berat gÖkbek yÜksek lİsans tezİ gazİ Ünİversİtesİ...iv Çok ÖlÇÜtlÜ karar verme...

ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME

YAKLAŞIMLARINA DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ VE BİR

UYGULAMA

Berat GÖKBEK

YÜKSEK LİSANS TEZİ

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ

GAZİ ÜNİVERSİTESİ

FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

OCAK 2014

ANKARA

TEZ BİLDİRİMİ

Tez içindeki bütün bilgilerin etik davranış ve akademik kurallar çerçevesinde elde

edilerek sunulduğunu, ayrıca tez yazım kurallarına uygun olarak hazırlanan bu

çalışmada bana ait olmayan her türlü kaynağa eksiksiz atıf yapıldığını bildiririm.

Berat GÖKBEK

iv

ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME

YAKLAŞIMLARINA DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ VE BİR

UYGULAMA

(Yüksek Lisans Tezi)

Berat GÖKBEK

GAZİ ÜNİVERSİTESİ

FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Ocak 2014

ÖZET

Tedarik zinciri yönetiminin önemli bir halkasını oluşturan tedarikçi seçimi,

işletmelerin aldığı stratejik kararlardan biridir. Tedarikçi seçimi bir çok

faktörü gözönüne almayı gerektiren çok aşamalı ve zor bir karar problemidir.

Bu çalışmada, bir elektronik firmasının en iyi tedarikçiyi seçme problemi

incelenmiştir. Uygulamanın amacı, işletmeye tedarikçi çözüm problemi için

alternatif bir çözüm yaklaşımı önermektir. Uygulamada, AHP (Analitik

Hiyerarşi Prosesi), TOPSIS ve ELECTRE teknikleri kullanılarak çok ölçütlü

karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi yapılmıştır. Bu yöntemlerin

kullanılmasına girdi olan kriterler istatiksel analizler, kriter ağırlıkları ise AHP

yöntemi kullanılarak belirlenmiştir. TOPSIS ve ELECTRE yöntemleri ile

alternatifler arasında bir seçim ve sıralama elde edilmiş aynı zamanda seçilen

alternatifin kriterler bazında değerlendirilmesi sağlanmış, böylelikle karar

verme süreci ayrıntılı bir şekilde analiz edilmiştir.

Bilim Kodu : 906.1.141

Anahtar Kelimeler :

Sayfa Adedi : 176

Tez Yöneticisi : Yrd. Doç. Dr. Murat ARIKAN

Tedarik Zinciri Yönetimi, Tedarikçi Değerlendirme

Kriterleri, Tedarikçi Seçimi, AHP, TOPSIS, ELECTRE

Yöntemleri

v

SUPPLIER SELECTION BASED ON MULTICRITERIA DECISION

MAKING APPROACHES AND AN APPLICATION

(M.Sc. Thesis)

Berat GÖKBEK

GAZİ UNIVERSITY

GRADUATE SCHOOL OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES

January 2014

ABSTRACT

Supplier selection which is an important part of the supply chain management,

is one of the strategic decisions made by businesses. Supplier selection is a multi-

stage and difficult decision problem and needs to consider multiple-factors.

In this study, the supplier selection problem of an electronic company is

considered. The aim is to recommend an alternative selection approach to the

company for the supplier selection problem. Here, the suppliers are selected by

using multicriteria decision making techniques such as AHP, TOPSIS and

ELECTRE. The criteria of the problem are determined by statistical analysis

and the criteria weights by AHP technique. The selection and ranking among

alternatives is obtained via TOPSIS and ELECTRE methods furthermore the

selected alternative is evaluated on the basis of criteria, thus decision making

process is analysed in a detailed manner.

Science Code : 906.1.141

Key Words :

Page Number : 176

Supervisor : Assist. Prof. Dr. Murat ARIKAN

Supply Chain Management, Supply Supplier Evaluation

Criterias, Supplier Selection, AHP, TOPSIS, ELECTRE

Methods

vi

TEŞEKKÜR

Tez çalışmam boyunca kıymetli bilgi ve tecrübelerini aktaran, beni maddi ve manevi

anlamda destekleyen, yönlendiren ve sabırla dinleyen değerli Hocam Yrd. Doç. Dr.

Murat ARIKAN’a, çalışmamda yer alan mesai arkadaşlarıma ve beni her konuda

destekleyen sevgili aileme sonsuz teşekkürlerimi bir borç bilirim.

vii

İÇİNDEKİLER

Sayfa

ÖZET........................................................................................................................... iv

ABSTRACT ................................................................................................................. v

TEŞEKKÜR ................................................................................................................ vi

İÇİNDEKİLER .......................................................................................................... vii

ÇİZELGELERİN LİSTESİ ......................................................................................... ix

ŞEKİLLERİN LİSTESİ ........................................................................................... xiiii

SİMGELER VE KISALTMALAR ........................................................................... xiv

1. GİRİŞ ....................................................................................................................... 1

2. TEDARİK ZİNCİRİ................................................................................................. 4

2.1. Tedarik Zinciri Yönetimi ................................................................................... 6

2.2. Tedarikçi Yönetimi ............................................................................................ 8

2.3. Tedarikçi ve İşletme İlişkileri ............................................................................ 9

3. TEDARİKÇİ KALİTESİNİN ÖNEMİ .................................................................. 11

3.1. Tedarikçi Kalitesinin Değerlendirilmesi ......................................................... 12

3.2. Tedarikçi Kalitesinin Arttırılması ................................................................... 13

4. TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ ........................................................................ 18

4.1. Tedarikçi Seçim Probleminin İşletmeler İçin Önemi ...................................... 19

4.2. Küreselleşmenin ve Bilgi Teknolojisinin Tedarikçi Seçimine Etkisi.............. 24

5. LİTERATÜRDE TEDARİKÇİ SEÇME VE DEĞERLENDİRME ...................... 27

5.1. Tedarikçi Seçiminde Kullanılan Kriterler ....................................................... 27

5.2. Tedarikçi Seçim Probleminde Uygulanan Modeller ....................................... 29

5.2.1. Çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri ...................................... 30

5.2.2. Maliyet tabanlı modeller ..................................................................... 32

5.2.3. Matematiksel programlama yöntemleri ............................................... 33

5.2.4. İstatistiksel yöntemler .......................................................................... 36

5.3. Tedarikçi Seçimi Konusundaki Önceki Çalışmalar ....................................... 37

6. ELE ALINAN PROBLEM VE PROBLEMİN ÇÖZÜMÜNDE

KULLANILAN YÖNTEMLER ........................................................................... 48

viii

Sayfa

6.1. İşletmenin ve Ele Alınan Probleminin Tanıtılması ......................................... 51

6.2. Tedarikçi Seçim Probleminin Çözümünde Kullanılan Yöntemler .................. 55

6.2.1. Analitik Hiyerarşi Proses (AHP) yöntemi ............................................ 58

6.2.2. TOPSIS yöntemi .................................................................................. 65

6.2.3. ELECTRE yöntemi .............................................................................. 70

7. UYGULAMA VE UYGULAMA SONUÇLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ 79

7.1. Performans Kriterlerinin Belirlenme Süreci .................................................... 79

7.1.1. Ana kriterlerin belirlenme süreci .......................................................... 81

7.1.2. Alt kriterlerin belirlenme süreci ........................................................... 92

7.2. Elektronik Sanayi Sektöründe Faaliyet Gösteren X İşletmesi’nde Tedarikçi

iiiiiiiiiiiSeçimi Probleminin Çözümü ................................................................... 103

7.2.1. AHP (Analitik Hiyerarşi Prosesi) yöntemine dayalı tedarikçi seçimi 104

7.2.2. TOPSIS yöntemine dayalı tedarikçi seçimi ....................................... 120

7.2.3. ELECTRE yöntemine dayalı tedarikçi seçimi ................................... 124

8. SONUÇ VE ÖNERİLER ..................................................................................... 133

KAYNAKLAR ........................................................................................................ 136

EKLER ..................................................................................................................... 148

EK-1. Ana ve alt kriterlerin değerlendirilmesi anket örneği .................................... 149

EK-2. Ana kriterlerin anket verileri ......................................................................... 151

EK-3. Ana kriterlerin frekans tabloları .................................................................... 153

EK-4. Ana kriterlerin korelasyon analizi ................................................................. 159

EK-5. Alt kriterlerin anket verileri ........................................................................... 161

EK-6. Alt kriterlerin frekans tabloları ...................................................................... 167

EK-7. Alt kriterlerin korelasyon analizi ................................................................... 173

ÖZGEÇMİŞ ............................................................................................................. 176

ix

ÇİZELGELERİN LİSTESİ

Çizelge Sayfa

Çizelge 5.1. Dickson’ın kriterleri ............................................................................... 28

Çizelge 5.2. Dickson / Weber ve Current’in çalışmalarının karşılaştırılması ............ 29

Çizelge 5.3. Literatür taraması ................................................................................... 48

Çizelge 6.1. Önem skalası .......................................................................................... 60

Çizelge 6.2. RI değerleri ............................................................................................ 63

Çizelge 7.1. Hizmet ana kriterinin frekans dağılımı ................................................. 82

Çizelge 7.2. İletişim sistemi ana kriterinin frekans dağılımı ..................................... 83

Çizelge 7.3. Ana kriterlerin istatistikleri .................................................................... 85

Çizelge 7.4. Ana kriterlerin ortalamadan sapma ölçüleri ........................................... 86

Çizelge 7.5. Ana kriterlerin normallik testi ................................................................ 88

Çizelge 7.6. Maliyet ve tutum ana ariterlerinin korelasyonu ..................................... 89

Çizelge 7.7. Prosedüre uyum ve iş yapma isteği ana kriterlerinin korelasyonu ........ 90

Çizelge 7.8. Ana kriterlerin güvenilirlik istatistiği..................................................... 90

Çizelge 7.9. Ana kriterlerin güvenilirlik değerleri ..................................................... 91

Çizelge 7.10. Hizmet ana kriterinin alt kriter istatistikleri ......................................... 93

Çizelge 7.11. Kalite ana kriterinin alt kriter istatistikleri ........................................... 93

Çizelge 7.12. Maliyet ana kriterinin alt kriter istatistikleri ........................................ 94

Çizelge 7.13. Esneklik ana kriterinin alt kriter istatistikleri....................................... 94

Çizelge 7.14. Güvenilirlik ana kriterinin alt kriter istatistikleri ................................. 94

Çizelge 7.15. Teknoloji ana kriterinin alt kriter istatistikleri ..................................... 95

Çizelge 7.16. Hizmet ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi ......................... 95

Çizelge 7.17. Kalite ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi ........................... 96

Çizelge 7.18. Maliyet ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi ......................... 96

Çizelge 7.19. Esneklik ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi ....................... 96

Çizelge 7.20. Güvenilirlik ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi ................. 97

Çizelge 7.21. Teknoloji ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi ...................... 97

Çizelge 7.22. Hizmet alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri ................. 98

Çizelge 7.23. Kalite alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri ................... 99

Çizelge 7.24. Maliyet alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri ................. 99

x

Çizelge Sayfa

Çizelge 7.25. Esneklik alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri ............. 100

Çizelge 7.26. Güvenilirlik alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri........ 100

Çizelge 7.27. Teknoloji alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri............ 101

Çizelge 7.28. Tedarikçi seçimi probleminde ana ve alt kriterler ............................. 101

Çizelge 7.29. Ana kriterler arası karşılaştırma matrisi ............................................. 105

Çizelge 7.30. Esneklik ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi ..... 105

Çizelge 7.31. Güvenilirlik ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi 105

Çizelge 7.32. Hizmet ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi ....... 106

Çizelge 7.33. Kalite ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi ......... 106

Çizelge 7.34. Maliyet ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi ...... 106

Çizelge 7.35. Teknoloji ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi ... 106

Çizelge 7.36. Esneklik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili

ttttttttttttttiiiitikarşılaştırma matrisleri....................................................................... 107

Çizelge 7.37. Güvenilirlik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların

ttttttttttttttttiiiiikili karşılaştırma matrisleri ............................................................... 108

Çizelge 7.38. Hizmet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili

ttttttttttttttttiiiikarşılaştırma matrisleri....................................................................... 108

Çizelge 7.39. Kalite ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili


Çizelge 7.40. Maliyet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili


Çizelge 7.41. Teknoloji ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili


Çizelge 7.42. Ana kriterlere ilişkin ağırlıklar ve tutarlılık oranı .............................. 111

Çizelge 7.43. Esneklik alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları ................ 112

Çizelge 7.44. Güvenilirlik alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları ........... 112

Çizelge 7.45. Hizmet alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları .................. 112

Çizelge 7.46. Kalite alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları .................... 112

Çizelge 7.47. Maliyet alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları .................. 113

Çizelge 7.48. Teknoloji alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları............... 113

Çizelge 7.49. Esneklik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların

ttttttttttttttttiiiiağırlıkları ve tutarlılık oranları ........................................................... 114

xi

Çizelge Sayfa



Çizelge 7.51. Hizmet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların


Çizelge 7.52. Kalite ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların


Çizelge 7.53. Maliyet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların


Çizelge 7.54. Teknoloji ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların








Çizelge 7.58. Kalite ana kriteri açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi ... 118

Çizelge 7.59. Maliyet ana kriteri açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi 119

Çizelge 7.60. Teknoloji ana kriteri açısından firmaların ağırlıkları matrisi ............. 119

Çizelge 7.61. Ana kriterler açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi.......... 119

Çizelge 7.62. Karar noktalarındaki sonuç dağılımı .................................................. 120

Çizelge 7.63. Karar matrisi (A) ................................................................................ 121

Çizelge 7.64. Standart karar matrisi (R)................................................................... 122

Çizelge 7.65. Ağırlıklı standart karar matrisi (V) .................................................... 122

Çizelge 7.66. Standart karar matrisi (X) .................................................................. 124

Çizelge 7.67. Ağırlıklı standart karar matrisi (Y) .................................................... 125

Çizelge 7.68. A alternatifi için uyum ( klC ) ve uyumsuzluk ( klD ) setleri ................ 126

Çizelge 7.69. B alternatifi için uyum ( klC ) ve uyumsuzluk ( klD ) setleri ................ 127

Çizelge 7.70. C alternatifi için uyum ( klC ) ve uyumsuzluk ( klD ) setleri ................ 128

Çizelge 7.71. D alternatifi için uyum ( klC ) ve uyumsuzluk ( klD ) setleri ................ 129

Çizelge 7.72. Uyum (C) matrisi ............................................................................... 130

xii

Çizelge Sayfa

Çizelge 7.73. Uyumsuzluk (D) matrisi .................................................................... 130

Çizelge 7.74. Uyum üstünlük (F) ve uyumsuzluk üstünlük (G) .............................. 131

Çizelge 7.75. Toplam baskınlık matrisi (E) ............................................................. 131

Çizelge 7.76. TOPSIS-ELECTRE yöntem sonuçlarının karşılaştırılması ............... 132

xiii

ŞEKİLLERİN LİSTESİ

Şekil Sayfa

Şekil 2.1. Tedarik zinciri yapısı [Stadler ve Kilger, 2000] .......................................... 5

Şekil 7.1. Hizmet ana kriterinin ağırlık dağılımı........................................................ 82

Şekil 7.2. İletişim sistemi ana kriterinin ağırlık dağılımı ........................................... 83

Şekil 7.3. Q-Q nokta dağılımı .................................................................................... 87

Şekil 7.4. X işletmesi Y malzeme tedarikçi seçimi hiyerarşi ağacı ......................... 103

xiv

SİMGELER VE KISALTMALAR

Bu çalışmada kullanılmış bazı kısaltmalar, açıklamaları ile birlikte aşağıda

sunulmuştur.

Kısaltmalar Açıklama

AHP Analitik Hiyerarşi Prosesi

ANP Analitik Ağ Prosesi

ARGE Araştırma Geliştirme

BAHP Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi

BANP Bulanık Analitik Ağ Prosesi

ÇKKV Çok Kriterli Karar Verme

ELECTRE Elemination and Choice Translating Reality English

ERP Enterprise Resource Planning

HP Hedef Programlama

MİM Malzeme İkmal Müdürlüğü

NATO North Atlantic Treaty Organization

PROMETHEE Preference Ranking Organization Method for Enrichment

Evaluations

SAP Systems, Applications and Products in Data Processing

SPSS Statistical Packages for the Social Sciences

TKYM Tedarik Kalite Yönetim Müdürlüğü

TOPSIS Technique for Order Preference by Similarity to Ideal

Solution

TZY Tedarik Zinciri Yönetimi

ÜPM Üretim Planlama Müdürlüğü

VZA Veri Zarflama Analizi

1

1. GİRİŞ

Tedarik zinciri yönetimi, tüm iş süreçlerini birer zincir halkası olarak düşünerek bir

işletme içerisinde ve çevresinde oluşan tüm süreçlerin birlikteliğini ve aynı hedef

doğrultusunda ilerlemesini sağlamaktadır. Tanımlanan bu zincir halkalarından en

önemlilerinden biri de satınalma ve tedarik süreçleri çevrimidir. Günümüzde, yüksek

kalitede ve düşük maliyette ürün üretme isteği, işletmelerin tanımladıkları tüm iş

süreçlerinde maliyetlerini ölçmeleri ve bu maliyetleri azaltmaları konusunda bir etki

yaratmakta olup; en önemli maliyet kaleminin satın alınan malzeme maliyeti olduğu

görülmektedir. İşletmeler, tedarik zinciri yönetiminde malzeme satın alma

maliyetlerinin iyileştirilebilmesi için, satınalma ve tedarik halkasındaki iş

süreçlerinin yönetilmesi gerektiğini fark etmekte ve farklı yöntemler geliştirmektedir.

Bu gereksinimleri karşılayabilmenin en iyi yolu, işletmelerin ve tedarikçilerinin iş

proseslerinin entegrasyonunun sağlanarak tedarik zinciri yönetimi sisteminin

oluşturulmasından geçmektedir. Tedarik zinciri yönetimi, tüm departmanların yakın

bir işbirliği içinde çalışmalarını, maliyet kazançlarını, bilgilerini ve uzmanlıklarını

paylaşmalarını ve böylelikle birbirlerinin ihtiyaçlarını anlamalarını sağlayarak değer

zincirini optimize etmektedir.

Tedarik değer zincirinin optimizasyonu kapsamında işletmeler, tedarikçileri ile olan

ilişkilerini işbirliği ve değer esasına göre yeniden oluşturmaya başlamıştır.

Tedarikçilerle yürütülen işbirliklerinin; temin edilen malzemelerin maliyetinin

düşürülmesi, son ürün kalitesi üzerindeki olumlu etkisi, üretimde esnekliğin

arttırılması gibi konulara olumlu bir etkisinin olduğu açık bir şekilde görülmektedir.

Geçmişte tüm faaliyetler işletme tarafından yapılırken, günümüzde ise üretimden

lojistiğe, kalite kontrolden satış ve pazarlamaya kadar pek çok alanda tedarikçi ile

çalışılmaktadır. Çok alanda ve çok sayıda çalışılan tedarikçi işbirliği, maliyetleri

azaltırken üretim hızının ve kalitenin artmasına; aynı zamanda da daha karmaşık

yönetim faaliyelerine neden olmuştur. Bu yönetim faaliyetlerini karmaşıklaştıran en

önemli alt başlıklardan biri ise, tedarikçi seçimi ve değerlendirme konusudur.

