ALTI SİGMA PROJELERİNİN BULANIK COPRAS YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ: BİR ÜRETİM İŞLETMESİ ÖRNEĞİ

Yıl 2018, Sayı: 1, 7 - 39, 31.01.2018

Engin Çakır Muhsin Özdemir

Öz

Üretim ve hizmet sektöründe geniş bir kullanım alanı olan altı
sigma yöntemi, özellikle projeye dayalı süreç iyileştirmelere odaklanmaktadır.
İşletmelerde belirlenen problemleri ortadan kaldırmayı amaçlayan altı sigma
projeleri arasından, öncelikli olarak ele alınacak projenin seçimi çok kriterli
bir karar verme problemidir. İşletmelerin karar organı olan üst kademe
yöneticileri birçok kriteri dikkate alarak projeleri değerlendirmekte ve bu
değerlendirmelere bağlı kalarak altı sigma projelerini seçmektedirler. Bu
çalışmanın amacı, karar vericilerin seçim yapmakta zorlandıkları altı sigma
projelerinin bulanıklaştırılmış çok kriterli karar verme tekniklerinden bulanık
COPRAS (COmplex PRoportional ASsesment – Karmaşık Nisbi Değerlendirme)
yöntemiyle değerlendirilmesi ve en iyi projenin seçilmesidir.

Yöntem Aydın ASTİM Organize Sanayi Bölgesi’nde faaliyet
gösteren bir üretim işletmesinde uygulanmıştır. İşletmedeki üst düzey
yöneticilerin önerileri ile hataları minimize ederek işletmeye katkı
sağlayabilecek 11 altı sigma projesinin değerlendirmeye alınması uygun
bulunmuştur. Bu projelerin değerlendirilmesi için 15 kriter belirlenmiş,
belirlenen bu kriterler bulanık AHP (Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi)
yöntemi ile ağırlıklandırılmış ve her bir altı sigma projesi bulanık COPRAS
yöntemiyle değerlendirilerek, en uygun altı sigma projesi seçilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Altı Sigma Projeleri, Proje Değerlendirme, Bulanık COPRAS, Bulanık AHP

