Bulanık veri zarflama analizi yöntemi ile Ar-Ge proje portföy seçimi
R&D project portfolio selection with fuzzy data envelopment analysis
Yazar: UMUTCAN BÖLÜK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ARIKAN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Gelişen dünyada Ar-Ge yatırımları giderek önem kazanmaktadır. Kısıtlı kaynaklara sahip firmalar ise kendi stratejilerine en uygun yatırımları yapmalıdır. Bu yatırımların doğru projelere aktarılması büyük önem arz etmektedir. Teknik zorlukların yanı sıra değerlerin belirsizliğinin olduğu bu ortamda karar vermek güçtür. Bu noktada öncelikli olarak hangi projelerin yapılıp hangi projelerin yapılmaması sorusuna cevap verilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, bu soruya sistematik bir şekilde yanıt arayan proje portföy seçimi problemi ele alınmıştır. Problemin çözümünde, projeleri nitelendiren parametreler arasında öncüllük ve ardıllık ilişkisi kurmadan değerlendirilebileceği veri zarflama analizi kullanılmıştır. Kullanılan veri zarflama analizi modeli Tavana ve diğerleri (2013) tarafından geliştirilmiştir. Parametreler detaylı bir araştırmanın sonucunda belirlenmiştir. Kesin yargıya varma güçlüğünü ifade eden belirsizlik, dilsel ifadeler kullanarak modele dahil edilmiştir. İki veya daha fazla alternatifin olduğu durumları niteleyen muğlaklık ise üçgensel bulanık kümeler ve α kesme yöntemiyle tanımlanmıştır. Muğlaklığın çözümlenmesinde farklı ekstrem durumlar için farklı modeller kurulmuştur. Kurulan modeller üzerindeki parametreler aracılığıyla, geliştirilen özgün bir yaklaşım ile karşılıklı bağımlılıklar dahil edilmiştir. Karşılıklı bağımlılıklar incelenirken bütün ilişkiler göz önüne alınabilecek şekilde değerlendirilmiştir. 30 projeden oluşan örnek bir veri seti oluşturulup modeller çözülmüştür. Elde edilen optimal kriter ağırlıklarıyla etkinlik skorları hesaplanmıştır. Etkinlik skorları hesaplanırken bütün yönlü karşılıklı bağımlılıkların değerlendirilmesine imkan verecek özgün bir yaklaşım geliştirilmiştir. Belirsizlik altında karar verme yöntemleri kullanılarak farklı stratejiler için projelerin öncelik sıralaması yapılmıştır.

Abstract:
R&D investments are becoming increasingly important in the developing world. Companies with limited resources should make the most favorable investments for their own strategies. It is crucial that these investments are transferred to the right projects. It is difficult to make decisions in an environment where there are technical difficulties as well as uncertainties. At this point, it is necessary to decide which projects should be done and which projects should not be done. In this study, project portfolio selection that seeks a systematic solution to this decision, is covered. To solve this problem, data envelopment analysis that can evaluate the parameters without the need to build precedence relationship, is used. The data envelopment model that was used, was developed by Tavana et al. (2013).  Parameters were set after a detailed research. Vagueness that is associated with difficulty of making precise judgment, was included in the model by introducing linguistic variables. Ambiguity that characterizes the situation where there are two or more alternatives, is defined with triangular fuzzy sets and α cut method. Different models are constructed for different extreme cases to solve the ambiguity. Interdependencies are included with a unique approach developed through the parameters on the established models. Multi-sided comparisons are considered while examining the interdependencies. A sample dataset of 30 projects is generated and models are solved according to generated data. Efficiency scores are calculated with the optimal criteria weights that are obtained from models. While calculating efficiency scores, a unique approach has been developed that will allow multi-sided interdependencies to be modelled. Projects are prioritized for different strategies by using decision making under uncertainty.