Otomatik tanımlama ve veri takip sistemi seçim kararında analitik ağ süreci yönteminin kullanılması ve bir uygulama
Analytic network process method for automatic identification and data tracking system selection problem: a case study
Yazar: KÜBRA ÖZKAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. CENK ŞAHİN
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
İşletmeler rekabet ortamında verimliliği arttırmak, ürün akışını hızlandırmak, gelir kayıplarını azaltmak, personeli katma değeri yüksek işlerde çalıştırılabilmek gibi karlılığı direk etkileyen hedeflere ulaşmak için verileri otomatik bir şekilde toplamayı amaçlamaktadır. Bilgi akışının etkin bir şekilde yönetilmesi ve karlılık hedeflerine ulaşılması, verilerin anlık ve doğru olarak bilgisayar sistemlerine aktarılmasına bağlıdır. Günümüzde bu amaçlar için kullanılan barkod sistemleri, Biyometrikler, RFID, el terminalleri ve kiosk gibi birçok farklı otomatik tanımlama sistemleri ve uygulamaları vardır. İşletme için Otomatik Tanımlama ve Veri Toplama (OT/VT) sisteminin seçimi stratejik ve üzerinde uzun çalışmalar yapılmasını gerektiren önemli bir karardır. Çünkü bu sistemlerin kurulması, personele gerekli eğitimin verilmesi ve tesis düzeninin kurulacak sisteme adaptasyonu gerekmektedir. Bu adaptasyonlar işletme için zaman almakta ve maliyet oluşturmaktadır. Bu nedenle OT/VT sistemi seçim kararının doğru ve objektif bir yaklaşımla yapılması büyük önem arz etmektedir. Uzman görüşleri ve yapılan çalışmalar incelendiğinde, OT/VT sistemi seçim problemi için pek çok nicel ve nitel kriterin birlikte dikkate alınması gerektiği gözlemlenmiştir. Bundan dolayı bu çalışmada, çok kriterli karar verme tekniklerinden (ÇKKV) birisi  olan Analitik Ağ Süreci (AAS) çözüm yöntemi olarak değerlendirilmiştir ve metal sanayi sektöründe faaliyet gösteren bir işletme için OT/VT sistemi seçim problemi ele alınmıştır. Probleme ilişkin olarak dört ana kriter ve sekiz alt kriter belirlenmiştir. Kriterler belirlendikten sonra, AAS yöntemi ile bir ağ yapısı oluşturulmuş ve üç alternatif OT/VT sistemi değerlendirilerek işletme için en iyi sistem belirlenmiştir.

Abstract:
In current competitive business environment, enterprises aim to collect data in an automatic way in order to reach the targets directly affecting the profitability such as increasing productivity, accelerating product flow, reducing the loss of income, being able to run the staff at high value-added jobs. The effective management of the information flow and the achievement of business profitability goals depend on instant and accurate transfer of data to computer systems.  There are many different automatic identification systems and applications such as barcode systems, biometric, RFID, handheld terminals and kiosk, which are currently used for these purposes. The selection of Automatic Identification and Data Collection System (AI/DC) for the organization is a strategic and important decision that requires long studies on. Because it requires the establishment of the system, appropriate training for staff and the redesingning of the facility layout according to the system installed. These adaptations take time and cost for the business. Therefore, an accurate and objective approach is of great importance for the decision to choose the AI/DC system. When expert opinions and the past studies are examined,  it has been observed that many quantitative and qualitative criteria must be considered together for the problem of selection of AI/DC system. Therefore,  in this study, Analytic Network Process (ANP), which is one of multi-criteria decision-making techniques (MCDA), has been selected as a solution method and is applied for the selection problem of AI/DC system of the factory which operates in metal industry. Regarding the problem, four main criteria and eight sub-criteria have been determined. After a network structure has been created by the ANP method, the best system for the factory has been deternined by evaluating three alternative AI/DC system.