coğrafi bilgi sistemleri ve bulanık analitik hiyerarşi süreci ile elektrikli araç şarj istasyonu yer seçimi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 22(1), 165–174. https://doi.org/10.35414/AKUFEMUBID.1013244
8. Biswas, S., Bandyopadhyay, G. ve Mukhopadhyaya, J. N. (2022). A multi-criteria framework for comparing dividend pay capabilities: Evidence from ındian fmcg and consumer durable sector. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 5(2), 140–175. https://doi.org/10.31181/DMAME0306102022B

9. Biswas, T. K. ve Das, M. C. (2019). Selection of commercially available electric vehicle using fuzzy AHP-MABAC. Journal of The Institution of Engineers (India): Series C, 100(3), 531–537. https://doi.org/10.1007/S40032-018-0481-3/TABLES/9
10. Çaloğlu Büyükselçuk, E. ve Tozan, H. (2022). Elektrikli araçların performanslarının CRITIC-EATWIOS ile değerlendirilmesi. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 10(4), 1670–1688. https://doi.org/10.29130/DUBITED.1002851
11. Çoşkun, İ. T. (2022). Çok kriterli karar verme teknikleri ile elektrikli otomobil seçimi: SDMULTIMOORA yaklaşımı. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi, 57(1), 68–82. https://doi.org/10.15659/3.SEKTOR-SOSYAL-EKONOMI.22.01.1735
12. Demir, G. ve Bircan, H. (2020). Kriter ağırlıklandırma yöntemlerinden bwm ve fucom yöntemlerinin karşılaştırılması ve bir uygulama. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(2), 170–185. https://doi.org/10.37880/CUMUIIBF.616766
13. Dijk, M. ve Yarime, M. (2010). The emergence of hybrid-electric cars: Innovation path creation through co-evolution of supply and demand. Technological Forecasting and Social Change, 77(8), 1371–1390. https://doi.org/10.1016/J.TECHFORE.2010.05.001
14. Ecer, F. ve Pamucar, D. (2022). A novel LOPCOW‐DOBI multi‐criteria sustainability performance assessment methodology: An application in developing country banking sector. Omega, 112, 102690. https://doi.org/10.1016/J.OMEGA.2022.102690
15. Flizikowski, J., Tomporowski, A., Kruszelnicka, W., Piasecka, I., Mroziński, A. ve Kasner, R. (2020). Electric cars as a future energy accumulation system. Renewable Energy Sources: Engineering, Technology, Innovation, 827–839. https://doi.org/10.1007/978-3-030-13888-2_80
16. Gavcar, E., ve Kara, N. (2020). Elektrikli otomobil seçiminde ENTROPI ve TOPSIS yöntemlerinin uygulanması. Journal of Human and Work, 7(2), 351–359. https://doi.org/10.18394/IID.695702
17. Giansoldati, M., Monte, A. ve Scorrano, M. (2020). Barriers to the adoption of electric cars: Evidence from an ıtalian survey. Energy Policy, 146, 111812. https://doi.org/10.1016/J.ENPOL.2020.111812
18. Grigor’ev, M. A., Naumovich, N. I. ve Belousov, E. V. (2015). A traction electric drive for electric cars. Russian Electrical Engineering, 86(12), 731–734. https://doi.org/10.3103/S1068371215120111/METRICS
19. Güleryüz, S. ve Çokyaşar, A. (2021). Otomobil seçimi için topsıs temelli bir karar verme yaklaşımı. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 31, 713–724. https://doi.org/10.31590/EJOSAT.1010625
20. Guo, F. ve Zhang, F. (2017). A study of driving cycle for electric cars on beijing urban and suburban roads. 2016 IEEE International Conference on Power and Renewable Energy, ICPRE 2016, 319–322. https://doi.org/10.1109/ICPRE.2016.7871224
21. Helmers, E. ve Marx, P. (2012). Electric cars: Technical characteristics and environmental impacts. Environmental Sciences Europe, 24(4), 1–15. https://doi.org/10.1186/2190-4715-24-14/FIGURES/2
22. Horn, M., MacLeod, J., Liu, M., Webb, J. ve Motta, N. (2019). Supercapacitors: A new source of power for electric cars? Economic Analysis and Policy, 61, 93–103. https://doi.org/10.1016/J.EAP.2018.08.003
23. Karabulut, T. (2023). CRITIC-COPRAS Yöntemi ile Elektrikli Motosiklet Seçimi. A. T. Bayram (Ed.), Sosyal Bilimler Üzerine Araştırmalar-V (syf. 69–83) içinde. Özgür Yayınları. https://doi.org/https://doi.org/10.58830/ozgur.pub168
24. Karasu Asnaz, M. S. ve Özdemir, B. (2021). Elektrikli araç şarj istasyonlarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile optimal konumlandırması. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, 4(2), 175–187. https://doi.org/10.51513/JITSA.1015108
