Yıl: 2017 Cilt: 19 Sayı: 1 Sayfa Aralığı: 153 - 178 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.5578/jss.43422 İndeks Tarihi: 21-03-2019

Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Yönelik Copras-G Yöntemi ile Karar Verme

Öz:
Lojistik firmaların temel elamanlarından biri olan yük taşıma araçlarının alınması veya araç filosunun tamamen yenilenmesi söz konusu olduğunda araç seçim problemleri; çok fazla ölçüte bağlı olarak değerlendirilmesi nedeniyle bu durum karar verici konumundaki yöneticiler için zor bir problemdir. Bu nedenle çalışmada, lojistik firmalarının araç filosuna katmayı planladıkları yeni yük araçları alımı ile ilgili olarak literatür taraması ve uzman görüşleri sonucunda ortaya çıkan kriterlere göre; Türkiye’de en yüksek Pazar payına sahip 8 firmanın öncü modeller içerisinden en iyi aracın seçilmesi amaçlanmıştır. Ancak söz konusu amaca ulaşmak için ele alınan analizde verilerin kesin olmaması ve herhangi bir dağılıma uymaması nedeniyle aralık parametreler olarak ifade edilen gri sayıların hesaplamada kullanıldığı COPRAS-G metodu ile sonuca ulaşılmıştır. Bulgulara göre, çekici araç satış payında %53 oranla açık ara birinci sırada olan Mercedes markasının 1844LS modeli sıralamada en kötü olarak çıkmıştır. Diğer alternatifler içerisinde sıralamada kötü çıkmasına rağmen bu denli tercih edilmesinin marka bilinirliği ve alışkanlığa bağlı olduğu düşünülmektedir.
Anahtar Kelime:

Konular: İşletme

Decision Making for Heavy Commercial Vehicle Choice Problem in Logistics Industry Using COPRAS-G Method

Öz:
Vehicle choice is a problematic issue for decision makers of logistics firms, namely managers, when vehicle purchase for freight or vehicle fleet renovation are considered since the corresponding choice necessitates a multi-criteria decision-making process. For this reason, in the study, it was aimed to select the best vehicle among the leading models of 8 firms with the highest market share in Turkey, according to criteria of determined by literature review and expert opinions on the purchase of new freight vehicles that logistics companies plan to add to their vehicle fleet. However, to achieve the said objective, the result is achieved by the COPRAS-G method, which is used to calculate the gray numbers expressed as interval parameters because the data is not accurate at the point of arrival and does not comply with any distribution. According to findings, the 1844LS model of the Mercedes brand, which is clearly in first place with 53% of the freight vehicles sales share, is the last in the sequence. According to others, although it is bad in the order, it is thought that the choice of this kind depends on brand awareness and habit.
Anahtar Kelime:

