KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2010 / Cilt: 25 Sayı: 4

EKİPMAN SEÇİMİ PROBLEMİNDE PROMETHEE VE BULANIK PROMETHEE YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ

Burcu Yılmaz
Metin Dağdeviren
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2013-02-19
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)

Elde edilensonuçlar ile her iki durum karşılaştırmalı olarak ayrıntılı bir şekilde analiz edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:İnsan, makine, malzeme gibi çok çeşitlilikte ve değişken özellikler gösteren bileşenlere sahip olan üretimsistemlerinin planlanması, yönetilmesi ve kontrol edilmesi genellikle zor ve karmaşık bir yapıya sahip olup,birden fazla etken tarafından etkilenen kararlar alınmasını gerektiren bir süreçtir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Ekipmanseçimi, etkin bir üretim sistemi için oldukça önemli bir konudur.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilensonuçlar ile her iki durum karşılaştırmalı olarak ayrıntılı bir şekilde analiz edilmiştir.
🔬Tür:Makale
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Ekipman seçimi · çok ölçütlü karar verme · PROMETHEE

Özet

İnsan, makine, malzeme gibi çok çeşitlilikte ve değişken özellikler gösteren bileşenlere sahip olan üretimsistemlerinin planlanması, yönetilmesi ve kontrol edilmesi genellikle zor ve karmaşık bir yapıya sahip olup,birden fazla etken tarafından etkilenen kararlar alınmasını gerektiren bir süreçtir. Bu tip süreçlerde karşılaşılanproblemler çok sayıda çelişen kriter içeren kompleks karar problemleri niteliğindedir. Bu gibi durumlardaanalitik bir bakış açısı sağlayan, probleme matematiksel ve mantıklı çözümler getirebilen çok kriterli kararverme yöntemlerinin uygulanması çözüm ve daha sonraki aşamalarda büyük yararlar sağlamaktadır. Ekipmanseçimi, etkin bir üretim sistemi için oldukça önemli bir konudur. Genellikle birbirine çok benzeyen pek çoktipteki ekipmanın arasından en doğru seçimi yapmayı çok sayıda kriterin göz önüne alınması ile birliktegerektiren, yorucu, karmaşık, zor bir karar verme problemidir. Bu çalışmada, bir işletmenin kaynak makinesiseçimi problemi, dilsel ifadelerle tanımlanan kriterlerin önceliklendirilmesini içeren çok kriterli bir karar vermeproblemi temelinde incelenmiştir. Yapılan uygulamada problem hem bulanık hem de kesin sayılarınkullanılmasıyla çözülerek alternatif ekipmanlar için hem kısmi hem de tam sıralama belirlenmiştir. Elde edilensonuçlar ile her iki durum karşılaştırmalı olarak ayrıntılı bir şekilde analiz edilmiştir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Yılmaz, B., Dağdeviren, M. (2013). EKİPMAN SEÇİMİ PROBLEMİNDE PROMETHEE VE BULANIK PROMETHEE YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 25 Sayı: 4. https://ajindex.com/articles/1078585

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (286)

  1. Dağdeviren, M., ve Eren, T., “Analytical
  2. Hierarchy Process and Use of 0-1 Goal
  3. Programming Methods in Selecting Supplier
  4. Firm”, J. Fac. Eng. Arch. Gazi Univ.,16, 2, 41-, 2001.
  5. Kralawski, A., Pedrycz W., ve Nyström L.,
  6. “Fuzzy Neural Network as Instance Generator for
  7. Case-Based Reasoning System: An Example of
  8. Selection of Heat Exchange Equipment in Mixing
  9. Tanks”, Neural Computing & Applications, 8,
  10. 113, 1999.
