SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2008 / Cilt: 23 - Sayı: 1

İŞLEME MERKEZİ SEÇİMİNE YÖNELİK BİR KARAR DESTEK SİSTEMİNİN GELİŞTİRİLMESİ

Yusuf İÇ
Mustafa YURDAKUL
Pages
0
Publication Date
2013-02-14
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)

Esnek bir yapıda oluşturulan İMSEÇ, kullanıcıya kriterağırlıklarını bulanık olarak verebilme ve kriterlerin ağırlıklandırmasında ise imalat sisteminin üretim tipine göredetaylı kriter ağırlıklandırma sürecini takip ederek (Bulanık AHS) veya kriter ağırlıklarını direkt olarakprograma girerek (Bulanık TOPSIS) işleme merkezi seçme imkanını sunmaktadır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Günümüz rekabet koşulları imalat firmalarını daha kaliteli, daha esnek ve daha hızlı üretime zorlamaktadır.İşleme merkezleri günümüzde sürekli değişen pazar koşullarına uyum sağlayabilmek ve artan ürün çeşitliliğinikarşılamak zorunda kalan imalat sistemlerinin önemli bir parçası olmuştur.
📊
Key Findings & Data:Ancak model ve çeşitlilik açısındanoldukça geniş bir yelpazeye sahip olan işleme merkezleri arasından seçim yapabilmek oldukça karmaşık fakatönemli bir karar olarak karşımıza çıkmaktadır.
💡
Conclusion & Impact:Esnek bir yapıda oluşturulan İMSEÇ, kullanıcıya kriterağırlıklarını bulanık olarak verebilme ve kriterlerin ağırlıklandırmasında ise imalat sisteminin üretim tipine göredetaylı kriter ağırlıklandırma sürecini takip ederek (Bulanık AHS) veya kriter ağırlıklarını direkt olarakprograma girerek (Bulanık TOPSIS) işleme merkezi seçme imkanını sunmaktadır.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:İşleme merkezi seçimi · karar destek sistemleri · çok kriterli karar verme yöntemleri

Özet

Günümüz rekabet koşulları imalat firmalarını daha kaliteli, daha esnek ve daha hızlı üretime zorlamaktadır.İşleme merkezleri günümüzde sürekli değişen pazar koşullarına uyum sağlayabilmek ve artan ürün çeşitliliğinikarşılamak zorunda kalan imalat sistemlerinin önemli bir parçası olmuştur. Ancak model ve çeşitlilik açısındanoldukça geniş bir yelpazeye sahip olan işleme merkezleri arasından seçim yapabilmek oldukça karmaşık fakatönemli bir karar olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmada işleme merkezlerinin seçimine yönelik Çok KriterliKarar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) ve İdeal Çözümlere Yakınlık YoluylaTercihlerin Sıralanması Tekniği (TOPSIS) yöntemlerinin bulanık mantıkla uygulandığı bir karar destek sistemi(İMSEÇ) geliştirilmiştir. Program içerisinde veri tabanından aday tezgahları belirleyen ön eleme sorularıtanımlanan işe uygun aday işleme merkezlerini belirlerken, Bulanık ÇKKV yöntemleri işleme merkezlerininkendi aralarında sıralanmasını gerçekleştirmektedir. Esnek bir yapıda oluşturulan İMSEÇ, kullanıcıya kriterağırlıklarını bulanık olarak verebilme ve kriterlerin ağırlıklandırmasında ise imalat sisteminin üretim tipine göredetaylı kriter ağırlıklandırma sürecini takip ederek (Bulanık AHS) veya kriter ağırlıklarını direkt olarakprograma girerek (Bulanık TOPSIS) işleme merkezi seçme imkanını sunmaktadır.

🔖

Cite This Article

İÇ, Y., YURDAKUL, M. (2013). İŞLEME MERKEZİ SEÇİMİNE YÖNELİK BİR KARAR DESTEK SİSTEMİNİN GELİŞTİRİLMESİ. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 23 - Sayı: 1, 0. https://ajindex.com/articles/20945

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. Kalpakjian, S., ve Schmid, S.R., Manufacturing Engineering and Technology, Prentice-Hall Inc,Upper Saddle River, NJ, 2001.
  2. Tlusty, G., Manufacturing Processes and Equipment, Prentice Hall, USA, 2000.
  3. Arslan, M.Ç., A Decision Support System For Machine Tool Selection,Yüksek Lisans Tezi, Sabancı Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 2002.
  4. Lin, Z-C. and Yang, C-B., “Evaluation of Machine Selection by the AHP Method”, Journal of Materials Processing Technology, Cilt 57, -258, 1996.
  5. Oeltjenbruns, H., Kolarik, W.J. ve Schnadt- Kirschner, R., “Strategic Planning in Manufacturing Systems- AHP Application to an Equipment Replacement Decision”, International Journal of Production Economics, Cilt 38, 189-197, 1995.
  6. Çimren. E, Budak, E, Çatay, B., “Development of a Machine Tool Selection System Using Analytic Hierarchy Process” in:R Teti (Ed.), Proc. Of the th CIRP International Seminar on Intelligent Computation in Munufacturing Engineering, Sorrento, Italy:193-198, 2004.
  7. Çimren. E, Çatay, B., Budak, E, “Development of a Machine Tool Selection System Using Analytic Hierarchy Proces”, International Journal of Advanced Manufacturing Technology”, Baskıda-Online Erişim, 2007.
  8. Yurdakul, M., “AHP as a Strategic Decision- Making Tool To Justify Machine Tool Selection”, Journal of Materials Processing Technology, Cilt 146, 365-376, 2004.
  9. Chan F.T.S., Chan, M.H., and Tang, N.K.H, “Evaluation Methodologies For Technology Selection”, Journal of Material Processing Technology, Cilt 107, 330-337, 2000.
  10. Cheng, C.-H., Lin, Y., “Evaluating the Best Main Battle Tank Using Fuzzy Decision Theory With Linguistic Criteria Evaluation” European Journal of Operational Research, Cilt 142, –186, 2002.
  11. Lee W.B., Lau, H., Liu, Z., and Tam, S., “A Fuzzy Analytic Hierarchy Process Approach in Modular Product Design”, Expert Systems, Cilt, No 1, 32-42, 2001.
  12. Chen, Y.-C., “An Application of Fuzzy Set Theory to the External Performance Evaluation of Distiribution Centers in Logistics”, Soft Computing, Cilt 6, 64-70, 2002. Pegero A., and Rangone, A., “A Reference Framework for the Application of MADM Fuzzy Techniques to Selecting AMTS”, International Journal of Production Research, Cilt 36, No 2, -458, 1998.
  13. Jiang, B. C., and Hsu, C.-H., “Development of a Fuzzy Decision Model For Manufacturability Evaluation”, Journal of Intelligent Manufacturing, Cilt 14, 169-181, 2003.
  14. Chen, C.T., “Extensions of the Topsis For Group Decision-Making Under Fuzzy Environment”, Fuzzy Sets and Systems, Cilt 1