Yapay sinir ağı temelli bulanık analitik ağ prosesi yaklaşımı ile tedarikçi seçimi
Supplier Selection Using Fuzzy Analytic Network Process Based On Artificial Neural Network
Yazar: KERİM GÖZTEPE
Danışman: YRD. DOÇ. DR. SEMRA BORAN
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2010
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Tedarikçi seçim = Supplier selection ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Sahip olunan kaynakların en verimli şekilde değerlendirilmesi, üretim veya kâr amaçlı malzeme satın alımında malzemelerin en iyi piyasa fiyatından alınması, firmalar için hayati bir konudur.Bu çalışma, bir firmanın veya kurumun tedarikçi seçimi için bir ?karar modeli? ortaya koymaktadır. Çalışmanın temel amacı, tedarikçi seçeneklerini (alternatiflerini) belirli prosesleri kullanarak değerlendirmek ve en uygun alternatife karar vermektir. Bu amaçla Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Analitik Ağ Prosesi (BAAP) kullanılmışır. Çok kriterli karar verme problemlerinde sıkça kullanılan Analitik Ağ Prosesi, hem objektif hem de sübjektif değerlendirme kriterlerini dikkate alan ve yaygın olarak kullanılan bir teknik olmakla birlikte, karar vericinin kararları ile mevcut problemin belirsizliğinin açıklanması ve sayılara dökülmesi konusunda yetersiz kaldığından, belirsizlik ortamları için daha iyi yaklaşımlar ortaya koyan BAAP, tedarikçi seçiminde kullanılmıştır. BAAP ikili karşılaştırma çözüm yöntemi olarak Chang'ın derece analiz metodu kullanılmıştır.Tedarikçi seçimi karar modeli oluşturulurken, bulanık ikili karşılaştırmalar yapılması safhasında, tedarikçi seçimi konusunda uzman grubun veya karar vericilerin görüşlerinin alınması gerekmektedir. Ancak kriterlerde, tedarikçiler ve tedarikçi seçimini etkileyen şartlarda meydana gelen her değişiklikte uzman grubun toplanması gerekmekte bu da çeşitli problemlere neden olmaktadır. Bu zorluğu ortadan kaldırmak amacıyla, uzman grubun görüşlerini yansıtan bulanık ikili karşılaştırmaların verileri, değişik YSA modellerinde kullanılmış ve modeller eğitilmiştir. Bu sayede ikili karşılaştırma matris değerlerinin değişmesi durumunda uzmanlara danışma zorunluluğuna gerek kalmamaktadır.Tedarikçi seçimi problemi çözümünde YSA kullanımının bir diğer faydası YSA'ların öğrenme özelliğinin getirdiği kolaylıklardır. Bu model, kriterlerin aynı kalması şartıyla, bir başka seçim problemine uygulandığında Chang'ın yaklaşımına gerek kalmadan, sadece YSA kullanılarak ağırlık değerlerinin elde edilmesine imkân vermektedir. Modelin sağladığı birbaşka kolaylık ise, karar vericilerin ikili karşılaştırma matrisleri üzerinde değişiklik yapmaları halinde yeni ağırlık değerlerinin YSA tarafından çok daha hızlı bulunmasıdır. Bu durum, karar vericilerin büyük modellerde hesaplama zamanı endişesi taşımadan karar vermelerine imkân tanımaktadır.Anahtar kelimeler: Tedarikçi seçimi, Bulanık Analitik Ağ Prosesi, Yapay Sinir Ağları

Abstract:
Utilizing resources in the most productive way possible and purchasing goods and services at the lowest price available are two vital topics for companies.This study proposes a supplier selection ?decision model? for a company or corporation. The main purpose of this study is to evaluate supplier alternatives with respect to identified processes and hence to determine the best supplier. For this purpose, Artificial Neural Networks (ANN) and Fuzzy Analytic Network Process (FANP) were used in this study. Although Analytic Network Process, which is commonly used for multi criteria decision making problems, takes into consideration both objective-subjective criteria and is a widely used technique, it is not sufficient in illustrating the decision maker?s judgment and accounting for and quantifying the uncertainty in the problem. Therefore, FANP was utilized in compensating for the issue of uncerainty. Chang?s extend analysis method was used for fuzzy pairwise comparison matrix solution.During the development of the supplier selection model, in the phase of forming fuzzy pairwise comparison matrices, we need supplier selection experts? or decision makers? opinions. However, if some change occurs in the model criteria, available suppliers, or the conditions that affect supplier selection, experts have to reconvene for decision making, and this causes some problems. In order to remove this problem fuzzy pairwise comparison matrix data that indicates experts opinions was used in different ANN models and also the data was used in the learning stage. Thus even if there is a change in pairwise comparison values, there is no need to re-consult the experts.One advantage of using ANN for supplier selection problems is the neural network?s learning ability. When this model is applied for a different selection problem (it is assumed that the model has same criteria), it is possible to determine the criteria weights using ANN without any need to apply Chang?s approach. In case a change made by the decision makers on pairwise comparison matrices, new weights are found in a very short time and this is another benefit that the model provides. This feature provides the decision makers the opportunity to make decisions without the need to worry about computation time in complex models.Key words: Supplier selection, Fuzzy Analytic Network Process, Artificial Neural Network