Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2013 / Cilt: 28 - Sayı: 1

A MULTI CRITERIA APPROACH FOR HEAVY COMMERCIAL VEHICLE SELECTION PROBLEM IN LOGISTICS SECTOR

LOJİSTİK SEKTÖRÜNDE AĞIR TİCARİ ARAÇ SEÇİMİ PROBLEMİNE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BİR YAKLAŞIM

Pages
115–125
Publication Date
2022-10-18
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)

The importance weights of 20 criteria which are proposed for the selection of heavy commercial vehicles are determined by analytic network process (ANP), and vehicles are ranked by using PROMETHEE method.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:One of the basic elements of logistics firms operating in the transportation sector is their load carrying vehicles.
📊
Key Findings & Data:Especially, in the case of taking new vehicles for a company or a total renewal of vehicle fleet is concerned, vehicle selection problems are too difficult for the managers who are at the position of decision making, because it depends on the evaluation of multi criteria.
💡
Conclusion & Impact:The importance weights of 20 criteria which are proposed for the selection of heavy commercial vehicles are determined by analytic network process (ANP), and vehicles are ranked by using PROMETHEE method.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

One of the basic elements of logistics firms operating in the transportation sector is their load carrying vehicles. Especially, in the case of taking new vehicles for a company or a total renewal of vehicle fleet is concerned, vehicle selection problems are too difficult for the managers who are at the position of decision making, because it depends on the evaluation of multi criteria. In order to be solved in a rational manner, scientific methods should be used to solve the decision making problems which have great importance for the firms. In this study, the determination of the selection criteria for the process of buying a new vehicle which a firm intends to add it to vehicle fleet and choosing the best vehicle in accordance with these importance weights of criteria has modeled. The importance weights of 20 criteria which are proposed for the selection of heavy commercial vehicles are determined by analytic network process (ANP), and vehicles are ranked by using PROMETHEE method.

Özet

Ulaştırma sektöründe faaliyet gösteren lojistik firmaların temel elamanlarından biri sahip oldukları yük taşıma araçlarıdır. Özellikle firma bünyelerine yeni araç alınması veya araç filosunun tamamen yenilenmesi söz konusu olduğunda, karar verici konumundaki yöneticiler için araç seçim problemleri, çok fazla ölçüte bağlı olarak değerlendirilmesi nedeniyle karar verilmesi gereken zor problemlerdir. Firmalar için çok büyük bir öneme sahip karar verme problemlerinin akılcı bir biçimde çözülebilmesi için bilimsel yöntemlerin kullanılması gerekmektedir. Bu çalışmada, bir firmanın araç filosuna katmayı düşündüğü yeni yük aracı alım sürecinin değerlendirilebilmesi için gereken seçim ölçütlerinin belirlenmesi ve bu ölçütlerin önem ağırlıkları doğrultusunda en iyi aracın seçilmesi modellenmiştir. Ağır ticari araç seçimi için önerilen 20 ölçütün ağırlıkları analitik ağ süreci (AAS) ile belirlenmiş ve araçların sıralaması PROMETHEE yöntemi ile yapılmıştır.

🔖

Cite This Article

KABAK, M., UYAR, Ö. O. (2022). A MULTI CRITERIA APPROACH FOR HEAVY COMMERCIAL VEHICLE SELECTION PROBLEM IN LOGISTICS SECTOR. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 28 - Sayı: 1, 115–125. https://ajindex.com/articles/523758

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Byun, D.H.,“The AHP Approach for Selecting an Automobile Purchase Model”, Information & Management, 38, 289-297, 2001
  2. Dağdeviren, M., Eraslan, E., Kurt, M. ve Dizdar, E., “Tedarikçi Seçimi Problemine Analitik Ağ Süreci İle Alternatif Bir Yaklaşım” Teknoloji, Cilt 8, Sayı 2, 115-122, 2005
  3. Soner, S. ve Önüt, S., “Multi-Criteria Supplier Selection: An ELECTRE-AHP Application”, Sigma Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, Cilt:4, s.110-120, 2006
  4. Yousefi, A ve Vencheh, A. H., “An Integrated Group Decision Making Model and its Evaluation By DEA for Automobile Industry”, Expert Systems with Applications, 37, 8543–8556, 2010
  5. Bozdemir, Y. ve Yılmaz, İ. T., “Kural Tabanlı Karar Verme Mekanizmasına Sahip Sistematik Araç Seçim Modeli Geliştirilmesi”, Makine Teknolojileri Elektronik Dergisi Cilt: 6, No: 2, 19-27, 2009
  6. Terzi, Ü., Hacaloğlu, S. E. ve Aladağ, Z., “Otomobil Satın Alma Problemi İçin Bir Karar Destek Modeli”, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Yıl: 5 Sayı:10, s. 43-49, 2006
  7. Güngör, İ. ve İşler, D.B., “Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı İle Otomobil Seçimi” ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt 1, Sayı 2, s. 21-33, 2005
  8. Vrkljan, B. H. ve Anaby, D., “What Vehicle Features are Considered Important When Buying an Automobile? An Examination Of Driver Preferences By Age And Gender”, Journal of Safety Research, 42, 61–65, 2011
  9. Ballı, S., Karasulu, B. ve Korukoğlu, S., “En Uygun Otomobil Seçimi Problemi İçin Bir Bulanık Promethee Yöntemi Uygulaması”, D.E.Ü.İ.İ.B.F. Dergisi, Cilt:22 Sayı:1, s,139-147, 2007
  10. Yi, H. C., Chen, K.T. ve Tzeng, G.H., “FMCDM with Fuzzy DEMATEL Approach for Customers’ Choice Behavior Model”, International Journal of Fuzzy Systems, Vol. 9, No. 4, December 2007
  11. Shyur, H.J. ve Shih, H.S., "A Hybrid MCDM Model for Strategic Vendor Selection", Mathematical and Computer Modelling, 44, 8, 749-761, 2006
  12. Dağdeviren, M., Dönmez N. ve Kurt, M., “Developing A New Model For Supplier Evaluation Process For A Company And Its Application”, J. Fac. Eng. Archit. Gazi Univ., Vol.21, No.2, 247-255, 2006
  13. Tuzkaya, U.R. ve Önüt, S., “A Fuzzy Analytic Network Process Based Approach to Transportation-Mode Selection Between Turkey and Germany: A Case Study” Information Sciences, 178, 3133–3146, 2008
  14. Chen, H.H., Lee, H.I. ve Kang, H.Y., “A Model for Strategic Selection of Feeder Management Systems: A Case Study”, Electrical Power and Energy Systems, 32, 421–427, 2010
  15. Köne, A.Ç. ve Büke, T., “An Ana