Türkiye'de otomobil üretimi üzerine bulanık hedef programlama yaklaşımının uygulanması
Implementation of fuzzy goal programming approach to automobile production in Turkey
Yazar: DİLARA ÖZLEM BAYRAM
Danışman: DOÇ. DR. ERSOY ÖZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Yöneylem araştırmasının sahip olduğu çeşitli yöntemlerin genel amacı eldeki problemi en iyi sonuca erişmeyi amaçlamaktadır. Ancak günümüzde meydana gelen hızlı değişim sonucu günlük hayatta karşılaşılan birçok sorunun sadece bir amaçla belirtilmesi mümkün değildir. Bu sebeple, çok amaçlı karar verme modelleri geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller içerisinde etkili çözüm sunan; hedef programlama modeli ilk akla gelendir. Hedef programlama modelinde ele alınacak parametre değerleri ile alt-üst değerlerin belirli olmaması veya bulanıklık olması durumunda, bulanık küme teorisine ihtiyaç duymaktadır.
Hedef programlama modelinde hedeflere ilişkin erişim değerlerinin, hedeflerin tercih öncelikli sıralamasının ve ağırlıklarının kesin olarak belirlenmesi oldukça zordur. Erişim değerleri, hedeflerin ve karar vericilerin belirsiz olması durumunda bulanık hedef programlama modeli kullanılmaktadır. Bulanık Doğrusal Programlama; Belirsiz durumlarda modelleme yapılabilmesini ve esnek sonuçlar elde edilmesini sağlamaktadır. Bulanık Hedef Programlama modelinde birbirini tanımlayan amaç ve karar ölçütü bileşenleri 'Bulanık Hedef Fonksiyonu' olarak tanımlanır. Modelde olayları niteleyen kısıtlayıcıların parametre değerleri 'bulanık kısıtılayıcılar' olarak ifade edilmektedir.
Bulanık hedef programlamada bulanık hedefler için karar vericinin belirlediği erişim değerlerinde oluşucak sapmalar için kabul edilen değerler tolerans değeri olarak adlandırılır.
Bu çalışmada Türkiye'de otomobil üretimi yapan 12 firma ele alınarak bulanık hedef programlama yaklaşımı ile bir model kurulmuş ve bu model çözülmüştür. Modelde 2012-2016 yıllarına ait veriler kullanılarak 2017 yılı için belirlenen hedeflerin değerinin bulunması amaçlanmıştır.
Dünyada, yoğun sermaye ve teknoloji yatırımı gerektiren sektörlerin başında yer alan otomotiv sektöründe 50 civarında firma faaliyet göstermektedir. Bahsi geçen firmaların
başında ABD olmak üzere, Japonya, Almanya, Fransa, İtalya ve İngiltere gelmektedir. Otomotiv üreticileri lojistik ve maliyet kaygılarından dolayı üretim süreçlerini dünyanın farklı ülkelerine dağıtmıştır. Sonrasında ise tasarım ve geliştirme aşamalarına ek olarak ileri teknoloji gerektiren birçok süreç gelişmiş ülkelerde kalmaya devam ederken, gelişmekte olan ülkelere ucuz işgücü kaynakları ve alternatif pazar seçeneklerine olan yakınlıklarıyla ilgili olarak montaj süreçlerini taşımışlardır.
Gelişmekte olan ülkelerdeki halkın ekonomik olarak kalkınmaya başlamasıyla beraber olarak gelişmekte olan ülkelerde otomotive olan talebinin arttığı görülmektedir.
Türkiye'de otomotiv üretimi dalgalı bir yapı seyretmektedir. İç ve dış talep durumlarının düzenli bir seyir izlememesi nedeniyle sektörün üretim seviyeleri üzerinde belirgin bir etki yapmaktadır. Türkiye'de otomotiv üretiminde otomobil ağırlıklı bir yapı bulunmaktadır.
Çalışmada, 2017 yılına yönelik olarak Türkiye'de otomobil üretim yapan firmaların karını maksimum yapmak, bir otomobil üretimi için çalışacak kişi sayısını bulmak ve talebin maksimum olması hedef fonksiyonlarını oluşturmaktadır. Bu gibi durumlarda yani modelde birden fazla amaç fonksiyonu olduğunda çok amaçlı programlama kullanılabilir. Buna ek olarak amaç fonksiyonu değerlerinde sapmalar diğer bir deyişle tolerans miktarları var ise bulanık hedef programlama yaklaşımı kullanılabilir.
