KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi / 2026 / Cilt: 24 Sayı: 3

EVALUATION OF ALTERNATIVES FOR ROAD FREIGHT VEHICLE IN THE LOGISTICS SECTOR THROUGH MULTI-CRITERIA DECISION MAKING METHODS

Tuğrul Bayat(AFYON KOCATEPE UNIVERSITY, BOLVADİN ACADEMY OF APPLIED SCIENCES)0000-0003-1491-6178
Betül Çetiner0000-0002-7354-0062
Önder İnce(AFYON KOCATEPE UNIVERSITY)0000-0003-3320-2306
Sayfa
312–339
Yayın Tarihi
2026-09-28
🏛️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)

Bu sonuç, lojistik firmalarının araç seçiminde satış sonrası hizmetlerin ve üretici garantisinin karar sürecinde öncelikli belirleyicilerden biri olduğunu göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Karayolu yük taşıtlarının uygun biçimde seçilmesi, operasyonel verimliliğin artırılması ve maliyetlerin azaltılması açısından stratejik öneme sahip kritik bir karar problemidir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada, karayolu yük taşıtı seçimi problemine yönelik kriterler belirlendikten sonra beş farklı taşıt alternatifi bu kriterlere göre değerlendirilmektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Bu sonuç, lojistik firmalarının araç seçiminde satış sonrası hizmetlerin ve üretici garantisinin karar sürecinde öncelikli belirleyicilerden biri olduğunu göstermektedir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Karayolu Yük Taşıtı · Karayolu Taşımacılığı · Lojistik

Özet

Karayolu yük taşıtlarının uygun biçimde seçilmesi, operasyonel verimliliğin artırılması ve maliyetlerin azaltılması açısından stratejik öneme sahip kritik bir karar problemidir. Bu çalışmada, karayolu yük taşıtı seçimi problemine yönelik kriterler belirlendikten sonra beş farklı taşıt alternatifi bu kriterlere göre değerlendirilmektedir. Kriterlerin ağırlıklandırılmasında Çok Kriterleri Karar Verme Yöntemlerinden olan MEREC ve ENTROPİ yöntemleri kullanılmaktadır. Her iki yöntemde garanti süresi ve servis ağı kriterlerinin ağırlıklarının diğer kriterlere göre yüksek olduğu ortaya çıkmaktadır. Bu sonuç, lojistik firmalarının araç seçiminde satış sonrası hizmetlerin ve üretici garantisinin karar sürecinde öncelikli belirleyicilerden biri olduğunu göstermektedir. Kriter ağırlıkları belirlendikten sonra 5 firmaya ait araçların sıralanması amacıyla WASPAS yöntemi kullanılmıştır. Analiz sonucu elde edilen sıralamaya göre, A1 birinci sırada yer alırken onu sırasıyla A4, A3, A5 ve A2 takip etmiştir. Farklı Çok kriterleri karar verme yöntemleriyle benzer sonuçların elde edilmesi, yapılan değerlendirmenin güvenilirliğini ve tutarlılığını güçlendirmektedir. Bulgular, lojistik sektöründe yer alan karar vericilere hem taşıt tedarik süreçlerinde hem de filo yenileme politikalarında yol gösterici niteliktedir.

Abstract

The appropriate selection of road freight vehicles is a critical decision problem of strategic importance for increasing operational efficiency and reducing costs. In this study, after determining the criteria for the road freight vehicle selection problem, five different vehicle alternatives are evaluated based on these criteria. The MEREC and ENTROPY methods, which are Multi-Criteria Decision Making Methods, are used to weight the criteria. Both methods reveal that the warranty period and service network criteria are weighted higher than other criteria. This result demonstrates that after-sales service and manufacturer warranty are among the primary determinants of vehicle selection for logistics companies. After determining the criteria weights, the WASPAS method is used to rank the vehicles of the five companies. According to the ranking obtained from the analysis, A1 ranked first, followed by A4, A3, A5, and A2. Obtaining similar results with different Multi-Criteria Decision Making methods strengthens the reliability and consistency of the evaluation. The findings provide guidance for decision-makers in the logistics sector in both vehicle procurement processes and fleet renewal policies.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Bayat, T., Çetiner, B., İnce, Ö. (2026). EVALUATION OF ALTERNATIVES FOR ROAD FREIGHT VEHICLE IN THE LOGISTICS SECTOR THROUGH MULTI-CRITERIA DECISION MAKING METHODS. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, Cilt: 24 Sayı: 3, 312–339. https://doi.org/10.11611/yead.1831312