  11. Kulak, O., Durmuşoglu, M. B., ve Kahraman, C.,
  12. “Fuzzy multiattribute equipment selection based
  13. on information axiom”, Journal of Materials
  14. Processing Technology, 169, 337–345, 2005.
  15. Dağdeviren, M., “Decision making in equipment
  16. selection: an ıntegrated approach with AHP and
  17. PROMETHEE”, Journal of Intelligent
  18. Manufacturing, 19, 397-406, 2008.
  19. Ayağ, Z., ve Özdemir, R. G., “A fuzzy AHP
  20. approach to evaluating machine tool
  21. alternatives”, Journal of Intelligent
  22. Manufacturing, 17, 179–190, 2006.
  23. Başçetin, A., ve Kesimal, A., “A new approach in
  24. selection of loading-hauling systems in surface
  25. mining”, 16th Mining Congress of Turkey,
  26. ISBN 975-395-310-0, 1999.
  27. Başçetin, A., “A decision support system for
  28. optimal equipment selection in open pit mining:
  29. Analytical Hierarchy Process”, İstanbul Üniv.
  30. Müh. Fak. Yerbilimleri Dergisi, 16, 2, 1-11,
  31. Chan, F. T. S., Ip, R. W. L., ve Lau, H.,
  32. “Integration of expert system with analytic
  33. hierarchy process for the design of material
  34. handling equipment selection system”, Journal
  35. of Materials Processing Technology, 116, 137–
  36. Manassero, G., Semeraro Q., ve Tolio T., “A new
  37. method to cope with decision makers' uncertainty
  38. in the equipment selection process”, CIRP
  39. Annals – Manufacturing Technology, 53, 1,
  40. 392, 2004.
  41. Chakraborty, S., ve Banik, D., “Design of a
  42. material handling equipment selection model
  43. using Analytical Hierarchy Process”, International Journal of Advanced
  44. Manufacturing Technologies, 28, 1237-1245,
  45. İç, Y. T., ve Yurdakul, M., “Decision support
  46. system for selection of machining centers”, J.
  47. Fac. Eng. Arch. Gazi Univ, 23, 1, 85-95, 2008.
  48. Decision Lab, 1.01.0388, copyright © 1998-2000,
  49. Visual Decision Inc., Canada.
  50. Saaty, T., The Analytic Hierarchy Process,
  51. McGraw- Hill International Book Company,
  52. USA,1980.
  53. Schniederjans, M. J., ve Wilson, R.L., “Using the
  54. Analytic Hierarchy Process and Goal
  55. Programming- for Information System Project
  56. Selection”, Information & Management, 20, 5,
  57. 342, 1991.
  58. Suresh, N.C., ve Kaparthi, S., “Flexible
  59. AutomationInvestments: A Synthesis of Two
  60. Multi-Objective Modeling Approaches”,
  61. Computers & Industrial Engineering, 22, 3,
  62. 272, 1992.
  63. Ehie, I.C., ve Benjamin, C.O., “An Integrated
  64. Multiobjective Planning Model: A Case Study Of
  65. The Zambian Copper Mining Industry”,
  66. European J. of Operational Research, 68, 2,
  67. 172, 1993.
