Journals / Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2017 / Cilt: 19 - Sayı: 1

Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Yönelik Copras-G Yöntemi ile Karar Verme

Pages
153–178
Publication Date
2017-06-30
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)

Diğer alternatifler içerisinde sıralamada kötü çıkmasına rağmen bu denli tercih edilmesinin marka bilinirliği ve alışkanlığa bağlı olduğu düşünülmektedir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Öz Lojistik firmaların temel elamanlarından biri olan yük taşıma araçlarının alınması veya araç filosunun tamamen yenilenmesi söz konusu olduğunda araç seçim problemleri; çok fazla ölçüte bağlı olarak değerlendirilmesi nedeniyle bu durum karar verici konumundaki yöneticiler için zor bir problemdir.
📊
Key Findings & Data:Bu nedenle çalışmada, lojistik firmalarının araç filosuna katmayı planladıkları yeni yük araçları alımı ile ilgili olarak literatür taraması ve uzman görüşleri sonucunda ortaya çıkan kriterlere göre; Türkiye’de en yüksek Pazar payına sahip 8 firmanın öncü modeller içerisinden en iyi aracın seçilmesi amaçlanmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Diğer alternatifler içerisinde sıralamada kötü çıkmasına rağmen bu denli tercih edilmesinin marka bilinirliği ve alışkanlığa bağlı olduğu düşünülmektedir.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Anahtar Kelimeler Araç Seçimi · COPRAS-G Metot

Özet

Öz Lojistik firmaların temel elamanlarından biri olan yük taşıma araçlarının alınması veya araç filosunun tamamen yenilenmesi söz konusu olduğunda araç seçim problemleri; çok fazla ölçüte bağlı olarak değerlendirilmesi nedeniyle bu durum karar verici konumundaki yöneticiler için zor bir problemdir. Bu nedenle çalışmada, lojistik firmalarının araç filosuna katmayı planladıkları yeni yük araçları alımı ile ilgili olarak literatür taraması ve uzman görüşleri sonucunda ortaya çıkan kriterlere göre; Türkiye’de en yüksek Pazar payına sahip 8 firmanın öncü modeller içerisinden en iyi aracın seçilmesi amaçlanmıştır. Ancak söz konusu amaca ulaşmak için ele alınan analizde verilerin kesin olmaması ve herhangi bir dağılıma uymaması nedeniyle aralık parametreler olarak ifade edilen gri sayıların hesaplamada kullanıldığı COPRAS-G metodu ile sonuca ulaşılmıştır. Bulgulara göre, çekici araç satış payında %53 oranla açık ara birinci sırada olan Mercedes markasının 1844LS modeli sıralamada en kötü olarak çıkmıştır. Diğer alternatifler içerisinde sıralamada kötü çıkmasına rağmen bu denli tercih edilmesinin marka bilinirliği ve alışkanlığa bağlı olduğu düşünülmektedir.

🔖

Cite This Article

DOĞAN, E. M., EREN, M., ÇELİK, K. (2017). Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Yönelik Copras-G Yöntemi ile Karar Verme. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 19 - Sayı: 1, 153–178. https://ajindex.com/articles/69897

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. AGHDAIE, M. H., ZOLFANI, S. H. ve ZAVADSKAS, E. K. 2012. Prioritizing Constructing Projects of Municipalities Based on AHP and COPRAS-G: A Case Study about Footbridges in Iran. The Baltic Journal of Road and Bridge Engineering, 7, 145-153.
  2. AGHDAIE, M. H., ZOLFANI, S. H. ve ZAVADSKAS, E. K. 2013. Market Segment Evaluation and Selection Based on Application of Fuzzy AHP and COPRAS-G Methods. Journal of Business Economics and Management 14, 213-233.
  3. AYDıN, S. ve KAHRAMAN, C. 2014. Vehicle Selection for Public Transportation Using an İntegrated Multi Criteria Decision Making Approach: A case of Ankara. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 26, 2467-2481.
  4. BALLı, S., KARASULU, B. ve KORUKOĞLU, S. 2007. En Uygun Otomobil Seçimi Problemi İçin Bir Bulanık PROMETHEE Yöntemi Uygulaması. DE Üİİ BF Dergisi, 22, 139-147. BARYSIENĖ, J. 2012. A Multi-criteria Evaluation of Container Terminal Technologies Applying the COPRAS-G Method Transport, 27, 364-372.
  5. BOWERSOX, D., CLOSS, D. ve COOPER, B. 2012.
  6. Supply Chain Logistics Management, McGraw-Hill Education. BYUN, D.-H. 2001. The AHP Approach for Selecting an Automobile Purchase Model. Information & Management, 38, 289-297.
  7. ECER, F. 2014. A hybrid banking websites quality evaluation model using AHP and COPRAS-G: a Turkey case. Technological and Economic Development of Economy, 20, 758-782.
  8. GÜMÜŞ, S. 2014. Lojistik Sektörünün Türk Ekonomisine Katkıları ve Bir Araştırma- Contrıbutıons Of Logıstıcs Industry to The Turkısh Economy and a Research. Busıness & Management Studıes: An Internatıonal Journal, 1, 302-324.
  9. GÜNGÖR, İ. ve İşLER, D. B. 2012. Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı İle Otomobil Seçimi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 1, 21-33.
  10. KABAK, M. ve UYAR, Ö. O. 2013. Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Çok Ölçütlü Bir Yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 28. LIN, Y., CHEN, M.-Y. ve LIU, S. 2004. Theory of grey systems: capturing uncertainties of grey information. Kybernetes, 33, 196-218.
  11. LIOU, J. J., TAMOŠAITIENĖ, J., ZAVADSKAS, E. K. ve TZENG, G.-H. 2016. New hybrid COPRAS-G MADM Model for improving and selecting suppliers in green supply chain management. International Journal of Production Research, 54, 114-134.
  12. ÖMÜRBEK, N., KARAATLı, M., EREN, H. ve ŞANLı, B. 2014. AHP Temelli Promethee Sıralama Yöntemi İle Hafif Ticari Araç Seçimi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19. ÖZDAĞOĞLU, A. 2013a. Çok Ölçütlü Karar Verme