SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2023 / Cilt: 38 - Sayı: 3

Kaos durumu altında hava kargo şirketi seçimi: Bütünleşik Bayesian BWM ve WASPAS çerçevesi

Esra BOZ
Sinan ÇİZMECİOĞLU
Ahmet ÇALIK
Pages
1586–1600
Publication Date
2023-01-06
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)

Buna göre, kaos ortamında hava kargo şirketi seçimi için en önemli kriter ekonomik kriterler olarak görünmektedir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Karar problemlerinin sonuçları ve problemin sonuçlarını etkileyen faktörler, herhangi bir kaos durumunun bulunup bulunmamasına göre değişiklik gösterebilmektedir.
📊
Key Findings & Data:Kaos durumları altında, karar alıcıların tercihleri için farklı kriterler eklenebilmekle ve kriterlerin önem düzeyleri değişebilmektedir.
💡
Conclusion & Impact:Buna göre, kaos ortamında hava kargo şirketi seçimi için en önemli kriter ekonomik kriterler olarak görünmektedir.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:WASPAS · B-BWM · Hava kargo firma seçimi

Özet

Karar problemlerinin sonuçları ve problemin sonuçlarını etkileyen faktörler, herhangi bir kaos durumunun bulunup bulunmamasına göre değişiklik gösterebilmektedir. Kaos durumları altında, karar alıcıların tercihleri için farklı kriterler eklenebilmekle ve kriterlerin önem düzeyleri değişebilmektedir. COVID-19 pandemisi her alanda olduğu gibi havacılık sektörünü de etkilemiş olmasına rağmen hava kargo taşımacılığı bu dönemde güçlü bir performans göstermektedir. Bu noktadan hareketle, bu çalışmada kaos durumlarının hava kargo şirketi seçimine yansıması incelenmektedir. Karar vericilerin, karar problemlerini sonuçlandırmasında etkili bir çözüm yöntemi olan Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri ile yeni bir karar verme çerçevesi önerilmektedir. Yeni önerilen yöntemlerin daha hassas yanıt vermesinden dolayı, kriter ağırlıklarının belirlenmesinde yeni yöntemlerden olan Bayesian BWM (En İyi-En Kötü) yöntemi kullanılırken, hava kargo şirketlerinin sıralanmasında ise WASPAS yöntemi kullanılmaktadır. Böylece bu iki yöntem bütünleştirilmekte ve aynı zamanda sıralama sonuçları TOPSIS ve COPRAS yöntemi ile kıyaslanarak sonuçlar analiz edilmektedir. Buna göre, kaos ortamında hava kargo şirketi seçimi için en önemli kriter ekonomik kriterler olarak görünmektedir.

🔖

Cite This Article

BOZ, E., ÇİZMECİOĞLU, S., ÇALIK, A. (2023). Kaos durumu altında hava kargo şirketi seçimi: Bütünleşik Bayesian BWM ve WASPAS çerçevesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 38 - Sayı: 3, 1586–1600. https://ajindex.com/articles/875689

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. Agrebi, M., & Abed, M. (2021). Decision-making from multiple uncertain experts: case of distribution center location selection. Soft Computing, 25(6), 4525–4544.
  2. Aguezzoul, A. (2014). Third-party logistics selection problem: A literature review on criteria and methods. Omega, 49, 69–78.
  3. Akcan, S., & Güldeş, M. (2019). Integrated multicriteria decision-making methods to solve supplier selection problem: a case study in a hospital. Journal of Healthcare Engineering, 2019.
  4. Amindoust, A., Ahmed, S., Saghafinia, A., & Bahreininejad, A. (2012). Sustainable supplier selection: A ranking model based on fuzzy inference system. Applied Soft Computing Journal, 12(6), 1668–1677. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2012.01.023
  5. Atayah, O. F., Dhiaf, M. M., Najaf, K., & Frederico, G. F. (2021). Impact of COVID-19 on financial performance of logistics firms: evidence from G-20 countries. Journal of Global Operations and Strategic Sourcing. Awasthi, A., Adetiloye, T., & Crainic, T. G. (2016). Collaboration partner selection for city logistics planning under municipal freight regulations. Applied Mathematical Modelling, 40(1), 510–525.
  6. Awasthi, A., & Chauhan, S. S. (2012). A hybrid approach integrating Affinity Diagram, AHP and fuzzy TOPSIS for sustainable city logistics planning. Applied Mathematical Modelling, 36(2), 573–584.
  7. Awasthi, A., Chauhan, S. S., & Goyal, S. K. (2011). A multi-criteria decision making approach for location planning for urban distribution centers under uncertainty. Mathematical and Computer Modelling, 53(1–2), 98–109.
  8. Awasthi, A., Govindan, K., & Gold, S. (2018). Multi-tier sustainable global supplier selection using a fuzzy AHP-VIKOR based approach. International Journal of Production Economics, 195(October 2017), 106–117. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2017.10.013
  9. Azadnia, A. H., Saman, M. Z. M., & Wong, K. Y. (2015). Sustainable supplier selection and order lot-sizing: An integrated multi-objective decision-making process. International Journal of Production Research, 53(2), 383–408. https://doi.org/10.1080/00207543.2014.935827
  10. Bahadori, M., Hosseini, S. M., Teymourzadeh, E., Ravangard, R., Raadabadi, M., & Alimohammadzadeh, K. (2020). A supplier selection model for hospitals using a combination of artificial neural network and fuzzy VIKOR. International Journal of Healthcare Management, 13(4), 286–294.
  11. Bai, C., & Sarkis, J. (2019). Integrating and extending data and decision tools for sustainable third-party reverse logistics provider selection. Com