Çalışma, belirsizlik içeren karar problemlerinde Grup Bulanık AHP yönteminin etkinliğini ortaya koyarken, sürdürülebilir üretim, enerji verimliliği ve karar sürecinde şeffaflık gibi stratejik hedeflere de katkı sağlamaktadır.
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmada, iklimlendirme (HVAC) sektöründe faaliyet gösteren bir sanayi kuruluşunun üretim hattına entegre edilmesi planlanan makineler arasından en uygun alternatifin belirlenmesi amacıyla Grup Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) yöntemi uygulanmıştır.
📊
Key Findings & Data:Bu sektöre özgü karar problemi, maliyet, kalite, üretim hızı ve enerji verimliliği olmak üzere dört ana kriter kapsamında değerlendirilmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Çalışma, belirsizlik içeren karar problemlerinde Grup Bulanık AHP yönteminin etkinliğini ortaya koyarken, sürdürülebilir üretim, enerji verimliliği ve karar sürecinde şeffaflık gibi stratejik hedeflere de katkı sağlamaktadır.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Grup Karar Verme · Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci · Makine Seçimi
Özet
Bu çalışmada, iklimlendirme (HVAC) sektöründe faaliyet gösteren bir sanayi kuruluşunun üretim hattına entegre edilmesi planlanan makineler arasından en uygun alternatifin belirlenmesi amacıyla Grup Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) yöntemi uygulanmıştır. Bu sektöre özgü karar problemi, maliyet, kalite, üretim hızı ve enerji verimliliği olmak üzere dört ana kriter kapsamında değerlendirilmiştir. Bir üretim hattı sorumlusu, bir satın alma uzmanı ve bir üst düzey yönetici olmak üzere kuruluşta görev yapan bir karar verici grubunun ikili karşılaştırmaları, üçgen bulanık sayılara dönüştürülmüş ve Bulanık AHP yöntemiyle analiz edilmiştir. Çalışma, belirsizlik içeren karar problemlerinde Grup Bulanık AHP yönteminin etkinliğini ortaya koyarken, sürdürülebilir üretim, enerji verimliliği ve karar sürecinde şeffaflık gibi stratejik hedeflere de katkı sağlamaktadır.
Chang, D. Y. (1996). Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP. European Journal of Operational Research, 95(3), 649–655. Doi: https://doi.org/10.1016/0377-2217(95)00300-2
Grošelj, P., ve Zadnik Stirn, L. (2018). Evaluation of several approaches for deriving weights in fuzzy group analytic hierarchy process. Journal of Decision Systems, 27(1), 217–226. Doi: https://doi.org/10.1080/12460125. 2018.1460160
Kahraman, C., Cebeci, U. ve Ruan, D. (2004). Multi-attribute comparison of catering service companies using fuzzy AHP: The case of Turkey. International Journal of Production Economics, 87(2), 171–184. Doi: https://doi.org/10.1016/S0925-5273(03)00099-9
Kubler, S., Voisin, A., Derigent, W., Thomas, A., Rondeau, E. ve Framling, K. (2014). Group fuzzy AHP approach to embed relevant data on communicating material. Computers in Industry, 65, 675 – 692. Doi: https://doi.org/10.1016/j.compind.2014.01.018
Kumar, F.P. ve Claudio, D. (2016). Implications of estimating confidence intervals on group fuzzy decision-making scores. Expert Systems with Applications, 65, 152–163. Doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.08.012
Minatour, Y., Khazaie, J., Ataei, M. ve Javadi, A. A. (2015). An integrated decision support system for dam site selection. Scientia Iranica, 22, 319-330. Erişim adresi: https://scientiairanica.sharif.edu/
Orbecido, A.H., Beltran, A.B., Malenab, R.A.J., Miñano, K.I.D. ve Promentilla, M.A.B. (2016). Optimal Selection of Aerobic Biological Treatment for a Petroleum Refinery Plant. Chemical Engineering Transactions, 52, 643-648. Erişim adresi: https://www.cetjournal.it/
Önüt, S., Kara, S.S. ve Efendigil, T. (2008). A hybrid fuzzy MCDM approach to machine tool selection. Journal of Intelligent Manufacturing, 19, 443-453. Erişim adresi: https://link.springer.com/journal/10845
Özdemir, O. ve Kalınkara, Y. (2020). Bulanık Mantık: 2000-2020 Yılları Arası Tez ve Makale Çalışmalarına Yönelik Bir İçerik Analizi. Acta Infologica, 4(2), 155-174. Doi: https://doi.org/10.26650/acin.762872
Porter, M. E. (1985). The Competitive Advantage: Creating and Sustaining Superior Performance. New York, USA: Free Press.
Rezaie, K., Ansarinejad, A., Haeri, A., Nazari-Shirkouhi, A. ve Nazari-Shirkouhi, S. (2011). Evaluating the Business Intelligence Systems Performance Criteria Using Group Fuzzy AHP Approach. Paper presented at the Proceedings of the 13th UKSim-AMSS International Conference on Computer Modelling and Simulation, Cambridge, UK.
Sancar, S., ve Gül, S. (2024). Baskı Makinesi Seçiminde Bulanık AHP ve Bulanık EDAS Uygulaması. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 25(2), 129-151. Doi: https://doi.org/10.31671/doujournal.1332037
Slack, M., Chambers, S. ve Johnston, R. (2007). Operations Management. Upper Saddle River: Prentice Hall/Financial Times.
Ülker, B. (2015). A fuzzy MCDM algorithm and practical decision aid tool to determine the best ROV design alternative. Kybernetes, 44, 623-645. Doi: https://doi.org/10.1108/K-10-2014-0222