Citation Number
7
Views
76
Downloands
41
Doğru yerden doğru yere mümkün olan en iyi kalitede ürün teslim etmeyi amaçlayan çoğu şirket için, doğru depo yeri seçimi stratejik başarı için çok önemlidir. Şirketlerin doğru konum kararını vermesi küresel iş ortamında her geçen gün belirsiz hale geldiğinden, yeni bir depo yeri hakkında sağlam ve geleceğe dönük bir karar vermek büyük önem taşımaktadır. Bu nedenle, doğru depo yeri seçiminin belirlenmesi, başarılı bir tedarik zinciri sisteminin geliştirilmesindeki temel problemlerden biri olmuştur. Bu çalışmada, uygun depo yerini seçmek için aralık tip-2 bulanık kümeleriyle genişletilen çok kriterli karar verme (ÇKKV) yönteminin sunulması amaçlanmaktadır. Önerilen yaklaşım, karar vermede uzmanların yargılarında ve ifadelerinde yer alan belirsizliğinin üstesinden gelmek için aralık tip-2 bulanık ortam altında AHP ve TOPSIS yöntemlerini içermektedir. Bulanık AHP, depo seçiminde uzmanlarca belirlenen kriterlerin ağırlıklarını belirlemek için kullanılmış ardından aralık tip-2 yamuksal bulanık sayılar ile alternatif depoların sıralamasını elde etmek için TOPSIS yöntemi kullanılmıştır. Önerilen metodolojinin uygulamasını göstermek için, Türkiye’de yeni bir depo açmak isteyen firma için gerçek verileri kullanarak bir çalışma yürütülmüştür.
For most companies that aim to deliver the best possible quality product from the right place to the right place, choosing the right warehouse location is very important for operational success. It is of great importance to make a right and future-oriented decision about a new warehouse location, as companies’ decision to make the right position is becoming more and more ambiguous in the global business environment. Therefore, choosing the right warehouse location is one of the main problems in the development of a successful supply chain system. In this study, it is aimed to present the multi-criteria decision making (MCDM) method, which is expanded by the interval type-2 fuzzy sets to select the appropriate warehouse location. The proposed approach includes the AHP and TOPSIS methods under the interval type-2 fuzzy environment to overcome the uncertainty in the judgment and statements of the experts in decision-making. Fuzzy AHP is used to determine the weight of criteria determined by experts in the selection of warehouses; then the TOPSIS method is used to obtain the ranking of alternative warehouses with spacing type-2 trapezoidal fuzzy numbers. To show the proposed application of the methodology, a study is carried out using real data for companies wishing to open a new store in Turkey.
For most companies that aim at delivering the best possible quality product from the right place to the right place, choosing the right warehouse location is very important for operational success. It is of great importance to make a right and future-oriented decision about a new warehouse location, as companies' decision to make the right position is becoming more and more ambiguous in the global business environment. Therefore, choosing the right warehouse location is one of the main problems in the development of a successful supply chain system. In this study, it is aimed to present the multi-criteria decision making (MCDM) method, which is expanded by the interval type-2 fuzzy sets to select the appropriate warehouse location. The proposed approach includes the AHP and TOPSIS methods under the interval type-2 fuzzy environment to overcome the uncertainty in the judgment and statements of the experts in decision-making. Fuzzy AHP is used to determine the weight of criteria determined by experts in the selection of warehouses; then the TOPSIS method is used to obtain the ranking of alternative depots with spacing type-2 trapezoidal fuzzy numbers. To show the proposed application of the methodology, a study is carried out using real data for companies wishing to open a new store in Turkey.
Field : Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
Journal Type : Uluslararası
Article Detail 
Citation Owners
Similar Articles
Download PDF
Journal Information
Listen Paper
Print This Page
Share
Mendeley