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (40)

  1. Archetti, C., Peirano, L., & Speranza, M. G. (2022). Optimization in multimodal freight transportation problems: A survey. European Journal of Operational Research, 299(1), 1–20.
  2. Arshad, M. W., Suryono, R. R., Rahmanto, Y., Sumanto, S., Sintaro, S., & Setiawansyah, S. (2024). Combination of objective weighting method using MEREC and a new additive ratio assessment in coffee barista admissions. TIN: Terapan Informatika Nusantara, 5(3), 220–231.
  3. Arslan, H. M. (2017). Determination of optimal vehicle selection of logistics companies with AHP-ARAS hybrid method. Alphanumeric Journal, 5(2), 271–282.
  4. Ayçin, E. (2019). Çok kriterli karar verme: Bilgisayar uygulamalı çözümler. Nobel Akademik Yayıncılık.
  5. Aydın, Ü., Ural, M., & Demireli, E. (2024). Comparative performance measurement in the full electric vehicle market: Entropy, WASPAS and MOORA methods. Mehmet Akif Ersoy University Journal of Economics and Administrative Sciences, 12(1), 45–63.
  6. Baykasoğlu, A., Kaplanoğlu, V., Durmuşoğlu, Z. D., & Şahin, C. (2013). Integrating fuzzy DEMATEL and fuzzy hierarchical TOPSIS methods for truck selection. Expert Systems with Applications, 40(3), 899–907.
  7. Çetin, B., & Kuvat, Ö. (2022). Türkiye’de ekonomik göstergeler açısından Düzey 2 bölgelerinin geliştirilmiş ENTROPİ ve CRITIC temelli COPRAS yöntemi ile sıralanması. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(1), 11–36.
  8. Demirci, A. (2020). Nakliye aracı seçimi: Çok kriterli karar verme modeli önerisi. Antalya Bilim Üniversitesi Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 1(1), 17–34.
  9. Doğan, E. M., Eren, M., & Çelik, K. (2017). Lojistik sektöründe ağır ticari araç seçimi problemine yönelik COPRAS-G yöntemi ile karar verme. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19(1), 153–178.
  10. Dumlu, H. (2025). CILOS ve WASPAS bütünleşik yaklaşımı ile bir lojistik firması için karayolu taşıma aracı seçimi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(2), 600–617.
  11. Ecer, F. (2020). Çok kriterli karar verme. Seçkin Yayıncılık.
  12. Ferguson, M. M., Sharmin, A., Camur, M. C., & Li, X. (2025). A review on intermodal transportation and decarbonization: An operations research perspective [Preprint]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2503.12322
  13. Ford Trucks. (n.d.). F-MAX. Retrieved October 15, 2025, from https://www.fordtrucks.com.tr/cekici-serisi/fmax
  14. Gallo, A., & Maheut, J. S. (2023). Multi-criteria analysis for the evaluation of urban freight logistics solutions: A systematic literature review. Mathematics, 11, Article 4089.
  15. Ghorabaee, K., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2021). Determination of objective weights using a new method based on the removal effects of criteria (MEREC). Symmetry, 13(4), Article 525.
  16. Görçün, Ö. F. (2019). Uluslararası taşımacılık işletmelerinin çekici araç seçimlerinin entegre AHP, Entropi ve TOPSIS yöntemleri kullanılarak analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(3), 899–922.
  17. IVECO. (n.d.). IVECO S-Way. Retrieved October 15, 2025, from https://www.iveco.com/turkey/S-Way
  18. Karam, A., Klejs Jensen, J., & Hussein, M. (2023). Analysis of the barriers to multimodal freight transport and their mitigation strategies. European Transport Research Review, 15(1), Article 43.
  19. Keleş, N. (2023). MEREC ve Entropi yöntemleriyle yükseltme platformu seçiminde kullanılan kriterlerin ağırlıklarının belirlenmesi. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 6(2), 1323–1337.
  20. Lehmusvaara, A., Tuominen, M., & Korpela, J. (1999). An integrated approach for truck carrier selection. International Journal of Logistics: Research and Applications, 2(1), 5–20.
