ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME METODU ÇERÇEVESİNDE ELEKTRİK ARIZA ANALİZİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

Yıl 2018, 18. EYİ Özel Sayısı, 135 - 146, 16.01.2018

Ümmü Gülsüm Eraslan Figen Balo Ukbe Usame Uçar Büşra Çetin

https://doi.org/10.18092/ulikidince.353994

Öz

TEDAŞ’ın özelleşme süreci ile birlikte Türkiye’de
elektrik dağıtım görevi 21 bölgede özel dağıtım şirketleri tarafından
yürütülmektedir. Bu şirketler, ilgili bölgedeki tüm arızalardan sorumlu olmakta
ve bu arızaları en kısa sürede gidermek için geniş bir personel kitlesi bulunmaktadır.
Personel maliyeti ve arızadan kaynaklı maliyetler firmaya büyük bir yük
oluşturmakta, aynı zamanda meydana gelen arızalar insanların yaşam kalitesinde
olumsuz etkiler yaratabilmektedir. Analiz sonucunda elektrik arızalarına neden
olan temel ve alt faktörler belirlenmiş, arızalar arasında öncelik sırası
belirlenerek arıza tipine göre teknik ekiplerin hızlı bir şekilde
yönlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu çalışma kapsamında Elazığ ili için son bir
yılda kayıt altına alınan arızalar incelenmiş ve analiz edilmiştir. Kayıtların
yorumlanmasında merkezi eğilim ve dağılım ölçülerinden yararlanılmış, arıza
nedenlerinin belirlenmesinde ve sınıflandırılmasında ise balık kılçığı
diyagramı kullanılmıştır. Arızaların önceliklendirilmesinde ise Expert Choice programı
kullanılarak çok
kriterli karar verme yönteminden
yararlanılmıştır. Sonuç olarak elektrik arızalarının nedenleri
belirlenerek ve önceliklendirilerek, arıza sayısı ve bunlardan kaynaklı
maliyetler azaltılmaya çalışılmıştır. Böylelikle kesintisiz bir elektrik
akışının sağlanacağı ve katlanılan maliyetlerin azalacağı öngörülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Elektrik, Arıza

EVALUATION OF ELECTRIC FAILURE ANALYSIS IN THE FRAMEWORK OFMULTI-CRITERIA DECISION MAKING METHOD

Öz

TEDAS's
privatization process is carried out by private distribution companies in 21
regions in Turkey. These companies are responsible for all malfunctions in the
area concerned, and there is a large amount of staff to take these malfunctions
as soon as possible. The cost of personnel and costs caused by defects are a
great burden to the company, and defects that occur at the same time can have
negative effects on people's quality of life. As a result of the analysis, the
main and sub factors causing electrical failures were determined and it was
aimed to direct the technical teams according to the failure type quickly by
determining the order of priority among failures. Within the scope of this
study, the faults recorded in Elazığ province in the last one year have been
examined and analyzed. The central tendency and distribution measures were used
in the interpretation of the records, and the fish hatch diagram was used in
the determination and classification of the causes of the failures. In the
prioritization of faults, a multi-criteria decision making method was utilized
by using the Expert Choice program. As a result, attempts have been made to
identify the causes of electrical failures and to prioritize them so as to
reduce the number of failures and the resulting costs. Thus, it is anticipated
that an uninterrupted flow of electricity will be provided and the costs
incurred will be reduced.

Anahtar Kelimeler

Electricity, Fault, Multi-Criteria Decision Making

Kaynakça

• Adıgüzel, O. (2009) “Personel Seçiminin Analitik Hiyerarşi Prosesi Yöntemiyle Gerçekleştirilmesi”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 24:243-251.
• Akdeniz, H. A., & Turgutlu, T. (2007). Türkiye’de perakende sektöründe analitik hiyerarşik süreç yaklaşımıyla tedarikçi performans değerlendirilmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(1), 1-17.
• Arslan, A. G. E. T. (2010). Analitik Hiyerarşi Süreci Yöntemiyle Strateji Seçimi: Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesinde Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(2).
• Aydın, Ö., ÖZNEHİR, S., & Akcalı, E. (2009). Ankara için optimal hastane yeri seçiminin Analitik Hiyerarşi Süreci ile modellenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(2).
• Barker, T. J. ve Zabinsky, Z. B. (2011) “A Multicriteria Decision Making Model for Reverse Logistics Using Analytical Hierarchy Process”, Omega, 39(5):558-573. Chen, L. S. ve Cheng, C. H. (2005) “Selecting IS personnel use fuzzy GDSS based on Metric Distance Method”, European Journal of Operational Research, 160(3):803–820.
• Cheng, Eddie W.L., v.d. “Analytic Hierarchy Process, A Defective Toll When Used Improperly”, Measuring Business Excellence, Vol. 6, No.4, ABI/FORM Global.
• Dündar, S. (2008). Ders seçiminde analitik hiyerarşi proses uygulaması. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(2).
• EmeL, G. ve EmeL, E., (1998), “İsletmelerde Pazar Gücünün Belirlenmesinde Çok Kriterli Bir Yaklasım”, Verimlilik Dergisi, Milli Produktivite Merkezi Yayını, Ankara.
• Forman, E. ve Selly M. A. (2000), Decision by Objectives, Expert Choice Inc. Pittsburgh.
• Gibney, R. ve Shang, J. (2007) “Decision making in academia: A case of the dean selection process”, Mathematical and Computer Modelling, 46:1030–1040.
• Güngör, İ., & İşler, D. B. (2012). Analitik hiyerarşi yaklaşımı ile otomobil seçimi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 1(2), 21-33.
• Lai, V., Wong, B.K. ve Cheung, W. (2002) “Group decision making in a multiple criteria environment: A case using the AHP in the software selection”, European Journal of Operational Research, 137(1):134–144.
• Murat, G., & Çelik, N. (2012). Analitik hiyerarşi süreci yöntemi ile otel işletmelerinde hizmet kalitesini değerlendirme: Bartın örneği. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 3(6), 1-20.
• Özbek, A. ve Eren, T. (2012) “Selecting the Third Party Logistic(3PL) Firm through the Analytic Hierarchy Process (AHP)”, International Journal of Engineering Research and Development, 4(2):46-54.
• Saaty, T. L. (1980) “The Analytic Hierarchy Process”, New York: McGraw-Hill, 1980.
• Saaty, T. L. (1994) “Fundamentals of Decision Making and Priority Theory With The Analytical Hierarchy Process”, RWS Publ. Pittsburg.
• Saaty, T.L. ve Vargas, L. G., (2001), Models, Methods, Concept and Applications of The Analytic Hierarchy Process, Kluwer Academic Publishers, London.
• Ünal, Ö. F. (2010) “Analitik Hiyerarşi Prosesi İle Yetkinlik Bazlı İnsan Kaynakları Yöneticisi Seçimi”, Yayınlanmamış Doktora Tezi, Isparta, S.D.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Vega, P., Peter S., Salmeron-Ochoa, I., la Hidalga, A. Nieva-de ve Sharratt, P.N. (2011) “Analytical hierarchy processes (AHP) for the selection of solvents in early stages of pharmaceutical process development”, Process Safety and Environmental Protection, 89(4):261-267.
• Yılmaz, N., (2000), “Analitik Hiyerarsi Yaklasımı”, Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
• Zionts, Stanley (1989), “Multi Criteria Mathematical Programming: An Updated Overview and Several Approaches”, Multi Criteria Decision Making and Risk Analysis Using Micro Computers, NATO ASI Series Vol. F56.