A Variant Perspective to Multi Criteria ABC Analysis Problem: Fuzzy Analytic Hierarchy Process - Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution

Yıl 2014, Cilt: 20 Sayı: 5, 179 - 188, 01.05.2014

Aslı Kılıç Sümeyye Aygün Gülşen Aydın Keskin Kasım Baynal

Öz

In today's competitive market conditions, organizations have to develop and implement effective inventory policies to minimize their costs, and maximize profit. Inventories have an important place in the total assets of production enterprises. Applying efficient inventory control and management policies for this significant item is very important for the future of the organizations. In this paper, initially an ABC analysis method had been applied to a firm operating at the chemical group of a conglomerate. Then, to classify the inventory as multi criteria; primarily criteria weights are determined by the fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) and then stock keeping units are ranked according to their significances with Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method. Finally, the differences are presented between classical ABC analysis and FAHP-TOPSIS results for classifying the inventories.

Anahtar Kelimeler

Multi-criteria decision making, ABC analysis, Fuzzy AHP, TOPSIS.

Çok Kriterli ABC Analizi Problemine Farklı Bir Bakış Açısı: Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi - İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Tercih Sıralama Tekniği

Öz

İşletmeler, olağanüstü rekabetin yaşandığı günümüz piyasa şartlarında, maliyetleri minimize, kârı maksimize edecek etkin stok politikalarını geliştirmek ve uygulamak zorundadır. Stoklar, üretim işletmelerinin toplam varlıklarının içinde önemli bir yere sahiptir. Bu önemli kalem için etkin stok kontrol ve yönetim politikalarının uygulanması, işletmenin geleceği için büyük önem taşımaktadır. Bu çalışma kapsamında, büyük bir holdingin kimyasallar grubunda faaliyet gösteren bir işletmesinde öncelikle stok kontrol yöntemlerinden ABC analizi uygulanmıştır. İkinci olarak stokların çok kriterli olarak sınıflandırılması için öncelikle Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (BAHP) yöntemi ile kriter ağırlıkları belirlenmiş ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Tercih Sıralama Tekniği (TOPSIS) yöntemi kullanılarak stok kalemleri önem derecelerine göre sıralanmıştır. Çalışmanın sonunda stokların sınıflandırılmasında klasik ABC analizi ve BAHP-TOPSIS yöntemlerinin sonuçları arasındaki farklılıklar ortaya konmuştur.

Anahtar Kelimeler

Çok kriterli karar verme, ABC analizi, Bulanık AHP, TOPSIS.

