KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Ege Akademik Bakış / 2013 / Cilt: 13 - Sayı: 4

Çok kriterli karar verme teknikleriyle lojistik firmalarında performans ölçümü

Performance measurement of logistics firms with multi-criteria decision making methods

Selçuk PERÇİN
Süleyman ÇAKIR
Sayfa
449–459
Yayın Tarihi
2022-10-12
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)

Bu çalışmada kullanılan bütünle- şik yöntemle ilgili literatürde başka bir çalışmaya rastlanmamıştır

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Günümüz yoğun rekabet ortamında kaynaklarını optimal şekildekullanmak zorunda olan işletmeler belirledikleri hedeflere ulaşma derecelerini görebilmek için düzenli olarak performans ölçümüyapmalıdır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Stratejik bir performans ölçümü ise aynı endüstri da-lında faaliyet gösteren işletmelerin birbirleriyle karşılaştırılmasını gerektirir.
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışmada kullanılan bütünle- şik yöntemle ilgili literatürde başka bir çalışmaya rastlanmamıştır
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Günümüz yoğun rekabet ortamında kaynaklarını optimal şekildekullanmak zorunda olan işletmeler belirledikleri hedeflere ulaşma derecelerini görebilmek için düzenli olarak performans ölçümüyapmalıdır. Stratejik bir performans ölçümü ise aynı endüstri da-lında faaliyet gösteren işletmelerin birbirleriyle karşılaştırılmasını gerektirir. Bu doğrultuda çalışmanın amacı, literatürde yaygın ola- rak kullanılan Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) teknikleri yardımıyla2011 yılı için “FORTUNE Türkiye” dergisinin açıkladığı ilk 500 firmalistesinde yer alan 10 lojistik firmasının performans ölçümünügerçekleştirmektir. Üç aşamada gerçekleştirilen uygulamanın ilkaşamasında literatür ve veri elverişliliği dikkate alınarak belirle- nen değerlendirme kriterlerinin önem ağırlıkları objektif bir ÇKKVtekniği olan CRITIC (Criteria Importance Through Intercritera Correlation) yöntemiyle hesaplanmıştır. Elde edilen ağırlıklar yar-dımıyla ikinci aşamada SAW (Simple Additive Weighting), TOPSIS(The Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solu-tion) ve VIKOR (VlseKriterijumska Optimizacija I KompromisnoResenje) yöntemleri kullanılarak firmalar performanslarına göresıralanmıştır. Üçüncü aşamada ise bir veri birleştirme (data fusion) tekniği olan Borda Sayım (Borda Count) yöntemiyle söz konusu üç yöntemle elde edilen sıralamalardan yararlanılarak bütünleşik tek bir sıralama elde edilmiştir. Uygulama sonucunda çalışmada kullanılan bütünleşik modelin performans ölçümü amacıyla kulla-nılabilecek uygun bir yöntem olduğu ve uygulayıcılara tatminkâr sonuçlar verdiği ortaya çıkmıştır. Bu çalışmada kullanılan bütünle- şik yöntemle ilgili literatürde başka bir çalışmaya rastlanmamıştır

Abstract

In today’s competitive environment firms that have to usetheir resources optimally, should regularly carry out perfor- mance measurement in order to see the degree of achieving their goals. A strategic performance measurement neces- sitates inter-comparison of the firms operating in the same industry. Accordingly, the aim of this study is to conduct the performance measurement of 10 logistics firms taking place among the best 500 firms the Journal of FORTUNE Turkey explained for the year 2011 via Multi-Criteria Decision Mak- ing (MCDM) techniques. In the first stage of the three-stage study, the weights of the criteria that were determined consid- ering the literature and data availability calculated using the CRITIC (Criteria Importance Through Intercritera Correlation) method, an objective MCDM technique. In the second stage, by performing SAW (Simple Additive Weighting), TOPSIS (The Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) and VIKOR (VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Re- senje) methods with the help of the weights obtained, firms are ranked with respect to their performances. In the third stage, a combined ranking is obtained by utilizing the three rankings of the mentioned methods via the Borda Count method, a data fusion technique. As a result of the application, it is revealed that the combined method used in the study is a convenient method for performance measurement and yields satisfactory results. Another study applying the integrated method used in this study is not met in the literature.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

PERÇİN, S., ÇAKIR, S. (2022). Çok kriterli karar verme teknikleriyle lojistik firmalarında performans ölçümü. Ege Akademik Bakış, Cilt: 13 - Sayı: 4, 449–459. https://ajindex.com/articles/495386

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Alfaro, J., Ortiz, A. ve Poler, R. (2007) “Performance Measurement System for Business Processes” Production Planning Control, 18(8): 641-654.
  2. Borda, J.C. (1784)Memoire Sur Les Elections Au Scrutin. Paris, Histoire de I’Academie Royaledes Sciences. Chamodrakas, I.,Leftheriotis, I. ve Martakos, D. (2011) “In-Depth Analysis and Simulation Study of an Innovati ve Fuzzy Approach for Ranking Alternatives in Multiple Attribute Decision Making Problems Based on TOPSIS”Applied Soft Computing, 11(1):900-907.
  3. Charnes, A., Cooper, W.W. ve Rhodes, E. (1978) “Measuring the Efficiency of Decision Making Units” European Journal of Operational Research, 2:429-444.
  4. Choo, E.U. ve Wedley, W.C. (1985) “Optimal CriterionWeights in Repetitive Multicriteria Decision- Making” Journal of Operational Research Society, 36 (11):983-992.
  5. Chu, A.W., Kalaba, R.E. ve Spingarn, K. (1979) “A Comparison of Two Methodsfor Determining The Weights of Belonging to Fuzzy Sets” Journal of Optimization Theoryand Applications, 27(4):531-538.
  6. Churchman, C.W. ve Ackoff, R.L. (1954) “An Approximate Measure of Value” Journal of Operations Research Society of America, 2(1):172-87.
  7. Deng, H., Yeh, C.H. ve Willis, R.J.(2000) “Inter- Company Comparison Using Modified TOPSIS with Objective Weights” Computers & Operations Research 27:963-973.
  8. Diakoulaki D., Mavrotas G. ve Papayannakis, L. (1995) “Determining Objective Weights in Multiple Criteria Problems: The Critic Method” Computers& Operations Research, 22:763-770.
  9. IN Ellinger, A.E., Ketchen, D.J., Hult, G.M., Elmadağ, A.B. ve Richey, R.G. (2008) “Market Orientation, Employee Development Practices, and Performance in Logistics Service Provider Firms”Industrial Marketing Management, 37:353-366.
  10. Fan, Z.P., Ma, J. ve Zhang, Q. (2002) “An Approachto Multiple Attribute Decision Making Based on FuzzyPreference Information on Alternatives”Fuzzy Sets and Systems, 131:101-106.
  11. Fishburn, P.C. (1967) Additive Utilities with Incomplete Product Set: Applications to Priorities and Assignments, Baltimore, MD ORSA Publication. Hamdan, A. ve Rogers, K.J. (2007) “Evaluating the Efficiency of 3PL Logistics Operations” International Journal of Production Economics, 113(1):235-244.
  12. Hwang, C.L. ve Yoon, K. (1981)Multiple Attribute Decision Making: Methodsand Applications, A State-of-the- Art Survey, New York, Springer-Verlag. Hwang, C.L., ve Lin, M.J. (1987) Group Decision Making Under Multiple Criteria: Methods and Application, New York, Springer-Verlag. Jahan, A., Mustapha, F