KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2026 / Sayı: 38

Yerlileştirme Faaliyetlerinde Alt Yüklenici Seçimi İçin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi

Multi-Criteria Decision Making Method for Subcontractor Selection in Indigenization Activities

Şeyda Topaloğlu Yıldız(DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-6827-126X
Mertcan Özçelik(DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-4600-9946
Semih Akaba(DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-4170-2757
Soner Altan(DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-6907-9210
Nisa Yağmur Bilgi(TUSAŞ – Türk Havacılık ve Uzay Sanayii A.Ş.)0000-0001-5908-3814
Kaan Bodur(TUSAŞ – Türk Havacılık ve Uzay Sanayii A.Ş.)0000-0001-5701-7629
Mehmet Erdem Çorapçıoğlu(TUSAŞ – Türk Havacılık ve Uzay Sanayii A.Ş.)0000-0002-2986-6575
Sayfa
54–64
Yayın Tarihi
2022-08-31
🏛️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)

Daha sonra anket sonuçları ve hesaplanan ağırlıklar dikkate alınarak, çok kriterli karar vermede kullanılan TOPSİS, VIKOR, Uzlaşık programlama ve MABAC tekniklerine dayanan alt yüklenici firmaların seçimine ilişkin bir sıralama yöntemi sunulmuştur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, alt yüklenici seçimi problemi için ankete dayalı çok kriterli karar verme metodolojisi geliştirilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu alanlar belirlenen ana boyutlara göre değerlendirilir.
💡
Sonuç & Katkı:Daha sonra anket sonuçları ve hesaplanan ağırlıklar dikkate alınarak, çok kriterli karar vermede kullanılan TOPSİS, VIKOR, Uzlaşık programlama ve MABAC tekniklerine dayanan alt yüklenici firmaların seçimine ilişkin bir sıralama yöntemi sunulmuştur.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alt yüklenici seçimi · Anket · Çok kriterli karar verme

Özet

Bu çalışmada, alt yüklenici seçimi problemi için ankete dayalı çok kriterli karar verme metodolojisi geliştirilmiştir. Anket çalışması alt yüklenici firmanın iş tipine uygun olarak ilgili ana iş alanlarında gerçekleştirilir. Bu alanlar belirlenen ana boyutlara göre değerlendirilir. Geliştirilen metodoloji içinde ilk olarak ana iş alanları ve ana iş boyutlarının nispi önemleri yani ağırlıklarının hesaplanması için FUCOM ağırlıklandırma yöntemi kullanılmıştır. Daha sonra anket sonuçları ve hesaplanan ağırlıklar dikkate alınarak, çok kriterli karar vermede kullanılan TOPSİS, VIKOR, Uzlaşık programlama ve MABAC tekniklerine dayanan alt yüklenici firmaların seçimine ilişkin bir sıralama yöntemi sunulmuştur.

Abstract

In this study, a survey-based multi-criteria decision-making methodology has been developed for the subcontractor selection problem. The survey is carried out in the relevant main business areas under the work type of the subcontractor company. These areas are evaluated according to the determined main dimensions. For the developed methodology, initially, the FUCOM weighting method is used to calculate the relative importance of the main business areas and main business dimensions. Then, a ranking method for selecting subcontractors based on TOPSIS, VIKOR, MABAC, and Compromise Programming techniques used in multi-criteria decision-making is presented, considering the survey results and the calculated results weights

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Yıldız, Ş. T., Özçelik, M., Akaba, S., Altan, S., Bilgi, N. Y., Bodur, K., Çorapçıoğlu, M. E. (2022). Yerlileştirme Faaliyetlerinde Alt Yüklenici Seçimi İçin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, Sayı: 38, 54–64. https://doi.org/10.31590/ejosat.1079723

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (26)