Kaynakça

• Sulak, H., Stok Kontrolü ve Ekonomik Sipariş Miktarı Modellerinde Yeni Açılımlar: Ödemelerde Gecikmeye İzin Verilmesi Durumu ve Bir Model Önerisi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora Tezi, 160 Sayfa, Nisan 2008.
• Çınar, Y., Çok Nitelikli Karar Verme ve 'Bankaların Mali Performanslarının Değerlendirilmesi’ Örneği, Ankara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek lisans Tezi, 204 sayfa, 2004.
• Ertuğrul, İ. ve Tanrıverdi, Y., "Stok Kontrolde ABC Yöntemi ve AHP Analizlerinin İplik İşletmesine Uygulanması", Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt: 5, Sayı: 1, s. 41-52, 2013.
• Top, A., Üretim Sistemleri: Analiz ve Planlaması, 3.b., İstanbul: Alfa Basım Yayım, 2001.
• Daşdemir, İ. ve Güngör, E., “Çok Boyutlu Karar Verme Metodları ve Ormancılıkta Uygulama Alanları”, ZKÜ Bartın Orman Fakültesi Dergisi, Cilt: 4, Sayı: 4, s. 1-19, 2002.
• Tanyaş, M. ve Baskak, M., Üretim Planlama ve Kontrol, 2.b, İstanbul: İrfan Yayımcılık, 2006.
• Chu, C.-W., Liang, G.-S., Liao, C.-T., “Controlling inventory by combining ABC analysis and fuzzy classification”, Computers & Industrial Engineering, Vol. 55, pp. 841-851, 2008.
• Flores, B.E., Whybark, D.C., “Implementing multiple criteria ABC analysis”, Journal of Operations Management, Vol. 7 (1-2), pp. 79-85, 1987.
• Chen, Y., Li K.W., Kilgour, D.M., Hipel, K.W., “A case-based distance model for multiple criteria ABC analysis”, Computers & Operations Research, Vol. 35, pp. 776-796, 2008.
• Partovi, F.Y., Anandarajan, M., “Classifying inventory using an artificial neural network approach”, Computers& Industrial Engineering, Vol. 41, pp. 389-404, 2002.
• Flores, B.E., Olson, D.L., Dorai, V.K., “Manegement of multicriteria inventory classification”, Mathematical and Computer Modelling, Vol. 16 (12) pp. 71-82, 1992.
• Cakir O., Canbolat M.S., “A web-based decision support system for multi-criteria inventory classification using fuzzy Applications, Vol. 35, pp. 1367-378, 2008. Expert Systems with
• Guvenir, H.A. and Erel, E., “Multicriteria inventory classification using a genetic algorithm”. European Journal of Operational Research, Vol. 105 (1), pp. 29-37, 1998.
• Ramanathan, R., “ABC inventory classification with multiple-criteria using weighted linear optimization”, Computers & Operations Research, Vol. 33, pp. 695-700, 2006.
• Zhou, P., Fan, L., “A note on multi-criteria ABC inventory classification using weighted linear optimization”, European Journal of Operational Research, Vol. 182, pp. 1488–1491, 2007.
• Bhattacharya, A., Sarkar, B., Mukherjee S.K., Distance- based consensus method for ABC analysis, International Journal of Production Research, Vol. 45, No. 15, 3405– 3420, 2007.
• Aydın Keskin G., Özkan C., “Multiple Criteria ABC Analysis with FCM Clustering”, Journal of Industrial Engineering, Vol. 2013, pp. 1-7, 2013.
• Hadi-Vencheh, A., Mohamadghasemi, A., A fuzzy AHP-DEA approach classification, Expert Systems with Applications, Vol. 38, pp. 3346–3352, 2011. criteria ABC inventory
• Torfi, F., Zanjirani Farahani, R., Rezapour, S., Fuzzy AHP to determine the relative weights of evaluation criteria and Fuzzy TOPSIS to rank the alternatives, Applied Soft Computing, Vol. 10, 520–528, 2010.
• Supçiller, A.A. ve Çapraz, O., "AHP-TOPSİS Yöntemine Dayalı Tedarikçi SEçimi Uygulaması", İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri ve İstatistik Dergisi, Sayı:13, s. 1-22, 2011.
• Toksarı, M. ve Toksarı, M.D., "Bulanık Analitik Prosesi (AHP) Yaklaşımı Belirlenmesi", ODTÜ Gelişme Dergisi, Sayı: 38, s. 51-70, 2011. Hedef Pazarın
• Aydın, Ö., "Bulanık AHP ile Ankara için Hastane Yer Seçimi", Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 24, Sayı: 2, s. 87-104, 2009.
• Ertuğrul, İ. ve Karakaşoğlu, N., "Electre ve Bulanık AHP Yöntemleri ile Bir İşletme için Bilgisayar Seçimi", Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt:25, Sayı: 2, s. 23-41, 2010.
• Akman, G. ve Alkan, A., "Tedarik Zinciri Yönetiminde Bulanık AHP Yöntemi Kullanılarak Tedarikçilerin Performansının Ölçülmesi: Otomotiv Yan Sanayiinde Bir Uygulama", İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Sayı:9, s. 23-46, 2006.
• Yalçın Seçme, N. ve Özdemir, A.İ., "Bulanık Analitik Hiyerarşi Yöntemi ile Çok Kriterli Stratejik Tedarikçi Seçimi: Türkiye Örneği", İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt:22, Sayı:2, s. 175-191, 2008.
• Avcı Öztürk, B. ve Başkaya, Z., "Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ile Bir Ekmek Fabrikasında Un Tedarikçisinin Seçimi", Business and Economics Research Journal, Cilt: 3, Sayı:1, s. 131-159, 2012.
• Öztürk A., Ertuğrul, İ. ve Karakaşoğlu, N., "Nakliye Firması Seçiminde Bulanık AHP ve Bulanık TOPSIS Yöntemlerinin Karşılaştırılması", Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 2, s. 785-824, 2008.
• Demireli, E., "TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye'deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama", Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, Cilt: 5, Sayı:1, s. 101-112, 2010.
• Özgüven, N., "Kriz Döneminde Küresel Perakendeci Aktörlerin Performanslarının TOPSIS Yöntemi ile Değerlendirilmesi", Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 2, s. 151-162, 2011.
• Özdemir, A.İ. ve Yalçın Seçme, N., “İki Aşamalı Stratejik Tedarikçi Seçiminin Bulanık Topsıs Yöntemi İle Analizi”, Afyon Kocatepe Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, Cilt: 11, Sayı: 2, s. 79-112, 2009.
• Özdağoğlu, A., "Üretim Yapan İşletmeler için Hidrolik Giyotin Alternatiflerinin TOPSIS Yöntemi ile İncelenmesi", Ege Akademik Bakış Dergisi, Cilt: 12, Sayı: 4, s. 549-562, 2012. 1