Dergiler / Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi / 2019 / Cilt: 14 - Sayı: 3
Yeşil Tedarik Zinciri Yönetiminde Çok Kriterli Karar Verme: Otomotiv Ana Sanayi Örneği
- Sayfa
- 675–698
- DOI
- —
Özet
Çalışmada Sürdürülebilir Tedarik Zinciri Yönetimi’nin (STZY) çevresel boyutu olan Yeşil Tedarik Zinciri Yönetimi (YTZY), Türk Otomotiv Ana Sanayi bağlamında, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) metotları kullanılarak incelenmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında, YTZY ait kriterler belirlenmiştir. İkinci aşamada, kriterler oran ağırlıkları tekniği ile ağırlıklandırılmıştır. Ağırlıklandırma sonucunda, yeşil geri dönüşüm ve yeşil tasarıma ait alt kriterlerin ön plana çıktığı belirlenmiştir. Üçüncü aşamada, Ford OTOSAN’ın fabrikaları mutlak sayıları, bulanık sayıları ve sezgisel bulanık sayıları içeren 8 ayrı metot kullanılarak, YTZY kriterlerine göre değerlendirilmiştir. Dördüncü aşamada ise karar verici olarak yer alan 11 firmanın önem ağırlıkları değiştirilerek 10 farklı senaryo oluşturulmuştur. Böylelikle Ford OTOSAN’ın fabrikalarının sıralamalarındaki değişimler duyarlılık analizleri ile izlenmiştir. Sonuçta, bu çalışma için Entropi ile Ağırlıklandırılmış Sezgisel Bulanık TOPSIS Metotları daha etkin olarak görülmüştür.
Abstract
In this study, the Green Supply Chain, which is the environmental dimension of the Sustainable Supply Chain Management was examined within the framework of the Turkish Automotive Main Industry by using Multi Criteria Decision Making methods. In the first phase, the criteria were determined. In the second phase, criteria weighted. The sub-criteria of the green recycling and the green design were determined to be the foreground. In the third phase, the factories of Ford OTOSAN were evaluated by using 8 different methods which include absolute numbers, fuzzy numbers and intuitive fuzzy numbers. In the fourth phase, 10 different scenarios were developed. In this way, the changes in the grading of the factories of Ford OTOSAN were traced with sensitivity analysis. In conclusion, Intuitionistic Fuzzy TOPSIS methods using entropy weight were seen as more effective ones.