Konular: İşletme
Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • AGHDAIE, M. H., ZOLFANI, S. H. ve ZAVADSKAS, E. K. 2012. Prioritizing Constructing Projects of Municipalities Based on AHP and COPRAS-G: A Case Study about Footbridges in Iran. The Baltic Journal of Road and Bridge Engineering, 7, 145-153.
  • AGHDAIE, M. H., ZOLFANI, S. H. ve ZAVADSKAS, E. K. 2013. Market Segment Evaluation and Selection Based on Application of Fuzzy AHP and COPRAS-G Methods. Journal of Business Economics and Management 14, 213-233.
  • AYDıN, S. ve KAHRAMAN, C. 2014. Vehicle Selection for Public Transportation Using an İntegrated Multi Criteria Decision Making Approach: A case of Ankara. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 26, 2467-2481.
  • BALLı, S., KARASULU, B. ve KORUKOĞLU, S. 2007. En Uygun Otomobil Seçimi Problemi İçin Bir Bulanık PROMETHEE Yöntemi Uygulaması. DE Üİİ BF Dergisi, 22, 139-147.
  • BARYSIENĖ, J. 2012. A Multi-criteria Evaluation of Container Terminal Technologies Applying the COPRAS-G Method Transport, 27, 364-372.
  • BOWERSOX, D., CLOSS, D. ve COOPER, B. 2012. Supply Chain Logistics Management, McGraw-Hill Education.
  • BYUN, D.-H. 2001. The AHP Approach for Selecting an Automobile Purchase Model. Information & Management, 38, 289-297. ECER, F. 2014. A hybrid banking websites quality evaluation model using AHP and COPRAS-G: a Turkey case. Technological and Economic Development of Economy, 20, 758-782.
  • GÜMÜŞ, S. 2014. Lojistik Sektörünün Türk Ekonomisine Katkıları ve Bir Araştırma- Contrıbutıons Of Logıstıcs Industry to The Turkısh Economy and a Research. Busıness & Management Studıes: An Internatıonal Journal, 1, 302-324.
  • GÜNGÖR, İ. ve İşLER, D. B. 2012. Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı İle Otomobil Seçimi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 1, 21-33.
  • KABAK, M. ve UYAR, Ö. O. 2013. Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Çok Ölçütlü Bir Yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 28.
  • LIN, Y., CHEN, M.-Y. ve LIU, S. 2004. Theory of grey systems: capturing uncertainties of grey information. Kybernetes, 33, 196-218.
  • LIOU, J. J., TAMOŠAITIENĖ, J., ZAVADSKAS, E. K. ve TZENG, G.-H. 2016. New hybrid COPRAS-G MADM Model for improving and selecting suppliers in green supply chain management. International Journal of Production Research, 54, 114-134.
  • ÖMÜRBEK, N., KARAATLı, M., EREN, H. ve ŞANLı, B. 2014. AHP Temelli Promethee Sıralama Yöntemi İle Hafif Ticari Araç Seçimi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19.
  • ÖZDAĞOĞLU, A. 2013a. Çok Ölçütlü Karar Verme Modellerinde Normalizasyon Tekniklerinin Sonuçlara Etkisi: COPRAS Örneği. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 8.
  • ÖZDAĞOĞLU, A. 2013b. İmalat işletmeleri İçin Eksantrik Pres Alternatiflerinin COPRAS Yöntemi İle Karşılaştırılması. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4.
  • SOBA, M. 2012. PROMETHEE Yöntemi Kullanarak En Uygun Panelvan Otomobil Seçimi ve Bir Uygulama. Journal of Yasar University, 28, 4708-4721.
  • ŞENGÜL, Ü., EREN, M. ve SHIRAZ, S. E. 2012. BULANIK AHP İLE BELEDİYELERİN TOPLU TAŞIMA ARAÇ SEÇİMİ. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 143-165.
  • TERZI, Ü., HACALOĞLU, S. E. ve ALADAĞ, Z. 2006. Otomobil Satın Alma Problemi İçin Bir Karar Destek Modeli. YOUSEFI, A. ve HADI-VENCHEH, A. 2010. An İntegrated Group Decision Making Model and its Evaluation by DEA for Automobile İndustry. Expert Systems with Applications, 37, 8543-8556.
  • ZAVADSKAS, E. ve KAKLAUSKAS, A. 1996. Pastatų sistemotechninis įvertinimas [eng. Systemic-technical assessment of buildings]. Vilnius: Technika.
  • ZAVADSKAS, E., KAKLAUSKAS, A. ve SARKA, V. 1994. The new method of multicriteria complex proportional assessment of projects. Technological and Economic Development of Economy, 1, 131-139.
  • ZAVADSKAS, E. K., KAKLAUSKAS, A., TURSKIS, Z. ve TAMOSAITIENE, J. Contractor selection multi-attribute model applynig COPRAS method with grey interval numbers. 20th International Conference/Euro Mini Conference on Continuous Optimization and Knowledge-Based Technologies (EurOPT 2008), 2008a. 241-247.
  • ZAVADSKAS, E. K., TURSKIS, Z., TAMOŠAITIENE, J. ve MARINA, V. 2008b. Multicriteria selection of project managers by applying grey criteria. Technological and Economic Development of Economy, 14, 462-477.
  • ZOLFANI, S. H., REZAEINIYA, N., AGHDAIE, M. H. ve ZAVADSKAS, E. K. 2012. Quality control manager selection based on AHP-COPRAS-G methods: a case in Iran. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 25, 72-86.
  • ZORLU, F. 2008. Türkiye Lojistik Coğrafyası. Bu Dönem, Plana Karșı Tavırların Ağırlık Kazandığı Bir Dönemdir Söyleși: Nevzat Can, Binali Tercan.
APA Doğan E, Eren M, celik k (2017). Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Yönelik Copras-G Yöntemi ile Karar Verme. , 153 - 178. 10.5578/jss.43422
Chicago Doğan E. Muhsin,Eren Miraç,celik kayhan Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Yönelik Copras-G Yöntemi ile Karar Verme. (2017): 153 - 178. 10.5578/jss.43422
MLA Doğan E. Muhsin,Eren Miraç,celik kayhan Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Yönelik Copras-G Yöntemi ile Karar Verme. , 2017, ss.153 - 178. 10.5578/jss.43422
AMA Doğan E,Eren M,celik k Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Yönelik Copras-G Yöntemi ile Karar Verme. . 2017; 153 - 178. 10.5578/jss.43422
Vancouver Doğan E,Eren M,celik k Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Yönelik Copras-G Yöntemi ile Karar Verme. . 2017; 153 - 178. 10.5578/jss.43422
IEEE Doğan E,Eren M,celik k "Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Yönelik Copras-G Yöntemi ile Karar Verme." , ss.153 - 178, 2017. 10.5578/jss.43422
ISNAD Doğan, E. Muhsin vd. "Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Yönelik Copras-G Yöntemi ile Karar Verme". (2017), 153-178. https://doi.org/10.5578/jss.43422
APA Doğan E, Eren M, celik k (2017). Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Yönelik Copras-G Yöntemi ile Karar Verme. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19(1), 153 - 178. 10.5578/jss.43422
Chicago Doğan E. Muhsin,Eren Miraç,celik kayhan Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Yönelik Copras-G Yöntemi ile Karar Verme. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 19, no.1 (2017): 153 - 178. 10.5578/jss.43422
MLA Doğan E. Muhsin,Eren Miraç,celik kayhan Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Yönelik Copras-G Yöntemi ile Karar Verme. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, vol.19, no.1, 2017, ss.153 - 178. 10.5578/jss.43422
AMA Doğan E,Eren M,celik k Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Yönelik Copras-G Yöntemi ile Karar Verme. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 2017; 19(1): 153 - 178. 10.5578/jss.43422
Vancouver Doğan E,Eren M,celik k Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Yönelik Copras-G Yöntemi ile Karar Verme. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 2017; 19(1): 153 - 178. 10.5578/jss.43422
IEEE Doğan E,Eren M,celik k "Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Yönelik Copras-G Yöntemi ile Karar Verme." Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19, ss.153 - 178, 2017. 10.5578/jss.43422
ISNAD Doğan, E. Muhsin vd. "Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimi Problemine Yönelik Copras-G Yöntemi ile Karar Verme". Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 19/1 (2017), 153-178. https://doi.org/10.5578/jss.43422