Dergiler / Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2018 / Cilt: 20 - Sayı: 1

FORTUNE 500 LİSTESİNDE YER ALAN LOJİSTİK FİRMALARIN DEĞERLENDİRİLMESİ

EVALUATION OF THE LOGISTICS COMPANIES ON THE LIST OF FORTUNE 500

Sayfa
13–26
Yayın Tarihi
2018-06-30
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)

Modelin ilk aşamasında değerlendirme kriterleri tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px Helvetica; min-height: 14.0px} p.p2 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 9.0px Helvetica} span.s1 {font: 12.0px Helvetica} Bu çalışma ile 2017 Fortune listesinde yer alan ve lojistik sektöründe ulusal ve uluslararası faaliyette bulunan 8 adet firmanın çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri ile performans ölçümü için bir model geliştirilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Modelde; işletmelerin performanslarının değerlendirilmesinde son yıllarda çokça kullanılan ÇKKV yöntemlerinden SWARA, COPRAS, GİA ve TOPSIS yaklaşımları bütünleşik olarak kullanılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Modelin ilk aşamasında değerlendirme kriterleri tespit edilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2017 · 8 adet
⚙️Değişkenler:Çok Kriterli Karar Verme · ÇKKV · Lojistik

Özet

p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px Helvetica; min-height: 14.0px} p.p2 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 9.0px Helvetica} span.s1 {font: 12.0px Helvetica} Bu çalışma ile 2017 Fortune listesinde yer alan ve lojistik sektöründe ulusal ve uluslararası faaliyette bulunan 8 adet firmanın çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri ile performans ölçümü için bir model geliştirilmiştir. Modelde; işletmelerin performanslarının değerlendirilmesinde son yıllarda çokça kullanılan ÇKKV yöntemlerinden SWARA, COPRAS, GİA ve TOPSIS yaklaşımları bütünleşik olarak kullanılmıştır. Modelin ilk aşamasında değerlendirme kriterleri tespit edilmiştir. Daha sonra, beş farklı uzman tarafından SWARA yöntemine göre kriterlerin ağırlıkları belirlenmiştir. Modelin son kısmında ise, COPRAS, GİA ve TOPSIS yöntemlerine göre belirlenen kriterler dikkate alınarak firmaların performansları ölçülmüştür. Modelin uygulanması neticesinde en önemli kriterin 0,176 ile Net Satış (K1) ve performansı en yüksek olan firmanın ise her üç yönteme göre “Netlog” olduğu ortaya konmuştur.

Abstract

With this study, a model has been developed by Multi-Criteria Decision Making Methods (MCDM) to measure the performance of 8 companies that were listed on Fortune 2017 and operating in land and field logistics both nationally and internationally. In the model, SWARA, COPRAS, GIA, and TOPSIS approaches, some of the most frequently used MCDM methods recently to evaluate the performance of companies, were used. Evaluation criteria were determined in the first part of the study. Then the ratio of the criteria were assigned according to SWARA method by five different experts. In the last part of the study, the performance of the companies was measured considering the criteria that were determined according to COPRAS, GIA, and TOPSIS. The study revealed that the most important criterion was Net Sales (K1) by 0,176; and the company with the highest performance was “Netlog” according to the three methods. p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px Helvetica; min-height: 14.0px} p.p2 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 9.0px Helvetica} span.s1 {font: 12.0px Helvetica}

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÖZBEK, A. (2018). FORTUNE 500 LİSTESİNDE YER ALAN LOJİSTİK FİRMALARIN DEĞERLENDİRİLMESİ. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 20 - Sayı: 1, 13–26. https://ajindex.com/articles/3739

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Alfaro, J., Ortiz, A. ve Poler, R. (2007), “Performance Measurement System for Business Processes”, Production Planning Control, 18(8), 641-654.
  2. Başdeğirmen, A. ve Tunca, M. Z. (2017), “Lojistik Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performanslarının Gri İlişkisel Analiz İle Değerlendirilmesi”, SDÜ, İİBF Dergisi, 22(2), 327-340.
  3. Çakir, S. ve Perçin, S. (2013), “Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü”, Ege Akademik Bakış, 13(4), 449-459.
  4. Cheng, S., Chan, C. W. ve Huang G. H. (2002), “Using Multiple Criteria Decision Analysis for Supporting Decisions of Solid Waste Management”, Journal of Environment Science Health, Part A, 37(6), 975-990.
  5. Fortune (2017), http://www.fortuneturkey.com/fortune500, (17.10.2017).
  6. Jharkharia, S. ve Shankar, R. (2007), “Selection of logistics service provider: An analytic network Process (ANP) approach”, International Journal of Management Science, 35, 274 – 289. Kaklauskas, A., Zavadskas, E. K. ve Raslanas, S. (2005), “Multivariant design and multiple criteria analysis of building refurbishments”, Energy and Buildings, 37(4), 361-372. Keršulienė, V. ve Turskis, Z. (2011), “Integrated fuzzy multiple criteria decision making model for architect selection”, Technological and Economic Development of Economy, 17(4), 645-666. Keršulienė, V., Zavadskas, E. K. ve Turskis, Z. (2010), “Selection of rational dispute resolution method by applying new step-wise weight assessment ratio analysis (SWARA)”, Journal of Business Economics and Management, 11(2), 243-258.
  7. Lambert, D. M., Stock, J. R. ve Ellram, L. M. (1998),
  8. Fundamentals Of Logistics Management, USA: Irwin -Mc Graw Hill. Meade, L. ve Sarkis, J. (2002), “A conceptual model for selecting and evaluating third-party reverse logistics providers”, Supply Chain Management: An International Journal, 7(5), 283-295.
  9. Min, H. ve Joo, S. J. (2006), “Benchmarking the operational efficiency of third party logistics using data envelopment Analysis”, Supply Chain Management, 11(3), 259–265.
  10. Özbek, A. (2017), Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ve Excel İle Problem Çözümü. 1. Baskı, Ankara:
  11. Seçkin Yayıncılık. Özbek, A. ve Eren, T. (2012), “Üçüncü Parti Lojistik (3PL) Firmanın Analitik Hiyerarşi Süreciyle (AHS) Belirlenmesi”, International Journal of Engineering Research and Development, 4(2), 46-54.
  12. Özbek, A. ve Eren, T. (2013a), “Çok Ölçütlü Karar Verme Teknikleri İle Hizmet Sağlayıcı Seçimi”, Akademik Bakış Dergisi, 36, 1-22.
  13. Özbek, A. v