- Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi
- Cilt: 40 Sayı: 2
- ELECTRE, TOPSIS ve PROMETHEE Yöntemleri ile Sipariş Frekansı Optimizasyonu: Vaka Çalışması
ELECTRE, TOPSIS ve PROMETHEE Yöntemleri ile Sipariş Frekansı Optimizasyonu: Vaka Çalışması
Authors : Ozan Ateş
Pages : 273-286
Doi:10.21605/cukurovaumfd.1727134
View : 37 | Download : 27
Publication Date : 2025-07-02
Article Type : Research Paper
Abstract :İşletmeler günlük faaliyetleri sırasında çok fazla karar verme süreci içinde bulunmaktadır. Karar verme doğasında belirsizlik barındırır ve kötü bir karar, işletme hedeflerine ulaşmayı zorlaştırabilir. Karar verme sürecinde, optimum sonuçlara ulaşılabilmesi ve en uygun kararın verilebilmesi için çeşitli Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) Yöntemleri mevcuttur. Bu yöntemler günümüz iş dünyasında pek çok alanda kullanılmaktadır. Sıralama problemleri literatüründe en çok tercih edilen ÇKKV yöntemleri içerisinde TOPSIS, ELECTRE ve PROMETHEE yöntemlerinin en az birinin kullanıldığı yayın sayısı, toplam sıralama problemleri yayın sayısının % 15’inden daha azdır, aynı şekilde üç yöntemin birlikte kullanıldığı yayın sayısı, toplam sıralama problemleri yayın sayısının %1’inden daha azdır, bu nedenle söz konusu üç yöntemin birlikte kullanıldığı bu çalışma, literatürdeki boşluğa katkı sağlayacak ve karar vericinin tereddütten uzak karar verebilmesine olanak sağlayacaktır. Vaka çalışmasında söz konusu üç yöntem, gerçek veri seti ile birlikte kullanılarak gerçek bir problem ele alınmıştır. Söz konusu problem bayilerin sipariş frekanslarının ne olması gerektiği ile ilgilidir. Bir bayinin olması gerekenden fazla sipariş hakkına sahip olması, gereksiz uğrama ve mesafe maliyetlerine sebep olacağından, gerekenden az sipariş hakkına sahip olması ise ürün bulunurluğu ve müşteri memnuniyetsizliğine sebep olabileceği için optimum sipariş frekansının tereddütten uzak bir şekilde belirlenebilmesi problemi bu çalışmada ele alınmıştır.Keywords : Çok kriterli karar verme, TOPSIS, ELECTRE, PROMETHEE, Karar analizi
ORIGINAL ARTICLE URL
