Q seviyeli bulanık küme temelli tedarikçi performans değerlendirmesi
Performance evaluation of suppliers based on Q-rung orthopair fuzzy sets
Yazar: ADEM PINAR
Danışman: DOÇ. DR. FATİH EMRE BORAN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tedarik ve Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Bulanık kümeler = Fuzzy sets ; ELECTRE yöntemi = ELECTRE method ; Karar verme = Decision making ; Mesafe ölçme = Distance measurement ; TOPSIS = TOPSIS ; Tedarikçi seçim = Supplier selection ; Uzaklık = Distance

Özet:
Günümüz iş dünyasında işletmelerin tedarikçilerle karşılıklı olumlu ortaklıklar oluşturulmasının; ürün kalitesini arttırdığı, hammadde veya yarı mamullerin maliyetlerini azalttığı, esnek üretimi sağladığı ve en önemlisi de müşteri memnuniyetini artırdığı görülmektedir. Dolayısıyla, etkili bir tedarik zincirinin tesis edilebilmesi için tedarikçi değerlendirmesi ve seçiminin doğru yapılabilmesi karar vericiler açısından hayati öneme sahiptir. Karar vericilerin yaptıkları hesaplamalarda belirsizliği klasik sayılardan daha iyi yansıtarak problemlerini etkili bir şekilde çözmelerini destekleyen ve yüksek dereceli bulanık sayıları kullanan karar verme yöntemleri son yıllarda oldukça güçlü araçlar haline gelmişlerdir. Sezgisel ve Pisagor bulanık kümelerin genel biçimi olan q-seviyeli bulanık (q-ROF) kümeler, karar vericilere diğer bulanık kümelere göre daha geniş çapta bir ifade imkânı sağlamaktadır. Bu tezde, tedarikçi seçimi için kullanılan çok kriterli karar verme yöntemleri hakkında ayrıntılı bir literatür taraması yapıldıktan sonra, tedarikçi seçimi için grup karar vermede iki ayrı yöntem ve yeni iki yaklaşım olarak q-ROF TOPSIS ve q-ROF ELECTRE metotları önerilmektedir. Ayrıca tezde, q seviyeli bulanık sayılar için literatürdeki az sayıda mevcut olan uzaklık ölçülerinin uyumsuzluk ve yetersizlikler içermesi nedeniyle, hem q-ROF TOPSIS hem de q-ROF ELECTRE yöntemlerinde kullanılacak yeni bir uzaklık ölçüsü de ispatıyla birlikte önerilmektedir. Önerilen uzaklık ölçüsünün üstünlüğünü göstermek için mevcut ölçülerle kıyaslama yapılmış, önerilen q-ROF TOPSIS ve q-ROF ELECTRE karar verme yöntemleri kullanılarak tedarikçi seçimine yönelik kapsamlı bir uygulama yapılmıştır. Son olarak, önerilen yöntemlerin etkinliğini göstermek için bu yöntemler ile mevcut q-ROF karar verme yöntemleri arasında bir karşılaştırma ve parametre analizi yapılmış ve önerilen yöntemlerin üstünlükleri ortaya konulmuştur.

Abstract:
In today's business world, enterprises setting bilateral positive partnerships with suppliers increases the product quality, reduces the costs of raw materials or semi-finished products, provides flexible production and most importantly contributes to customer satisfaction. Therefore, supplier selection and evaluation is a crucial decision-making issue to establish an effective supply chain. Higher-order fuzzy decision-making methods have become powerful tools to support decision-makers in solving their problems effectively by reflecting uncertainty in calculations better than crisp sets in recent years. The q-rung orthopair fuzzy (q-ROF) sets, which are the general form of both Intuitionistic and Pythagorean Fuzzy Sets, have been recently introduced to provide decision-makers more freedom of expression than other fuzzy sets. In this thesis, after a presentation of a detailed literature review on multi criteria decision making methods used for supplier selection, q-ROF TOPSIS and q-ROF ELECTRE are proposed as two separate methods and new approaches for group decision making of supplier selection. As the existing distance measures in q-rung orthopair fuzzy environment are few available and have some drawbacks and counter-intuitive states, a new distance measure is proposed along with its proofs to use in both q-ROF TOPSIS and q-ROF ELECTRE methods. A comparison study is conducted to illustrate the superiority of the proposed distance measure and a comprehensive case study is performed with q-ROF TOPSIS and q-ROF ELECTRE methods for supplier selection. Finally, a comparison and parameter analysis are performed among the proposed methods and existing q-ROF decision-making methods and the effectiveness of our proposed methods are presented.