  68. Myint, S., ve Tabucanon, M.T., “A Multiple-
  69. Criteria Approach to Machine Selection for
  70. Flexible Manufacturing Systems”, International
  71. Journal of Production Economics, 33, 1-3, 121-, 1994.
  72. Ramanathan, R., ve Ganesh, L. S., “Energy
  73. Alternatives for Lighting in Households: An
  74. Evaluation Using An Integrated Goal
  75. Programming-AHP Model”, Energy, 20, 1, 63-, 1995.
  76. Ramanathan, R. ve Ganesh, L. S., “Energy
  77. Resource Allocation Incorporating Qualitative
  78. and Quantitative Criteria: An Integrated Model
  79. Using Goal Programming And AHP”, Socio-
  80. Economic Planning Sciences, 29, 3, 197-218,
  81. Schniederjans, M.J., ve Garvin, T., “Using the
  82. Analytic Hierarchy Process and Multi-Objective
  83. Programming for the Selection of Cost Drivers in
  84. Activity-Based Costing”, European Journal of
  85. Operational Research, 100, 1, 72-80, 1997.
  86. Badri, M. A., “Combining the Analytic Hierarchy
  87. Process and Goal Programming for Global
  88. Facility Location-Allocation Problem”,
  89. International J. of Production Economics, 62,, 237-248, 1999.
  90. Badri, M. A., “A Combined AHP–GP Model for
  91. Quality Control Systems”, International
  92. Journal of Production Economics, 72, 1, 27-40,
  93. Bowen, W.M., “Subjective Judgements and Data
  94. Envelopment Analysis in Site Selection”,
  95. Computers, Environment and Urban Systems,, 2, 133-144, 1990.
  96. Shang, J., ve Sueyoshi, T., “A Unified
  97. Framework for the Selection of a Flexible
  98. Manufacturing System”, European Journal of
  99. Operational Research, 85, 2, 297-315, 1995.
  100. Sinuany-Stern, Z., Mehrez, A. ve Hadad, Y., “An
  101. AHP/DEA Methodology for Ranking Decision
  102. Making Units”, International Transactions in
  103. Operational Research, 7, 2, 109-124, 2000.
  104. Yang, T., ve Kuo, C., “A Hierarchical AHP/DEA
  105. Methodology for the Facilities Layout Design
  106. Problem”, European Journal of Operational
  107. Research, 147, 1, 128-136, 2003.
  108. Mon, D., Cheng, C. ve Lin, J., “Evaluating
  109. Weapon System Using Fuzzy Analytic Hierarchy
  110. Process Based on Entropy Weight”, Fuzzy Sets
  111. and Systems, 62, 2, 127-134, 1994.
  112. Chang, D., “Applications of the Extent Analysis
  113. Method on Fuzzy AHP”, European Journal of
  114. Operational Research, 95, 3, 649-655, 1996.
  115. Weck, M., Klocke, F., Schell, H., ve Rüenauver,
  116. E., “Evaluating Alternative Production Cycles
  117. Using the Extended Fuzzy AHP Method”,
  118. European Journal of perational Research, 100,, 351- 366, 1997.
  119. Zhu, K., Jing, Y., ve Chang, D., “A Discussion
  120. on Extent Analysis Method and Applications of
  121. Fuzzy AHP”, European Journal of Operational
  122. Research, 116, 2, 450-456, 1999.
  123. Kuo, R. J., Chi, S. C. ve Kao, S. S., “A Decision
  124. Support System for Locating Convenience Store
  125. Through Fuzzy AHP”, Computers & Industrial
  126. Engineering, 37, 1-2, 323-326, 1999.
  127. Leung, L. C. ve Cao, D., “On Consistency and
  128. Ranking of Alternatives in Fuzzy AHP”,
  129. European Journal of Operational Research,, 1, 102- 113, 2000.
  130. Yu, C.S., “A GP-AHP Method for Solving Group
  131. Decision-Making Fuzzy AHP Problems”,
  132. Computers & Operations Research, 29, 14,
  133. 2001, 2002.
  134. Bozdağ, C.E., Kahraman, C. ve Ruan, D., “Fuzzy
  135. Group Decision Making for Selection Among
  136. Computer Integrated Manufacturing Systems”,
  137. Computers in Industry, 51, 1, 13-29, 2003.
  138. Kahraman, C., Ruan, D. ve Doğan, I., “Fuzzy
  139. Group Decision-Making for Facility Location
  140. Selection”, Information Sciences, 157, 135-153,
  141. Kahraman, C., Cebeci, U. ve Ruan, D., “Multi-
  142. Attribute Comparison of Catering Service
  143. Companies Using Fuzzy AHP: The Case of
  144. Turkey”, Int. Journal Production Economics,, 171-184, 2004.
  145. Büyüközkan, G., Ertay, T., Kahraman, C. Ve
  146. Ruan, D., “Determining the Importance Weights
  147. for the Design Requirements in the House of
  148. Quality Using the Fuzzy Analytic Network Approach”, International Journal of Intelligent
  149. Systems, 19, 443-461, 2004.
  150. Kulak, O. ve Kahraman, C., “Fuzzy Multi-
  151. Attribute Selection Among Transportation
  152. Companies Using Axiomatic Design and
  153. Analytic Hierarchy Process”, Information
  154. Sciences, 170, 191-210, 2005.
  155. Tolga, E., Demircan, M.L. ve Kahraman, C.,
  156. “Operating System Selection Using Fuzzy
  157. Replacement Analysis and Analytic Hierarchy
  158. Process”, Int. J. of Production Economics, 97,
  159. 117, 2005.
