Journals / Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi / 2018 / Cilt: 23 - Sayı: 4

Determining the Logistics Friendly Cities in Turkey Using an Integrated Entropy-CODAS

TÜRKİYE’DE YER ALAN LOJİSTİK DOSTU ŞEHİRLERİN BÜTÜNLEŞİK ENTROPİ-CODAS KULLANILARAK BELİRLENMESİ

Pages
127–140
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)

A resource has been created to help managers by identifying logistics-friendly cities.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:With the rise of globalization, major developments in technology, commerce and communication have been seen all over the world.
📊
Key Findings & Data:These developments have made the communication and trade of companies with each other significantly easier.
💡
Conclusion & Impact:A resource has been created to help managers by identifying logistics-friendly cities.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:ÇKKV · Lojistik · Lojistik Dostu Şehir

Abstract

With the rise of globalization, major developments in technology, commerce and communication have been seen all over the world. These developments have made the communication and trade of companies with each other significantly easier. This closeness of companies to each other has increased the importance of the issue of products (goods) transfer safely and less costly. In this context, the logistics sector, which deals with all activities from the first point of creation any raw materials or products to the last point in which the products reached to consumers, has found place for itself among the world’s largest sectors. Such a growth of the logistics industry has also revealed the concept of logistics-friendly cities. In this study, firstly, information related to logistics and logistics city is given, then remarkable studies in the literature are summarized. In order to determine the logistics-friendly cities in Turkey, the integrated CODAS entropy method which is the multi-criteria decision making (MCDA) method is used. For this purpose, the criteria such as capacities transportation and storage, labor forces, access to motorways, railways, airways and waterways, road infrastructure were determined and required data were collected. After that the cities were evaluated. A resource has been created to help managers by identifying logistics-friendly cities.

Özet

Her geçen gün önemi artan küreselleşme süreciyle birlikte dünyada teknoloji, ticaret ve iletişim alanlarında büyük gelişmeler görülmüştür. Bu gelişmeler, şirketlerin birbirleriyle daha rahat iletişim kurması ve ticaret yapabilmesini önemli ölçüde kolaylaştırmıştır. Şirketlerin birbirlerine bu derece yakınlaşması, ürünlerin(malların) güvenli ve daha az maliyetli bir şekilde transferi konusunu önemli bir hale getirmiştir. Herhangi bir ürünün ya da ham maddenin ortaya çıktığı ilk noktadan, tüketiciye ulaştığı son noktaya kadar olan tüm faaliyetlerle ilgilenen lojistik sektörü de bu bağlamda, dünyanın en büyük sektörleri arasında kendine yer bulmuştur. Lojistik sektörünün bu denli büyümesi de ortaya lojistik dostu şehirler kavramını ortaya çıkarmıştır. Bu çalışmada ilk olarak, lojistik ve lojistik şehir kapsamı hakkında bilgiler verilmiş, daha sonra literatürde yer alan dikkat çekici çalışmalar özetlenmiştir. Çalışma kapsamında Türkiye’de yer alan lojistik dostu şehirleri belirlemek amacıyla çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemlerinden entropi entegreli CODAS yöntemi kullanılmıştır. Bu amaç kapsamında şehirlerin, taşıma ve depolama, işgücü, otoyollarına erişim, yol altyapısı, trenle ulaşılabilirliği, su yoluyla ulaşılabilirliği, hava yoluyla ulaşılabilirliği gibi özellikleri kriter olarak belirlenmiştir ve gerekli veriler toplanmıştır. Daha sonra şehirler değerlendirilmiştir. Lojistik dostu şehirler belirlenerek, yöneticilere yardımcı olabilecek bir kaynak hazırlanmıştır.

🔖

Cite This Article

AYYILDIZ, E., YALÇIN, S. (2018). Determining the Logistics Friendly Cities in Turkey Using an Integrated Entropy-CODAS. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, Cilt: 23 - Sayı: 4, 127–140. https://ajindex.com/articles/330160

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (6)

  1. Adamski, A. (2011) Hierarchical integrated intelligent logistics system platform, Procedia Social and Behavioral Sciences, 27, 1004-1016. doi:10.1016/j.sbspro.2011.08.109 Ayyıldız, E. ve Murat, M.(2017) Türkiye’de Yer Alan Şehirlerin Eğitim Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri Kullanılarak Belirlenmesi, Kent Akademisi, 10(2), 255-267.
  2. Bukova, B., Brumercikova, E. ve Kondek, P. (2016) The multi-criteria decision in the allocation of logistic centers in the Eu, Transport Means - Proceedings of the International Conference 2016-October, 784-788.
  3. Chen, Y. ve Qu, L. (2006) Evaluating the selection of logistics centre location using fuzzy MCDM model based on entropy weight in Intelligent Control and Automation, 2006, WCICA 2006, The Sixth World Congress on 2, 7128-7132. Doi: 10.1109/WCICA.2006.1714468 Çalişkan, A., Kalkan, M. ve Ozturkoglu, Y. (2017) City logistics: Problems and recovery proposals, International Journal of Logistics Systems and Management, 26(2), 145-162. Doi: 10.1504/IJLSM.2017.081497 Ding, J. F. (2013) Applying an integrated fuzzy MCDM method to select hub location for global shipping carrier-based logistics service providers, WSEAS transactions on information science and applications, 10(2), 47-57.
  4. Ding, J. F. ve Chou, C. (2013) An evaluation model of quantitative and qualitative fuzzy multi-criteria decision making approach for location selection of transshipment ports, Mathematical Problems in Engineering, 1-12. Doi: 10.1155/2013/783105 Erkan, B. (2014) Türkiye’de Lojistik Sektörü ve Rekabet Gücü, ASSAM Uluslararası Hakemli Dergi, 1(1), 44-65.
  5. Gan, W.-H. ve Zhang, H. (2013) City logistics hierarchy of Jiangxi Province based on grey clustering model, International Asia Conference on Industrial Engineering and Management Innovation: Core Areas of Industrial Engineering, IEMI 2012 – Proceeding, 979-989. Doi: 10.1007/978-3-642-38445-5_102 Gergin R. E. ve Baki, B. (2015). Türkiye’deki Bölgelerin Lojistik Performanslarının Bütünleştirilmiş AHS ve TOPSIS Yöntemiyle Değerlendirilmesi, Business and Economics Research Journal, 6(4), 115-135.
  6. Ghorabaee, M.K., Amiri, M., Zavadskas, E.K., Hooshmand, R., ve Antucheviyien, J. (2017) Fuzzy extension of the CODAS method for multi-criteria market segment evaluation, Journal of Business Economics and Management, 18(1), 1-19. Doi:10.3846/16111699.2016.1278559 Güneş, H. ve Esmer, S. (2016) Liman Merkezli Lojistik: Ege Bölgesi için Bir Değerlendirme, Journal of ETA Maritime Science, 4(4), 303-31