Journals / Mersin Üniversitesi Denizcilik ve Lojistik Araştırmaları Dergisi / 2022 / Cilt: 4 - Sayı: 2

Human Resources Manager Selection Based on Fuzzy and Intuitionistic Fuzzy Numbers for Logistics Companies

HUMAN RESOURCES MANAGER SELECTION BASED ON FUZZY AND INTUITIONISTIC FUZZY NUMBERS FOR LOGISTICS COMPANIES

Pages
254–286
Publication Date
2022-12-28
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)

In addition, with this research, the IFWA and F-MAIRCA hybrid method has been brought to the literature.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Qualified managers are needed for the systematic functioning of logistics management applications.
📊
Key Findings & Data:In logistics companies, the human resources manager takes part in determining the amount of personnel needed, supplying personnel, and creating personnel task forms.
💡
Conclusion & Impact:In addition, with this research, the IFWA and F-MAIRCA hybrid method has been brought to the literature.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Yönetici Seçim Problemi · Bulanık Mantık · Sezgisel Bulanık Mantık

Abstract

Qualified managers are needed for the systematic functioning of logistics management applications. In logistics companies, the human resources manager takes part in determining the amount of personnel needed, supplying personnel, and creating personnel task forms. For successful human resources management, a qualified human resources manager should be selected. In the literature, it is seen that the manager selection problem is handled with multi criteria decision making (MCDM) methods. The aim of this research is to determine the problem criteria of human resources manager selection for logistics companies and to apply them with hybrid MCDM methods. With the in-depth literature review, ten criteria were determined for the logistics company human resources manager selection problem. The intuitionistic fuzzy weighted averaging (IFWA) method was used to weight the criteria. The fuzzy multi attribute ideal-real comparative analysis (F-MAIRCA) method was applied for the ranking of the four candidate managers. The application was made on a logistics company operating in Turkey. Research methods are based on fuzzy and intuitionistic fuzzy numbers. As a result of the study, the most important criterion in the selection of logistics human resources manager was determined as the experience criterion. Among the four candidates, the first candidate was seen as the best manager candidate. Suggestions have been developed for logistics companies, human resources manager candidates and researchers based on the research outputs. In addition, with this research, the IFWA and F-MAIRCA hybrid method has been brought to the literature.

Özet

Lojistik yönetim fonksiyonlarının sistematik işlemesi için nitelikli yöneticilere ihtiyaç duyulmaktadır. Lojistik firmalarda insan kaynakları yöneticisi personel ihtiyacının belirlenmesi, personel temini ve personel görev formlarının oluşturulmasını rol almaktadır. Başarılı insan kaynakları yönetimi için nitelikli insan kaynakları yöneticisi seçimi yapılmalıdır. Literatürde yönetici seçim problemini çok kriterli karar verme yöntemleriyle ele alındığına rastlanmaktadır. Bu araştırmanın amacı lojistik firmalar için insan kaynakları yöneticisi seçim problem kriterlerinin belirlenmesi ve hibrit ÇKKV yöntemleriyle uygulanmasıdır. Derinlemesine yapılan literatür incelemesi sonucunda lojistik firma insan kaynakları yöneticisi için on kriter belirlenmiştir. Kriterlerin ağırlıklandırılmasında IFWA yöntemi uygulanmıştır. Dört aday yöneticinin sıralamasında ise F-MAIRCA yöntemi uygulanmıştır. Araştırmaya ait uygulama Türkiye’de faaliyet gösteren bir lojistik firma üzerinde yapılmıştır. Araştırma yöntemleri bulanık ve sezgisel bulanık sayılara dayalı ele alınmıştır. Çalışma sonucunda lojistik insan kaynakları yönetici seçiminde en önemli kriter tecrübe kriteri olarak belirlenmiştir. Dört aday arasından birinci aday en iyi yönetici adayı olarak görülmüştür. Araştırma sonucunda lojistik firmalara, insan kaynakları yönetici adaylarına ve araştırmacılara yönelik öneriler geliştirilmiştir. Ayrıca bu araştırmayla IFWA ve F-MAIRCA hibrit yöntemi literatüre kazandırılmıştır.

🔖

Cite This Article

KARA, K., EDİNSEL, S., YALÇIN, G. C. (2022). Human Resources Manager Selection Based on Fuzzy and Intuitionistic Fuzzy Numbers for Logistics Companies. Mersin Üniversitesi Denizcilik ve Lojistik Araştırmaları Dergisi, Cilt: 4 - Sayı: 2, 254–286. https://ajindex.com/articles/869981

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. Afshari, A. (2015). Selection of construction project manager by using Delphi and fuzzy linguistic decision making. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 28(6), 2827-2838. https://doi.org/10.3233/IFS-151562
  2. Afshari, A. R., & Kowal, J. (2017). Decision Making Methods for the Selection of ICT Project Manager. Gospodarka, Rynek, Edukacja, 18(4), 19-28. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3118075
  3. Afshari, A. R., & Yusuff, R. M. (2013). Fuzzy integral project manager selection. Australian Journal of Multi-Disciplinary Engineering, 9(2), 149-154. https://doi.org/10.7158/14488388.2013.11464855
  4. Akça, N., Sönmez, S., Gür, Ş. Yilmaz, A., & Tamer, E. (2018). Kamu hastanelerinde analitik ağ süreci yöntemi ile finans yöneticisi seçimi. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 5(2), 133-146. https://doi.org/10.17541/optimum.390536
  5. Atanassov K. (1986). Intuitionistic fuzzy sets. Fuzzy Set And Systems Journal, 20, 87–96. Baležentis, T., & Zeng, S. (2013). Group multi-criteria decision making based upon interval-valued fuzzy numbers: an extension of the MULTIMOORA method. Expert Systems with Applications, 40(2), 543-550. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.07.066
  6. Bonissone, P. P., Subbu, R., & Lizzi, J. (2009). Multicriteria decision making (MCDM): a framework for research and applications. IEEE Computational Intelligence Magazine, 4(3), 48-61. https://doi.org/10.1109/MCI.2009.933093
  7. Boral, S., Howard, I., Chaturvedi, S. K., McKee, K., & Naikan, V. N. A. (2020). An integrated approach for fuzzy failure modes and effects analysis using fuzzy AHP and fuzzy MAIRCA. Engineering Failure Analysis, 108, 104195. https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2019.104195
  8. Boran, F. E., Genç, S., Kurt, M., & Akay, D. (2009). A multi-criteria intuitionistic fuzzy group decision making for supplier selection with TOPSIS method. Expert systems with applications, 36(8), 11363-11368. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2009.03.039
  9. Boran, F. E., Genç, S., & Akay, D. (2011). Personnel selection based on intuitionistic fuzzy sets. Human Factors and Ergonomics in Manufacturing & Service Industries, 21(5), 493-503. https://doi.org/10.1002/hfm.20252
  10. Cetin, E. I., & Icigen, E. T. (2017). Personnel selection based on step-wise weight assessment ratio analysis and multi-objective optimization on the basis of ratio analysis methods. International Journal of Economics and Management Engineering, 11(11), 2718-2722. https://doi.org/10.5281/zenodo.1314471
  11. Chaghooshi, A., Arab, A., & Dehshiri, S. (2016). A fuzzy hy