Dergiler / Endüstri Mühendisliği / 2016 / Cilt: 27 - Sayı: 2

TÜRKİYE’DEKİ İMALAT SANAYİ SEKTÖRLERİNİN PROMETHEE MULTIMOORA VE SMAA-2 YÖNTEMLERİYLE SIRALANMASI

RANKING OF MANUFACTURING INDUSTRY SECTORS IN TURKEY WITH THE HELP OF PROMETHEE MULTIMOORA AND SMAA-2 METHODS

Sayfa
28–44
Yayın Tarihi
2016-06-28
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, Türkiye’deki imalat sanayi sektörlerinin, çok kriterli karar verme yöntemlerinden PROMETHEE, MULTIMOORA ve SMAA-2 yöntemleriyle ortalama çalışan sayısı, katma değer, istihdam payları, işyeri sayısı gibi farklı rekabet göstergeleri bazında sıralanması hedeflenmiş ve sonuçlar analiz edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Son yıllarda sanayi sektörü, gelişmiş ve gelişmekte olan birçok ülkenin rekabet politikalarını etkiler hale gelmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Özelikle yaşanan ekonomik krizler sonrasında, imalat sanayinin önemi yeniden vurgulanmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışmada, Türkiye’deki imalat sanayi sektörlerinin, çok kriterli karar verme yöntemlerinden PROMETHEE, MULTIMOORA ve SMAA-2 yöntemleriyle ortalama çalışan sayısı, katma değer, istihdam payları, işyeri sayısı gibi farklı rekabet göstergeleri bazında sıralanması hedeflenmiş ve sonuçlar analiz edilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:İmalat sanayi sektörleri · MULTIMOORA · PROMETHEE

Özet

Son yıllarda sanayi sektörü, gelişmiş ve gelişmekte olan birçok ülkenin rekabet politikalarını etkiler hale gelmiştir. Özelikle yaşanan ekonomik krizler sonrasında, imalat sanayinin önemi yeniden vurgulanmıştır. Çünkü üretimin olmadığı bir ortamda, yalnızca hizmet sektörünün varlığı ile rekabetçi bir ekonomiden söz etmek mümkün değildir. Bu çalışmada, Türkiye’deki imalat sanayi sektörlerinin, çok kriterli karar verme yöntemlerinden PROMETHEE, MULTIMOORA ve SMAA-2 yöntemleriyle ortalama çalışan sayısı, katma değer, istihdam payları, işyeri sayısı gibi farklı rekabet göstergeleri bazında sıralanması hedeflenmiş ve sonuçlar analiz edilmiştir.

Abstract

In recent years, industrial sector has affected the competition policies of both developed and developing countries. Especially after the economic crises, the importance of the manufacturing industry has been emphasized again because it is impossible to talk about a competitive economy just in the presence of the service sector without production sector. In this study, it is aimed to rank the manufacturing industry sectors in Turkey based on different competition indicators such as average number of employees, value added, employment shares, number of workplace by using PROMETHEE, MULTIMOORA and SMAA-2 which are multi criteria decision making methods and the results are analyzed.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÇALIŞ, A., ÖZÇELİK, G., GENCER, C. (2016). TÜRKİYE’DEKİ İMALAT SANAYİ SEKTÖRLERİNİN PROMETHEE MULTIMOORA VE SMAA-2 YÖNTEMLERİYLE SIRALANMASI. Endüstri Mühendisliği, Cilt: 27 - Sayı: 2, 28–44. https://ajindex.com/articles/70703

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Achebo, J., Odinikuku, W. E. 2015. “Optimization of Gas Metal Arc Welding Process Parameters Using Standard Deviation (SDV) and Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA),” Journal of Minerals and Materials Characterization and Engineering, vol. 3 (4), p. 298-308
  2. Akan, Y., Çalmaşur, G., 2011. “Etkinliğin Hesaplanmasında Veri Zarflama Analizi ve Stokastik Sınır Yaklaşımı Yöntemlerinin Karşılaştırılması (Tra1 Alt Bölgesi Üzerine Bir Uygulama),” Atatürk Ü. IIBF Dergisi, 10. Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu Özel Sayısı, s. 13-32
  3. Akıncılar, A., Dağdeviren, M., 2014. “A Hybrid Multi-Criteria Decision Making Model to Evaluate Hotel Websites,” International Journal of Hospitality Management, vol. 36, p. 263-271
  4. Akkaya, G., Turanoğlu, B., Öztaş, S. 2015. “An Integrated Fuzzy AHP and Fuzzy MOORA Approach to the Problem of Industrial Engineering Sector Choosing,” Expert Systems with Applications, vol. 42 (24), p. 9565-9573
  5. Altuntas, S., Dereli, T., Yılmaz, MK., 2015. “Evaluation of Excavator Technologies: Application of Data Fusion Based MULTIMOORA Methods,” Journal of Civil Engineering and Management, vol. 21 (8), p. 977-997
  6. Ayaş, N., Çeştepe, H., 2010. “Dış Ticaretin İstihdam Üzerindeki Etkileri: Türk İmalat Sanayi Örneği, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi,” vol. 15 (2), p. 259-281
  7. Ayaş, N., 2011. “Türk İmalat Sanayi Sektörlerinin Stratejik Önem Analizi,” Ege Akademik Bakış, cilt 11 (4), s. 525-535
  8. Baležentis, A., Valkauskas, R., Baležentis, T. 2010. “Evaluating Situation of Lithuania in the European Union: Structural Indicators and Multimoora Method,” Technological and Economic Development of Economy, vol. 4, p. 578-602
  9. Brauers, W. K. M., Ginevicius, R., 2009. “Robustness in Regional Development Studies,” The case of Lithuania, Journal of Business Economics and Management, vol. 10 (2), p. 121-140
  10. Brauers, W. K. M., Ginevicius, R., 2010. “The Economy of The Belgian Regions Tested with MULTIMOORA”, Journal of Business Economics and Management, vol. 11 (2), p. 173-209
  11. Brauers, W. K. M., Zavadskas, E. K., 2006. “The MOORA Method and its Application to Privatization in a Transition Economy,” Control and Cybernetics, vol. 35 (2), p. 445-469
  12. Brauers, W. K. M., Zavadskas, E. K., 2008. “Multi-Objective Optimization in Location Theory with a Simulation for a Department Store,” Transformations in Business & Economics vol. 7 (3), p. 163-183
  13. Brauers