İşletmeler, çeşitli hammaddeleri ve hizmetleri elde edebilecekleri pek çok tedarikçi

ve yükleniciyle karşı karşıya kalmaktadırlar. Bu tedarikçilerin iyi değerlendirilmesi

2

ve işletmeler için en iyi tedarikçilerin seçilmesi, önemli bir konudur. Etkili tedarikçi

değerlendirmesi ile geliştirilen uzun vadeli tedarikçi işbirliği, düşük maliyetli ve

kaliteli hammaddelerin teminini sağlayarak temin süresi ve dolasıyla ürünün

müşteriye ulaşma süresinde de azalmalar sağlamaktadır.

Tedarikçi seçimi tedarik zincirinin en önemli halkasını oluşturmaktadır. Etkili

tedarikçi seçimi kararı işletmelere maliyet ve kalite avantajı sağlamakta, tedarikçi

seçiminde verilen yanlış kararlar ise işletmeler için fazladan maliyete ve kalitesizliğe

neden olacağından, rekabeti olumsuz yönde etkilemektedir. Bu nedenle işletmelerin

tedarikçi seçimi üzerinde önemle durması gerekmekte olup tedarikçi seçimi kararı

işletmeler için stratejik öneme sahip kararlardan biridir. Çeşitli karar problemleriyle

karşı karşıya kalan işletmeler için en zor problemlerden biri de, alternatifler setinden

en uygun alternatifin seçimidir. Tedarikçi seçim sürecine genellikle fazla sayıda

kriter dahil olduğundan geleneksel seçim sürecinin kullanılması gerçekçi bir çözüm

sunmamaktadır. İşletmelerin amaçları doğrultusunda en uygun tedarikçilerin

belirlenmesinin amaçlandığı tedarikçi seçim problemi, birbiriyle etkileşim halinde

bulunan birden çok kriteri bünyesinde barındıran bir karar verme problemidir.

Tedarikçi seçim problemi konusunda, bu özelliklerinden dolayı literatürde çok sayıda

model ve metodoloji bulunmaktadır. Yapılan bu çalışmaların hepsinin ortak hedefi

hammadde temin eden işletmelerin getirdiği maliyetleri iyileştirmek ve kurulan

tedarik zincirine katma değer sağlamaktır. Bu çalışmanın iki amacı vardır; ilk amaç,

tedarikçi seçim problemi için literatürde uygulanan modellerle beraber uygulamanın

yapılacağı işletmenin problem ve çözüm yaklaşımını incelemek, ikinci olarak ise

problemi farklı şekilde ele alan Analitik Hiyerarşi Prosesi, TOPSIS ve ELECTRE

gibi çok ölçülü karar verme yöntemlerini kullanarak işletmeye alternatif bir yaklaşım

sunmaktır. Çalışmada tedarikçi seçim ve değerlendirme problemine bütünsel bir

bakış açısı sunacak ve karar vericiye destek olacak bir model oluşturulmuştur. Bu

amaçlarla, tedarikçi seçimi fonksiyonunu tam olarak kapsayan bu model, tedarikçi

değerlendirme konusunda sıkıntı yaşayan bir elektronik firmasının tedarikçi seçimi

sürecine uygulanarak elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.

3

Çalışma, sekiz ana bölümden oluşmaktadır. Giriş bölümün ardından ikinci bölümde,

tedarikçi seçiminin içinde yer aldığı tedarik zinciri konusu üzerinde durulmuştur.

Tedarik zinciri yönetimi, tedarikçi yönetimi ve tedarikçi ve işletme ilişkilerine dair

literatürde yer alan tanımlamalar verilerek tedarik zincirinin amaçları, yapısı,

prosesleri ve temel fonksiyonları açıklanmıştır. Üçüncü bölümde, günümüzde önemi

sürekli artan tedarikçi kalitesi değerlendirilme konusu detaylandırılarak, tedarikçi

kalitesinin arttırılması için yapılabilecek faaliyetler anlatılmıştır.

Dördüncü bölümde, tedarikçi seçim probleminin özellikleri üzerinde durularak

işletmeler için önemi ve küreselleşme faaliyetlerinin tedarikçi seçimine etkisinin

önemi ortaya konmuştur. Beşinci bölümde, literatürde tedarikçi seçme ve

değerlendirme konusu ele alınmıştır. Çalışmanın ana konusunu oluşturan tedarikçi

değerlendirme kriterleri, tedarikçi seçimi için geliştirilen modeller ve çözüm

teknikleri detaylandırılarak tedarikçi seçimine uygulanan modeller üzerinde

gerçekleştirilen literatür araştırması sistematik bir yapıda sunulmuştur.

Altıncı bölümde, siparişe göre imalat yapan bir elektronik firması tanıtılarak,

firmadaki problem açıklanmıştır. Devamında ise, uygulamanın yapılacağı AHP,

TOPSIS ve ELECTRE teknikleri tercih edilme nedenleri ile açıklanarak, yöntemlerin

aşamaları anlatılmıştır. Yedinci bölümde, tedarikçi değerlendirme probleminde

kullanılan ana ve alt kriterlerin belirlenmesi için yapılan istatiksel analizler verilmiş

ve AHP, TOPSIS ve ELECTRE yöntemleri kullanılarak tedarikçi seçimi yapılmıştır.

Tezin son bölümü olan sekizinci bölümde ise, geliştirilen çözüm süreci bir önceki

bölümde gerçekleştirilen uygulama sonuçlarının ışığında değerlendirilmiştir.

Geliştirilen modelin güçlü ve geliştirilebilir yönleri tartışılarak, geleceğe dönük

çalışma önerileri sunulmuştur.

4

2. TEDARİK ZİNCİRİ

Bir üretim işletmesinde tedarik zinciri, mal ve hizmetlerin tedarik aşamasından,

üretimine ve tüketiciye ulaşıncaya kadar birbirini izleyen tüm faaliyetlerin ve

fonksiyonların bütünüdür [Waters, 2003]. Diğer bir tanımda tedarik zinciri, mal ve

hizmetlerin tedarik edilmesinden nihai müşteriye ulaşıncaya kadar geçen süreçte,

birlikte çalışan çeşitli kuruluşlardan (tedarikçiler, üreticiler, dağıtıcılar,

perakendeciler) oluşan bir ağdır [Chopra ve Meindl, 2001].

Malzemeler, bu ağın başlangıç noktasından nihai müşterilere akarken tedarik

zincirinde, farklı aşamalardan geçmektedir. Bu süreçte malzemeye değer

katılmaktadır. Tedarik zincirinde amaç, bu değerin en büyüklenmesi olmaktadır

[Chopra ve Meindl, 2001]. Zincir, hammaddenin yeryüzünden çıkarılmasından başlar

ve ürün tekrar kullanıldığında veya atıldığında sona erer. Tedarik zincirinin yapısının

oluşturulmasında dört karar alanı tanımlanmıştır [Waters, 2003]:

i. Üretim merkezlerinin yeri ve sayısı

ii. Dağıtım merkezlerinin yeri ve sayısı

iii. Dış kaynak kullanımı, kritik tedarikçilerin seçimi ve tedarikçi sözleşmeleri

iv. Bölgesel ve yerel depolardan veya fabrikalardan müşterilere doğrudan

ulaştırılmasını kapsayan dağıtım ağı

Tedarikçiler, üreticiler, dağıtıcılar ve müşteriler tedarik zincirinin halkalarını

oluşturur. Zincir boyunca; ürün, malzeme, bilgi ve para akışı oluşur. Hammadde

tedarikinden başlanarak, ürünün son ürüne dönüştürülmesi, depolanması ve

dağıtılması operasyonlarını içeren süreçte, ürün akışı tedarikçilerden müşterilere

doğru gerçekleşmektedir. Müşterinin düşük fiyat ve yüksek kalite beklentilerine

uygun olarak işleyen bu süreçte bilgi akışı ve para akışı ters yönde olmaktadır. Tipik

bir tedarik zinciri yapısı Şekil 2.1’de gösterilmiştir [Stadler ve Kilger, 2000].

5

Şekil 2.1. Tedarik zinciri yapısı [Stadler ve Kilger, 2000]

Tedarik zincirinde, ilk hammadde malzemeleri ve/veya parçalar yarı mamullere

dönüştürecek bir üretim sürecine dâhil olur. Buradan da nihai ürünleri meydana

getirmek üzere bir sonraki seviyede birleştirilirler. Nihai ürünler ise dağıtım

merkezlerine ve dağıtım merkezlerinden perakendecilere veya nihai müşterilere

gönderilirler. Bir tedarik zinciri süreç açısından ele alındığında iki temel işlem

sürecini içermektedir [Min, 1994]. Bunlar:

i. Malzeme Yönetimi (Gelen Yük Lojistiği): İşletmenin malzemenin kaynağından

üretime başlamasına kadar geçen işlem süreçleri, bu malzeme ile parçaların; satın

alma, iç kontrol, taşıma, depolanması işlemlerini içermektedir.

ii. Fiziksel Dağıtım (Giden Yük Lojistiği): İşletmenin üretimden müşteriye

ulaştırılmasına kadar geçen süreç olup sipariş sürecini, depolamayı, ulaştırmayı

içerir.

Bu iki temel işlem sürecinin birleşimi ile ortaya çıkan tedarik zinciri, işletmelerin

çoklu iş yapısı ve işbirliklerinin yer aldığı bir ağ yapısıdır. Bu yapı kullanılarak,

malzemelerin tedarikçilerden nihai müşterilere akışı desteklenir.

6

2.1. Tedarik Zinciri Yönetimi

Tedarik zinciri yönetimi; tedarikçiler, üreticiler, depolar ve perakendecilerin malın,

gerekli servis düzeyini sağlayacak şekilde en düşük maliyetle, üretimini ve

dağıtımını sağlayacak şekilde bütünleştirilmesidir. Tedarik zinciri yönetimi, müşteri

gereksinimlerini sağlayan ürünü üreten ve maliyetlerde etkisi olan her birimi dikkate

almaktadır. Bu özelliği ile tedarik zinciri yönetimi, hem işletme içindeki bilgi

akışının ve lojistik faaliyetlerinin hem de tedarik zincirine dahil diğer işletmelerin

planlama ve kontrolünü içine almaktadır [Smichi-Levi ve Kaminsky, 2004].

Tedarik zinciri yönetimi, tedarik zinciri içinde yer alan tüm şirketlerin stratejik ve

sistematik yönetimi olarak tanımlanmaktadır. Tedarik zinciri yönetiminde,

malzemenin temininden nihai müşteriye ulaştırılıncaya kadar tedarik zincirinde yer

alan tedarikçi, üretici, dağıtıcı, perakendeci ve müşteriler arasında malzeme, para ve

bilginin yönetimi gerçekleştirilmektedir. Tedarik zinciri yönetiminde amaç, üretim

kapasitesinin arttırılması, pazara karşı duyarlılığın geliştirilmesi ve tüketici ile

tedarik işlerini üstlenenler arasındaki ilişkilerin iyileştirilmesi yoluyla işletme

performansının ileriye götürülmesidir [Tan, 2001].

Tedarik zincirinde başarıya ulaşmak için tedarik zinciri yönetimini oluşturan

unsurları iyi anlamak gerekmektedir. Tedarik zincirinde beş temel unsur vardır [Tan,

2001]:

i. Planlama: Tedarik zinciri yönetiminin stratejik basamağını oluşturan planlamada,

firmanın ürettiği ürünün veya hizmetin ortaya çıkarılması için gerekli olan

kaynakların yönetimidir. Planlamada amaç en düşük maliyetle en yüksek müşteri

hizmetini sağlayabilecek, uygulanabilir bir tedarik zinciri planı oluşturup firma

kaynaklarını bu plana göre yöneltmektir.

ii. Satın alma: Satın alma fonksiyonunda, işletmenin pazara sunduğu ürün veya

hizmetin oluşturulması için gerekli olan hammadde gibi girdilerin sağlanması

amaçlanmaktadır. Genelde maliyetlerin düşürülmesini amaçlayan yaklaşımların

hedefi olan satın almada, başarı için sadece maliyet değil, stok kontrolü, tedarikçi

7

yönetimi, satın alınan ürünün lojistiği ve satın alma işlemlerinin planlanması ve

yönetilmesi gerekmektedir.

iii. Üretim: İşletmenin pazara sunduğu ürünlerin veya hizmetlerin hazırlandığı

işlevdir ve tedarik zincirinin başarısını büyük oranda etkilemektedir. Üretimin

gerekliliğinin yanı sıra, tüketicinin beklenti ve isteklerini karşılaması gerekliliği,

üretim fonksiyonunun önemini arttırmaktadır.

iv. Dağıtım: Siparişlerin alınmasıyla birlikte ürünün üretim noktasından veya

stoklardan tüketiciye ulaştırılması sürecidir.

v. Geri dönüş / ters tedarik zinciri: Ters tedarik zincirinin amacı, tekrar kullanılabilen

ürünlerin tedarik zincirine geri katılmasını sağlamaktır. Bu amacının dışında ters

tedarik zinciri, tüketicilerin geri verdiği ürünlerin tedarik zincirine katılıp firma

için faydalı bir hale getirilmesi konusu da ters tedarik zincirinin

sorumluluğundadır.

Bu beş alanın kullanımı işletmelerin tedarik zincir yapılarına göre en fazla hangi

stratejiye önem verdiğine göre değişebilmektedir.Örneğin ; imalat sektöründen bir

işletmenin odaklandığı fonksiyonlar planlama ve üretim iken, perakandecilik

sektöründen bir kuruluşun bu zincirde odaklandığı fonksiyonlar tedarik ve dağıtım

olabilmektedir.

Başarılı bir tedarik zinciri yönetimi; bilginin, ürünlerin ve malzemelerin akışıyla

ilgili bazı kararların alınmasını gerektirmektedir. Bu kararlar, stratejik, taktik ve

operasyonel düzeyde olmak üzere üç aşamaya ayrılmaktadır [Chopra ve Meindl,

2001]:

i. Tedarik zinciri stratejisi: İşletme tedarik zincirini nasıl tasarlayacağına, tedarik

zincirinin türüne ve her aşamadaki süreçlerin ne olacağına karar verir. Bu

aşamada verilen kararlar arasında, üretim ve depolama tesislerinin yerleşim ve

kapasiteleri, farklı üretim merkezlerinde üretilecek ürünler, ulaştırma şekilleri

sayılabilir. Tedarik zinciri tasarım kararları uzun dönemli stratejik kararlardır.

ii. Tedarik zinciri planlaması: Tedarik zinciri planlaması nihai müşteri talebini

tedarik zinciri boyunca mevcut stok ve kaynakla dengeleme sürecidir. Bu amaçla

8

hangi pazarlara nereden kaynak sağlanacağı, stokların planlanması, üretimin

taşeron işletme ile yapılıp yapılmaması, izlenecek stok politikaları, talebi

karşılayamama durumunda izlenecek politikalar, düzenlenecek kampanyaların

büyüklüğü, zamanlaması gibi kararları verilir. Tedarik zinciri planlama kararları,

taktik düzeyde kararlardır.

iii. Tedarik zinciri işlemleri: İşletmeler bu aşamada müşteri siparişleriyle ilgili

kararlar verirler. Müşteri siparişleri üretim ya da stoğa yönlendirilir, sipariş teslim

tarihi ve ulaştırma şeklini belirler. Bu aşamadaki kararlar operasyonel kararlardır.

Tedarik zinciri iyi yönetildiğinde, etkin bir malzeme tedarik sistemi ile işletmelerin

başarılı olmalarına önemli katkı yapmakta ve rekabet gücünü arttırmaktadır. Tedarik

zinciri kötü yönetildiğinde ise işletmelerin rakip işletmelere göre rekabet güçlerini

yitirmelerine neden olmaktadır.

2.2. Tedarikçi Yönetimi

Günümüz rekabet baskısı işletmeleri yaşamlarını devam ettirebilmeleri için sürekli

yeni kaynaklar aramaya zorlamaktadır. İşletmeler kendisine ürün tedarik eden diğer

işletmelerle olan ilişki ve bağlantılarını da rekabet ortamında avantaj sağlayacak

şekilde kullanmak istemektedirler. Bu durum tedarikçilerin daha etkin biçimde

yönetilmesi gerekliliğini ortaya koymaktadır. Tedarikçi yönetiminin etkili biçimde

gerçekleştirilmesinde işletmelerin yapabilecekleri eylemler şöyle sıralanabilir

[Speakman ve arkadaşları, 1999]:

i. Tedarikçilerin, tedarik zincirine bütünleştirilmeleri,

ii. Bilgi paylaşımı,

iii. Güven geliştirilmesi,

iv. Küresel kaynak kullanımının avantajının kullanılmaya çalışılması,

v. Toplam maliyete odaklanılması,

vi. Ürün takımlarının oluşturulması,

vii. Tedarikçi listesinin tekrar ele alınması,

viii. Tedarikçilere daha fazla stratejik rol verilmesi,

9

ix. Teknoloji kullanımı.

Tedarikçi yönetiminde, geçmişteki çalışmalar incelendiğinde dört stratejinin öne

çıktığı görülmektedir. Bunlardan ilki, üreticinin pek çok tedarikçi ile ilişki kurarak,

tedarikçiler arasındaki fiyata dayalı rekabeti arttırmasıdır. İkincisi, tedarikçilerle

kurulan ilişkinin kısa süreli olmasıdır. Böylece üretici bu şekilde mevcut

tedarikçilerde değişiklik yapma ve yeni tedarikçilerle çalışma olanağını elinde

bulundurmaktadır. Üçüncü olarak, tedarikçi seçiminde fiyatın en belirleyici kriter

olması durumudur. Dördüncü strateji ise, sık sık tedarikçi değiştirme olanağı göz

önünde tutularak ürün üzerindeki tedarikçi katkılarının sınırlı tutulmasıdır [De Toni

ve Nassimbeni, 1999].

Artık üreticilerin az sayıda tedarikçi ile uzun soluklu bir işbirliğine gitmeleri ve

böylece ürün fiyatı ile birlikte pek çok kriterin dikkate alındığı ürün üzerinde değer

yaratılan stratejileri benimsemeleri, günümüzde bu stratejilerin değiştiğini

göstermektedir.

2.3. Tedarikçi ve İşletme İlişkileri

Müşterilerin isteklerinin büyük önem taşıdığı günümüz rekabetçi pazar koşullarında,

işletmeler müşterilerin taleplerini karşılarken tedarikçilerinden destek alabilmektedir.

İşletmeler müşterilerin taleplerinin yerine getirilmesinde, tedarikçilerin desteğini

alabilmek için tedarikçileriyle daha iyi ve yakın ilişkiler geliştirmelidirler. İşletme ile

tedarikçileri arasında kurulan ilişkinin yönetilmesi, tedarikçilerle birlikte

geliştirilecek stratejileri, yaklaşımları ve organizasyonu içermektedir [Öz ve Baykoç,

2004]. Tedarikçi ilişkileri, hizmet ve ürün tedarikçileri ile ürünü kullanan son

kullanıcılar arasında devam eden faaliyetleri ve süreçleri kolaylaştıran bir araç

durumundadır. İşletmeler, tedarikçilerle kurdukları ilişkileri iyi yönettiklerinde diğer

işletmelerle rekabet ederken kendilerine bir avantaj sağlamaktadırlar [Juran, 1998].