Kaynakça

• • ADAMS, C. W., GUPTA, P. ve WILSON, C. E., (2003), “Six Sigma Deployment, Six Sigma Deployment”, Elsevier: ABD.
• • AKPOLAT, H., (2004), “Six Sigma in Transactional and Service Environments”, Gower Publishing Limited: Burlington.
• • ANTUCHEVICIENE, J., ZAVADSKAS, E. K. ve ZAKAREVICIUS, A., (2012), “Ranking Redevelopment Decisions of Derelict Buildings and Analysis of Ranking Results”, Economic Computation & Economic Cybernetics Studies & Research, c. 46, s. 2.
• • BAÑUELAS, R., TENNANT, C., TUERSLEY, I. ve TANG, S., (2006), “Selection of Six Sigma Projects in the UK”, The TQM Magazine, c. 18, s. 5, ss. 514–527.
• • BİLGEN, B. ve ŞEN, M., (2012), “Project Selection Through Fuzzy Analytic Hierarchy Process and a Case Study on Six Sigma Implementation in an Automotive Industry”, Production Planning & Control, c. 23, s. 1, ss. 2–25.
• • BREYFOGLE, F. W., CUPELLO, J. M. ve MEADOWS, B., (2001), “Managing Six Sigma: A Practical Guide to Understanding, Assessing, and Implementing the Strategy That Yields Bottom-Line Success”, John Wiley & Sons, Inc.: ABD.
• • BÜYÜKÖZKAN, G. ve ÖZTÜRKCAN, D., (2010), “An Integrated Analytic Approach for Six Sigma Project Selection”, Expert Systems with Applications, c. 37, s. 8, ss. 5835–5847.
• • CHANG, D., (1996), “Applications of the Extent Analysis Method on Fuzzy AHP”, European Journal of Operational Research, c. 2217, s. 95, ss. 649–655.
• • CHEN, C.-T., (2000), “Extensions of the TOPSIS for Group Decision-Making Under Fuzzy Environment”, Fuzzy Sets and Systems, c. 114, s. 1, ss. 1–9.
• • CORONADO, R. B. ve ANTONY, J., (2002), “Critical Success Factors for the Successful Implementation of Six Sigma Projects in Organizations”, The TQM Magazine, c. 14, s. 2, ss. 92–99.
• • DAS, M. C., SARKAR, B. ve RAY, S., (2012), “A Framework to Measure Relative Performance of Indian Technical Institutions Using Integrated Fuzzy AHP and COPRAS Methodology”, Socio-Economic Planning Sciences, c. 46, s. 3, ss. 230–241.
• • DAVID, J. ve SAATY, D., (2007), “Use Analytic Hierarchy Process for Project Selection”, ASQ Six Sigma Forum Magazine, c. August, ss. 22–29.
• • DE FEO, J. ve BARNARD, W., (2004), “Juran Institute’s Six Sigma Breakthrough and Beyond- Quality Performance Methods”, McGraw-Hill: New York. • DOĞU, E., (2006), “Quality Function Deployment (QFD) And Using QFD in Six Sigma Projects”, (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi), Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü: İzmir.
• • ERDEM, İ., (2013), “Yöneylem Araştırması ve WinQSB Uygulamaları”, Seçkin Yayıncılık: Ankara.
• • ERDEM, S. ve KAVRUKKOCA, G., (2002), “Sürekli İyileştirme Projelerinin Seçiminde Analitik Hiyerarşi Süreci’nin Kullanımı”, http://www.deu.edu.tr/ userweb/ sabri.erdem/dosyalar/AHP.pdf, (Erişim Tarihi: 17 Ağustos 2015).
• • ERTUĞRUL, İ. ve KARAKAŞOĞLU, N., (2010), “Electre ve Bulanık AHP Yöntemleri ile Bir İşletme için Bilgisayar Seçimi”, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, c. 25, s. 2, ss. 23–41.
• • GAVCAR, E., COŞKUN, E., PAKSOY, T., ELEREN, A., SULAK, H., ÖZDEMİR, M., … KESKİN, R., (2011), “Yöneylem Araştırması”, (V. Tecim, Ed.), Lisans Yayıncılık: İstanbul.
• • GUIPING, H., LIZHI, W., BIDANDA, B., ve FETCH, S., (2007), “Project Portfolio Selection for Implementing Lean and Six Sigma Concepts”, IIE Annual Conference and EXPO 2007 - Industrial Engineering’s Critical Role in a Flat World Konferansı.
• • HARRY, M. ve SCHROEDER, R., (2000), “Six Sigma: The Breakthrough Management Strategy Revolutionizing the World’s Top Corporations”, Doubleday: New York.
• • HILLIER, F. S., ve LIEBERMAN, G. J., (2001), “Introduction to Operational Research”, McGraw-Hill: New York.
• • HSIEH, T.-Y., LU, S.-T. ve TZENG, G.-H, (2004), “Fuzzy MCDM Approach for Planning and Design Tenders Selection in Public Office Buildings”, International Journal of Project Management, c. 22, s. 7, ss. 573–584.
• • HWANG, C. L. ve YOON, K., (1981), “Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications”, Springer-Verlag: Berlin.
• • İKİZ, A. K., (2009), “Altı Sigma Projelerinin Değerlemesine Yeni Bir Yaklaşım: Reel Opsiyonlar”, (Yayımlanmamış doktora tezi), Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü: İzmir.
• • KAHRAMAN, C. ve BÜYÜKÖZKAN, G., (2008), “A Combined Fuzzy AHP and Fuzzy Goal Programming Approach for Effective Six-Sigma Project Selection”, J. of Multi-Valued Logic & Soft Computing, c. 14, ss. 599–615.
• • KAPTANOĞLU, D., ve ÖZOK, A. F., (2010), “Akademik Performans Değerlendirmesi için Bir Bulanık Model”, İTÜ Dergisi/d, c. 5, s. 1, ss. 193–204.
• • KAYA, İ., KILINÇ, M. S. ve ÇEVİKCAN, E., (2007), “Makine-Teçhizat Seçim Probleminde Bulanık Karar Verme Süreci”, Mühendis ve Makina, c. 49, s. 576, ss. 8–14.