  160. Dağdeviren, M., Akay, D., Çetinyokus, T. ve
  161. Kurt, M., “Bulanık Matematiksel Programlama
  162. Teknigi İle Bir İş Değerlendirme Uygulaması”,
  163. Teknoloji Z.K.Ü. Karabük Teknik Eğitim
  164. Fakültesi Dergisi, 5, 1-2,91-96,2002.
  165. Dağdeviren, M., Yüksel, İ., “Developing a Fuzzy
  166. Analytic Hierarchy Process (AHP) Model for
  167. Behaviour Based Safety Management”,
  168. Information Sciences, 178, 6, 1717-1733, 2008.
  169. Saaty, T.,”The Analytic Hierarchy and Analytic
  170. Network Processes”, MCDM XV-th Int. Conf.,
  171. Ankara, Turkey, 2000.
  172. Tam, M.C.Y. ve Tummala, V.M.R., ”An
  173. Application of the AHP in Vendor Selection of a
  174. Telecommunications System” The Int. J. of
  175. Management Science, 29, 2, 171-182, 2001.
  176. Saaty, T., The Analytic Hierarchy Process for
  177. Decision Making, Kobe, Japan, 1999.
  178. Saaty, T., Fundamentals of Decision Making
  179. and Priority Theory, RWS Publications,
  180. Pittsburgh, USA, 2000.
  181. Brans, J. P., ve Vincke, P. H., “A preference
  182. ranking organization method”, Management
  183. Science, 31, 647-656, 1985.
  184. Brans, J. P., Vincke, P. H., ve Mareschall, B.,
  185. “How to select and how to rank projects: The
  186. PROMETHEE method”, European Journal of
  187. Operational Research, 14, 228-238, 1986.
  188. Goumas, M., ve Lygerou, V., “An extension of
  189. the PROMETHEE method for decision making in
  190. fuzzy environment: Ranking of alternative energy
  191. exploitation projects”, European Journal of
  192. Operational Research, 123, 606-613, 2000.
  193. Geldermann J., Spengler, T., ve Rentz, O.,
  194. “Fuzzy outranking for environmental assessment.
  195. Case study: Iron and steel making industry”,
  196. Fuzzy Set Systems, 115, 45– 65, 2000.
  197. Le Téno, J., F., ve Mareschal, B., “An interval
  198. version of PROMETHEE for the comparison of
  199. building products’ design with ill-defined data on
  200. environmental quality”, Eur Journal of
  201. Operational Research, 109, 522–529, 1998.
  202. Bilsel, R., U., Büyüközkan, G., ve Ruan, D., “A
  203. fuzzy prefernce-ranking model for a quality
  204. evaluation of hospital web sites”, International
  205. Journal of Intelligent Systems, 21, 1181-1197,
  206. Briggs, Th., Kunsch, P.L., ve Mareschal, B.,
  207. “Nuclear waste management: An application of
  208. the multicriteria PROMETHEE methods”,, 110, 1990.
