Mobilya sektöründe bulanık TOPSIS yöntemi ile tedarikçi seçimi

Yıl 2016, Cilt: 20 Sayı: 1, 55 - 63, 01.04.2016

Esra Tekez , Nuray Bark

https://doi.org/10.16984/saufenbilder.40265

Cited By: 13

Öz

Tedarikçi seçimi, karlılık, büyüme ve artan küresel rekabet ortamında işletmeler açısından stratejik önem taşımaktadır. Tedarikçi seçim kararı, işletmede karar sahibi olan kişilerin grupça değerlendirmesi bakımından oldukça önemlidir.  Ancak bu tür kararlar, niteliksel ve niceliksel birçok faktör ve birden faz­la karar verici içerdiği için genellikle belirsiz ve karmaşıktır. Bu nedenle bulanık çok kriterli karar verme yöntem­leri bu sorunların çözümü için geliştirilmiştir. Bu yöntemler karar vericilerin tercihlerindeki belirsizliği ortaya koyup birçok kriteri aynı anda değerlendirir. Bu nedenle bu çalışmada çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan bulanık TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solutions) yöntemi kullanılarak Türkiye’de faaliyet gösteren bir mobilya fabrikasının tedarikçi seçimi incelenmiştir. Çalışma, bulanık TOPSIS yönteminin tedarikçi seçiminde etkin bir yöntem olarak kulla­nılabileceğini göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

Tedarikçi seçimi, bulanık mantık, bulanık TOPSIS

Supplier selection for furniture industry with fuzzy TOPSIS method

Öz

Supplier selection has big importance in terms of profitability and growth of companies in the increasingly competitive environment. Supplier selection decision is a very significant topic for the group evaluation of the decision makers in businesses. However, such decisions are often ambiguous and complex as having many qualitative and quantitative factors as well as multiple decision-makers. Hence, fuzzy multi-criteria decision-making methods have been developed to solve these problems. These methods reveal the uncertainties of the choice of decision-makers and they are able to evaluate many criteria simultaneously. Therefore, in this study it is is investigated supplier selection of a furniture factory which is operating in Turkey by using fuzzy TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solutions) method is one of the decision-making process. This study has shown that fuzzy TOPSIS method can be used as an effective method in supplier selection.

Anahtar Kelimeler

Supplier selection, fuzzy logic, fuzzy TOPSIS

Kaynakça

• G.W. Dickson “An analysis of vendor selection
• systems and decisions”, Journal of Purchasing.
• /1, 5-17. 1966
• W. Ho, X. Xu, P. K. Dey, “Multi-criteria
• decision making approaches for supplier
• evaluation and selection: A literature review”,
• European Journal of Operational Research. 202,
• pp.16–24, 2010.
• W.P. Wang, “A fuzzy linguistic computing
• approach to supplier evaluation”, Applied
• Mathematical Modelling. 34, pp. 3130–3141,
• -
• O. Mamavi, H. Nagati, G. Pache, F.T. Wehrle,
• “How does performance history impact supplier
• selection in public sector”, Industrial
• Management & Data Systems. Vol. 115 No. 1,
• pp. 1-29, 2015.
• A. Öztürk, Ş. Erdoğmuş, V. S. Arıkan. “Analitik
• hiyerarsi süreci (ahs) kullanılarak tedarikçilerin
• değerlendirilmesi: bir tekstil firmasında
• uygulama”, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve
• İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 26(1), 93-112,
• -
• A. A. Supçiller, O. Capraz, “AHP-TOPSIS
• Yontemine Dayali Tedarikci Secimi
• Uygulamasi”, İstanbul Üniversitesi İktisat
• Fakültesi Ekonometri Ve İstatistik Dergisi,
• Sayı.13, 1-22, 2011.
• B.Gökalp, B. Soylu, “Tedarikçinin Süreçlerini
• İyileştirme Amaçlı Tedarikçi Seçim Problemi”,
• Journal of Industrial Engineering (Turkish
• Chamber of Mechanical Engineers), 23(1), 4-15,
• -
• I. M. Ar, H. Göksen, M. A. Tuncer, Kablo
• sektöründe tedarikçi seçimi için bütünlesik
• DEMATEL-AAS-VIKOR Yönteminin
• Kullanılmasi”, Ege Akademik Bakış, 15(2), 285-
• , 2015.
• L. A. Zadeh, “Fuzzy sets”, Information Control.
• , 338–353, 1965.
• D. Chamodrakas, D. Batis, Martakos, “Supplier
• selection in electronic marketplaces using
• satisficing and fuzzy AHP”, Expert Systems with
• Applications. 37, 490–498, 2010.
• C.C. Sun, “A Performance Evaluation Model By
• Integrating Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS
• Methods”, Expert Systems with Applications 37,
• –7754, 2010.
• S. Ballı, S. Korukoğlu, “Operating system
• selection using fuzzy AHP and TOPSIS
• methods”, Mathematical and Computational
• Applications, 14(2), 119-130, 2009.
• S. Ballı, S. Korukoğlu, “Development of a fuzzy
• decision support framework for complex multiattribute
• decision problems: A case study for the
• selection of skilful basketball players”, Expert
• Systems, 31(1), 56-69, 2014.
• C.N. Liao, H.P. Kao, “An Integrated Fuzzy
• TOPSIS And MCGP Approach to Supplier
• Selection in Supply Chain Management”, Expert
• Systems with Applications 38, 10803–10811,
• -
• D. Kannan, A.B.L.S. Jabbour, C.J.C. Jabbour,
• “Selecting Green Suppliers Based on GSCM
• Practices: Using Fuzzy TOPSIS Applied to A
• Brazilian Electronics Company”, European
• Journal of Operational Research. 233, 432–447,
• -
• F.L.R. Junior, L. Osiro, L.C.R. Carpinetti, “A
• Comparison Between Fuzzy AHP and Fuzzy
• TOPSIS Methods to Supplier Selection”,
• Applied Soft Computing. 21, 194–209, 2014.
• Z. Şen, Bulanık Mantık İlkeleri ve Modelleme.
• Su Vakfı Yayınları, 2009.
• C. L. Hwang, K. Yoon, “Multiple attribute
• decision makingmethods and applications”, a
• state-of-the-art survey. New York:Springer-
• Verlag. 1981.
• C.T. Chen, “Extensions of the Topsis for Group
• Decision-Making Under Fuzzy Environment”,
• Fuzzy Sets and Systems. 114, pp.1-9, 2000.