Product Group Selection for a Textile Company with MACBETH Based Fuzzy MARCOS Method

Öz

In order to survive in the rapidly changing sector dynamism and increasing competition environment, textile companies should both make the right decision for the products they will produce and provide the cost, raw material supply, capacity occupancy and error rate criteria under optimum conditions. In this study, the ideal product group to be produced for a textile company was determined by using MACBETH (Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Technique) and fuzzy MARCOS (Measurement of Alternatives and Ranking according to the COmpromise Solution) methods, which are among the Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods. The MACBETH method was used to determine the weights of the cost, raw material supply, capacity occupancy and error rate criteria, which are considered in the selection of the ideal product group to be produced. The fuzzy MARCOS method was used in the evaluation of the four product group alternatives that the company produces intensively, and the most suitable product group was determined for the optimal management of production parameters in the textile company.

Anahtar Kelimeler

• MCDM
• MACBETH
• Fuzzy MARCOS
• Product Selection

MACBETH Tabanlı Bulanık MARCOS Yöntemi ile Bir Tekstil İşletmesi için Ürün Grubu Seçimi

Öz

Tekstil işletmeleri hızlı değişen sektör dinamizminde ve artan rekabet ortamında hayatta kalabilmek için hem üretecekleri ürünlere doğru karar vermeli hem de üretimlerini gerçekleştirirken maliyet, hammadde temini, kapasite doluluk ve hata oranı kriterlerini optimum şartlarda sağlayabilmelidir. Bu çalışmada, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden MACBETH (Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation TecHnique) ve bulanık MARCOS (Measurement of Alternatives and Ranking according to the COmpromise Solution) yöntemleri birlikte kullanılarak bir tekstil işletmesi için üretilecek ideal ürün grubu belirlenmeye çalışılmıştır. Üretilecek ideal ürün grubu seçiminde dikkate alınan maliyet, hammadde temini, kapasite doluluk ve hata oranı kriterlerinin ağırlıklarının belirlenmesinde MACBETH yönteminden yararlanılmıştır. İşletmenin yoğun olarak en fazla ürettiği dört ürün grubu alternatifinin değerlendirilmesinde bulanık MARCOS yöntemi kullanılmış ve tekstil işletmesinde üretim parametrelerinin optimal şekilde yönetilebilmesi için en uygun ürün grubu belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• ÇKKV
• MACBETH
• Bulanık MARCOS
• Ürün Seçimi

Kaynakça

1. Ayçin, E., ve Çakın, E. (2019). Kobi’lerin finansal performansının MACBETH-COPRAS bütünleşik yaklaşımıyla değerlendirilmesi. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 14(55), 251-265.
2. Badi, I. &Pamucar, D., (2020). Supplier selection for steelmaking company by using combined GreyMARCOS methods. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 3(2), 37-48.
3. Bana e Costa, C A, De Corte, J. M.&Vansnick, J. C. (2012). MACBETH. International Journal of Information Tecnology&Decision Making, 11, 2, 359-387.
4. Bana e Costa, C.A.&Correa, E.C. (2000). Construction of a Total Quality Index Using a Multicriteria Approach: The case of Lisbon Gas Company. Research Paper10/2000, CEG-IST, Technical University of Lisbon.
5. Bana e Costa, C A, (2002). Issues in Facilitating Bid Evalution in Public Call for Tenders, Ed. Khosrowshahi, F, Proceedings of the 3rd International Conference on Decision Making in Urban and Civil Engineering pp. 703–709, London.
6. Bana e Costa, C.A., Da Costa-Lobo, M.L., Ramos, I.A. & Vansnick J.C. (2002). Multicriteria Approach for Strategic Town Planning, (Ed). Denis Bouyssou, Eric Jacquet-Lagrèze, Patrice Perny, Roman Słowiński, Daniel Vanderpooten and Philippe Vincke, Aiding Decisions with Multiple Criteria, New York: Springer.
7. Bana e Costa C.A.& Oliveira R.C. (2002). Assigning Priorities for Maintenance, Repair and Refurbishment in Managing a Municipal Housing Stock, European Journal of Operational Research, 138, 380–391.
8. Baykal N. ve Beyan T. (2004), Bulanık mantık ilke ve temelleri. Ankara: Bıçaklar Kitabevi.