Üretim işletmeleri üretimlerini gerçekleştirirken yıllık gelir içerisinde satın alma

harcamaları %50-90 arasında değişmektedir [De Boer ve arkadaşları, 2001]. Bununla

10

birlikte üretim işletmeleri en yavaş tedarikçinin hızıyla pazara girebilmekte ve

tedarikçilerinin arasından en zayıf üyesi kadar kaliteli üretim yapabilmektedir. Bu

nedenlerle bir işletmede satın almanın ve tedarikçilerle olan ilişkinin iyi yönetilmesi

gerekmektedir. Tüm bunlara rağmen işletme yöneticilerinde, tedarikçi ilişkilerinin

sadece ürün kalitesini arttırmaya ve maliyetleri düşürmeye yardımcı olacağı

düşüncesi hakimdir [Kraljic, 1983].

İşletmeler artan müşteri beklentilerini karşılayabilmek için kaliteli ürün ve hizmet

üretmek durumundadırlar [Choy ve arkadaşları, 2004]. Tedarikçi ilişkilerinde güven

uzun dönemli bir anlaşmanın imzalanmasından ibaret değildir. Buradaki güven, uzun

zaman sürecinde ortaya konan davranışlar ve faaliyetlerle gösterilmektedir. Tedarikçi

ile işletme arasında birlikte çalışma süresi arttığında, tedarikçilerle olan güven ilişkisi

derinleşmekte ve birlikte problem çözme ve yenilik yapma gibi faaliyetler

gerçekleştirilmektedir [Forker, 1999].

Tedarikçilerle kurulabilecek ilişkiler, operasyonel düzeyden stratejik düzeye,

bütünleşmede ise salt satın almadan tasarım ortağı olma düzeyine kadar değişim

gösterir. Tedarikçilerle kurulan ilişkinin zaman boyutu ise siparişler arası süreden

başlayarak 5 yıla kadar, değişmektedir. Kalite denetim düzeyi, tasarım ortaklığı

düzeyinde en yüksek seviyeye ulaşmaktadır. Lojistik faaliyetler, siparişlerden

elektronik belge değişimine kadar ilişkinin boyutuyla birlikte değişmektedir. Fiyatın

belirlenmesi üretici ile tedarikçi arasındaki ilişkinin düzeyine göre sabit olabileceği

gibi pazarlık usulüyle de ortaya çıkabilmektedir. Üretici-tedarikçi ilişkileri, basit

düzeyden stratejik düzeye çıkarken karşılıklı bütünleşme artar [Forker, 1999].

11

3. TEDARİKÇİ KALİTESİNİN ÖNEMİ

Tedarikçi kalitesi nihai ürün kalitesinde önemli bir etkiye sahiptir. Kalite yönteminde

işletmelerin kalite performansının, üretilen üründe kullanılan malzemenin kalite

performansı kadar iyi olabileceği görüşü hakimdir [Forker, 1999]. Bu nedenle,

tedarikçi-kalite bütünleşmesi kalite mükemmelliği için önemlidir. İşletmenin ürün

kalitesinin mükemmel olmasında, tedarikçilerin işletmeye değer katan faaliyetlere

etkin biçimde katılımının önemli olduğu görülmektedir. Tedarikçiler ürün tasarım,

mühendislik ve test sorumlulukları üzerine değer yarattıklarında, üst düzey tedarikçi

kalitesi aramak sadece arzu edilen bir durum değil stratejik bir zorunluluk olmaktadır

[Monczka ve Trent, 1999].

Tedarikçi kalitesinin düşük olması işletmeye ek maliyet olarak yansımaktadır. Şöyle

ki; bir tedarikçi kalite, teslimat ve güvenilirlik şartların en az birini yerine getirmekte

başarısız olduğunda, üretici işletme bu hatalı durumları düzeltmek için ek maliyetlere

katlanmak zorunda kalmaktadır [Juran, 1998].

Tedarikçi kalite performansı, kalite yönetiminin bir parçası olarak düşünülmektedir.

Yapılan çalışmalarda kalite yönetimi ile kalite performansının birbirini olumlu yönde

etkilediği görülmüştür. Ürün kalitesinin toplam kalite felsefesinin en önemli kaynağı

olduğu düşünüldüğünde, tedarikçi kalite yönetimi göz ardı edilemez. Burada işletme

yönetimi, işletmede üretilen ürün, süreç ve servisler için kullanılan girdinin

kaynağının tedarikçiler tarafından sağlandığını bilerek hareket etmek durumundadır

[Nwankwo, 2002].

Günümüzde, artan müşteri talepleri doğrultusunda, önde gelen işletmeler

tedarikçileriyle işbirliğine dayanan bir kalite yönetimi modelini uygulamaktadırlar

[Nwankwo, 2002]. Bu kalite yönetim modelini seçen işletmeler, tedarikçilerin,

kaynaklardan nihai ürüne ulaşıncaya kadar geçen faaliyetler zincirinin bir parçası

olduğunu görmüşlerdir. Ayrıca tedarikçinin teslim ettiği ürünlerin kalitesinin nihai

ürün kalitesi üzerindeki etkisinden dolayı tedarikçi kalite performansı, tedarikçi

seçiminde çok önemli hale gelmiştir [Shin ve arkadaşları, 2000].

12

3.1. Tedarikçi Kalitesinin Değerlendirilmesi

Tedarikçi kalitesinin değerlendirme süreci, birbiriyle bağlantılı üç ayrı

değerlendirmeden oluşmaktadır. Bunlar; tedarikçi kalite sisteminin

değerlendirilmesi, tedarikçi işletme yönetiminin değerlendirilmesi ve tedarikçi

ürününün kullanım uygunluğunun değerlendirilmesi şeklinde sıralanabilir. Bu üçlü

incelemeyle gerçekleştirilecek değerlendirme, tedarikçilerin üreticinin istediği

kalitede ve performans standartlarına uygun olup olmadığını ortaya koyacak temel

bir çalışma oluşturacaktır [Van Weele, 2002]:

i. Tedarikçi kalite sisteminin değerlendirilmesi

Tedarikçi kalite sisteminin değerlendirilmesi, tedarikçinin sahip olduğu kalite

sisteminin standartlarla karşılaştırılmasından oluşmaktadır. Bu standartlar ISO 9000

standartları gibi genel standartlar olabileceği gibi işletmenin kendi geliştirdiği özgün

bir standartlar sistemi de olabilmektedir. İşletmeler bu değerlendirmeyi bir ekiple

işletme ziyaretleri gerçekleştirerek veya tedarikçi kalite sistemini belgelendirebilecek

üçüncü bir kuruluştan yararlanarak gerçekleştirmektedirler.

ii. Tedarikçi işletme yönetiminin değerlendirilmesi

Tedarikçi işletmenin yönetiminin değerlendirilmesi, tedarikçilerin üretici firmanın

bugün ve gelecekteki taleplerini karşılama kapasitesinin değerlendirilmesinden

oluşmaktadır. Böylece, tedarikçi firmanın, bugün ve gelecekteki finansal işletme

performansı değerlendirilebilmektedir. Bu değerlendirmede tedarikçi aşağıdaki

özellikler itibariyle incelenebilir:

Üreticinin ihtiyaçlarını ve gelecek planlarını tutarlı bir şekilde garanti

edebilmesine yönelik araştırma ve geliştirme çalışmaları,

Finansal gücü garanti etmek için borç yapısı,

13

Gerekli ürün ve hizmeti; dağıtım ve üretimi için gerekli kapasiteyi garanti etmek

için üretim kapasitesi,

Bilgi paylaşımı olabilmesi için gerek duyulacak kapasite için bilgi teknolojileri.

iii. Tedarikçi ürününün kullanım uygunluğunun değerlendirilmesi

İşletme, tedarikçi ürününün değerlendirilmesinde, çalışmasında, tedarik edilen ürün

veya hizmetin kullanım uygunluğunu incelemektedir. Üzerinde durulan hususlar

kalite, teslimat ve servis hizmetidir. Bu incelemede şu özellikler

değerlendirilmektedir:

Müşteri gereksinmelerine uyum,

Süreç yeteneği,

Anahtar performans göstergeleri, (teslim edilen ürünler içerisinde uygun

olmayanların oranı, müşteri memnuniyeti, kalitesizlik maliyeti vb.)

Toplam kalite yönetimini benimsemiş üreticiye malzeme sağlayan bir tedarikçi,

üreticinin isteklerini karşılayamadığında iki önemli sonuçla karşı karşıya

kalmaktadır. Bunlardan birincisi tedarikçinin üretici işletmenin tedarikçi havuzundan

çıkartılmasıdır. İkincisi ve daha önemlisi tedarikçinin rekabet ettiği işletmeler

arasında sahip olduğu itibarının zarar görmesidir [Roethlein ve Mangiamelis, 1999].

3.2. Tedarikçi Kalitesinin Arttırılması

İşletmeler, pazara benzer hizmeti veya ürünü sunan herhangi bir işletmenin kalite

düzeyiyle rekabet edebilecek kalitede ürün üretmeye zorlanmaktadır. Bu kalite

düzeyinin yakalanması gereği, tedarikçilerin de benzer ürün üreten işletmelerin kalite

düzeyinde üretim yapmalarını gerektirmektedir [Monczka ve Trent, 1999].

14

İşletmelerde aşağıdaki faaliyetler gerçekleştirildiğinde bu faaliyetler, şimdiki ve

gelecekteki kalite beklentilerinin elde edilmesine yardımcı olmaktadır. Bu faaliyetler

şöyle sıralanabilir [Monczka ve Trent, 1999]:

i. Tedarikçi listesinin optimizasyonu

ii. Tedarikçi performansının ölçülmesi

iii. Tedarikçi hedefleri oluşturma

iv. Performans gelişim ödülleri

v. Tedarikçi sertifikasyonu

vi. Tedarikçi performans gelişimi

vii. Tedarikçinin ürün tasarım sürecine katılması

Bu faaliyetler sırayla ele alınarak tedarikçi kalitesine olan etkileri ortaya konulmaya

çalışılacaktır:

i. Tedarikçi listesinin optimizasyonu

Tedarikçi kalitesi ve başarılı tedarikçi yönetimi için ön şart işletmenin tedarikçi

sayısını en uygun sayıya indirmesi çalışmasıdır [Shin ve arkadaşları, 2000].

İşletmeler, tedarikçi listesinin optimizasyonu işlemini doğru bir şekilde uygulayıp

tedarikçi sayısını uygun seviyeye indirdiklerinde daha yüksek tedarikçi kalitesine

ulaşabilmektedirler [Monczka ve Trent, 1999]. İşletmeler tedarikçileri ile daha yakın

ilişkiler geliştirmek amacıyla, tedarikçi listesinde yer alan tedarikçilerin sayısını

azaltmaktadır. Bunun sonucunda üretici işletmelerin tedarikçilerine olan bağımlılığı

artmaktadır. Artan bağımlılık tedarikçilerin kalite, teslimat, servis ile ilgili

gösterecekleri performansın önemini daha da arttırmaktadır [Petroni ve Braglia,

2000].

ii. Tedarikçi performansının ölçülmesi

Tedarikçi performans ölçümünde, ölçme eylemiyle birlikte ölçme sonuçlarından,

işletmelerin ne şekilde yararlandığı önemlidir. Ölçme, yönetmenin ve geliştirmenin

15

anahtarı durumundadır. İşletme içinde satın alma yöneticileri tarafından tedarikçi

performans ölçüm sistemleri aşağıdaki nedenlerden dolayı kullanılmaktadır

[Monczka ve Trent, 1999]:

Tedarikçi gelişim potansiyelinin ortaya çıkarılması,

Performans eğilimleri,

Gündelik satın alma ve uzun dönemli satın alma anlaşmalarından fayda sağlamada

en iyi tedarikçilerin seçilmesi,

Tedarikçi zinciri gelişim çabalarının tümünün etkinliğinin belirlenmesidir.

iii. Tedarikçi hedefleri oluşturma

Tedarikçi gelişim hedefleri, işletmenin tedarikçisinden beklediği gelişim hızının

rakip işletmelerin tedarikçilerinden gördüğü gelişim hızından daha iyi olmasıdır.

İşletmeler genellikle hedeflerin doğrulanıp doğrulanmadığının tespitinde örnek

edinme yöntemini kullanmaktadır. Performans ölçüm sistemleri, tedarikçi hedefleri

ile birleştirildiğinde, tedarik zincirinin geliştirilmesi için önemli bir fayda

sağlamaktadır [Shin ve arkadaşları, 2000].

iv. Performans gelişim ödülleri

Performansa bağlı ödüllendirme sürecinde tedarikçi gelişimi ile ödüller arasında

pozitif bir ilişki bulunmaktadır. 1980 ve öncesi dönemlerde satın alıcı konumundaki

işletmeler tedarikçilerindeki gelişmeleri görmekte ancak bu gelişmeler sonucundaki

faydaları paylaşmakta isteksiz davranmaktaydılar. Bu tutum sonucunda tedarik

zincirinde minimum değişim veya gelişim meydana gelmekteydi. Günümüzde durum

değişmiştir. İşletmeler iyi performans gösteren tedarikçilerine çeşitli şekillerde

ödüllendirme faaliyetlerinde bulunmaktadır. Satın alıcı durumundaki işletmeler en iyi

tedarikçi performansını ve gelişimini ödüllendirmede pek çok seçeneğe sahiptir.

Bunlara örnek olarak aşağıdaki işletme gelişim ödül çalışmaları verilebilir [Monczka

ve Trent, 1999]:

16

Tedarikçi kaynaklı gelişmelerin sonucunda elde edilen faydaların paylaşılması,

Uzun dönemli satın alma kontratları ile ödüllendirme,

Satın alıcı işletmenin toplam satın alma içinde tedarikçiye daha fazla iş teklif

etmesi,

Kamuoyuna en iyi tedarikçileri duyurmak,

“En iyi on” tedarikçi ödülü sağlamak. Bunun içerisinde yılın tedarikçisi ödülünü

eklemek,

Satın alıcı işletmelerden yeni teknolojiye geçiş sağlamak,

Yeni ürün geliştirme aşamasına tedarikçiyi erken dahil etmek.

v. Tedarikçi sertifikasyonu

Tedarikçi sertifikasyonu, tedarikçi süreç ve yöntemlerinin yeterli kaliteyi

sağladığının resmi olarak ortaya konulmasıdır. Sertifikasyon belgesine sahip

tedarikçilerden gelen ürünler işletmeye girişte kontrole tabi tutulmamaktadır.

Tedarikçilerin belgelendirilmesi işlemi genellikle bir çalışma ekibi tarafından yoğun

işletme ziyaretlerinden oluşan bir çalışmayı gerektirmektedir. Tedarikçi

sertifikasyonu verilme süreci aşağıdaki faaliyetleri içermektedir [Monczka ve Trent,

1999]:

Tedarikçi işletme yönetimiyle kalite gelişiminin önemini içeren toplantılar

yapmak,

Denetim ekibi gelmeden, tedarikçilerin deneme denetimleriyle kendi eksikliklerini

düzeltmeye çalışması,

Kapsamlı denetimlerin sonuçlarının tedarikçiye geribildirim olarak sunulması,

Tedarikçi performansının derecelendirilmesi.

vi. Tedarikçi performans gelişimi

Tedarikçi gelişimi, tedarikçi performansını ve yeteneklerini artırmak için uygulanan

faaliyetlerin bütünüdür. Tedarikçi gelişim faaliyetleri, sözlü çabalardan, tedarikçi

17

personelinin eğitilmesi, tedarikçi firmaya doğrudan yatırım gibi geniş çabalara kadar

çeşitlilik göstermektedir. Tedarikçi performansını arttırmaya yönelik çabalara

aşağıdaki işletme tutumları örnek olarak verilebilir [Krause ve Ellram, 1997]:

Tedarikçilere yardım sağlamaya hazır olmak

Tedarikçi performans problemlerini önceden görmeye çalışmak ve oluşmadan

önlemeye çabalamak

Sadece tedarikçi ürününü değil aynı zamanda tedarikçi yeteneklerini de satın

aldığının farkında olmak

Tedarikçilerin operasyonlarını nasıl gerçekleştirdiğine bakmak

Tedarikçileri işletmenin bir devamı olarak görmek

Tedarikçilerin problemlerini kendi problemi olarak görmek

Tedarikçi ürün/hizmetlerinin sürekli gelişimi işletmenin satın alma bölümünün bir

hedefi olması

Tedarikçi ürün/hizmet kalitesi işletmenin uzun dönemli rekabet pozisyonunu

etkilediğinin bilinmesi.

vii. Tedarikçinin yeni ürün geliştirme sürecine katılması

İşletmelerin bazıları nitelikli tedarikçilere sahip olduklarında tedarikçilerini ürün

geliştirme sürecine erken dahil edebilmektedir. Tedarikçilerin ürün geliştirme

sürecine erken dahil edilmesinin altında yatan temel sebep tedarikçilerden,

mühendislik, tasarım, test etme ve imalat yeteneklerinden alınabilecek faydanın en

yüksek seviyeye çıkarılması arayışıdır [Monczka ve Trent, 1999]. Bu yaklaşım

üretici işletmenin, yeterli kapasiteye sahip tedarikçilerin yalnızca tek bir ürün

üretmenin dışında başka potansiyeli olduğunu görmesi ile ortaya çıkmıştır.

Tedarikçilerin ürün geliştirilmesine katılımına izin verilmesiyle tüm tecrübesini daha

kaliteli ve daha iyi tasarım için ortaya koyması sağlanmaktadır. Tedarikçinin erken

geliştirme aşamasına katılması, kalite ve maliyet unsurlarını olumlu yönde

etkileyebileceği gibi geliştirme zamanının aşağıya çekilmesine de katkıda

bulunabilecektir [Pagel ve Shen, 2001].

18

4. TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ

Endüstri kuruluşlarının ürettikleri ürünlerin özelliklerinin artması günümüzde

üretimde kullanılan parça çeşit ve sayısını arttırmıştır. İşletmelerin üretimde

kullandıkları parçaların tamamını üretmeleri ekonomik olmamaktadır. İşletmelerin,

belirledikleri özelliklerdeki ürün üretme yeteneğine sahip tedarikçiler arasından

hangilerinin seçileceği ise tedarikçi seçim problemi olarak tanımlanmaktadır.

Tedarikçi seçim problemi, işletmenin çalışacağı tedarikçi sayısının belirlenmesi ve

alternatif tedarikçiler arasından en uygununun seçilmesi olmak üzere iki farklı

yönden ele alınmaktadır [Benyoucef ve arkadaşları, 2003]. Temel olarak iki çeşit

tedarikçi seçim problemi vardır [Ghodsypour ve O’Brien, 1998]:

i. Hiçbir yapısal kısıtlayıcının olmadığı ortamda tedarikçi seçimi (Tek Kaynak): Bu

ortamda tedarikçiler işletmenin kalite, teslimat ve kapasite gibi önceden

belirlediği tüm gereklilikleri sağlayabildiği varsayılmaktadır. İşletmenin ürün

ihtiyacı bu ortamda tek bir tedarikçi tarafından karşılanmaktadır.

ii. Kısıtların olduğu ortamda tedarikçi seçimi (Çoklu Kaynak): Bu ortamda hiçbir

tedarikçi işletmenin önceden belirlediği gereklilikleri tam olarak

sağlayamamaktadır. İşletme bu ortamda tedarikçi seçimi gerçekleştirdiğinde

birden fazla tedarikçi seçmekte ve aralarında toplam siparişi paylaştırmaktadır.

