KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 28 Sayı: 1

Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Çok Ölçütlü Bir Yaklaşım

Mehmet Kabak
Ömer Uyar
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2014-02-21
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Ağır ticari araç seçimi için önerilen 20 ölçütün ağırlıkları analitik ağ süreci (AAS) ile belirlenmiş ve araçların sıralaması PROMETHEE yöntemi ile yapılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Ulaştırma sektöründe faaliyet gösteren lojistik firmaların temel elamanlarından biri sahip oldukları yük taşıma araçlarıdır.
📊
Temel Bulgular & Veri: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.
💡
Sonuç & Katkı:Ağır ticari araç seçimi için önerilen 20 ölçütün ağırlıkları analitik ağ süreci (AAS) ile belirlenmiş ve araçların sıralaması PROMETHEE yöntemi ile yapılmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Araç seçimi · ÇÖKV · AAS

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.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Kabak, M., Uyar, Ö. (2014). Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Çok Ölçütlü Bir Yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 28 Sayı: 1. https://ajindex.com/articles/1078343

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (172)

  1. Byun, D.H.,“The AHP Approach for Selecting an
  2. Automobile Purchase Model”, Information &
  3. Management, 38, 289-297, 2001.
  4. Dağdeviren, M., Eraslan, E., Kurt, M. ve Dizdar,
  5. E., “Tedarikçi Seçimi Problemine Analitik Ağ
  6. Süreci İle Alternatif Bir Yaklaşım” Teknoloji,
  7. Cilt 8, Sayı 2, 115-122, 2005.
  8. Soner, S. ve Önüt, S., “Multi-Criteria Supplier
  9. Selection: An ELECTRE-AHP Application”,
  10. Sigma Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi,
  11. Cilt:4, s.110-120, 2006.
  12. Yousefi, A ve Vencheh, A. H., “An Integrated
  13. Group Decision Making Model and its Evaluation
  14. By DEA for Automobile Industry”, Expert
  15. Systems with Applications, 37, 8543–8556,
  16. Bozdemir, Y. ve Yılmaz, İ. T., “Kural Tabanlı
  17. Karar Verme Mekanizmasına Sahip Sistematik
  18. Araç Seçim Modeli Geliştirilmesi”, Makine
  19. Teknolojileri Elektronik Dergisi Cilt: 6, No: 2,
  20. 27, 2009.
  21. Terzi, Ü., Hacaloğlu, S. E. ve Aladağ, Z.,
  22. “Otomobil Satın Alma Problemi İçin Bir Karar
  23. Destek Modeli”, İstanbul Ticaret Üniversitesi
  24. Fen Bilimleri Dergisi Yıl: 5 Sayı:10, s. 43-49,
  25. Güngör, İ. ve İşler, D.B., “Analitik Hiyerarşi
  26. Yaklaşımı İle Otomobil Seçimi” ZKÜ Sosyal
  27. Bilimler Dergisi, Cilt 1, Sayı 2, s. 21-33, 2005.
  28. Vrkljan, B. H. ve Anaby, D., “What Vehicle
  29. Features are Considered Important When Buying
  30. an Automobile? An Examination Of Driver
  31. Preferences By Age And Gender”, Journal of
  32. Safety Research, 42, 61–65, 2011.
  33. Ballı, S., Karasulu, B. ve Korukoğlu, S., “En
  34. Uygun Otomobil Seçimi Problemi İçin Bir
  35. Bulanık Promethee Yöntemi Uygulaması”,
  36. D.E.Ü.İ.İ.B.F. Dergisi, Cilt:22 Sayı:1, s,139-147,
  37. Yi, H. C., Chen, K.T. ve Tzeng, G.H., “FMCDM
  38. with Fuzzy DEMATEL Approach for Customers’
  39. Choice Behavior Model”, International Journal
  40. of Fuzzy Systems, Vol. 9, No. 4, December 2007.