9. Cevizci, D. K. ve Kayacan, O. (2019). Konfeksiyon İşletmelerinde En Uygun Fason Seçimi Problemine MACBETH ve TOPSIS Yöntemlerinin Uygulanması. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 21(62), 331-344.
10. Chen, G.& Pham, T. T. (2001). Introduction to fuzzy sets, fuzzy logic, and fuzzy control systems, Florida: CRC Press.
11. Cheng, C. H.& Lin, Y. (2002). Evaluating the best main battle tank using fuzzy decision theory with linguistic criteria evaluation. European Journal of Operational Research, 142(1), 174-186.
12. Çimenyayla, S. (2021). Macbeth çok kriterli karar verme yöntemiyle çevik tedarik zincirlerinin performans değerlendirmesi (Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü).
13. Ercan, E. ve Kundakcı, N. (2017). Bir tekstil işletmesi için desen programı seçiminde ARAS ve OCRA yöntemlerinin karşılaştırılması. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19(1), 83-105.
14. Genç, T., Kabak, M., Köse, E. ve Yılmaz, Z. (2015). Bireysel Emeklilik Sistemi Seçimi Problemine İlişkin MACBETH Yaklaşımı. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri ve İstatistik Dergisi, 22, 47-65.
15. Gören, H. G. ve Şenocak, A. A. (2018). MACBETH based taguchi loss functions approach for green supplier selection: A case study in textile ındustry, Textile and Apparel, 28(2), 90-97.
16. Karande, P.&Chakraborty, S. (2013). Using MACBETH Method for Supplier Selection in Manufacturing Environment. International Journal of Industrial Engineering Computations, 4, 259–272.
17. Karande P.& Chakraborty, S. (2014). A Facility Layout Selection Model Using MACBETH Method, Proceedings of the 2014 International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, January 7 – 9, Bali, Indonesia.
18. Katrancı, A., Kundakcı, N. (2020). Bulanık CODAS yöntemi ile kripto para yatırım alternatiflerinin değerlendirilmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(4), 958-973.
19. Kundakcı, N. (2016). Combined Multi-Criteria Decision Making Approach based on MACBETH and Multi-MOORA Methods. Alphanumeric Journal, 4(1), 17–26.
20. Kundakcı N. (2022). A Hybrid Fuzzy MCDM Approach for ESCO Selection. In: Terzioğlu M.K. (eds) Advances in Econometrics, Operational Research, Data Science and Actuarial Studies. Contributions to Economics. Springer, Cham. pp. 389-404 https://doi.org/10.1007/978-3-030-85254-2_24.
21. M-MACBETH Kullanma Kılavuzu, http://www.m-macbeth.com, Erişim Tarihi: 08Ağustos 2022.
22. Özdağoğlu, A., Keleş, M. K., ve Işıldak, B. (2021). Bulanık SWARA ve Bulanık MARCOS Yöntemleriyle Sivil Havacılıkta Kabin Memuru Seçimi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 12(2), 284-302.
23. Puška, A., Stojanović, I., Maksimović, A. &Osmanović, N. (2020). Evaluation software of project management used measurement of alternatives and ranking according to compromise solution (MARCOS) method. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 3(1), 89-102.
24. Santos, F.J.J. & Camargo, H.A. (2010). Fuzzy systems for multicriteria decision making. Clei Electronic Journal, 13 (3), 1-9.
25. Stević, Ž. & Brković, N, (2020). A novel integrated FUCOM-MARCOS model for evaluation of human resources in a transport company. Logistics, 4(1), 4,doi:10.3390/logistics4010004.
26. Stanković, M., Stević, Ž., Das, D. K., Subotić, M. & Pamučar, D. (2020). A new fuzzy MARCOS method for road traffic risk analysis. Mathematics, 8(3), 457.
27. Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A. &Chatterjee, P. (2020). Sustainable supplier selection in healthcare industries using a new MCDM method: Measurement of alternatives and ranking according to COmpromise solution (MARCOS). Computers & Industrial Engineering, 140, 106231.
28. Tuş, A. ve Aytaç Adalı, E. (2021). İnternet servis sağlayıcı seçim probleminin çözümünde bulanık sıralama ağırlık tabanlı bulanık MARCOS yöntemi. Politeknik Dergisi, 10.2339/politeknik.881609
29. Ulutaş, A., Karabasevic, D., Popovic, G., Stanujkic, D., Nguyen, P. T. & Karaköy, Ç., (2020). Development of a novel integrated CCSD-ITARA-MARCOS decision-making approach for stackers selection in a logistics system. Mathematics, 8(10), 1672.
30. Ustalı, N. K. ve Tosun, N. (2019). Bulanık AHP ve Bulanık WASPAS Yöntemleri ile Yeni Ürün Seçimi. Pazarlama İçgörüsü Üzerine Çalışmalar, 3(2), 25-34.
31. Yıldırım, B.F. (2015). Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinde ARAS Yöntemi. KAÜ İİBF Dergisi, 6(9), 285-296.
32. Zadeh, L.A. (1965). Fuzzy sets. Inf Control, 8: 338-353.