25. Kim, J., Rasouli, S. ve Timmermans, H. (2014). Expanding scope of hybrid choice models allowing for mixture of social influences and latent attitudes: Application to intended purchase of electric cars. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 69, 71–85. https://doi.org/10.1016/J.TRA.2014.08.016
26. Kubiczek, J. ve Hadasik, B. (2021). Segmentation of passenger electric cars market in poland. World Electric Vehicle Journal 2021, 12(1), 23. https://doi.org/10.3390/WEVJ12010023
27. Kuchta, R. ve Vrba, R. (2003). Measuring and monitoring system for electric cars. IEEE International Symposium on Diagnostics for Electric Machines, Power Electronics and Drives, SDEMPED 2003 - Proceedings, 342–344. https://doi.org/10.1109/DEMPED.2003.1234598
28. Lundström, A. (2014). Differentiated driving range: Exploring a solution to the problems with the “Guess-O-Meter” in electric cars. AutomotiveUI 2014 - 6th International Conference on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications, in Cooperation with ACM SIGCHI - Proceedings. https://doi.org/10.1145/2667317.2667347
29. Mohammadi, M. ve Rezaei, J. (2020). Bayesian best-worst method: A probabilistic group decision making model. Omega, 96, 102075. https://doi.org/10.1016/J.OMEGA.2019.06.001
30. Öztaysi, B., Onar, S. Ç. ve Kahraman, C. (2021). Electric vehicle selection by using Fuzzy KEMIRA. Multiple-Valued logic and soft computing, 37(3–4), 437–461. https://researchr.org/publication/OztaysiOK21
31. Petrović, D. T., Pešić, D. R., Petrović, M. M. ve Mijailović, R. M. (2020). Electric cars: Are they solution to reduce CO2 emission? Thermal Science, 24(5 Part A), 2879–2889. https://doi.org/10.2298/TSCI191218103P
32. Polatgil, M. (2024). TOGG otomobilleri youtube video yorumlarının duygu analizi ve makine öğrenme modeli ile incelenmesi. Uluslararası Anadolu Sosyal Bilimler Dergisi, 8(1), 15-35. https://doi.org/10.47525/ulasbid.1398206
33. Rezaei, J. (2015). Best-worst multi-criteria decision-making method. Omega, 53, 49–57. https://doi.org/10.1016/J.OMEGA.2014.11.009
34. Sakthivel, G., Ilangkumaran, M., Nagarajan, G., Raja, A., Ragunadhan, P. M. ve Prakash, J. (2013). A Hybrid MCDM approach for evaluating an automobile purchase model. International Journal of Information and Decision Sciences, 5(1), 50–85. https://doi.org/10.1504/IJIDS.2013.052017
35. Sathre, R. ve Gustavsson, L. (2021). A Lifecycle Comparison Of Natural Resource Use And Climate İmpact Of Biofuel And Electric Cars. Energy, 237, 121546. https://doi.org/10.1016/J.ENERGY.2021.121546
36. Sonar, H. C. ve Kulkarni, S. D. (2021). An integrated AHP-MABAC approach for electric vehicle selection. Research in Transportation Business & Management, 41, 100665, 1-8. https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2021.100665
37. TEHAD (Türkiye Elektrikli ve Hibrid Araçlar Derneği) (2023). https://www.tehad.org/2022/12/26/ana-akim-elektrikli-araclar-otomotiv-endustrisini-donusturebilecek-mi/ adesinden 01 Ekim 2023 tarihinde erişilmiştir.
38. Van Vliet, O., Brouwer, A. S., Kuramochi, T., Van Den Broek, M. ve Faaij, A. (2011). Energy use, cost And CO2 emissions of electric cars. Journal Of Power Sources, 196(4), 2298–2310. https://doi.org/10.1016/J.JPOWSOUR.2010.09.119
39. van Wee, B., Maat, K. ve de Bont, C. (2012). Improving sustainability in urban areas: Discussing the potential for transforming conventional car-based travel into electric mobility. 20(1), 95–110. https://doi.org/10.1080/09654313.2011.638497
40. Więckowski, J., Wątróbski, J., Kizielewicz, B. ve Sałabun, W. (2023). Complex sensitivity analysis in multi-criteria decision analysis: An application to the selection of an electric car. Journal of Cleaner Production, 390, 136051. https://doi.org/10.1016/J.JCLEPRO.2023.136051
41. Xu, F. ve Yu, G. Q. (2009). Tentative analysis of layout of electrical vehicle charging stations. East China Electric Power, 10, 678–1682.
42. Zavadskas, E. K. ve Podvezko, V. (2016). Integrated determination of objective criteria weights in MCDM. International Journal of Information Technology Decision Making, 15(02), 267-283. https://doi.org/10.1142/S0219622016500036