  41. Shyur, H.J. ve Shih, H.S., "A Hybrid MCDM
  42. Model for Strategic Vendor Selection",
  43. Mathematical and Computer Modelling, 44, 8,
  44. 761, 2006.
  45. Dağdeviren, M., Dönmez N. ve Kurt, M.,
  46. “Developing A New Model For Supplier
  47. Evaluation Process For A Company And Its
  48. Application”, J. Fac. Eng. Archit. Gazi Univ.,
  49. Vol.21, No.2, 247-255, 2006.
  50. Tuzkaya, U.R. ve Önüt, S., “A Fuzzy Analytic
  51. Network Process Based Approach to
  52. Transportation-Mode Selection Between Turkey
  53. and Germany: A Case Study” Information
  54. Sciences, 178, 3133–3146, 2008.
  55. Chen, H.H., Lee, H.I. ve Kang, H.Y., “A Model
  56. for Strategic Selection of Feeder Management
  57. Systems: A Case Study”, Electrical Power and
  58. Energy Systems, 32, 421–427, 2010.
  59. Köne, A.Ç. ve Büke, T., “An Analytical Network
  60. Process (ANP) Evaluation of Alternative Fuels for
  61. Electricity Generation in Turkey”, Energy Policy,, 5220–5228, 2007.
  62. Çelebi, D., Bayraktar, D. ve Bingöl, L.,
  63. “Analytical Network Process for Logistics
  64. Management: A Case Study in a Small Electronic
  65. Appliances Manufacturer”, Computers &
  66. Industrial Engineering, 58, 432–441, 2010.
  67. Güneri, A.F., Cengiz, M. ve Şeker, S., “A Fuzzy
  68. ANP Approach to Shipyard Location Selection”,
  69. Expert Systems with Applications, 36, 7992–, 2009.
  70. Tuzkaya, G., Gülsün, B., Kahraman, C. ve Özgen,
  71. B., “Integrated Fuzzy Multi-Criteria Decision
  72. Making Methodology for Material Handling
  73. Equipment Selection Problem and an
  74. Application”, Expert Systems with Applications,, 2853–2863, 2010.
  75. Bulut, K. ve Soylu, B., “Öğretim Üyelerinin İş
  76. Yükü Seviyelerinin Bir Analitik Ağ Modeli İle
  77. Değerlendirilmesi: Mühendislik Fakültesinde Bir
  78. Uygulama”, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri
  79. Enstitüsü Dergisi, 25 (1-2), 150 – 167, 2009.
  80. Gümüş, A.T., Çetin, A. ve Kaplan, E., “A Fuzzy-
  81. Analytic Network Process Based Approach for
  82. Enterprise Information System Selection”,
  83. Journal of Engineering and Natural Sciences
  84. Sigma, 28, 74-85, 2010.
  85. Lin, H.T., “Personel Selection Using Analytic
  86. Network Process and Fuzzy Data Envelopment
  87. Analysis Approaches”, Computers & Industrial
  88. Engineering, 59, 937–944, 2010.
  89. Gümüş, A.T. ve Yılmaz, G. “Sea Vessel Type
  90. Selection via an Integrated VAHP–ANP
  91. Methodology For High-Speed Public
  92. Transportation in Bosphorus”, Expert Systems
  93. with Applications, 37, 4182–4189, 2010.
  94. Halouani, N., Chabchoub, H. ve Martel, J.M.,
  95. “PROMETHEE-MD-2T Method for Project
  96. Selection”, European Journal of Operational
  97. Research, 195(3), 841–895, 2009.
  98. Fernández-Castro, A.S., ve Jiménez, M.,
  99. “PROMETHEE: An Extension through Fuzzy
  100. Mathematical Programming”, Journal of the
  101. Operational Research Society, 56, 119–122,
  102. Dulmin, R. ve Mininno, V., “Supplier Selection
  103. Using a Multi-Criteria Decision Aid Method”,
  104. Journal of Purchasing & Supply Management,, 177–187, 2003.
  105. Wang, J.J., Wei, C.M. ve Yang, D., “Decision
  106. Method for Vendor Selection Based on
  107. AHP/PROMETHEE/GAIA”. Journal of Dalian