  1. Abbasianjahromi, H., Rajaie, H., & Shakeri, E. (2013). A framework for subcontractor selection in the construction industry. Journal of Civil Engineering and Management, 19(2),158-168.
  2. Abbasianjahromi, H., Sepehri, M., & Abbasi, O. (2018). A Decision-Making Framework for Subcontractor Selection in Construction Projects. Engineering Management Journal, 30(2), 141-152.
  3. Abdullah, L., Ong, Z., & Rahim, N. (2021). An intuitionistic fuzzy decision-making for developing cause and effect criteria of subcontractors selection. International Journal of Computational Intelligence Systems, 14(1), 991–1002.
  4. Aiken, L. R. (1997). Questionnaires and inventories: Surveying opinions and assessing personality. Wiley.
  5. Bilgi, N. Y., Apan, E., & Çorapçıoğlu, M. E. (2020). Alt yüklenicilerin değerlendirilmesi için analitik çözüm önerisi: Savunma ve havacılık sanayii için bir anket uygulaması. 8. Ulusal Havacılık ve Uzay Konferansı Bildiriler Kitabı.
  6. Can, Ş., & Arıkan, F. (2014). Bir savunma sanayi firmasında çok kriterli alt yüklenici seçim problemi ve çözümü. Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 29(4), 645-654.
  7. Dolgui, A., & Proth, J. M. (2013). Outsourcing: Definitions and analysis. International Journal of Production Research, 51(23–24), 6769–6777.
  8. Ecer, F. (2020). Çok kriterli karar verme yöntemleri. Seçkin Yayıncılık.
  9. Enshassi, A., Arain, F., & Tayeh, B. (2012). Major causes of problems between contractors and subcontractors in the Gaza Strip. Journal of Financial Management of Property and Construction, 17(1), 92-112.
  10. Fachrurrazi, S. H., & Munirwansyah, H. (2017). The subcontractor selection practice using ANN-multilayer. Civil Engineering, 8(4), 761-772. Hartmann, A., Ling, F. Y. Y., & Tan, J. S. H. (2009). Relative importance of subcontractor selection criteria: Evidence from Singapore. Journal of Construction Engineering and Management, 135(9), 826-832.
  11. Hwang, C. L., & Yoon, K. (1981). Multiple attribute decision making: Methods and applications. Springer-Verlag, New York.
  12. International Aerospace Quality Group. (2014). SCMH Supplier Selection and Capability Assessment “Maturity Model” Communication Kit & User Guide.
  13. Kumaraswamy, M. M., & Matthews, J. D. (2000). Improved subcontractor selection employing partnering principles. Journal of Management in Engineering, 16(3), 47-57.
  14. Li, D. F. (2007). Compromise ratio method for fuzzy multi-attribute group decision making. Applied Soft Computing, 7(3), 807-817.
  15. Morkunaite, Z., Podvezko, V., Zavadskas, E. K., & Bausys, R. (2019). Contractor selection for renovation of cultural heritage buildings by PROMETHEE method. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 19(4), 1056-1071. https://doi.org/10.1016/j.acme.2019.05.008.
  16. Nobbs, H. (1993). Future role of construction specialists. London: Business Round Table.
  17. Opricovic, S. (1998). Multicriteria optimization of civil engineering systems. Faculty of Civil Engineering, Belgrade, 2(1), 5-21.
  18. Pamučar, D., & Ćirović, G. (2015). The selection of transport and handling resources in logistics centers using Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC). Expert Systems with Applications, 42(6), 3016-3028.
  19. Pamucar, D., Stevic, Z., & Sremac, S. (2018). A new model for determining weight coefficients of criteria in MCDM models: Full consistency method (FUCOM). Symmetry, 10(393), 1-22.
  20. Polat, G. (2016). Subcontractor selection using the integration of the AHP and PROMETHEE methods. Journal of Civil Engineering and Management, 22(8), 1042-1054.
  21. Rahman, M. M., & Kumaraswamy, M. M. (2005). Relational selection for collaborative working arrangements. Journal of Construction Engineering and Management, 131(10),1087-1098.
  22. Tavana, M., Azadmanesh, A., Nasr, A. K., & Mina, H. (2021). A multicriteria-optimization model for cultural heritage renovation projects and public-private partnerships in the hospitality industry. https://doi.org/10.1080/13683500.2021.2015299
  23. Ulubeyli, S., & Kazaz, A. (2016). Fuzzy multi-criteria decision making model for subcontractor selection in international construction projects. Technological and Economic Development of Economy, 22(2), 210-234. https://doi.org/10.3846/20294913.2014.984363
  24. Yayla, A.Y., Yildiz, A., & Yildiz, K. (2013). Generalised choquet integral algorithm for subcontractor selection in the textile industry – A case study for Turkey. Fibres & Textiles in Eastern Europe, 21, 6(102), 16-21.
  25. Yong, D. (2006). Plant location selection based on fuzzy TOPSIS. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 28 (2006), 839-844.
  26. Zeleny, M. (1973). Compromise Programming, Multiple Criteria Decision Making, Edited by JL Cochrane and M. Zeleny.