Bulanık bilişsel haritalama ve bulanık TODIM yöntemi ile makine ve ekipman seçimi: Otomotiv sektöründe bir uygulama
Machine and equipment selection with fuzzy cognitive mapping and fuzzy todim method: An application in the automotive sector
Yazar: İLAYDA AKBULUT
Danışman: DOÇ. DR. BURCU ÖZCAN TÜRKKAN
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Bulanık TODIM = Fuzzy TODIM

Özet:
Bugünkü ekonomik şartlarda müşteri taleplerinde meydana gelen devamlı değişim, müşteri beklentilerinin farklılığı sebebiyle istenen ürünün üretiminde kullanılabilecek makine ve ekipman sayısındaki fazlalık gibi nedenlerden dolayı işletmeler için makine seçimi zor ve karmaşık bir problem haline gelmiştir. Kriterlerin farklılığı ve makine alternatifinin sayıca fazla olması sebebiyle makine seçimi çok kriterli karar verme (ÇKKV) problemi olarak değerlendirilmelidir. Karar veren kişiler belirli olan ve kesinlik içeren durumlar söz konusu olduğunda klasik ÇKKV metotlarını kullanarak seçim işlemini gerçekleştirebilmektedir. Reel yaşam içerisinde karmaşık ve birden fazla belirsizliği bulunduran bulanık bir ortamdır. Bu sebeple kesinlik içeren verileri esas alan klasik ÇKKV yöntemleri insan düşünce sistemini ve karar veren kişilerin görüşlerini modellemede yetersiz olabilmektedir. Belirsizlik bulunduran reel yaşam problemlerini insan düşünce sistemine uygun şekilde çözümleyebilmek için karar vericiler, bulanık mantık ilkelerinden faydalanmaktadır. Bu çalışmada, makine ve ekipman seçim problemi, bulanık ÇKKV yöntemlerinden biri olan Bulanık Yinelemeli Çok Kriterli Karar Verme (BTODIM) ile Bulanık Bilişsel Haritalama (BBH) yöntemleri kullanılarak çözülmüştür. En uygun makine ve ekipman seçimi, Kocaeli' de far üretimi yapan bir firmada uygulanmıştır. Uygulamada BBH yöntemi ile makine ve ekipman seçim kriterleri için ağırlıklar hesaplanmıştır. Hesaplanan kriterlerin ağırlıkları göz önünde bulundurularak alternatif makinelerin değerlendirilmesi için bulanık TODIM yöntemi kullanılmıştır. İşletmeye en uygun makine ve ekipman seçimi yapılmıştır. Uygulama sonucunda bulanık TODIM ve BBH yöntemlerinin makine seçiminin dışında diğer ÇKKV problemlerinin çözümü için kullanılabilecek kolay bir metot olduğu görülmüştür. Makine ve ekipman seçimi için BBH ve bulanık TODIM metodunun entegre olarak uygulandığı bu çalışmanın literatüre önemli bir katkı sağladığı düşünülmektedir.

Abstract:
In today's economic conditions, machine selection has become difficult and complex for enterprises due to reasons such as a constant change in customer demands, differences in customer expectations, and the number of machines and equipment that can be used in production. Due to the difference in criteria and the availability of many machine alternatives, machine selection should be considered as a multi-criteria decision-making (MCDM) problem. Decision-makers can choose classical MCDM methods in specific and precise situations. Real-life is an environment of many uncertainties. Classical MCDM methods may be insufficient to model the human thought system. Decision-makers use fuzzy logic principles to solve uncertain real-life problems well. In this study, the machine and equipment selection problem was solved by using Fuzzy Iterative Multiple Criteria Decision Making (FTODIM) and Fuzzy Cognitive Mapping (FCM) methods. The most suitable machinery and equipment were selected in a company producing headlights in Kocaeli. In practice, the weights of machine and equipment selection criteria are calculated using the BBH method. Alternative machines were evaluated using the FTODIM method using the calculated criterion weights. The most suitable machine for the business was chosen. As a result of the application, it was seen that FTODIM and FCM methods are easy methods that can be used to solve MCDM problems other than machine selection. It is thought that this study, in which FCM and FTODIM methods are applied in an integrated manner in the selection of machinery and equipment, has made a significant contribution to the literature.