  108. University of Technology, 46 (6), 926–931, 2006.
  109. Radojevic, D. ve Petrovic, S., “A Fuzzy Approach
  110. to Preference Structure in Multicriteria Ranking”,
  111. International Transaction in Operation
  112. Research, 4 (5/6), 419–430, 1997.
  113. Madlener, R., Kowalski, K. ve Stagl, S., “New
  114. Ways for the Integrated Appraisal Of National
  115. Energy Scenarios: The Case of Renewable Energy
  116. Use in Austria”, Energy Policy, 35, 6060–6074,
  117. Roux, O., Duvivier, D., Dhaevers, V., Meskens,
  118. N. ve Artiba, A., “Multicriteria Approach to Rank Scheduling Strategies”, International Journal of
  119. Production Economics, 112 (11), 192–201, 2008.
  120. Dağdeviren, M., “Decision Making in Equipment
  121. Selection: An Integrated Approach with AHP and
  122. PROMETHEE”, Journal of Intelligent
  123. Manufacturing, 19, 397-406, 2008.
  124. Bouri, A., ve Martel, J.M., “A Multi-Criterion
  125. Approach for Selecting Attractive Portfolio”,
  126. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 11,
  127. 277, 2002.
  128. Anand, G. ve Kodali, R. “Selection Of Lean
  129. Manufacturing Systems Using the
  130. PROMETHEE”, Journal of Modelling in
  131. Management, 3 (1), 40–70, 2008.
  132. Saaty, T.L., Decision Making with Dependence
  133. and Feedback: The Analytic Network Process,
  134. Pittsburgh, RWS Publications, 1996.
  135. Jharkharia, S. ve Shankar, R., “Selection of
  136. Logistics Service Provider: An Analytic Network
  137. Process (ANP) Approach”, Omega, 35, 274 –, 2007.
  138. Brans, J.P., “Lingenierie de la decision.
  139. Elaboration dinstruments daide a la decision:
  140. Methode PROMETHEE”, Presses de Universite
  141. Laval, Quebec, Canada, 183–214, 1982.
  142. Vincke, J.P. ve Brans, J.P., “A Preference Ranking
  143. Organization Method. The PROMETHEE Method
  144. for MCDM”, Management Science, 31, 641–, 1985.
  145. Brans, J.P., Vincke, Ph. ve Mareschal, B., “How
  146. to Select and How to Rank Projects: The
  147. PROMETHEE Method”, European Journal of
  148. Operational Research, 24 (2), 228–238, 1986.
  149. Goumas, M., ve Lygerou, V., “An Extension of
  150. the PROMETHEE Method for Decision Making
  151. in Fuzzy Environment: Ranking of Alternative
  152. Energy Exploitation Projects”, European Journal
  153. of Operational Research, 123, 606-613, 2000.
  154. Le Teno, J., F., ve Mareschal, B., “An Interval
  155. Version of PROMETHEE For the Comparison of
  156. Building Products’ Design with Ill-Defined Data
  157. on Environmental Quality”, Europal Journal of
  158. Operational Research, 109, 522–529, 1998.
  159. Dağdeviren, M. ve Eraslan, E., “Supplier
  160. Selection Using PROMETHEE Sequencing
  161. Method”, J. Fac. Eng. Archit. Gazi Univ., Vol., No.1, 69-75, 2008.
  162. Brans, J.P., ve Mareschal, B., “PROMETHEE V –
  163. MCDM Problems with Segmentation
  164. Constraints”, INFOR, 30 (2), 85–96, 1992.
  165. Mareschal, B. ve Brans, J.E., "Geometrical
  166. Representations for MCDM" (GAIA), EJOR,
  167. Vol. 34, 69-77, 1988.
  168. Mareschal, B., “What is the Delta Value in
  169. GAIA?”. http://www.prometheegaia.
  170. net/faqpro/index.php?action=article&cat_
  171. id=003& id =17&lang.
  172. Energy Systems, 32, 421–427, 2010.