Tedarikçi seçim süreci dört aşamaya bölünmüştür [De Boer ve arkadaşları, 2001]:

i. Problemin tanımlanması: İşletmeler ürün çeşitliliğini arttırma ve yenileme

faaliyetlerini gerçekleştirirken, sürekli yeni tedarikçi arayışındadırlar. Tedarikçi

seçim problemi tanımlanırken, satın alma sürecinde öncelikle tedarikçi seçimiyle

neyin amaçlandığı ortaya konmaktadır.

ii. Kriterlerin formülasyonu: Karar vericiler tedarikçi seçiminde kullanacakları

kriterleri bu aşamada ortaya koymaktadırlar. Tedarikçi seçiminde kullanılan

kriterler nicel ve nitel yapıda olabilmektedir.

19

iii. Aday tedarikçilerin ön seçimi: İşletmeler belirledikleri kaynak kullanma stratejisi

ve tedarikçi ilişkilerinde belirledikleri politikaya bağlı olarak çalışacakları

tedarikçi sayısına karar vermektedir. Bu aşamada mevcut tedarikçiler arasında

etkin olmayan veya satın alıcı işletme tarafından belirlenen ön seçim koşullarını

yerine getiremeyen tedarikçiler elenmektedir.

iv. Son seçim: Bu aşamada tedarikçi seçim kriterleri göz önünde bulundurularak

tedarikçi veya tedarikçilerin seçimi gerçekleştirilir.

4.1. Tedarikçi Seçim Probleminin İşletmeler İçin Önemi

Günümüz rekabetçi ortamında tedarikçi seçim kararı bir üretim işletmesinin başarısı

için büyük önem taşımaktadır. Uygun tedarikçilerin seçilmesi, işletmelerin

başarısında olumlu yönde etki yapmaktadır. Buna karşın tedarikçi seçim kararında

yapılacak yanlışlıklar, işletmenin ürettiği ürünlerdeki olumsuz etki (ürün kalitesinin

yeterli düzeyde olmaması, siparişlerin yetiştirilememesi gibi) ve getireceği ek

maliyetler (niteliksiz ürüne bağlı olarak üretimin aksaması), işletmenin uzun

dönemde göstereceği performansa olumsuz etki yapacaktır [Weber ve arkadaşları,

2000].

Tedarikçi seçim kararının işletmeye etkisi, işletmenin üretim sistem ve stratejilerine

göre farklılık göstermektedir. Tam zamanında üretim yapan bir işletme,

tedarikçilerine doğrudan bağlıdır. İşletme için tedarikçilerinin kalitesi ve ürün teslimi

konusundaki performansı, büyük önem taşımaktadır. Bu tür üretim stratejilerinde

tedarikçi üretim ve kalite sistemi değerlendirilip onaylanmaktadır. Tam zamanında

üretim yapan işletmenin tedarikçisinin ürettiği ürün kalite açısından, doğrudan

üretime hazır ve hatasız, yada istenilen hata oranına düşürülmüştür [Wadhwa ve

Ravindran, 2007]. İşletmelerin esas faaliyet alanlarına yönelmeleri ve pek çok

faaliyet alanında (üretim, montaj işlemi) dış kaynak kullanmaları sonucunda, bu

hizmetleri aldıkları tedarikçilerin üretimdeki etkileri artmıştır [Vonderemse ve

Tracey, 1999].

20

Üretimde ve işletmeye değer katan faaliyetlerde tedarikçi payının artması,

tedarikçilere olan bağlılığı arttırmaktadır. Bu gelişmeler tedarikçi seçimini işletmeler

için daha önemli hale getirmektedir. İşletmelerin çalıştıkları tedarikçi sayısını

azaltarak onlarla daha yakın ilişkiler geliştirme isteği, işletmeler açısından tedarikçi

seçiminin önemini arttırmaktadır. İşletmeler daha az tedarikçi ile çalışma stratejisini

seçtiklerinde daha az sayıda tedarikçiye daha fazla iş vermek durumunda

kalmaktadırlar. Bunun sonucunda tedarikçilerin, işletmenin başarısı üzerinde etkileri

ve buna bağlı olarak işletmeler için tedarikçi seçim probleminin önemi artmaktadır

[Vonderemse ve Tracey, 1999].

Tedarikçi seçim kararının önemi işletmenin bir birim ürün maliyeti üzerinde

dışarıdan sağladığı malzemenin maliyetinin oranı ile de ilişkilidir. Satın almaya bağlı

olarak maliyetlerdeki artış tedarikçi seçiminin önemini arttıran bir başka unsurdur.

Yüksek teknoloji ürünlerinde bitmiş ürünün maliyetinin %80’i tedarikçilerden

sağlanan parçalardan oluşmaktadır [Karpak ve arkadaşları, 1999]. Üretim

işletmelerinde tedarikçilerden sağlanan parçaların işletmeye maliyeti toplam

maliyetler içerisinde %70 seviyesine ulaşabilmektedir [Speakman ve arkadaşları,

1999]. Bu yüksek oranlar satın alma ve tedarik yönetiminin işletmelerin karlılığına

etkisinin büyüklüğü konusunda fikir vermektedir. Satın alma ve tedarik yönetiminin

etkin biçimde gerçekleştirilmesiyle doğru miktarda ürün, istenen kalitede, istenen

fiyatta, istenen zamanda doğru tedarikçilerden işletmeye sağlanacaktır [Dobler ve

Burt, 1996].

Son yıllarda işletmeler hızla artan teknolojik değişimlerin yaşandığı ve daha yüksek

kalite ve servis hizmeti gerektiren pazar koşullarında üretimlerini sürdürmektedir. Bu

koşullar işletmeleri tedarikçi seçimi ve yönetiminde değişime zorlamıştır. Artık

işletmeler, tedarikçilerini sadece satın alma işlemlerini gerçekleştirdikleri birer

işletme gibi görmemektedir. İşletmeler tedarikçileriyle olan ilişkilerini yeni ürün

geliştirme aşamasına kadar ilerleterek onları birer iş ortağı olarak görebilmektedirler.

Tedarikçi ilişkilerindeki bu değişim tedarikçi seçim probleminin önemini arttıran bir

başka unsurdur [Nassimbeni ve Battai, 2003].

21

İşletmelerin kendi hedeflerine uygun tedarikçileri bulma amacı tedarikçi seçim

probleminin önemini ve karmaşıklığını arttıran bir başka faktördür. Tedarikçi seçim

problemi ile ilişkilendirilebilecek üç temel karar alanı tanımlanmıştır [Aissaoui ve

arkadaşları, 2006]:

i. Bir ürün mü yoksa bir ürün grubunun mu siparişi verilecek?

Tedarikçi seçim probleminin çözümüne yönelik çalışmalarda genellikle tek bir ürün

için tedarikçi seçiminin yapıldığı görülmektedir. Oysa tedarikçi, satın alıcı işletmenin

verdiği sipariş toplamına bakarak bir indirim uygulayabilir. Tek bir ürün için

tedarikçi seçildiğinde birden fazla ürünün siparişinden sağlanabilecek miktar

indiriminden yararlanılması söz konusu olmayacaktır. İşletme sipariş vereceği ürün

sayısına bağlı olarak bir fiyat indirimi sağlayabileceği gibi aynı zamanda sipariş

sayısını azaltarak sipariş verme maliyetinden de tasarruf elde edebilir.

ii. Hangi tedarikçiye veya tedarikçilere sipariş verilecek?

Temel olarak işletmeler ürünleri tek tedarikçi (tek kaynak) veya birden fazla

tedarikçiden (Çoklu Kaynak) sağlamaktadır. Tek bir kaynaktan ürünler sağlandığında

tüm tedarikçilerin işletmenin siparişlerini karşılayabilecek kapasitede olduğu

varsayılmaktadır. Çok kaynaktan ürün sağlanması durumunda ise tedarikçiler satın

alıcı işletmenin kapasite, kalite, teslimat vb. isteklerini karşılayamamakta ve

siparişler tedarikçiler arasında paylaştırılmaktadır. İşletmenin tedarikçi ilişkilerinde

belirlediği strateji, satın alma işleminde başvuracağı kaynak stratejisini

belirlemektedir. İşletmeler, tedarikçileri arasında rekabetin devam etmesini, tek bir

tedarikçinin siparişleri zamanında yetiştirememesi gibi risklerin önüne geçebilmek

için çoklu kaynak stratejisine yönelmektedir. Diğer taraftan satın alıcı işletme

tedarikçisiyle geleceğe dönük yakın ilişkiler kurabilmek için tek kaynak stratejisini

seçmektedir.

22

iii. Hangi sıklıkla siparişler verilecek?

Sipariş verme programı ile tedarikçi seçimi birbiriyle ilişkili iki karar olarak ele

alınabilir. Sipariş verme programı birden fazla dönem için tedarikçi seçim kararı ile

birlikte planlanır. Sipariş verme programının yapıldığı süre içinde stokta

bulundurulacak ürünler, tedarikçilerden gelecek ürün zamanıyla ayarlanarak, stok

bulundurma maliyeti azaltılabilmektedir.

Tedarikçi seçim problemine kamu ve yerel yönetim işletmeleri ile özel sektörde

faaliyet gösteren işletmeler farklı yaklaşımlarda bulunmaktadır. Kamu sektöründe ve

yerel yönetimlerde satın alma işleminde devlet muhasebesine önem verilmektedir.

Bu işletmeler etkin bir satın alma gerçekleştirirken, satın alma işlemlerinde merkezi

biçimde hareket etmektedir. Özel sektör işletmeleri satın alma işlemi sonucunda

işletmeye değer yaratmayı hedeflerken, kamu ve yerel yönetim işletmeleri satın alma

işlemlerini daha ucuza gerçekleştirerek, tasarruf etme çabasındadır. Tedarikçi seçim

probleminde, karar vericiler için tedarikçi seçim kararını karmaşık hale getiren bazı

faktörler vardır [Weber ve arkadaşları, 2000]. Bu faktörler belirli başlıklar altında

toplanarak açıklanabilir:

i. Tedarikçi seçim kararı stratejik bir karardır: Tedarikçi seçim kararı öncelikle

işletmenin çeşitli bölümlerinin birlikte çalışmalarını daha sonra da küresel

rekabetçi konumlarını etkilemektedir [Chan ve Kumar, 2007]. Tedarikçi seçim

kararının etkisi uzun dönemde işletmenin performansını şekillendirmektedir. Bu

nedenle tedarikçi seçimi kararı, işletmenin hedeflerine ulaşmak için belirlediği

stratejiye uyum göstermelidir. Tedarikçi seçiminin bu kadar önemli olmasının bir

sonucu olarak tedarikçi seçim kararı satın alma bölümünün en önemli görevleri

arasında gösterilmiştir. Ayrıca tedarik zincirinde önemli bir karar alanı olarak

tanımlanmıştır [Muralidharan ve arkadaşları, 2002].

ii. Problemin çözüm sürecine çok sayıda karar vericinin katılımı gerekebilmektedir:

Tedarikçi seçim kararı işletmenin satın alma, üretim gibi farklı bölümlerini

ilgilendirmektedir [Benyoucef ve arkadaşları, 2003]. Tedarikçi seçim kriterleri

23

belirlenirken tüm ilgili bölümlerden bir grup karar vericinin ortak görüşüne

ihtiyaç duyulmaktadır. Sonuç olarak tedarikçi seçim sürecinde bir grup karar

vericinin katılımı söz konusu olmaktadır. Bir başka açıdan bakıldığında tedarikçi

seçim problemi, ilgili bölümlerin amaçlarının karşılanmaya çalışıldığı çok amaçlı

bir yapıya sahiptir [Talluri ve Sarkis, 2002].

iii. Tedarikçi seçiminde çok sayıda kriter dikkate alınmaktadır: Tedarikçi seçim

kararı verilirken birden fazla kriter göz önünde bulundurulmaktadır. Bu kriterler

ürün kalitesi ve fiyatı gibi genellikle birbiriyle çatışan yapıdadır. Bununla birlikte

tedarikçi seçiminde ölçülebilen yapıdaki sayısal kriterlerle birlikte, ölçülemeyen

yapıdaki sayısal olmayan kriterler de kullanılmaktadır. Sayısal olmayan kriterlerin

ifade edilmeleri, doğrudan bir ölçme yapılamadığından güçtür [Benyoucef ve

arkadaşları, 2003]. Tedarikçi seçiminde alternatif tedarikçiler birden fazla kriter

kullanılarak değerlendirilmektedir. Örneğin tedarikçi seçiminde kullanılan

kriterlerle ilgili yapılan ilk çalışmalardan birisinde Dickson; tedarikçi seçiminde

satın alma yöneticileri tarafından dikkate alınan 23 kriter tanımlamıştır [Dickson,

1966]. Bunun yanında tedarikçi seçiminde kullanılan kriterlerin sayısı ürün ve

satın alma durumunun özelliklerine bağlı olarak farklılık gösterebilir. Örneğin;

tedarikçi seçiminde kullanılabilecek 7 grupta 101 ölçme kriteri tanımlamıştır

[Huang ve Keskar, 2007].

iv. Tedarikçi performansının kriterlere göre farklılık göstermesi: Tedarikçi seçimini

karmaşık hale getiren bir başka neden, tedarikçilerin farklı kriterler için farklı

performans göstermeleridir [Verma ve Pulman, 1998]. Örneğin bir tedarikçi ürün

fiyatını düşük sunarken kalite veya teslim performansı gibi başka kriterlerde diğer

tedarikçiler kadar iyi olmayabilir.

v. Çok sayıda tedarikçi arasından seçim yapılması: Tedarikçilerin kendi aralarındaki

rekabet nitelikli tedarikçi sayısını arttırmıştır. İşletmelerin uluslararası kaynak

kullanmaya yönelmeleri alternatifleri çoğaltmıştır. Ayrıca iletişim

teknolojilerindeki gelişmeler işletmelerin birbirlerinden haberdar olma olanağı

arttırmaktadır ve aday tedarikçi sayısını yükseltmektedir. Tüm bu gelişmeler

24

işletmelerin aralarından seçim yapacağı aday tedarikçi sayısını arttırmıştır

[Sönmez, 2006].

vi. Tedarikçi seçiminde işletme tercihleri ve tedarikçi ilişkileri politikası: Satın alma

sürecinde işletmenin tedarikçi ilişkileri yönetimi için belirlediği politikadan

kaynaklanan kısıtlar ve işletmenin üretim yaptığı çevreden kaynaklanan kısıtlar

tedarikçi seçimini karmaşık hale getiren diğer faktörler olarak gösterilebilir

[Sönmez, 2006].

Bu süreçte işletme politikasından kaynaklanan kısıtlara örnek olarak; çalışılacak

tedarikçi sayısı, bir tedarikçiye verilecek maksimum iş miktarı, az sayıda tedarikçiyle

çalışılması kararı vb. sayılabilir. İşletme dışından kaynaklanan kısıtlara örnek olarak;

tedarikçilerin üretim kapasiteleri, belirli bir işletmeyle iş yapma isteği vb. örnek

olarak verilebilir. Ayrıca işletmelerin uluslar arası kaynak kullanma tercihi

uluslararası kaynakların değerlendirilmesinde farklı karar kriterleri kullanıldığından

tedarikçi seçim probleminin karmaşıklığını arttıran bir başka unsur olmaktadır

[Sönmez, 2006].

4.2. Küreselleşmenin ve Bilgi Teknolojisinin Tedarikçi Seçimine Etkisi

Küreselleşme ve bilgi teknolojilerindeki gelişmeler tedarikçi seçim problemini

etkilemektedir. Bilgi teknolojilerinde yaşanan değişimlerin işletme-tedarikçi

ilişkilerine getirdiği sonuçlardan biri elektronik veri değişimi olmuştur [Albrect ve

arkadaşları, 2005]. Elektronik veri değişimi, elektronik kayıtları oluşturmak amacıyla

işletmeler arasındaki elektronik belgelerin değişiminden oluşmaktadır. Elektronik

veri değişimi, işletme verilerinin, standart bir düzende bir ticari ortağın bilgisayar

uygulamasından diğer bir ticari ortağın bilgisayar uygulamasına aktarılması olarak

tanımlanmıştır [Walton ve Gupta, 1999]. Elektronik veri değişimi elektronik ticaretle

doğrudan ilişkilidir ve işletmeler arasında kullanılan kağıt belge değişiminin yerini

almıştır.Tedarik zinciri üyeleri arasında elektronik ortamda veri akışının sağlanması

stokların azaltılması ve kaynakların etkin kullanılması olanağı sağlamaktadır

[Graham ve Hardaker, 2000].

25

Tedarik zincirinde tedarikçiler arasında bilgi paylaşımı sağlandığında siparişlerin

zincir üyeleri arasında değişimi gerçekleştirilecek ve zincirin sipariş büyüklüklerinde

meydana gelebilecek değişikliklerde esnekliği arttırılmış olacaktır [Leonard ve

Davis, 2006].

İnternet, elektronik veri değişiminden farklı olarak, fazladan bir yazılıma ihtiyaç

duymaksızın işletmeler arasındaki bilgi paylaşımını mümkün kılmaktadır. Böylelikle

internet, işletmeler için elektronik veri değişiminin de ötesinde daha büyük bir alan

sunabilmektedir. İşletmeler ürün ve hizmetleri e-satın alma yolu ile internetten

yararlanarak yapabilmektedirler. E-satın alma malzeme ve servislerin internete dayalı

elektronik ortamdan sağlanması ve bunların işletmeye girişinin yönetilmesini

kapsayan bir iş sürecidir [Kameshwaran ve arkadaşları, 2007]. İşletmeler internet

teknolojisine dayanan bilgi sistemlerinin yardımıyla salt satın alma işlemini değil,

satın alma talebinin yaratılması ve onaylanması, satın alma siparişlerinin verilmesi ve

ürün teslim takip işlemlerini de yapabilmektedir [De Boer ve arkadaşları, 2002].

İşletmeler internetten bir iletişim aracı olarak da yararlanabilmektedir. İşletmeler bu

amaçla hazırlamış oldukları web sayfalarında, ürettikleri ürüne veya kendilerine

ilişkin bilgileri tedarikçileriyle paylaşmaktadırlar. İşletmeler bu sayfalarda kendi

çalışma şartlarını duyurarak kendileriyle çalışmak isteyen tedarikçi adaylarının

özelliklerini anlatabilecekleri başvuru formları da yayınlamaktadırlar. Bu şekilde

işletmelerin yeni tedarikçilere ulaşması daha kolay hale gelmektedir. İnternetin

tedarikçi seçim problemine etkisi, işletmenin satın alma sürecinde tedarikçi arama ve

iletişim maliyetlerinde düşüş sağlaması olarak özetlenebilir [Davidrajuh, 2003].

