Dergiler / Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2019 / Cilt: 21 - Sayı: 3

Uluslararası Taşımacılık İşletmelerinin Çekici Araç Seçimlerinin EntegreAHP, Entropi ve TOPSIS Yöntemleri Kullanılarak Analizi

Evaluation of Decision Alternatives of International Transportation Companies Concerning Urban Transportation Using Integrated AHP, Entropy and TOPSIS Methods

Sayfa
899–922
Yayın Tarihi
2019-09-30
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)

Taşımacılık faaliyetlerinin etkinliği uygun araç ve ekipman seçimine büyük ölçüde bağımlılık göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Uluslararası taşımacılık işletmelerinin doğru araç seçimi operasyonel verimlilik ve etkinlik açısından son derece önemli bir konudur.
📊
Temel Bulgular & Veri:Taşımacılık faaliyetlerinin etkinliği uygun araç ve ekipman seçimine büyük ölçüde bağımlılık göstermektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Önerilen bu model kullanılarak elde edilen sonuçların konu ile ilgili olarak akademik alanda çalışanların yanı sıra, lojistik işletmeler ile lojistik süreçlerde yer alan diğer aktörler tarafından da kullanılabilir nitelikte olacağı öngörülmektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Entropy · TOPSIS · transportation management

Özet

Uluslararası taşımacılık işletmelerinin doğru araç seçimi operasyonel verimlilik ve etkinlik açısından son derece önemli bir konudur. Taşımacılık faaliyetlerinin etkinliği uygun araç ve ekipman seçimine büyük ölçüde bağımlılık göstermektedir. Öte yandan araç seçimi karar alıcıların sezgileri ve kişisel yargıları ile yapılamayacak kadar çok sayıda faktör tarafından etkilenen bir süreçtir. Bu nedenle bir lojistik İşletmenin çekici araç seçimine ilişkin süreci çok kriterli karar verme yöntemleri kullanarak sistematik ve yapısal bir perspektifte değerlendirmesi en iyi ve uygun aracın seçimine olanak sağlayabilir. Bu kapsamda lojistik işletmelerin karayolu taşıma faaliyetlerinde kullanacaklar çekici araçların seçiminde kullanılmak üzere entegre Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP), Entropi ve TOPSIS yöntemlerinden oluşan hibrid bir model önerilmektedir. Önerilen bu model kullanılarak elde edilen sonuçların konu ile ilgili olarak akademik alanda çalışanların yanı sıra, lojistik işletmeler ile lojistik süreçlerde yer alan diğer aktörler tarafından da kullanılabilir nitelikte olacağı öngörülmektedir.

Abstract

Proper heavy vehicle selection is an extremely important issue for international freight transportation companies in an aspect of operational efficiency and performance. Effectivity of transportation activities depends on proper vehicle and equipment selection mostly. In addition to that, heavy vehicle selection is a process, which was affected by many factors and it is not possible to succeed depending on only personal judgments and intuitional approaches of decision-makers. Therefore, in a systematic and structural perspective, evaluation of heavy vehicle selection process by using the multi-criteria decision-making methodologies can provide an opportunity for selection of proper and the best heavy vehicle. Within this scope, a hybrid multi-criteria decision-making model, which integrated the AHP, Entropy, and TOPSIS method is proposed in order to use in the selection process of the heavy vehicle, which is used in the international freight transportation activities by logistics companies. It İs foreseen that the obtained results by using the selected model can be useful for logistics companies, other parties of logistics processes as well as researchers who work İn the academic field.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

GÖRÇÜN, Ö. F. (2019). Uluslararası Taşımacılık İşletmelerinin Çekici Araç Seçimlerinin EntegreAHP, Entropi ve TOPSIS Yöntemleri Kullanılarak Analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 21 - Sayı: 3, 899–922. https://ajindex.com/articles/110947

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (14)

  1. Aalami, H.A., Moghaddam, M. P. veYousefi, G.R. (2010). Modeling and prioritizing demand response programs in power markets, Electric Power Systems Research, 80: 426-435.
  2. Akyene, T. (2012). Cell phone evaluation base on entropy and TOPSIS, Interdisciplinary Journal of Research in Business, 1 (12): 09-15.
  3. Bo, D. (2010). Analysis of external environment of transmission project based on improved Entropy TOPSIS method, Water Resources and Power, 2: 37-45.
  4. Chauhan. R., Singh, T., Tiwari, A., Patnaik, A. ve Thakur, N. S. (2017). Hybrid entropy–TOPSIS approach for energy performance prioritization in a rectangular channel employing impinging air jets, Energy, 134: 360-368.
  5. Chen, F., Wang, J. ve Deng, Y. (2015). Road safety risk evaluation by means of improved entropy TOPSIS–RSR, Safety Science, 79: 39-54.
  6. Chen, W., Meng, D. ve He, Z. (2011). Comprehensive evaluation and spatial pattern of regional urbanization level in Henan, Progress in Geography, 30: 978–985.
  7. Cheng, Y., Ren, J., Cuı, H. ve Tang G. (2012). a research using ENTROPY-TOPSIS method on regional development modes in perspective of the three-dimensional framework: a case study of Shandong province, Economic Geography,6: 57-66.
  8. Deepa R. ve Swamynathan, S. (2015). AHP-Entropy-TOPSIS based clustering protocol for mobile ad hoc networks, Ad Hoc Sensors and Wireless Network, 24 (1/2): 161-177.
  9. Freeman, J. ve Chen, T. (2015). Green supplier selection using an AHP-Entropy-TOPSIS framework, Supply Chain Management: An International Journal, 20 (3): 327-340.
  10. Gao, L. ve Xi, Y. (2012). The evaluation study of the industry technological innovation capability in Fujian province based on the Entropy TOPSIS, Science Technology and Industry, 6: 136-144.
  11. Hong-yan, C. (2004). Improved technique for order preference by similarity to ideal solution and its application in bid-evaluating of construction project, Systems Engineering- Theory Methodology Application, 13 (5): 471-473.
  12. Hsu, P.F. ve Hsu M.G. (2008). Optimizing the information outsourcing practices of primary care medical organizations using entropy and TOPSIS, Quality and Quantity, 42 (2): 181-201
  13. Huang, J. (2008). Combining entropy weight and TOPSIS method for information system selection. In Proceedings of the IEEE conference on cybernetics and intelligent systems, CIS 2008, 1281–1284.
  14. Jozi S. A., Shafiee, M., MoradiMajd, N. ve Saffarian, S. (2012). An integrated Shannon's Entropy–TOPSIS methodology for environmental risk assessment of Helleh protected area in I