  209. Chou, W. C., Lin, W. T., ve Lin, C. Y.,
  210. “Application of fuzzy theory and PROMETHEE
  211. technique to evaluate suitable ecotechnology
  212. method: A case study in Shihmen Reservoir
  213. Watershed, Taiwan”, Ecological Engineering,, 269–280, 2007.
  214. Queiruga, D., Walther, G., Gonza’lez-Benito, J.,
  215. ve Spengler, T., “Evaluation of sites for
  216. thelocation of WEEE recycling plants in Spain”,
  217. Waste Management, 28, 1, 181–190, 2008.
  218. D’Avignon, G., ve Mareschal, B., “An
  219. application of the PROMETHEE and GAIA
  220. methods”, Mathematical and Computer
  221. Modelling, 12, (10–11), 1393–1400, 1989.
  222. Du Bois, Ph., Brans, J.P., Cantraine, F., ve
  223. Mareschal, B., “MEDICIS: An expert system for
  224. computer-aided diagnosis using the
  225. PROMETHEE multicriteria method”, European
  226. Journal of Operational Research, 39, 284–292,
  227. Olson, D.L., “Comparison of three multicriteria
  228. methods to predict known outcomes”, European
  229. Journal of Operational Research, 130, 3, 576–
  230. Rekiek, B., de Lit, P., ve Delchambre, A., “Hybrid
  231. assembly line design and user’s preferences”,
  232. International Journal of Production Research,, 5, 1095–1111, 2002.
  233. Baourakis, G., Doumpos, M., Kalogeras, N., ve
  234. Zopounidis, C., “Multicriteria analysis and
  235. assessment of financial viability of
  236. agribusinesses: The case of marketing cooperatives
  237. and juice-producing companies”,
  238. Agribusiness, 18, 4, 543–558, 2002.
  239. Albadvi, A., Chaharsooghi, S.K., ve Esfahanipour,
  240. A., “Decision making in stock trading: An
  241. application of PROMETHEE”, European
  242. Journal of Operational Research, 177, 673–683,
  243. Hyde, K., Maier, H., ve Colby, C., “Incorporating
  244. uncertainty in the PROMETHEE MCDA
  245. method”, Journal of Multi-Criteria Decision
  246. Analysis, 12, 245–259, 2003.
  247. Albadvi, A., “Formulating national information
  248. technology strategies: A preference ranking
  249. model using PROMETHEE method”, European
  250. Journal of Operational Research, 153, 290–, 2004.
  251. Johnson, M.P., “Spatial decision support for
  252. assisted housing mobility counseling”, Decision
  253. Support Systems, 41, 296–312, 2005.
  254. Zhang, G., Ni, Y., Churchill, J., ve Kokot, S.,
  255. “Authentication of vegetable oils on the basis of
  256. their physico-chemical properties with the aid of
  257. chemometrics”, Talanta, 70, 293–300, 2006.
  258. Iniestra, J. G., ve Gutiérrez, J.G., “Multicriteria
  259. decisions on interdependent infrastructure
  260. transportation projects using an evolutionarybased
  261. framework”, Applied Soft Computing, 9,
  262. 52, 2009.
  263. Mohamadabadi, H., S., Tichkowsky, G., ve
  264. Kumar, A., “Development of a multicriteria
  265. assesment model for ranking of renewable and
  266. non-renewable transportation fuel vehicles”,
  267. Energy, 34, 112-125, 2009.
  268. Brans, J. P., ve Mareschall, B., “The PROMCALC
  269. & GAIA decision support system for multi-criteria
  270. decision aid”, Decision Support Systems, 12,
  271. 310, 1994.
  272. Ballı, S., Karasulu, B., ve Korukoğlu, S., “En
  273. uygun otomobil seçimi problemi için bir bulanık
  274. PROMETHEE yöntemi uygulaması”,
  275. D.E.Ü.İ.İ.B.F. Dergisi, 22, 1, 139-147, 2007.
  276. DuBois D., ve Prade H., “Operations on fuzzy
  277. numbers”, Int J Syst Sci, 9, 613– 626, 1978.
  278. Brans, J. P., ve Mareschal, B., “How to decide
  279. with PROMETHEE”, Visual Decision Inc.,
  280. Montreal, Canada,
  281. http://www.visualdecision.com, 1998.
  282. Wang, J. J., ve Yang, D. L., “Using a hybrid
  283. multi-criteria decision aid method for information
  284. systems outsourcing”, Computers & Operation
  285. Research, 34, 3691-3700.
  286. Firm”, J. Fac. Eng. Arch. Gazi Univ.,16, 2, 41-