Küreselleşmenin ve ticaretin serbestleşmesinin sonuçlarından biri olarak işletmeler

ülke dışından tedarikçi kullanma yoluna gidebilmektedirler. Ucuz üretim, vergi

avantajı ve işçilik maliyetlerinin kendi ülkelerine göre düşük olması fırsatını

değerlendirmek amacıyla işletmelerin ülke dışından tedarikçi kullanma yoluna

başvurdukları görülmektedir [Teng ve Jaramillo, 2005]. İşlemeler küresel kaynak

kullandıklarında; fiyat, kalite ve yenilik yapma konularında rekabet güçlerini

arttırmaktadırlar [Nassimbeni, 2003].

26

Bilgi ve iletişim teknolojilerindeki ilerlemeler, ulaştırma alt yapılarındaki gelişmeler

uluslararası kaynak kullanımını kolaylaştıran unsurlardır. Buna karşın lojistik

faaliyetlerinin ve tedarikçilerle iyi ilişkiler geliştirmenin zorluğu, kültür ve dil

farklılıkları, bürokratik problemler ve politik tutarsızlıklar küresel kaynak

kullanımını zorlaştırmaktadır [Nassimbeni, 2006].

27

5. LİTERATÜRDE TEDARİKÇİ SEÇME VE DEĞERLENDİRME

5.1. Tedarikçi Seçiminde Kullanılan Kriterler

Tedarikçi seçimine yönelik olarak yapılan ilk çalışmalar önemli ölçüde maliyet

olmak üzere tek bir faktörü dikkate alırken, son yıllarda yapılan çalışmalarda daha

önce bahsedildiği gibi kalite, teslim performansı, esneklik gibi birçok faktör tedarikçi

seçimi sürecinde kullanılmıştır. Weber ve arkadaşları tarafından 1991 yılında

tedarikçi seçimi problemine yönelik olarak yapılan literatür çalışmasında mevcut 74

çalışmanın 47’sinde birden fazla faktör kullanıldığı belirtilmiştir. Arbel ve Seidmann

(1985), Beck ve Lin (1981), Tam ve Tummala (2001), Ghodsypour ve Brien (1998),

Zviran (1993), ve Bard (1986), yaptıkları çalışmalarda tedarikçi seçimi için göz

önünde bulundurulması gereken kriterleri finansal, teknik ve işletim başarısı olmak

üzere üç grupta toplamışlardır. İşletmeler, tedarikçilerine olan bağımlılığın artmasına

bağlı olarak tedarikçileri ile daha iyi ilişkiler kurma amacındadırlar. Bununla birlikte

tedarikçi seçim sürecini daha etkin hale getirmeye çalışmaktadırlar. Bunun için

tedarikçi seçim kriterlerinden yararlanmaktadırlar [Vonderemse ve Tracey, 1999].

İşletmeler rekabetçi yapıyı koruyabilmek için belirledikleri öncelikleri de tedarikçi

seçim kriterlerine dönüştürmektedir. Tedarikçi seçiminde kullanılan kriterler bir

anlamda tedarikçilerin işletmeyle iş yapmaya uygun olup olmadığının

belirlenmesinde kullanılmaktadır [Krause ve arkadaşları, 2001].

Tedarikçi seçiminde kullanılan kriterlerle ilgili yapılan ilk çalışmalardan birisi

Dickson tarafından 1966 yılında A.B.D. ve Kanada, Ulusal Satınalma Müdürleri

Topluluğundan seçilmiş 273 satınalma sorumlusu ve müdürüyle yapmış olduğu

çalışma ile gerçekleştirilmiştir [Dickson, 1966]. Bu çalışmada tedarikçi seçiminde

kullanılabilecek 23 kriter tanımlanmış ve satın alma yöneticilerinin bu kriterlere

verdikleri önem dereceleri belirlenmiştir. Dickson’ın yaptığı çalışmada ulaştığı

sonuçlar Çizelge 5.1’de verilmiştir. Çizelge 5.1’de de ilk sütun kriterin önem

sıralamasındaki yerini göstermektedir. İkinci sütunda tedarikçi seçiminde kullanılan

kriterler bulunmaktadır. Üçüncü sütunda ilgili kriterin araştırmaya katılanların 5

üzerinden verdiği önem puanına göre sıralamada elde ettiği puan gösterilmektedir.

28

Kalite, teslim tarihine uyma, tedarikçi geçmiş dönem performansı kriterlerinin, 1966

yılında da tedarikçi seçiminde etki derecesinin yüksek olduğu görülmektedir.

Çizelge 5.1. Dickson’ın kriterleri [Dickson, 1966]

Sıralama Kriter Sıralama Puanı

1 Kalite 3,508

2 Teslim tarihine uyma 3,147

3 Geçmiş dönem performansı 2,998

4 Garanti politikası 2,849

5 Üretim tesisleri ve kapasitesi 2,775

6 Fiyat 2,758

7 Teknik yeterlilik 2,545

8 Finansal durum 2,514

9 Prosedüre uyum 2,488

10 Kontrata uyum 2,426

11 İletişim sistemi 2,412

12 Endüstrideki yeri 2,256

13 İş yapma isteği 2,216

14 Yönetim ve organizasyon 2,211

15 Tamir servisi 2,187

16 Tutum 2,12

17 Görüşme sonucu bıraktıkları etki 2,054

18 Paketleme yeteneği 2,009

19 İşçi ilişkileri kayıtları 2,003

20 Coğrafi yer 1,872

21 Geçmiş dönemde yapılan iş 1,597

22 Ürün kullanımı sonrası eğitim olanağı 1,537

23 Karşılıklı anlaşmalar 0,61

Weber ve Current (1991), Dickson’ın 23 kriterini kullanmış ve 1966 yılından beri

çıkan 74 makaleyi incelemiştir. İnceledikleri makalelerin %64’ünde birden fazla

29

seçim kriteri kullanıldığında tespit etmişlerdir. Weber ve Current’in çalışması ile

Dickson’ın çalışması arasındaki sonuçların karşılaştırması Çizelge 5.2’de yer

almaktadır.

Çizelge 5.2. Dickson / Weber ve Current’in çalışmalarının karşılaştırılması [Weber

ve Current, 1991]

Kriter Dickson Makale

% Değer Sıralama Sayısı

Fiyat 6 61 80

Teslimat 2 44 58

Kalite 1 40 53

Üretim Özellikleri ve Kapasite 5 23 30

Coğrafi Konum 20 16 21

Teknik Yetenek 7 15 20

Yönetim ve Organizasyon 13 10 13

Saygınlık ve Endüstrideki Pozisyon 11 8 11

Finansal Durum 8 7 9

Performans Geçmişi 3 7 9

Tamir Hizmeti 15 7 9

Tutum 16 6 8

Paketleme Yeterliliği 18 3 4

Faaliyet Kontrolleri 14 3 4

Eğitim Yardımları 22 2 3

Usule Ait Uygunluk 9 2 3

İşçi İşveren İlişkisi Kaydı 19 2 3

İletişim Sistemi 10 2 3

Karşılıklı Anlaşma 23 2 3

Etki 17 2 3

İş Arzusu 12 1 1

Geçmiş İş Birikimi 21 1 1

Garanti ve Tazminat Politikaları 4 0 0

5.2. Tedarikçi Seçim Probleminde Uygulanan Modeller

De Boer ve arkadaşlarına (2001) göre tedarikçi seçimi probleminde kullanılan

yöntemler; potansiyel tedarikçiler için ön eleme ve nihai seçimde kullanılanlar olarak

öncelikli bir sınıflandırmaya tabi tutulabilir. Boer, ön elemede kullanılan yöntemlerin

30

nihai seçimde de kullanılabileceğini kabul etmekle birlikte, bu yöntemlerin temelde

bir seçimden çok bir sıralama yaptığını iddia etmiştir.

Tedarikçi seçimi probleminin çözümü için geliştirilen modeller; çok kriterli karar

modelleri, maliyet tabanlı modeller, matematiksel modeller ve istatistiksel modeller

olmak üzere dört ana grupta toplanmıştır. Kriter ağırlıklarına göre seçim yapmanın

yanında optimal sonuç aranan, tedarik miktarı, kafile miktarı, ulaştırma, teslimat

süresi, hata oranı, konum, rotalama gibi, yargıların ötesinde açık bir değerlendirme

gerektiren tedarikçi seçimi problemlerinde kullanılan tüm yöntemler, matematiksel

programlama yöntemleri altında toplanabilir. Bilgisayar destekli bir yaklaşım olan

yapay zeka uygulamaları ve karar yargılarındaki belirsizlikleri sayısal ifadelere

dönüştürerek programlama modelleriyle uzantılı kullanılan bulanık yaklaşım da aynı

başlık altında ele alınabilir [Sönmez, 2006].

5.2.1. Çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri

ÇKKV, Yöneylem Araştırmasının son yıllarda en hızlı gelişen dalı olarak görülmekte

ve bu alanın özü olan problem çözmede sistem düşünüşü, çok disiplinlilik ve bilimsel

yaklaşım karakterlerini yenileyen ve canlandıran bir alanı temsil etmektedir [Bogefot

ve Pruzan, 1997].

Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) (Multiple Criteria Decision Making MCDM), en

kısa tanımıyla; "Çoklu ve birbiriyle çatışan amaçların (kriterlerin) gerçekleştirilmek

istendiği problemlerin çözümüne verilen genel isimdir [Zionts, 1979]. ÇKKV, hem

bir yaklaşımı temsil eder hem de çoklu, aynı ölçüye sahip olmayan ve birbiriyle

çatışan kriterlerle karakterize edilebilecek problemlerle karşılaşan insanlara, kendi

değer yargılarına uygun seçimler yapmalarında yardımcı olması için tasarlanmış

teknik veya yöntemleri kapsayan bir üst kavramı anlatır [Zionts, 1979].

İmalatçı ihtiyaçlarını sürekli karşılayacak, kabul edilebilir toplam performans

ölçülerine sahip tedarikçi seçimlerini yapmanın zorluğundan ve bu problem

tedarikçilerin seçiminde birden çok kritere dayalı olarak karar vermeyi

31

gerektirdiğinden, çok kriterli karar verme (ÇKKV) problemi yapısındadır [Araz ve

arkadaşları, 2006].

Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri Çok Amaçlı Karar Verme ve Çok

Ölçütlü Karar Verme olarak iki ana başlık altında toplanmıştır. Çok amaçlı karar

verme; alternatiflerin bir matematiksel program yapısı içinde dolaylı olarak

tanımlandığı modellerdir. Bu çalışmada ele alınan çok ölçütlü karar verme ise , sonlu

sayıda seçeneğin seçilme, sıralanma, sınıflandırma, önceliklendirme veya elenme

amacıyla genellikle ağırlıklandırılmış, birbirleri ile çelişen ve aynı ölçü birimini

kullanmayan hatta bazıları nitel değerler alan çok sayıda ölçüt kullanılarak

değerlendirilmesi işlemidir [Nydick ve Hill, 1992].

Literatürde çok ölçütlü sorun çözüm yöntemleri olarak birçok yöntem ortaya

konulmaktadır. Analitik Ağ Prosesi (ANP), Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve

TOPSIS yöntemleri en sık kullanılan ve en yaygın bilinen Değer/Fayda Temelli

yöntemleridir. Analitik Ağ Prosesi, tedarikçi seçim probleminde yer alan bileşenler

arasındaki ilişkileri ve yönlerini tanımlayarak bir ağ şeklinde ifade etmektedir.

Analitik Ağ Prosesi tedarikçi seçim problemine Sarkis ve Talluri (2002) ve Bayazit

(2006) tarafından uygulanmıştır. Analitik Hiyerarşi Prosesi, tedarikçi seçim

probleminin çok amaçlı yapısına uygun bir yöntemdir. Karar vericinin tedarikçi

seçiminde kullanılan kriterlerin önem ağırlıkları arasında ödünleşme yapmasına

olanak vermektedir. AHP sağladığı bu önemli avantajlar nedeniyle tedarikçi seçim

problemine, pek çok araştırmacı tarafından uygulanmıştır [Barbarosoğlu ve Yazgaç,

1997]. TOPSIS yöntemi ise, seçilen alternatifin, pozitif ideal çözüme en yakın,

negatif ideal çözüme en uzak olma esasına dayanmaktadır ve tedarikçi seçim

problemine yaygın olarak uygulanmıştır [Supçiller ve Çapraz, 2011]. TOPSIS

yöntemi ideal çözümlere yakınlık yoluyla tercihlerin sıralanması tekniği olarak da

tanımlanabilir [Wang ve Less, 2007].

Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinde kullanılan diğer bir sınıflandırma ise

Üstünlüğe Dayalı Yöntemleridir. Üstünlüğe dayalı yöntemler, çok ölçütlü karar

verme problemlerinde karar vericinin önceliklerine dayanarak çeşitli alternatiflerin

32

sıralanması için kullanılır. ELECTRE ve PROMETHEE yöntemleri en bilinen ve

yaygın olarak kullanılan üstünlüğe dayalı yöntemlerdir. Bu yöntemlerin avantajları,

basitlik, açıklık ve kararlılıktır [Dursun, 2009]. ELECTRE tekniği ilk olarak De Boer

ve arkadaşları (1998) tarafından, PROMETHEE tekniği ise ilk olarak Dulmin ve

Mininno (2003) tarafından tedarikçi seçim problemine uygulanmıştır. Üstünlüğe

dayalı yöntemler az bilgiden hareketle tedarikçi seçimine olanak tanımaktadır.

5.2.2. Maliyet tabanlı modeller

Maliyet tabanlı modeller tedarikçi seçimi ve tedarikçilerin karşılaştırılması için

maliyetleri dikkate alan rasyonel yaklaşımlardır. Maliyet tabanlı modeller maliyet

oranı yöntemi ve sahip olma maliyet yöntemi olmak üzere iki ayrı sınıfta toplanabilir

[Ellram, 1995].

Timmerman (1986) tarafından geliştirilen Maliyet Oranı Yöntemi (Cost Ratio

Method), her bir kriterin maliyetinin toplam değer içindeki yüzdesinin bulunması ve

tedarikçilere ilişkin uyarlanmış bir maliyet çıkarılması yöntemidir ki çok fazla

finansal veri gerektirmekte ve maliyet hesaplamada karmaşıklık yaratmaktadır

[Talluri ve Narasimhan, 2003].

Maliyet oranı yöntemi kullanılarak tedarikçi seçimi yapılırken, işletme maliyetlerini

arttıran bazı önemli faktörlerden yararlanılmaktadır. Maliyetleri arttıran faktörler;

ürünün kalitesizliğinden, geç teslim edilmesinden kaynaklanan faktörlerdir. Maliyet

oranı yönteminde maliyetler toplam satın alma fiyatına eklenmektedir. Daha sonra

hesaplanan toplam maliyet, toplam satın alma maliyetine oranlanır. Bu oranlama

işleminden sonra tedarikçiler için indeks değerlerine ulaşılır. Ulaşılan bu indeksler

tedarikçi seçiminde, işletmelerin verdiği fiyatlara çarpan olarak eklenerek tedarikçi

ile iş yapmaktan dolayı ortaya çıkacak gerçek maliyete ulaşılmaktadır [Talluri ve

Narasimhan, 2003].

Degraeve ve diğerleri (2000), tüm satın alma süreci boyunca edinilen maliyetleri

nicelendirerek tedarikçi performanslarını değerlendirdikleri yöntem için Sahip Olma

33

Maliyeti (Total Cost of Ownership-TCO) kavramını kullanmışlardır [Muralidharan

ve arkadaşları, 2002]. Sahip olmanın toplam maliyeti ise; belirli bir mal veya

hizmetin bir tedarikçiden satın alınmasının gerçek maliyetinin ortaya konması için

kullanılan bir araçtır. Sahip olmanın toplam maliyeti modelinde, satın alıcı

durumundaki işletme, ürünün satın alma, elde bulundurma ve ürünün kullanımı

sırasında ortaya çıkan maliyetlerin belirlemesini gerektiren bir yöntemdir. Sahip

olmanın toplam maliyeti yönteminde ürün fiyatına ek olarak tedarikçilerin bulunması

ve değerlendirilmesi, siparişin verilmesi, hatalı ürüne bağlı üretim aksamasından

kaynaklanan maliyetler gibi maliyetler eklenmektedir. Bu yöntemde tüm tedarikçiler

için sahip olmanın toplam maliyeti bulunduktan sonra en düşük toplam maliyeti

sunan tedarikçi uygun tedarikçi olarak seçilmektedir. Maliyet oranlama ve sahip

olmanın toplam maliyeti yöntemlerinde tedarikçiler objektif biçimde

değerlendirilmektedir [Muralidharan ve arkadaşları, 2002].

5.2.3. Matematiksel programlama yöntemleri

Tamsayılı Programlama(Integer Programming)

Doğrusal programlamanın (Linear Programming) bir türü olan tamsayılı

programlama, kısıtları gözeterek amaca göre en azlamaya ya da en çoklamaya

çalışan, tamsayılardan oluşan optimal sonuç veren bir yöntemdir. Seçilecek

tedarikçiler için (talep, sipariş ve kapasite büyüklükleri, teslimat süreleri vb. gibi),

daha keskin kısıtlamalar altında yargılara ulaşılmak istenirse, tamsayılı modelleme

yöntemleri, gerek tek başına bir yöntem olarak gerekse diğer yöntemlerle birlikte

tedarikçi seçiminde kullanılmaktadır. Anthony ve Buffa (1977) tedarikçi seçimi

problemini, satın alma ve saklama maliyetlerini minimize eden doğrusal modelleme

yöntemiyle formüle etmişlerdir.

Pan (1989), maliyet, kalite ve hizmet kriterlerini esas alan, kalite ve hizmetin

kısıtlarda belirtildiği, maliyetin amaç fonksiyonunda minimize edildiği tamsayılı

programlama modelini kullanarak en iyi tedarikçiyi seçmiştir. Ghodsypour ve

O’Brien (1998) tamsayılı programlamayı AHP’yle birlikte kullanmışlardır. Weber ve

34

Current (1991) ise tedarikçi seçimi için kurdukları çok amaçlı doğrusal programlama

modelinde, birbiriyle çatışan faktörler arasındaki ödünleşmeyi analiz etmişlerdir.

Maliyet, kalite ve teslimatın amaç olarak belirlendiği bu modelde, tedarikçinin

üretim kapasitesi, kafile büyüklükleri, talep karşılama, satın alma maliyeti gibi

kalemler kısıtlar olarak belirlenmiş, tedarik miktarları ve çalışılacak tedarikçi sayısı

gibi faktörler ayrı bir kısıt kümesi olarak modele eklenmiştir.

Hedef Programlama (Goal Programming)

Hedef programlama (HP), çok amaçlı karar verme yöntemlerini ölçmek için

geliştirilen modellerden biridir. Hedef programlamanın ilk çıkışı, 1955 yılında

Charnes ve arkadaşları tarafından yapılan çalışmaya dayanır. HP’nin ilk tanımı ise

Charnes ve Cooper (1961) tarafından yapılmıştır. Bu model, karar vericinin bir grup

olası çözüm alanından en iyi çözümü bulurken, birçok amacı hesaba katmasına

dayanır [Aouni ve Kettani, 2001].