  21. MAN Truck & Bus. (n.d.). MAN TGX. Retrieved October 15, 2025, from https://www.man.eu/tr/tr/kamyon/tum-modeller/man-tgx/genel-bakis/tgx_e-genel-bakis.html
  22. Mercedes-Benz Türk. (n.d.). Broşürler ve indirilebilir öğeler. Retrieved October 15, 2025, from https://www.mercedesbenzturk.com.tr/urunlerimiz/kamyon/satis/brosurler-ve-indirilebilir-ogeler
  23. Ozgüner, M., & Ovalı, E. (2022). Karayolu taşımacılığı yapan bir lojistik firmasının araç seçimi probleminin Entropi tabanlı TOPSIS ve ARAS yöntemleri ile çözümlenmesi. Alanya Akademik Bakış, 6(3), 3287–3308.
  24. Puška, A., Stojanović, I., & Štilić, A. (2023). The influence of objective weight determination methods on electric vehicle selection in urban logistics. Journal of Intelligent Management Decision, 2(3), 117–129.
  25. Qu, W., Li, J., Song, W., Li, X., Zhao, Y., Dong, H., Wang, Y., Zhao, Q., & Qi, Y. (2022). Entropy-weight-method-based integrated models for short-term intersection traffic flow prediction. Entropy, 24, Article 849.
  26. Rushton, A., Croucher, P., & Baker, P. (2022). The handbook of logistics and distribution management (7th ed.). Kogan Page.
  27. Sahoo, S. K., & Goswami, S. S. (2023). A comprehensive review of multiple criteria decision-making (MCDM) methods: Advancements, applications, and future directions. Decision Making Advances, 1(1), 25–48.
  28. Saidin, M. S., Lee, L. S., Marjugi, S. M., Ahmad, M. Z., & Seow, H.-V. (2023). Fuzzy method based on the removal effects of criteria (MEREC) for determining objective weights in multi-criteria decision-making problems. Mathematics, 11(6), Article 1544.
  29. Scania. (n.d.). R-serisi. Retrieved October 15, 2025, from https://www.scania.com/tr/tr/home/modeller/modeller/r-serisi.html
  30. Shabani, M., Karabasevic, D., Popovic, G., & Stanujkic, D. (2025). Application of an augmented WASPAS methodology. PLOS ONE, 20(3), Article e0314918.
  31. Shannon, C. E. (1948). A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal, 27(3), 379–423.
  32. Siqueira Silva, M. J., Tomaz, P. P. M., Diniz, B. P., Moura Pereira, D. A., Monte, D. M. M., Santos, M., & Oliveira Costa, D. (2022). A comparative analysis of multicriteria methods AHP-TOPSIS-2N, PROMETHEE-SAPEVO-M1 and SAPEVO-M: Selection of a truck for transport of live cargo. Procedia Computer Science, 214, 86–92.
  33. Small Business Coach Associate. (2024). 7 things to consider when buying fleet vehicles for your business. Retrieved October 20, 2025, from https://www.smallbusinesscoach.org/7-things-to-consider-when-buying-fleet-vehicles-for-your-business/
  34. Sousa Junior, W. T., Souza, M. J. F., Cabral, I. E., & Diniz, M. E. (2014). Multi-criteria decision aid methodology applied to highway truck selection at a mining company. Rem: Revista Escola de Minas, 67(3), 285–290.
  35. Tešić, D., Božanić, D., Puška, A., Milić, A., & Marinković, D. (2023). Development of the MCDM fuzzy LMAW-grey MARCOS model for selection of a dump truck. Reports in Mechanical Engineering, 4(1), 1–17.
  36. Ulutaş, A., & Yürüyen, A. A. (2019). Nakliye aracı seçimi için karşılaştırmalı çalışma. Scientific Committee, 861.
  37. Ulutaş, A. (2019). Entropi ve MABAC yöntemleri ile personel seçimi. OPUS International Journal of Society Researches, 13(19), 1552–1573.
  38. Ulutaş, A., Stanujkic, D., Karabasevic, D., Popovic, G., & Novaković, S. (2022). Pallet truck selection with MEREC and WISP-S methods. Strategic Management, 25(2), 10–17.
  39. Ulutaş, A., Topal, A., & Ecer, F. (2025). The alternative prioritization and assessment system (ALPAS) method for environmental performance evaluation. Mathematics, 13(20), Article 3333.
  40. Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Antucheviciene, J., & Zakarevicius, A. (2012). Optimization of weighted aggregated sum product assessment. Electronics and Electrical Engineering, 122(6), 3–6.