• • KAZEMI, S. M., KARMASIAN, M., HOMAYOUNI, S. M. ve VASILI, M. R., (2012), “Six Sigma Project Selections By Using A Fuzzy Multi Criteria Decision Making Approach: A Case Study In Poly Acryl Corp”, CIE42 Sempozyumu.
• • KAZEMI, S. M., KAZEMI, S. M. M. ve BAHRI, M., (2005), “Six Sigma Project Selections by Using a Multi Criteria Decision Making Approach: A Case Study in Poly Acryl Corp.”, Proceedings of the 41st International Conference on Computers & Industrial Engineering, (ss. 502–507), ABD.
• • KELLY, M., (2002), “Three Steps to Project Selection”, ASQ Six Sigma Forum Magazine, c. 2, s. 1, ss. 29–33.
• • KUMAR, U. D., CROCKER, J., CHITRA, T. ve SARANGA, H., (2006), “Reliability and Six Sigma”, Reliability and Six Sigma, Springer: New Jersey.
• • KUMAR, U. D., Saranga, H., Ramírez-Márquez, J. E. ve Nowicki, D, (2007), “Six Sigma Project Selection Using Data Envelopment Analysis”, The TQM Magazine, c. 19, s. 5, ss. 419–441.
• • LARSON, A., (2003), “Demystifying Six Sigma: A Company-Wide Approach to Continuous Improvement”, American Management Association: New York.
• • ÖZDAĞOĞLU, A., (2013a), “İmalat İşletmeleri İçin Eksantrik Pres Alternatiflerinin COPRAS Yöntemi İle Karşılaştırılması”, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Elektronik Dergisi, c. 8, s. Haziran, ss. 1–22.
• • ÖZDAĞOĞLU, A., (2013b), “Çok Ölçütlü Karar Verme Modellerinde Normalizasyon Tekniklerinin Sonuçlara Etkisi : COPRAS Örneği”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, c. 8, s. 2, ss. 229–252.
• • PAKSOY, T., PEHLİVAN, N. Y. ve ÖZCEYLAN, E., (2013), “Bulanık Küme Teorisi”, Nobel Yayın: Ankara.
• • PANDE, P., NEUMAN, R. ve CAVANAGH, R., (2000), “The Six Sigma Way How GE, Motorola and Other Top Companies are Honing Their Performance”, McGraw-Hill: New York.
• • PANDE, P., NEUMAN, R. ve CAVANAGH, R., (2004), “Six Sigma Yolu Ge, Motorola ve Zirvedeki Diğer Firmaların Performanslarını Yükseltme Yöntemleri”, Klan Yayınları: İstanbul.
• • PYZDEK, T., (2000a), “The Six Sigma Revolution”, Quality America Inc, ABD.
• • PYZDEK, T., (2000b, Eylül), “Selecting Six Sigma Projects”, Quality Digest Magazine, ss. 1–2.
• • PYZDEK, T., (2003), “The Six Sigma Project Planner: A Step-by-Step Guide to Leading a Six Sigma Project Through DMAIC”, McGraw-Hill: New York.
• • RAY, S., DAS, P., BHATTACHARYAY, B. K. ve ANTONY, J., (2013), “Measuring Six Sigma Project Effectiveness using Fuzzy Approach”, Quality and Reliability Engineering International, c. 29, s. 3, ss. 417–430.
• • SAATY, T. ve VARGAS, L., (2012), “Models, Methods, Concepts & Applications of the Analytic Hierarchy Process”, Springer: New York.
• • SAGHAEI, A. ve DIDEHKHANI, H., (2011), “Developing An Integrated Model for the Evaluation and Selection of Six Sigma Projects Based on ANFIS and Fuzzy Goal Programming”, Expert Systems with Applications, c. 38, s. 1, ss. 721–728.
• • SHEU, J. B., (2004), “A Hybrid Fuzzy-based Approach for Identifying Global Logistics Strategies”, Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, c. 40, s. 1, ss. 39–61.
• • SU, C. ve CHOU, C., (2008), “A Systematic Methodology for the Creation of Six Sigma Projects: A Case Study of Semiconductor Foundry”, Expert Systems with Applications, c. 34, s. 4, ss. 2693–2703.
• • ŞENTÜRK, Ö., (2013), “Six Sigma Project Evaluation Under Fuzziness in Food Industry”, (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi), Kadir Has Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü: İstanbul.
• • TEKİN, M., (2008), “Sayısal Yöntemler”, Selçuk Üniversitesi İİBF: Konya.
• • TEKNOMO, K, (2014), “Analytic Hierarchy Process (AHP) Tutorial”, http://web.cjcu.edu.tw/ ~lcc/Courses/TUTORIAL/AHP Tutorial.doc (Erişim Tarihi, 10 Haziran 2015).
• • TİMOR, M., (2010), “Yöneylem Araştırması”, Türkmen Kitabevi: İstanbul.
• • TİMOR, M., (2011), “Analitik Hiyerarşi Prosesi”, Türkmen Kitabevi: İstanbul.
• • YANG, T. Y. T. ve HSIEH, C., (2008), “Six-Sigma Project Selection Using National Quality Award Criteria and Fuzzy Multiple Criteria Decision-Making Method”, Expert Systems with Applications, c. 36, ss. 7594–7603.
• • YAZDANI, M., ALIDOOSTI, A. ve ZAVADSKAS, E. K., (2011), “Risk Analysis of Critical Infrastructures Using Fuzzy COPRAS”, Ekonomska Istrazivanja, c. 24, s. 4, ss. 27–40.
• • YILDIRIM, B. F. ve ÖNDER, E., (2014), “İşletmeciler, Mühendisler ve Yöneticiler için Operasyonel, Yönetsel ve Stratejik Problemlerin Çözümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri”, Dora Yayınları: Bursa.
• • YÜKSEL, H., (2012), “Evaluation of the Success of Six Sigma Projects by Data Envelopment Analysis”, International Journal of Business and Management, c. 7, s. 13, ss. 75–84.
• • ZADEH, L. A., (1965), “Fuzzy Sets”, Information and Control, c. 8, ss. 338–353.
• • ZAVADSKAS, E., KAKLAUSKAS, A., TURSKIS, Z. ve TAMOSAITIENE, J., (2009), “Multi-Attribute Decision-Making Model by Applying Grey Numbers”, Informatica, c. 20, s. 2, ss. 305–320.