HP günümüzde en yaygın kullanılan çok ölçütlü karar verme tekniklerinden biridir.

Buffa ve Jackson (1983), kurdukları çok-kriterli doğrusal hedef programlama

modelinde, kalite, fiyat, dağıtım gibi tedarikçi faktörlerinin yer aldığı bir kümeyle,

işletmenin malzeme ihtiyacı ve emniyet stoğu gibi spesifikasyonlarının bulunduğu

faktör kümesini değerlendirmişlerdir. Weber ve arkadaşları (2000), çok amaçlı

programlama modeli oluşturmuş ve bu modeli, bir ilaç şirketinin bir departmanı için

tedarikçilerin seçiminde ve ilgili tedarik miktarlarının belirlenmesinde

kullanmışlardır.

Bulanık Mantık Yaklaşımı (Fuzzy Logic Approach)

Kriterlerin değerlendirilmesinde bilgi ve yargıların belirsizliğini ölçmek,

deterministik yöntemlerle mümkün olmamaktadır. Kritik bilgilerdeki belirsizlik

gerçek durumun modele yansıtılmasında sorun oluşturmaktadır. Örneğin; bir kriter

için yargılama aşamasında, yargı sözcük diziminin yargıda bulunacak kişinin anlam

35

dünyasında karşılık bulamaması, bu yargılama sonucu elde edilecek bilginin muğlak

kalmasına yol açmaktadır.

Bulanık matematiksel programlama yaklaşımları, çok kriterli probleme çözüm

ararken, bu muğlaklığı da aşmaya çalışır. Karar vermede, yüksek derecede belirsizlik

ve karmaşıklık varsa; karar değişkenlerini sistematik bir biçimde ele almak için

bulanık küme teorisi en elverişli araçlardan birisidir. Bellman ve Zadeh (1970) ise

bulanık programlama modeli kavramını önermişlerdir.

Tedarikçi seçimi konusunda bulanık mantık kullanan bazı güncel çalışmalara göz

atacak olursak;

Sarkar ve Mohapatra (2006), kapasite ve performansın tedarikçi seçimi için dikkat

edilmesi gereken iki temel kriter olduğunu iddia etmişlerdir. Tedarikçilerin çok

sayıdaki sübjektif karakteristiklerinin belirsizliklerini tedarikçi seçimine dahil

edebilmek için bir bulanık küme yaklaşımı önermişlerdir.

Lee ve diğerleri (2009), bulanık mantığı çok amaçlı hedef programlama tekniğiyle

birleştirmiş ve LCD (Likit Kristal Ekran) için tedarikçi seçiminde uygulamışlardır.

Öncelikle Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi tekniğini kullanarak tedarikçi seçim

kriterlerinin önemlerini analiz etmişlerdir. Ardından çok amaçlı hedef programlama

metodu uygulanmıştır.

Hsu ve diğerleri (2010), tedarikçi seçiminde bulanık kalite bilgilerinin kullanılmasını

öneren bir çalışma yapmışlardır. Tedarikçilerin bulanık tercih ilişkilerini sıralayan bir

metod kullanarak tedarikçi seçiminin yapılmasını önermişlerdir.

Veri Zarflama Analizi(Data Envelopment Analysis)

Veri zarflama analizi (VZA) karar alternatiflerinin etkinliği kavramı üzerinden

gelişmiştir. Alternatifler fayda (çıktı) ve maliyet (girdi) kriterleri üzerinden

değerlendirilir. VZA yöntemi çalışılan girdi ve çıktılardan bir etkinlik sınırı oluşturur

36

ve alternatifleri bu değere göre karşılaştırır [Weber ve arkadaşları, 2000]. Bir

alternatifin (tedarikçinin) etkinliği ya da verimliliği; ağırlıklandırılmış çıktı

toplamının (tedarikçinin getirisinin) ağırlıklandırılmış girdi toplamına (tedarikçinin

seçimi ile ortaya çıkan maliyet) oranıyla belirlenir. Veri zarflama yöntemi, her

tedarikçi için en uygun ağırlıkları bularak işletmeye tedarikçileri verimli ve verimli

olmayan olarak sınıflandırma imkanı verir [De Boer ve arkadaşları, 2001].

Veri Zarflama analizi modelini Charnes, Cooper ve Rhodes ilk olarak önermişlerdir

[Charnes ve arkadaşları, 1978]. Geleneksel model, yazarların isimlerinin ilk

harfleriyle (CCR) bilinmektedir. Weber ve arkadaşları, (2000) çok amaçlı tedarikçi

seçimi süreci için VZA’yı kullanmışlardır. Talluri ve Narasimhan (2003),

çalışmalarında tedarikçiler için, kalite yönetimi ve sistemi, üretim yeteneği, tasarım

ve gelişme yeteneği, hesap yönetimi, işletme yönetimi ve maliyet kısma yeteneği gibi

faktörleri girdi olarak; fiyat, kalite, dağıtım faktörlerini de çıktı olarak belirleyen bir

VZA modeli kullanmışlardır.

Yapay Zeka Modelleri (Artificial Intelligence Models)

Geçmiş veriler ya da uzman bilgisiyle, bilgisayar destekli olarak tasarlanan ve insan

zihninin işleyişini taklit eden yapay zeka tabanlı modeller; yaygın olmasa da, yapay

sinir ağları ve durum tabanlı çıkarsama (Case-Based Reasoning) yöntemleriyle

tedarikçi seçiminde yer bulmuştur [De Boer ve arkadaşları, 2001]. Wei ve diğerleri

(1997)’ne göre yapay sinir ağları yöntemi karar destek sistemi olarak geleneksel

yöntemlere göre para ve zaman tasarrufu sağlarlar, karmaşıklık ve belirsizlik

durumlarında geleneksel yöntemlerden daha iyi sonuç verirler ancak kalifiye eleman

ihtiyacı ve yazılım gerekliliği yöntemin zayıf yönünü oluşturmaktadır. Albino ve

Garavelli (1998), yapay sinir ağları temelli bir karar destek sistemi geliştirmişlerdir.

5.2.4. İstatistiksel yöntemler

İstatistiksel modeller, tedarikçi seçimine ilişkin stokastik belirsizliklerin

değerlendirilmesinde kullanılırlar [De Boer ve arkadaşları, 2001]. Talep

37

miktarlarının, teslimat ve sipariş sürelerinin belirsizliği tedarikçi seçimi kararlarında

göz önünde bulundurulmalıdır. Williams (1984), kriter ağırlıklarının türetilmesinde

konjoint analizini önermiştir. Ronen ve Trietsch (1988), sipariş gecikme süresinin

belirsiz olduğu durumda, tedarikçi seçimi ve sipariş politikası için karar destek

sistemi geliştirmişlerdir [De Boer ve arkadaşları, 2001].

Verma ve Pulman (1998), tedarikçi seçimi süreci için Likert ölçeğiyle oluşturulmuş

sorularla beklenen tedarikçi özelliklerini belirlemiş ve tercih öğeleri analizi (Discrete

Choice Analysis) yardımıyla kalite faktörünün önemini belirtmişlerdir. Muralidharan

ve arkadaşları (2002), tedarikçi seçiminde AHP’nin kullanımında tahmin hatalarını

alt ve üst sınırlar içerisinde tutmaya yönelik olarak kontrol grafiği mantığını

uygulamışlardır. Yine Muralidharan ve arkadaşları (2002), AHP’nin yargıların

oluşturulması aşamasında, çok sayıda karar vericinin bulunduğu durumlarda, grup

yargılarındaki sapmaları değerlendirmek için güven aralığı yaklaşımıyla,

tedarikçilerin değerlendirilmesi yöntemini uygulamışlardır. Holt (1998), sayısal

özelliklere sahip çok sayıda maddenin farklılık ve yakınlıklarına göre kümelenmesini

sağlayan bir istatistiksel gruplama metodu olan kümeleme analizini belli kriterlere

göre puanlara sahip olan tedarikçilerin yakınlıklarına göre gruplanmasında

kullanmışlardır [De Boer ve arkadaşları, 2001].

5.3. Tedarikçi Seçimi Konusundaki Önceki Çalışmalar

Tedarikçi seçimi ile ilgili çok sayıda ve farklı türde çalışmalar yapılmıştır. Tedarikçi

seçimi ve değerlendirmesi konularında geniş kapsamlı literatür araştırması yapılarak,

bu çalışma kapsamında incelenen çalışmalar aşağıda özetlenmiştir.

Germain ve Droge (1990), toptancıların tedarikçi değerlendirmelerini etkileyen bir

“bağlamsal değişkenler kümesi”ni deneye dayalı olarak incelemişlerdir. Çalışma

sonucunda fiyat, servis kalitesi, zamanında teslim faktörleri tedarikçi

değerlendirmede kullanılacak en önemli kriterler olarak belirlenmiştir. Mentzer ve

Konrad (1991), verilen görevin yerine getirilmesindeki verimliliği ve etkinliğini

ölçmeye yönelik bir tedarikçi değerlendirme sistemi önermişlerdir. Bu çalışmada

38

etkinlik belirlenen hedeflerin başarılma yüzdesi, verimlilik ise kaynakların kullanım

oranı olarak tanımlanmıştır.

Weber ve arkadaşları (1991), tedarikçi değerlendirme sürecinin nicel ve nitel

kategoriler altında sınıflandırılabilirliğini incelemişlerdir. Bu kriterler üzerinde

tedarikçinin performansını gösteren, her bir tedarikçi için toplam skoru veren ve her

bir kriter üzerinde bir ağırlığın yer almasına odaklanan doğrusal ağırlıklandırma

modeli geliştirmişlerdir. Limmerick ve Cumington (1993), başarılı bir tedarikçi

değerlendirme sisteminde üye tabanlı ve isteğe bağlı bir bilgi paylaşımı, kabul

edilebilir teknoloji seviyeleri, amaçlar ve şirket değerleri arasındaki uyumun sistemin

başarısını arttıracağını ileri sürmüşlerdir. Chao ve arkadaşları (1993), tedarikçi

değerlendirme performansı için en önemli faktörlerin zamanında teslim ve kalite

olduğunu ileri sürmüşler ve yaptıkları çalışmada bu iki faktörü kullanmışlardır.

Mummaleneni ve arkadaşları (1996), işletmelerin gereksinimlerini karşılayan

tedarikçilerini kaybetmemek için tedarikçi performans değerlendirme çalışmasının

önemine dikkat çekmişlerdir. Bu çalışmada; zamanında teslim, kalite, fiyat/maliyet

hedefleri, profesyonellik, müşteri ihtiyaçlarına duyarlılık ve ana sanayi ile uzun

süreli ilişkiler faktörleri kullanılmıştır. Krause (1997), tedarikçi performansı

geliştirme çalışmalarının odaklandığı konulardan en önemlisinin tedarikçi

değerlendirme çalışmaları olduğunu ileri sürmüş ve ana sanayinin mevcut ve

gelecekteki isteklerini karşılayabilme yeteneği temelinde bir tedarikçi değerlendirme

modeli geliştirmiştir.

Roodhooft ve Konings (1997), tedarikçi seçme ve değerlendirme süreci için faaliyet

tabanlı maliyetlendirme yaklaşımını ele almışlar ve bu sistemin firmanın üretim

prosesinde tedarikçi kaynaklı toplam maliyetin hesaplanmasını sağladığını ileri

sürmüşlerdir. Ghodyspour ve O’Brien (1998), satın alma faaliyetlerinde hem

niceliksel hem de niteliksel faktörleri göz önüne almak için Analitik Hiyerarşi

Prosesi (AHP) ile doğrusal programlamayı birleştiren bir model önermiştir.

39

Weber ve Current (2000), tedarikçi seçimi için çok amaçlı bir yaklaşım önermiştir.

Metodolojileri, çoklu tedarikçilerle ve fiyat, teslimat güvenilirliği ve ürün kalitesi

gibi kriterlerle karşı karşıya olan bir satınalma müdürü için kullanışlı bir karar destek

sistemi sağlamaktadır. Tam ve Tummala (2001) tarafından yapılan çalışmada, AHP

modeli formüle edilmiş ve bir telekomünikasyon sisteminde tedarikçi seçim problemi

üzerinde uygulanmıştır. Önerilen modelin kullanımı, tedarikçi özellikleri

belirlenmesi için grup halinde karar vermenin gerekliliğini göstermiştir.

Yurdakul ve İç (2001), AHP ve 0-1 Hedef Programlama tekniklerinin

kullanılmasıyla tedarikçi seçimine yönelik bir uygulama yapmışlardır. Bu metotların

bir arada kullanılmasının etkinliğini de tartışmışlardır. Dağdeviren ve Eren (2001),

tedarikçi seçimi problemine iki yaklaşım önermişlerdir. Bunlar, belirlenen amaç ve

ölçütler temelinde potansiyel tedarikçilere belirli bir öncelik veren AHP yöntemi ve

AHP sonuçlarını kısıt olarak kabul eden 0-1 HP modeli yaklaşımıdır. Önerilen

modeller bir örnek üzerinde uygulanmıştır.

Kannan ve Tan (2002), tedarikçi seçimine biraz daha farklı bir açıdan yaklaşarak

işletmelerin artık ana çalışma alanı faaliyetlerine ağırlık verip temel olmayan

faaliyetlerini işletme dışında 3. parti şirketlere yaptırdıklarını ve bu sebeple

tedarikçilere güven duyma gereksinimlerinin ve bağımlılıklarının arttığını

belirtmişlerdir. Çalışmada, tedarikçi seçme ve değerlendirme faktörlerinin işletmenin

performansı üzerindeki etkisi ile çok fazla bilgiye sahip olunmadığı açıklanmış ve bu

boşluğu doldurmak üzere Amerikan üretim işletmelerinin tedarikçi seçme ve

değerlendirme ölçütlerinin önemini ortaya koyan bir yöntem kullanılmıştır. Elde

edilen sonuçlara göre işletme performansı üzerinde tedarikçinin alıcı işletmeye

stratejik taahhütleri gibi nicel olmayan seçim ölçütleri tedarikçinin yetenekleri gibi

nispeten nicel olan seçim ölçütlerinden daha fazla etkiye sahiptir.

Humphreys ve arkadaşları (2003), çevresel faktörleri tedarikçi seçim ve

değerlendirme sürecine dâhil eden bilgi tabanlı bir sistem geliştirmişler ve

geliştirdikleri sistemde çevresel faktörlere ek olarak fiyat, esneklik ve kalite

faktörlerini kullanmışlardır. Yurdakul ve İç (2003), Türkiye’de otomotiv sanayiinde

40

faaliyet gösteren firmaların derecelendirilmesine yönelik bir örnek çalışma

yapmışlardır. Çalışmanın ilk kısmında performans ölçümünde kullanılan finansal

oranlar açıklanmış ve firmalar için hesaplanmıştır. İkinci kısımda ise hesaplanan

oranlar her firma için Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleri’nden bir tanesi olan

TOPSIS yöntemi kullanılarak genel firma performansını gösteren tek bir puana

çevrilmiştir.

Lee ve arkadaşları (2003) tarafından yapılan istatiksel analize dayalı çalışmada ise,

tedarik zinciri yönetimindeki tedarikçi seçim problemini ele almak amacıyla yüksek

kaliteli tedarikçi seçim modeli önerilmiştir. Çalışmada tedarikçi seçiminde ilk olarak

kalite yönetim faktörleri sonrasında ise fiyat, teslimat gibi faktörler dikkate

alınmıştır. Öz ve Baykoç (2004), tedarik zinciri yönetiminde karar teorisi destekli

uzman sistem tasarımı ve tedarikçi seçim problemine uygulanması ile

ilgilenmişlerdir. Uzman sistemlerin, geleneksel yaklaşımlardan farklı olarak, karar

ağacı kullanılarak modellenmesi durumunda sağlayacağı yararların tartışıldığı bu

çalışmada, gerçek hayatta karşılaşılan çeşitli karar problemlerinin çözümünde

kullanılan uzman sistemlerin, diğer yöntemlere nazaran gerçekçi sonuçlar

vermelerini sağlayan bilgi tabanlı sistemler olmalarının getirileri tartışılmıştır.

Demirtaş ve Üstün (2004), en iyi tedarikçileri seçebilmek ve hedeflerden sapmayı en

küçükleyecek şekilde uygun sipariş miktarlarını belirleyebilmek için sayılabilir ve

sayılamayan faktörlerin de modele dahil edildiği bütünleşik bir yaklaşım

önermişlerdir. Tedarikçi önceliklerinin belirlenmesinde Analitik Ağ Prosesi (ANP)

kullanılmıştır. Bir buzdolabı işletmesi ile çalışan dört farklı plastik enjeksiyon

işletmesi fayda, maliyet, fırsat ve risk (BOCR) kümelerinin altında yer alan 18

ölçüte göre değerlendirilmiştir. Tedarikçilerin kapasite kısıtı gözönünde

bulundurularak, talep, bütçe, hatalı oranı ve toplam satış değerinden sapmayı en

küçükleyecek şekilde hedef programlama (HP) modeli oluşturulmuş, böylece model

kapasite ve farklı diğer kısıtları olan tedarikçilere uygulanabilir hale getirilmiştir.

Schmitz ve Platts (2004), otomotiv üreticileri için tedarik yönetiminin önemli olduğu

kadar karışık bir konu olduğuna dikkat çekmiş ve işletmelerin bu konuda

41

yararlandığı önemli araçlardan birinin performans ölçümü olduğuna, firma içi

performans ölçümü konusunda yapılmış birçok çalışma bulunmasına karşın,

tedarikçi performansı ölçümü konusunda çok az çalışma yapıldığına değinmişlerdir.

Çalışmada Avrupa’daki dört araç üreticisinin tedarikçi değerlendirme çalışmalarına

ilişkin bulgulara yer verilmiş, performans ölçümünün bu konudaki işlevleri

vurgulanmıştır. Dağdeviren ve arkadaşları (2005), tedarikçi seçimi sürecine ANP

yöntemi önermişlerdir. Çalışmanın uygulama bölümünde AHP yöntemi ile

modellenen bir tedarikçi seçimi problemi ANP yöntemi ile genişletilerek tekrar

modellenmiş ve her iki yöntem ile elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.

Dağdeviren ve arkadaşlarının (2006) yaptığı literatür çalışması da oldukça geniş ve

yararlıdır. Bu çalışmada; Venkatraman ve Ramanujam’ın tedarikçi değerlendirmede

organizasyonel etkinlik üzerinde yoğunlaştıkları ve operasyonel faktörlerin

performansının ölçülmesine yönelik olarak çalıştıkları belirtilmiştir. Operasyonel

faktörleri iki kısımda incelemişler, birinci kısımda stratejik başarı faktörleri (kalite,

teslimat, fiyat, servis, esneklik vb.) ikinci kısımda ise kusurlu ürün oranı, çizelgeleme

etkinliği, maliyet gibi iç göstergeler yer almaktadır. Paksoy ve Güleş (2006) ise

Tedarik Zinciri Yönetimi (TZY) ve AHP yardımıyla, bir tekstil firmasında tedarikçi

seçimi problemini ele almışlardır.