Bu çalışmada oluşturulan hedefler için veri setine ait ilgili değişkenlerin standart sapmaları, tolerans miktarı olarak belirlenmiştir. Ayrıca modelde üretim kapasiteleri ve minimum üretim adetleri bulanık olmayan kısıt olarak kullanılmıştır.
Bulanık hedefler ve bulanık olmayan kısıtlara göre oluşturulan model, "Tiwari, Dharmar ve Rao", "Chen ve Tsai", "Zimmermann", "Yang, Ignizio ve Kim", "Kim ve Whang", "Wang ve Fu", "Wang ve Fu(kareli)" ve "Chen" yaklaşımları ile gerçekleştirilmiştir.
Modelin çözülmesi amacıyla kullanılan yaklaşımların sonuçlarının aynı ya da birbirlerine çok yakın olduğu görülmüştür. Bunun sebebi ele alınan tüm algoritmaların üyelik fonksiyonlarının aynı olmasıdır. Modelin ürettiği sonuçlar 2017 yılına bir tahmin niteliğindedir. 2017 yılı sonuçlarına bakıldığında 2012-2016 yılları arasında oluşan değerlere göre çok aykırılık olmadığı görülmektedir.

Abstract:
The general aim of the various methods that the steering research has is to bring the problem at hand to the best result. However, it is not possible to mention many problems encountered in everyday life as a result of the rapid change that takes place today. For this reason, multi-purpose decision making models have been developed. Providing effective solutions within the developed models; the goal programming model could be the first model that sounds believeble. The target programming model requires fuzzy set theory if the problem is ambiguity or blurring at parameter values and boundaries.
In the target programming model, it is difficult to precisely determine the preference order and weighting of the access values related to the targets of the targets. The fuzzy target programming model is used when access values, goals and decision makers are ambiguous. Fuzzy Linear Programming; It enables modeling in uncertain situations and provides flexible results.
In the Fuzzy Goal Programming model, the components of purpose and decision criteria that define each other are defined as 'Fuzzy Target Function'. In the model, the parameter values of the restrictors describing the events are expressed as 'fuzzy restrictors'.
Accepted values for deviations in the access values determined by the decision-maker for blurred targets in fuzzy target programming are called tolerance values.
In this study by taking 12 company engaged in automobile production in Turkey established a model with fuzzy goal programming approach and this model has been solved. The aim of the model is to find the value of the targets set for 2017 using the data for 2012-2016 years.
In the world, about 50 companies operate in the automotive sector, which is at the forefront of sectors that require intensive capital and technology investment. At the beginning of the companies that have the bet is the USA, Japan, Germany, France, Italy and England.
Automotive production in Turkey remains a wavy structure. Due to the regular follow-up of domestic and foreign demand conditions, the sector has a significant impact on production levels. There are automobile-weighted structure in automotive production in Turkey. In the study, for Turkey in 2017 to maximize the profits of the automobile manufacturing companies, find out the number of people who will work for the production of a car and constitute the objective function is maximum demand. In such cases, multi-purpose programming can be used when there is more than one objective function in the model. In addition, fuzzy objective programming approach can be used if the objective function values are deviations, in other words if there are tolerance amounts.
Automotive companies have distributed logistics and cost concerns to different countries around the world. As a result, in addition to the design and development stages, many processes that require advanced technology continue to remain in developed countries, and they have brought assembly processes to developing countries in terms of their proximity to cheap labor and possible market options.
As the people in the developing countries begin to develop economically, it seems that the demand for automobiles in the developing countries is increasing.
The standard deviations of the relevant variables of the dataset for targets created in this study are determined as the amount of tolerance. In addition, production capacities and minimum production numbers in the model were used as non-blurring constraints. The model based on the fuzzy targets and the non-blurred constraints is called "Tiwari, Dharmar and Rao", "Chen and Tsai", "Zimmermann", "Yang, Ignizio and Kim", "Kim and Whang", "Wang and Fu" and "Fu (square)" and "Chen" approaches.
The results of the approaches used to solve the model were found to be the same or very close to each other. This is why all the algorithms discussed have the same membership functions. The results of the model are an estimate for the year 2017. According to the year of 2017values, it is seen that there is not much differnces between the values estimated between the years 2012 and 2016.