Tedarikçi değerlendirme probleminde bulanık TOPSIS algoritması ile grup karar verme ve karar vericilerin bireysel kararları arasındaki ilişkiler

Abstract

Piyasa koşullarındaki belirsizlikler ve işletmeler arasında yaşanan yoğun rekabet dolayısıyla kesin verilere ulaşmak oldukça zordur. Özellikle, kişilerin sayısal değerlendirmeler yerine sözel değerlendirmeler yapmayı tercih etmeleri nedeniyle karar sürecinde bir belirsizlik ortaya çıkmaktadır. Bu tür bir belirsizlik bulanık ortamda karar verme problemlerinin çözümünü gerektirmektedir. Yapılan çalışmanın amacı, bir çok kriterli grup karar verme tekniği olan Bulanık TOPSIS (Technique For Order Performance By Similarity To Ideal Solution) algoritmasının tedarikçi değerlendirme problemine uygunluğunun belirlenmesidir. Ayrıca, karar vericilerin bireysel kararları arasındaki ilişkilerin ölçülmesi amaçlanmaktadır. Bulanık TOPSIS algoritması, nitel ve nicel karakterli kriterlerin eş zamanlı olarak bulanık karar sürecine katılımını desteklemektedir. Bu çalışmada, bir ekmek fabrikasının tedarikçi değerlendirme süreci incelenmiştir. Karar vericilerin sözel değerlendirmeleri kullanılarak en iyi tedarikçi belirlenmiş ve karar vericilerin değerlendirmeleri arasında pozitif yönlü yüksek bir ilişki görülmüştür.Because of uncertainty in market conditions and heavy competition between businesses, to reach certain data becomes harder. People prefer linguistic evaluations instead of numerical evaluations. For this reason, there exists an uncertainty in decision process. In this kind of uncertainty, decision makers need to solve decision making problems in fuzzy environment. The aim of this study is, to investigate the applicability of Fuzzy TOPSIS (Technique For Order performance By Similarity To Ideal Solution) which is a multi criteria decision making technique, for supplier evaluation problem. Also, another aim is to measure the relationship between decision maker’s individual decisions. In this study, a bread factory’s supplier evaluation process is analyzed. The best supplier is determined by using decision maker’s linguistic evaluations and a strong pozitive relationship is seen between decision maker’s evaluations.