Akman ve Alkan (2006), Kocaeli’de otomotiv yan sanayiinde faaliyet gösteren bir

firmada tedarikçilerin performansının değerlendirilmesi problemini incelemişlerdir.

Bu işletmenin üç tedarikçisinin performansı Bulanık AHP yöntemi kullanılarak

değerlendirilmiştir. Araz ve arkadaşları (2006) yaptıkları çalışmada karar vericinin

amaçları açısından dış kaynağı değerlendirmeyi amaçlamışlardır. Bu aşamayı, karar

vericiye uygun dış kaynak listesi sağlayan bulanık hedef programlama aşaması takip

etmiştir.

Önüt ve Kara (2006), birden fazla nitel ve nicel kriter göz önüne alarak en uygun

tedarikçinin seçilmesini amaçlamıştır. Kriterleri değerlendirmek için ELECTRE

(Elimination et choix traduisant la realite) ve AHP (Analitik Hiyerarşi Prosesi)

teknikleri kullanılmıştır. Çok-kriterli karar verme tekniklerinden ELECTRE,

42

sıralama prensibine göre alternatifleri değerlendiren bir tekniktir. Ayrıca, seçim

kriterlerinin ağırlıklarının belirlenmesinde AHP kullanılmıştır.

Şen (2007), Türkiye’nin önde gelen üç yiyecek tedarik firması ile yapılan

görüşmelerde müşterilerin yiyecek tedarik edecek firmaları belirlerken en çok önem

verdikleri kriterleri anket çalışmaları neticesinde belirlemiştir. Yiyecek tedarik eden

firmalar, bulanık AHP yöntemi kullanılarak karşılaştırılmıştır. Müşteriler ve

uzmanlar tarafından oluşturulan üçgensel bulanık sayıların ortalaması, ikili

karşılaştırma matrisinde kullanılmıştır. Çalışma bulanık ortamda uygulanmış bir

bulanık AHP çalışmasıdır.

Lung (2007), çok ölçütlü tedarikçi seçim problemi için ağırlıklandırılmış doğrusal

programlama modelini önermiştir. Model pratik durumlarda uygulanabilir ve

kullanıcının optimizasyon geçmişine gerek duymamaktadır. Demirtaş ve Üstün

(2007), tek ürün ve çok tedarikçi olduğu zamanlarda çoklu periyotlar için stok parti

boyutlandırma durumlarını ele alan hedef programlama ve ANP yaklaşımı

kullanmışlardır. Bu bütünleşik yaklaşım hesaplama ve yükleme olmak üzere iki

aşamadan oluşmaktadır. Hesaplama aşamasında tedarikçiler belirlenen ölçütlere göre

değerlendirilmiş, yükleme aşamasında ise çok amaçlı karma bir tamsayılı doğrusal

programlama modeli, sipariş atama problemini çözmek için formüle edilmiştir.

Almeida (2007), bir taşeronluk sözleşme problemini analiz etmiştir. Bir taşeronluk

sözleşmesinde her alternatif için hem maliyet hem de kalite hizmetine dair

değerlendirme yoktur. Sözleşmede kalite ve maliyet kriterlerine ait değerlendirme

bütünleştirilmiştir. Karar modeli ve model kullanımını göstermek için ELECTRE

yöntemiyle çok ölçütlü bir değerlendirme yapılmıştır. Yiğin ve arkadaşları (2007),

tedarikçi seçim süreci için uzman bir sistem geliştirmişlerdir. Sakarya bölgesindeki

19 orta ve büyük ölçekli fabrika yöneticisine bir anket uygulanarak tedarikçi seçim

ölçütleri ve ağırlıkları belirlenmiştir.

Rhee ve arkadaşları (2008), yaptıkları çalışmada kabul edilebilir kalitede hammadde

seçimi için tedarikçi seçim sürecindeki maliyet, teslimat, esneklik arasında nasıl bir

43

ödünleşmenin olduğunu incelemişlerdir. Bıı çalışma için deneysel veriler

Avrupa'daki organizasyonlardan toplanmıştır. Maliyet, esneklik, teslimat ve servis

özellikleri arasında bağlı etki gözlenmiştir. Demirtaş ve Üstün (2008), soyut ve

somut ölçütler altında en uygun miktarlarla birlikte en iyi tedarikçiyi seçmeye

çalışmışlardır. 14 kritere bağlı olarak tedarikçilerin öncelikleri AHP ile belirlenmiş,

ANP ve hedef programlamanın birlikte kullanılmasıyla da en iyi tedarikçi seçilmiştir.

Amaç fonksiyonunda ise periyodik bütçe ve toplam kalite hedefleri hedef

programlama ile dengelenmiştir. Oluşturulan bu modelle daha iyi sonuçlar elde

edilmiş ve esneklik kazanılmaya çalışılmıştır. Ecer ve Küçük (2008), AHP

yöntemiyle en iyi tedarikçinin nasıl belirlendiğini ortaya koymuşlardır. Çalışmada,

yöntemin problemin çözümünü kolaylaştırdığını ve doğru karar vermeye yardımcı

olduğu gösterilmiştir.

Levary (2008), tedarikçilerin değerlendirmesinde AHP yöntemini kullanmıştır.

Gerçekleştirilen uygulamada, bir üretici firması teslimat zamanında gecikme

yaşaması sebebiyle yeni bir tedarikçi arayışına girmektedir. Yapılan çalışmalar

çerçevesinde, Çin’de faaliyet gösteren mevcut tedarikçiye alternatif olarak Brezilya

ve Ukrayna’da faaliyet gösteren alternatif iki tedarikçi tespit edilmiştir. İlgili üç

tedarikçi, ülke riski, ilgili ülkelerden teslimatı gerçekleştirilen nakliyat şirketlerinin

riski, tedarikçi güvenilirliği ve tedarikçinin kendi tedarikçilerinin güvenilirliği olmak

üzere toplam 4 kriter çerçevesinde değerlendirilmiştir. Sonuç olarak tedarikçi

güvenilirliği en önemli önceliğe sahip kriter olarak ortaya çıkmış ve Brezilya’da

faaliyet gösteren tedarikçi en yüksek değerlendirme puanına sahip olması sebebiyle

yeni tedarikçi olarak seçilmiştir.

Özfırat ve Öğüt (2008), bir tekstil firmasının tedarikçi seçimi problemini çözmek

üzere bir hedef programlama yaklaşımı geliştirmişlerdir. Geliştirilen yöntemle

firmanın amaçları ve önem dereceleri belirlenmiştir. Bu veriler Analitik Hiyerarşi

Prosesi ile ağırlıklara dönüştürülmüştür. Yöntemin ikinci aşamasında ise hesaplanan

değerler ile ağırlıklı hedef programlama modeli çalıştırılmıştır.

Ting ve Cho (2008), AHP ile çok amaçlı doğrusal programlama yöntemini

44

bütünleşik olarak tedarikçi seçim problemine uygulamıştır. Geliştirilen model,

Tayvan’da bilgisayarlar için anakart üreten bir ileri teknoloji firmasında

uygulanmıştır. Öncelikli olarak literatürdeki araştırmalar ve yapılan beyin fırtınası

çalışmaları sonucunda 8 ana kriter ve bu ana kriterler ile ilişkili 28 alt kriter

belirlenmiştir. Yapılan anket çalışması sonucunda, ilgili set 6 ana kriter ve 16 alt

kritere indirgenmiştir. Modelin ilk aşamasında 12 farklı alternatif tedarikçinin AHP

yöntemi uygulanarak seçilen kriterler çerçevesinde aldıkları sonuçlar hesaplanmıştır.

Firmanın 5 tedarikçi ile çalışma politikası göz önünde bulundurularak en iyi skora

sahip ilk 5 tedarikçi seçilerek bir sonraki aşamaya geçilmiştir. İkinci aşamada seçilen

5 tedarikçi göz önünde bulundurularak çok amaçlı doğrusal bir model oluşturulmuş,

maliyetin minimizasyonu, toplam hata ve ıskarta oranı minimizasyonu, teslimat

gecikmesi minimizasyonu amaç fonksiyonları dikkate alınarak bütçe, talep, kapasite,

toplam kabul edilebilir hata miktarı ve envanter kontrol kısıtları altında sipariş

miktarı optimum bir şekilde tedarikçiler arasında dağıtılmıştır.

Atlas (2008), çok amaçlı programlama problemlerinin çözümünde kullanılmak üzere

geliştirilmiş çözüm tekniklerinin sınıflandırmıştır. Teknikler, metodolojik yönleri ile

ele alınmış, çözüm tekniklerinin detaylı incelenmesi ise çalışma alanının dışında

tutulmuştur. Önüt ve arkadaşları (2008), Bulanık Analitik Ağ Prosesi (BANP)

kapsamında ikili karşılaştırmalarda bulanık üçgensel sayılar kullanmış, kriter

ağırlıklarını da bulanık üçgensel sayılar olarak belirlemiştir. Bu veriler bulanık

TOPSIS metodolojisine girdi olarak alınmış ve bu yolla alternatif tedarikçiler

sıralanmıştır. Yöntem, 6 değerlendirme kriteri göz önünde bulundurularak tedarikçi

seçiminin yapıldığı gerçek hayat problemine uygulanmış ve sonuçların duyarlılık

analizi yapılmıştır.

Tahriri ve arkadaşları (2008), en iyi tedarikçiyi seçmek amacıyla Analitik Hiyerarşi

Prosesi kullanmıştır. Satınalma toplam değerini en büyüklemeye çalışılarak en

uygun sipariş miktarı belirlenmeye çalışmışlardır. Bu çalışmada AHP tabanlı

tedarikçi modeli formüle edilerek bir çelik imalat şirketine uygulanmıştır. Kokangül

ve Susuz (2009), en iyi tedarikçi ve en uygun sipariş miktarlarının belirlenmesi için

miktara bağlı indirim, kapasite ve bütçe kısıtları altında AHP ve doğrusal olmayan

45

tamsayılı ve çok amaçlı programlamanın bütünleşmiş bir modelini uygulamışlardır.

Ha ve Krishnan (2008), tedarik zinciri performansında etkili olan nicel ve nitel

faktörleri dikkate alarak, bütünleşik bir yaklaşım ile Birleşik Tedarikçi Skoru’nu

(Combined Supplier Score) hesaplamaya dayalı bir model sunmuştur. AHP

yönteminde alternatif tedarikçilerin nicel kriterleri, VZA ve Sinirsel Ağ yöntemleri

yöntemlerinde ise nitel kriterleri kullanılmıştır. VZA ve Sinirsel Ağ yöntemlerinden

elde edilen sonuçlar, ortalama olarak tek bir etkinlik indeksine dönüştürülmüştür.

Geliştirilen model ile bir otomobil fabrikasında 27 alternatif tedarikçi 5 nicel ve 7

nitel faktör çerçevesinde değerlendirilmiştir.

Demirtaş ve Üstün (2009), ANP ve çok amaçlı karma tamsayılı doğrusal

programlamayı bütünleşik bir şekilde kullanmışlardır. Bu yöntemle satın alma

değerini maksimum, bütçe ile hata oranını minimum yapmak için somut ve soyut

faktörler altında tedarikçilerden alınacak en uygun miktarlar belirlenmeye ve en iyi

tedarikçiler bulunmaya çalışılmıştır.

Yurdakul ve İç (2009), ÇÖKV modellerinde bulanık sayılar kullanılarak sağlanan

fayda düzeyini ölçmeyi amaçlamışlardır. Makine ekipmanları alımının

değerlendirilmesinde TOPSIS tekniği kullanılmıştır. Çalışmada, bulanık olarak elde

edilen makine puanları net değerleri ile elde edilen sıralama ile karşılaştırılmıştır.

Statüler arasındaki farklar istatistiksel anlamlılık derecesi olan Spearman korelasyon

katsayısı kullanılarak hesaplanmıştır.

Liao ve Kao (2009), tedarikçi seçim problemini çözmek için Taguchi Kayıp

fonksiyonu, Analitik Hiyerarşi Prosesi ve çok seçimli hedef programlama yöntemleri

bütünleştirmiştir. Chamodrakas ve arkadaşları (2009), tedarikçi kapasitesi ve talebin

belirsizliğini bir modelle bütünleştirmiş ve iki aşamalı stokastik programlama modeli

ile olasılık kısıtlı programlama modeli geliştirerek karşılaştırmalar yapmıştır.

Ersöz ve Kabak (2010), çok kriterli karar verme yöntemleri adı altında geçen

yöntemlerin dayandığı teorik temelleri ve kullanım amaçlarını görmek amacıyla bir

46

sınıflandırma yapmıştır. Yapılan akademik çalışmalarda Türk Savunma Sanayisinde

en çok kullanılan çok kriterli karar verme yöntemleri tespit edilmiştir. Ayrıca

çalışmada Hedef Programlama (GP) yöntemi ile bu alanda en eski yöntem olarak

bilinen Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yöntemi kullanılmıştır. Ertuğrul ve

Karakaşoğlu (2010), tedarikçi seçme ve değerlendirme süreci için Bulanık Analitik

Hiyerarşi Prosesi (BAHP) yöntemlerinin bir arada kullanılmasına dayanan bir

yaklaşım sunmuşlardır. Bu yaklaşımda, klasik AHP yönteminin karar vericilerin

sübjektif yargılarını ele almada yetersiz olmasından dolayı kriterlerin ağırlıklarının

belirlenmesinde, BAHP yönteminden yararlanılmaktadır. Çalışmanın devamında

alternatiflerin sıralanmasında ELECTRE yöntemi kullanılmış ve sunulan bu

yaklaşımın uygulanabilirliği göstermek için bir işletmede dizüstü bilgisayar seçim

problemi üzerinde gösterilmiştir.

Özdemir (2010), Türkiye'de otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren bir firmada

ürün gruplarını dikkate alarak tedarikçi seçimi problemini ele almıştır. Farklı ürün

gruplarına ait ürünlerin tedarikçilerinin seçiminde kullanılan kriterlerin ağırlıkları

karşılaştırılmış ve yorumlanmıştır. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda ürün

gruplarına göre uygun tedarikçi seçiminde kriterlerin ağırlıklarının değiştiği

belirlenmiştir.

Çağlıyan (2011), Türk otomotiv sanayisinde faaliyet gösteren tedarikçilerin, ana

sanayilerin kendilerine uyguladıkları tedarikçi seçim kriterlerini karşılayabilme

düzeylerini incelemiştir. İşletmelerin son beş yılda bu kriterleri karşılayabilme

düzeylerinin arttığı görülmüştür. Ayrıca bu kriterleri yüksek düzeyde karşılayabilen

işletmelerin performanslarının da daha yüksek olduğu tespit edilmiştir. Lina ve

arkadaşları (2011), tedarikçi seçme ve değerlendirme süreci için büyük bir anakart

üreticisinin ERP programının etkin kullanımını sağlayarak yeni geliştirilen

metodolojinin tedarikçi seçim modülüne eklenmesini temin etmişlerdir. Tayvan’ın en

büyük anakart üreticisinin tedarikçi seçim süreci, ANP, TOPSIS ve doğrusal

programlama teknikleri ile modellenmiştir.

47

Supçiller ve Çapraz (2011), literatür incelendiğinde yaygın olarak kullanıldığı tespit

edilen kalite, maliyet, teslimat ve hizmet kriterleri ana kriterler olarak belirlemiş ve

bunların alt kriterlerini tanımlamışlardır. AHP yöntemi ana kriterler ve alt kriterlerin

önem derecesinin belirlenmesi için, TOPSIS yöntemi ise tedarikçilerin sıralanması

için kullanılmıştır.

Parthiban (2012), kriterlerin tedarikçi seçim sürecine etkilerini değerlendirerek,

kriterler arasındaki ilişki düzeyini Yorumlu Yapısal Modelleme (Interpretative

Structural Modeling, ISM) tekniğini kullanarak belirlemiştir. Tedarikçi

değerlendirmesi için de AHP tekniğini uygulamıştır. Bu model Hindistan'ın güney

kesiminde bir otomotiv imalat sanayi için uygulanmıştır. Corrente ve arkadaşları

(2013), tedarikçi seçme ve değerlendirme süreci için daha önce incelenmeyen

hiyerarşiye dayalı ELECTRE ve PROMETHEE yöntemlerini önermiştir ve

birbirlerine entegrasyonunu sağlayarak metodların hiyerarşik versiyonlarını

kullanmıştır. Rodriguez ve arkadaşları (2013), çok kriterli karar analizi için Bulanık

Analitik Hiyerarşi Prosesi (BAHP) ve TOPSIS kombinasyonuna dayanan bir

yöntemi önermişlerdir. Her bir değerlendirme kriterinin ağırlıkları bulanık AHP'ye

dayalı yeni bir yaklaşımla tespit edilmiştir.

Bölüm 5.3’de detayı verilen çalışmalarda kullanılan yöntemler çalışmaların künyeleri

ile birlikte Çizelge 5.3’de verilmiştir.

48

Çizelge 5.3. Literatür taraması

49

Çizelge 5.3. (Devam) Literatür taraması

50

Çizelge 5.3. (Devam) Literatür taraması

51

6. ELE ALINAN PROBLEM VE PROBLEMİN ÇÖZÜMÜNDE

aKULLANILAN YÖNTEMLER

Bu bölümde uygulama yapılan X İşletmesi ve işletmenin genel problem yapısı

tanıtılarak, bu problemin çözümünde kullanılacak tedarikçi seçim yöntemleri

anlatılacaktır.

6.1. İşletmenin ve Ele Alınan Probleminin Tanıtılması

X İşletmesi; askeri elektronik ürünler ve sistemler tasarlayan, geliştiren, üreten ve

ürünlerinin satış sonrası servis hizmetlerini karşılayan; yüksek teknolojili ve çeşitli

ürün yelpazesine sahip bir elektronik sanayi kuruluşudur.

İşletme, ürün geliştirme faaliyetlerinde en son elektronik, elektro-optik ve mekanik

teknolojileri bilgisayar destekli geliştirme ve üretim altyapısı ile birlikte

uygulayarak, ürettiği ürünleri hem yurt içine hem de yurt dışına sunmaktadır. Kalite

politikası, sağladığı ürün ve hizmetlerde; müşteri memnuniyetini en üst düzeyde

tutmak, müşteri geri bildirimlerini etkin bir şekilde yönetmek, değer yaratmayan

işlemleri ortadan kaldırarak kaynakların etkin kullanımı ile zamanında teslimat

yapmak ve sürekli iyileştirmeyi amaçlayan bir kalite yönetim sistemi oluşturmaktır.

Firma, siparişe göre üretim yöntemiyle çalışmaktadır. Müşteriden sipariş alınıp

üretim planı yapıldıktan sonra ürün ağaç yapıları doğrultusunda malzeme ihtiyaçları

belirlenmekte ve malzeme talepleri yapılmaktadır. Bu aşamada, firmanın

tedarikçileriyle işbirliği başlamaktadır. Malzemelerin talepleri birden çok teklif

alınarak gerçekleştirilir. Hem siparişlerin yetiştirilmesi hem de malzemelerin işlenme

özellikleri bakımından malzemelerin imalatı birden çok tedarikçide yaptırılmaktadır.

