Journals / Electronic Letters on Science and Engineering / 2020 / Cilt: 16 - Sayı: 2

Fuzzy TOPSIS Based Decision Model for Evaluating and Prioritizing R&D / Innovation Projects, Ar-Ge/İnovasyon Projelerinin Değerlendirilmesi ve Önceliklendirilmesi İçin Fuzzy TOPSIS Tabanlı Karar Modeli

Pages
93–107
Publication Date
2020-12-30
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Değerlendirme sonunda yapılan önceliklendirmelerin aynı olduğu tespit edilmiş ve projeleri çok yönlü değerlendiren ve sübjektif değerlendirmeleri en aza indiren bu modelin, firmada proje portföyü oluşturmak için uygulanmasına karar verilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Öz İnovasyon, firmaların yenilikçilik kabiliyetlerini ortaya çıkararak müşterilere fayda yaratan ürün ve hizmetleri sunmaktadır.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışmada, otomotiv yan sanayinde faaliyet gösteren Toksan Otomotiv A.Ş firmasının Ar-Ge Merkezine sunulan Ar-Ge/inovasyon proje önerilerinin değerlendirilmesi ve önceliklendirilmesi yapılarak proje portföyü için bir karar modeli oluşturmak amaçlanmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Değerlendirme sonunda yapılan önceliklendirmelerin aynı olduğu tespit edilmiş ve projeleri çok yönlü değerlendiren ve sübjektif değerlendirmeleri en aza indiren bu modelin, firmada proje portföyü oluşturmak için uygulanmasına karar verilmiştir.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Anahtar Kelimeler R&D · innovation · project selection

Özet

Öz İnovasyon, firmaların yenilikçilik kabiliyetlerini ortaya çıkararak müşterilere fayda yaratan ürün ve hizmetleri sunmaktadır. Bu yönüyle firmaların can damarı olma özelliğini kendinde toplayan ve aynı zamanda yönetilmesi zor olan süreçlerden biridir. Bu bağlamda, firma içerisinde yürütülen inovasyon süreçlerinin başarıya ulaşabilmesi için, firmanın gerçekten ihtiyacı olan doğru projelere odaklanması ve bunlar arasından en fazla fayda sağlayacak projeyi seçmesi gerekmektedir. Ancak, proje seçimi karmaşık koşullarda çok sayıda birbirine bağlı karar içerebileceğinden, yüksek düzeyde yapılandırılmış ve belli bir modele dayalı yöntemlerle yapılması gerekmektedir. Bu çalışmada, otomotiv yan sanayinde faaliyet gösteren Toksan Otomotiv A.Ş firmasının Ar-Ge Merkezine sunulan Ar-Ge/inovasyon proje önerilerinin değerlendirilmesi ve önceliklendirilmesi yapılarak proje portföyü için bir karar modeli oluşturmak amaçlanmıştır. Model için projelerin değerlendirilmesinde kullanılan 23 kriter ve bu kriterlere ait 97 ölçek belirlenmiştir. Belirlenen bu kriterler ve ölçeklerin sözel ifadeleri bulanık ortamlarda hem nitel hem de nicel kriterlerin değerlendirilmesini sağlayan fuzzy TOPSIS yöntemine göre değerlendirilerek sabitlenmiş ve böylelikle karar vericilerin sübjektif değerlendirmeleri en aza indirilmiştir. Sonrasında, fuzzy TOPSIS yönteminin algoritmasına göre Microsoft Excel’de makro yazılmış ve karar modeli oluşturulmuştur. Firmanın daha önce kullandığı yönteme göre değerlendirdiği ve önceliklendirdiği, beş adet Ar-Ge/İnovasyon proje önerisi oluşturulan modele göre değerlendirilmiştir. Değerlendirme sonunda yapılan önceliklendirmelerin aynı olduğu tespit edilmiş ve projeleri çok yönlü değerlendiren ve sübjektif değerlendirmeleri en aza indiren bu modelin, firmada proje portföyü oluşturmak için uygulanmasına karar verilmiştir.

🔖

Cite This Article

KURT, Z. B., YILDIZ, A. (2020). Fuzzy TOPSIS Based Decision Model for Evaluating and Prioritizing R&D / Innovation Projects, Ar-Ge/İnovasyon Projelerinin Değerlendirilmesi ve Önceliklendirilmesi İçin Fuzzy TOPSIS Tabanlı Karar Modeli. Electronic Letters on Science and Engineering, Cilt: 16 - Sayı: 2, 93–107. https://ajindex.com/articles/133620

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Mikkola, J. H. (2001). Portfolio management of R&D projects: implications for innovation management. Technovation, 21(7), 423-435
  2. Klintong, N., Vadhanasindhu, P., & Thawesaengskulthai, N. (2012, February). Artificial intelligence and successful factors for selecting product innovation development. In 2012 Third International Conference on Intelligent Systems Modelling and Simulation (pp. 397-402). IEEE
  3. Tohidi, H., & Jabbari, M. M. (2012). The important of innovation and its crucial role in growth, survival and success of organizations. Procedia Technology, 1, 535-538
  4. Huvaj, M. N., & Johnson, W. C. (2019). Organizational complexity and innovation portfolio decisions: Evidence from a quasi-natural experiment. Journal of Business Research, 98, 153-165
  5. Hall, D. L., & Nauda, A. (1990). An interactive approach for selecting IR&D projects. IEEE Transactions on Engineering Management, 37(2), 126-133
  6. Dodgson, M. (1997). Systematic integration of the innovation press within the firm. Australian-Asia Management Center
  7. Tohidi, H., Jafari, A., & Afshar, A. A. (2010). Using balanced scorecard in educational organizations. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2(2), 5544-5548
  8. Calantone, R. J., Cavusgil, S. T., & Zhao, Y. (2002). Learning orientation, firm innovation capability, and firm performance. Industrial marketing management, 31(6), 515-524
  9. Wei, C. C., & Chang, H. W. (2011). A new approach for selecting portfolio of new product development projects. Expert Systems with Applications, 38(1), 429-434
  10. Mavrotas, G., & Makryvelios, E. (2020). Combining multiple criteria analysis, mathematical programming and Monte Carlo simulation to tackle uncertainty in Research and Development project portfolio selection: A case study from Greece. European Journal of Operational Research, in press
  11. Souza, D. G., Silva, C. E., & Soma, N. Y. (2020). Selecting projects on the Brazilian R&D energy sector: a fuzzy-based approach for criteria selection. IEEE Access, 8, 50209-50226
  12. Mitchell, R., Phaal, R., & Athanassopoulou, N. (2014, July). Scoring methods for prioritizing and selecting innovation projects. In Proceedings of PICMET'14 Conference: Portland International Center for Management of Engineering and Technology; Infrastructure and Service Integration (pp. 907-920). IEEE
  13. Bhattacharyya, R. (2015). A grey theory based multiple attribute approach for R&D project portfolio selection. Fuzzy Information and Engineering,