Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBunun yanı sıra, Bulanık VZA modelinin diğer VZA modellerinden daha gerçekçi sonuçlar verdiği sonucuna varılmıstır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalısmanın amacı, Türk otomotiv firmalarının standart VZA (veri zarflama analizi), sınırlı VZA ve bulanık VZA yöntemleri ile hesaplanan etkinliklerini karsılastırmak ve girdi-çıktı faktör ağırlıklarını sınırlandırarak bir sınırlı bulanık VZA modeli uygulamaktır. Sınırlı bulanık VZA nın gösterimi amacı ile İstanbul Sanayi Odasına (ISO) kayıtlı 37 otomotiv firmasının gerçek verileri elde edilmis ve hesaplanan etkinlik sonuçları standart VZA ve sınırlı yaklasımlardan elde edilen sonuçlarla karsılastırılmıstır. Analiz sonuçlarına göre sözkonusu metodlar, birbirlerinden önemli ölçüde farklı etkinlik puanları üretmislerdir. Bunun yanı sıra, Bulanık VZA modelinin diğer VZA modellerinden daha gerçekçi sonuçlar verdiği sonucuna varılmıstır.
Abstract
The aim of this paper is to compare the efficiency of automotive firms in the context of standard DEA, bounded (crisp) DEA, and fuzzy DEA approaches and to apply a bounded fuzzy DEA model by imposing bounds on input and output factors. Actual data on 37 automotive firms recorded in Istanbul Chamber of Industry (ISO) were obtained for illustration purposes of fuzzy-DEA and compared the efficiency results with those obtained with standard DEA and bounded (crisp) approaches. According to the analysis results, average efficiencies differ significantly across methods. Besides, fuzzy-DEA model results have outlined that real evaluation of one problem in the context of DEA is generally applicable, and in many situations is likely to result in more realistic estimates of efficiency than standard DEA and bounded (crisp) approaches.