Firmada tedarikçi sınıflandırması; yurt içinde tasarım, geliştirme ve üretim

faaliyetlerinde bulunan “yurt içi sanayi firması”, yurt içinde standart, raf ürünü

şeklinde üretim ve/veya satış yapan “yurt içi üretici/satıcı firma” ve yurt dışında

satıcı olarak faaliyet gösteren veya bu tür firmaların Türkiye distribütörlüğünü yapan

52

“yurt dışı satıcı / yurt içi distribütör firma” şeklindedir.

Firma; ihtiyaç duyulan ürün veya hizmetleri sağlarken, maliyet açısından uygunluk

yanında, üstün kalite ve teslimatın zamanında yapılması kriterlerini de dikkate

almaktadır. Bunu yaparken de, ihtiyacının özelliğine göre mümkün olan en üst

seviyede rekabet ortamı yaratılmasını hedeflemekte ve alınan teklifleri bu kriteleri

dikkate alarak, adil bir şekilde değerlendirmek istemektedir.

Onaylı tedarikçi konumunu elde eden tedarikçilerin/alt yüklenicilerin performansları

sevkiyat bazında, temin ettikleri malzemelerin kalite ve teslimat performansı

açısından SAP sisteminde izlenmekte ve puanlandırılmaktadır. Kalite ve teslimat

performanslarından belirlenen bu tedarikçi firma puanlarına göre tedarikçi seçim ve

değerlendirme süreci yürütülmektedir. Bu puan ise firmadan gelen malzemelerin

partileri üzerinden aşağıdaki şekilde hesaplanmaktadır:

Firma Puanı= 0.65 * Firma Kalite Puanı (a) + 0.35 * Firma Teslimat Puanı (b)

Firma kalite puanı ise malzeme kalite puanlarının aritmetik ortalaması alınarak

belirlenmektedir.

Firma Kalite Puanı (a) = ∑Malzeme Kalite Puanları (c) / Malzeme Kalem Sayısı

Malzeme kalite puanının %65’i tamamen hatasız parti miktarı üzerinden, %15’i

onarım, yeniden işlem kararı ile kabul edilen parti miktarı üzerinden, %20’si hatasız

parti sayısı üzerinden hesaplanmaktadır.

Malzeme Kalite Puanı (c) = 100 * [0.65 * Malzeme Uygun Parça Oranı (d) + 0.15

* Kabul Edilen Parça Oranı (e) + 0.20* Hatasız Parti Oranı (f)]

Malzeme uygun parça oranı, malzemenin her bir partisi için hesaplanan uygun parça

oranlarının toplamının toplam olarak gelen malzeme miktarına oranıdır.

53

Malzeme Uygun Parça Oranı (d) = ∑ (Uygun Parça Oran*Parti Miktarı) / Toplam

Parti Miktarı

Malzeme kabul edilen parça oranı, malzemenin her bir partisi için hesaplanan kabul

edilen parça oranları toplamının toplam olarak gelen parti miktarına oranıdır.

Kabul Edilen Parça Oranı (e) = ∑(Kabul edilen Parça Oran*PartiMiktarı) / Toplam

Parti Miktarı

Hatasız parti oranı, malzeme için bildirim (hata kaydı) yazılmayan parti sayısının

gelen toplam parti sayısına oranıdır.

Hatasız Parti Oranı (f)= (Parti Sayısı –Bildirim Sayısı) / Parti Sayısı

Firma teslimat puanı ise malzeme teslimat puanlarının aritmetik ortalamasıdır.

Firma Teslimat Puanı (b) = ∑ Malzeme Teslimat Puanları (g) / Malzeme Kalem

Sayısı

Malzeme teslimat puanı ise parti için hesaplanan teslimat puanlarının ağırlıklı

ortalamasıdır.

Malzeme Teslimat Puanı (g) = ∑(Parti Teslimat Puanı * Parti Miktarı) / Toplam

Parti Miktarı

Altı aylık periyotla Ocak ve Temmuz aylarında, gelen partiler, partilerde saptanan

hatalar, firmalar için hesaplanan puanlar analiz edilmektedir. Malzemelerin satın

alındıkları firmalardan malzeme kalite puanı ve teslimat puanı 60’ın altında olanlar

belirlenerek ve bu firmalardan alınan malzemelerde tespit edilen hataların niteliği,

malzemeye ait açık siparişler ve tekrarlanma durumu değerlendirilerek, Tedarik

Kalite Yönetim, Üretim Planlama ve Malzeme İkmal birimleri ilgili malzeme

54

mühendislerince gerekli görülen firmalara tedarikçi düzeltici önleyici faaliyetleri

başlatılmaktadır.

İşletme, NATO Tasarım, Geliştirme ve Üretim için Kalite Gerekleri, Havacılık

Endüstrisi İlk Ürün Denetimi Gereklilikleri gibi askeri standartları sağlayacak

malzeme temin etmek durumundadır. Bu da yürütülen projelerin başarısında

tedarikçilerin rolünün önemi bilinciyle, tedarikçi değerlendirme çalışmalarının

titizlikle yürütülmesi ihtiyacını ortaya çıkarmaktadır. Yoğun tasarım, arge ve üretim

geliştirme faaliyetlerinin yürütüldüğü bu sektörde malzeme tedarik sürecinin

titizlikle yürütülmesi gerekmektedir. Temel olarak fiyat, kalite ve teslimat

performanslarının baz alınarak yürütüldüğü tedarikçi değerlendirme sürecinde; gerek

tedarikçi düzeltici önleyici faaliyetlerinin fazla oluşu gerekse Tedarik Kalite Yönetim

ve Üretim Planlama birimleri personelinin görüşleri, sıkıntıların yaşandığını gözler

önüne sermektedir.

Kalite ve üretim planlama personelinin görüşlerine göre malzeme tedariği ile

yaşanan aksaklıklar ve sorunlar; malzemelerin zamanında teslim edilmemesi, kalitesi

düşük ürünlerin daha pahalı olması ya da ürün fiyatlarının piyasaya göre yüksek

olması, hatalı ürünlerin geri alınmaması ya da tamirinin uzun sürmesi, hatalı ürün

oranının yüksek olması, firmaların dış ve iç piyasadaki finansal pozisyonu ve

itibarının dikkate alınmaması, küçük ölçekli, yatırımı düşük olan firmaların

ürünlerine daha yüksek fiyat biçilme olasılığının bulunması, üretim kapasitesi ve

ölçeğinin göz ardı edilmesi, çalışan sayısı, servis sayısı, bayi sayısının göz ardı

edilmesi şeklindedir.

Sektördeki satış değişimi ve dalgalanmalarının fazla olması nedeniyle müşteri

beklentilerini karşılamak, hatta beklentilerden daha fazlasını sağlamak ve esnek

tasarım faaliyetleri için tedarikçinin malzeme tasarımındaki, ürün miktarındaki,

termin tarihindeki ve çeşitliliğindeki değişimlere cevap verebilmesi önem arz

etmesine rağmen, bu faktörler mevcut tedarikçi değerlendirme sürecinde belirleyici

bir role sahip değildir. Tedarikçi firmanın malzeme tasarımındaki ve çeşitliliğindeki

değişimlere cevap verebilmeyi sağlayacak teknik know-how seviyesi, AR-GE

55

kabiliyeti, bilgi teknolojileri kaynakları değerlendirme sürecinde yer almamaktadır.

Sektördeki onaylı tedarikçi olma (gold-supplier) gerekliliklerince yalın üretim,

toplam kalite yönetimi uygulamaları gibi düşünce tarzlarının varlığı değerlendirmede

bulunmamaktadır. Müşterilere temin edilen ürünlerde firmanın satış sonrası teknik

performansı ve lojistik performansı ne kadar önem arz etmekteyse firmanın ilgili

tedarikçisinden aldığı malzemelerle ilgili alacağı teknik servis desteği ve tedarikçinin

nakliye performansı da o derecede önem arz etmektedir. Garanti, tazminat gibi

sorumlulukların sağlanamaması tedarikçilere başlatılan düzeltici önleyici faaliyetleri

sürecinin uzamasına sebep olmakta ve bu değerlendirme kriterlerinin temeli fiyata,

teslimata ve kaliteye dayanan süreçte yer alması önem arz etmektedir.

Bu çalışmada firmanın ürün yelpazesinin büyük çoğunluğunda kullanılan, çok az

sayıda yurt içi/dışı tedarikçiden sağlanabilen, termin süresi hayli uzun olan,

zamanında teslim edilemeyen, tamiri uzun süren, satın alımları uzun zamana yayılan

sözleşmelere dayanan, malzeme kalite puanı düşük olan ve fazla sayıda tedarikçi

düzeltici/önleyici faaliyetleri başlatılan “Y” malzemesiyle ilgili tedarikçilerin

seçiminde ve sıralanmasında yaşanan sıkıntıların giderilmesini sağlayacak bir

tedarikçi değerlendirme metodolojisi geliştirilecektir. Bunun sonucunda da; firmanın

tedarik zinciri yönetim süreci aşamasındaki ürün geliştirme ve üretim faaliyetleri ile

tedarikçi bütünleşmesinin önemi, en iyi tedarikçi seçimi ve değerlendirmesi konuları

ile karşılaştırmalı olarak beraber ele alınıp, doğru bir yöntemle tedarikçi seçimi ve

değerlendirmesinin yapılması işletmenin temel amacı olan müşteri memnuniyetinin

artışına neden olacaktır.

6.2. Tedarikçi Seçim Probleminin Çözümünde Kullanılan Yöntemler

Tedarikçi seçim probleminin çözümünde pek çok teknik ve karar modeli

uygulanmaktadır. Bu çalışmada, X işletmesinin temin etmek isteği Y malzemesinin

tedarikçi seçiminde birden fazla kriterin ve alternatifin değerlendirilecek olmasından

dolayı, birden fazla birbiriyle çelişen kriteri ve en az iki alternatif çözümü içeren çok

kriterli karar verme yöntemleri tercih edilmiştir. Bu yöntemlerin tercih edilmesinin

diğer sebepleri ise; X işletmesinin karar aşamasında sistematik düşünceyi

56

yaygınlaştırabilmesi, şeffaf ve hesabı verilebilir bir yönetim modeli olduğundan,

katılımı sağlayacak ortak bir platform yaratabilmesidir.

Çok kriterli karar verme yöntemlerinden ise tedarikçi seçim probleminde

tedarikçileri sıralamada kullanılan AHP (Analitik Hiyerarşi Prosesi), TOPSIS ve

ELECTRE tedarikçi seçim yöntemleri tercih edilmiştir. Bu üç teknik de tedarikçi

seçim probleminin çok kriterli yapısına uymaktadırlar. Uygulama aşamasında

kullanılan bu üç yöntemin; ÇKKV yöntemleri arasında en sık kullanılan ve en

yaygın bilinen yöntemler olması, ÇKKV yöntemlerinden değer/fayda temelli ve

üstünlüğe dayalı yöntemlerinin çözüm sistematiklerini görmemizi sağlaması ve

işletme tarafından kolaylıkla benimsenecek yapıda olması açılarından uygun

yöntemler olarak öne çıkmaktadır.

X işletmesinde tedarikçi seçme faktörlerinin önem düzeylerinin ve tedarikçilerin

performansının belirlenmesinde kullanılan, TOPSIS ve ELECTRE yöntemlerine

ağırlık derecelerini sağlayan AHP yöntemi; Y malzemesinin tedarik edildiği birden

fazla alternatifin bulunması, uygun tedarikçinin seçiminde birden fazla karar

vericinin bulunması ve tedarikçi değerlendirme konusunda birden fazla nicel-nitel

faktörleri barındıran kriterlerin bulunmasından dolayı bu probleme uygulanmıştır. Y

malzemesi ile ilgili karar vericiler tedarikçi seçimindeki kriterleri ve seçenekleri

değerlendirirken, işletmede konunun uzmanları olan karar vericilerin ölçütler ve

seçenekler arasında ikili karşılaştırma yaparak ulaştıkları yargıları kullanabilmesi

yöntemin diğer tercih edilme nedenlerinden biridir. Ayrıca, karar vericilerin

değerlendirmelerindeki tutarlılığını kontrol ederek karar vermede sübjektifliği

azaltması da yöntemin tercih edilmesinde etkili olmuştur. İşletmenin problem çözme

yaklaşımından fazla uzaklaşılmadığından dolayı, alternatif çözüm üreten bu

yöntemin işletme tarafından kabul görmesinin kolaylaşacağı düşünülerek AHP

tekniği kullanılmıştır.

TOPSIS yöntemi; en iyi ve en kötü seçeneklerin hesaplanmasında eş zamanlı ölçeksel

değer sunması ve X işletmesindeki tedarikçi seçim probleminde yer alan tüm

alternatiflerin özelliklerinin performans ölçümünde en iyi ve en kötü 2 boyut için

57

görsellik sağlamasından dolayı problemin çözümünde etken olacaktır. TOPSIS, öklid

mesafesi yaklaşımı ile alternatiflerin ideal çözüme göreli yakınlıklarını

değerlendirmeyi amaçlayarak ideal çözüme en yakın, negatif ideal çözüme en uzak

alternatifin en iyi alternatif olduğunu gösteren ve alternatifler arasındaki faklılıklar

ve kriterlerin birbirlerinden ne kadar farklı oldukları konusunda iyi bir görüş elde

edilebilmeyi sağlamaktadır. Yöntemin bu kazanımı da, işletmenin ürün yelpazesinin

çoğunda kullanılan ancak az sayıda tedarikçi ile temin edilen bu malzemenin

tedarikçilerinin özelliklerinin birbirleri arasındaki farklılıkların uzaklıkları,

kıyaslama yapmayı görselleştirecektir. Ayrıca, yöntemin gerektirdiği ağırlık

bilgisinin hesaplanmasında, diğer nesnel ölçü veren kavramları kullanmaya gerek

kalmadan AHP yöntemi sonucunda değerlendirilen ağırlık derecelerini karar

matrisinde kullanabilmek mümkündür ve yöntem bu sayede AHP ile entegre

olabilmektedir. X işletmesindeki tedarikçi seçim problemi çerçevesinde TOPSIS

yöntemi; veri olarak bir karar matrisini kullanması, kolay anlaşılması ve etkin

hesaplama prosedürleri ile rasyonel sonuçlara ulaşmayı sağlaması açılarından uygun

yöntem olarak öne çıkmaktadır.

ELECTRE yöntemi; problemin yapısında yer alan kalitatif ve kantitatif verinin

karışık olarak değerlendirilmesine olanak tanıyan kuvvetli ve aynı zamanda kolayca

uyum sağlayabilen bir yapıdadır.Bu özellikleriyle mevcut verilerin kalitesine göre X

işletmesinin alternatif tedarikçi seçim problemi için daha gerçekçi bir çözüm

vereceği düşünülmektedir. Çözümün temel mantığı olan üstünlüğe göre eleme,

tedarikçi alternatiflerinden birinin diğerine olan üstünlüğüne göre belirlenebilmesini

sağlamasından dolayı uygun yöntemlerden biri olarak öne çıkmıştır. Y malzemesiyle

ilgili tedarikçilerin sıralanmasında yaşanan sıkıntıların giderilmesini sağlayacak bu

yapı ile, ilgili malzemeden daha fazla ihtiyaç duyulduğu anda bu sıralamadan

hareketle işletme-tedarikçi kapasitesine uygun olarak birden fazla tedarikçi tercih

edilebilecektir. Bu malzemenin teminini sağlayacak az sayıda firmanın varlığı

düşünüldüğünde tedarikçilerin birbirlerine göre üstünlüklerinin analiz edilerek

sıralanması probleme etkili bir çözüm yöntemi sağlamış olacaktır. Ayrıca, fayda

temelli yöntemlerden tercih edilen TOPSIS yönteminin uygulama aşamaları ile ilk

iki aşamasının aynı olması ve yöntemin karar matrisinde kullanılacak ağırlık

58

derecelerinin tıpkı TOPSIS yönteminde olduğu gibi ELECTRE-AHP

entegrasyonunun sağlanarak AHP yöntemindeki ağırlık derecelerinin kullanılması

dolayısıyla daha az zaman ve insan gücü kaynağına gerek duyulacaktır.

6.2.1. Analitik Hiyerarşi Proses (AHP) yöntemi

Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP), Saaty (1977) tarafından bir model olarak

geliştirilerek karar verme problemlerinin çözümünde kullanılabilir hale getirilmiştir.

AHP, karar hiyerarşisinin tanımlanabilmesi durumunda kullanılan, kararı etkileyen

faktörler açısından karar noktalarının yüzde dağılımlarını veren bir karar verme ve

tahminleme yöntemi olarak açıklanabilir. AHP bir karar hiyerarşisi üzerinde,

önceden tanımlanmış bir karşılaştırma skalası kullanılarak, gerek kararı etkileyen

faktörler ve gerekse bu faktörler açısından karar noktalarının önem değerleri

açısından, birebir karşılaştırmalara dayanmaktadır. Sonuçta önem farklılıkları, karar

noktaları üzerinde yüzde dağılıma dönüşmektedir.

Bir karar verme probleminin AHP ile çözümlenebilmesi için gerçekleştirilmesi

gereken aşamalar aşağıda tanımlanmıştır. Her bir aşamada, formülasyon ile birlikte

ilgili açıklamalar yapılmıştır [Beck ve Lin, 1981].

Adım 1 : Karar Verme Probleminin Tanımlanması

Karar verme probleminin tanımlanması iki aşamadan oluşur. Birinci aşamada karar

noktaları saptanır. Diğer bir deyişle karar kaç sonuç üzerinden değerlendirilecektir

sorusuna cevap aranır. İkinci aşamada ise karar noktalarını etkileyen faktörler

saptanır. Bu çalışmada karar noktalarının sayısı m, karar noktalarını etkileyen faktör

sayısı ise n ile sembolize edilmiştir. Özellikle sonucu etkileyecek faktörlerin

sayısının doğru belirlenmesi ve her bir faktörün detaylı tanımlarının yapılması, ikili

karşılaştırmaların tutarlı ve mantıklı yapılabilmesi açısından önemlidir.

59

Adım 2 : Faktörler Arası Karşılaştırma Matrisinin Oluşturulması

Faktörler arası karşılaştırma matrisi, nxn boyutlu bir kare matristir. Karşılaştırma

matrisi aşağıda gösterilmiştir.

nnnn

n

n

aaa

aaa

aaa

A

...

..

..

..

...

...

21

22221

11211

Karşılaştırma matrisinin köşegeni üzerindeki bileşenler, yani ji olduğunda, 1

değerini alır. Çünkü bu durumda ilgili faktör kendisi ile karşılaştırılmaktadır.

Faktörlerin karşılaştırılması, birbirlerine göre sahip oldukları önem değerlerine göre

birebir ve karşılıklı yapılır. Faktörlerin birebir karşılıklı karşılaştırılmasında Çizelge

6.1.’deki önem skalası kullanılır.

Örneğin birinci faktör üçüncü faktöre göre karşılaştırmayı yapan tarafından daha

önemli görünüyorsa, bu durumda karşılaştırma matrisinin birinci satır üçüncü sütun

bileşeni (i=1, j=3), 3 değerini alacaktır. Aksi durumda yani birinci faktörün üçüncü

faktörle karşılaştırılmasında, daha önemli tercihi üçüncü faktörden yana

kullanılacaksa bu durumda karşılaştırma matrisinin birinci satır üçüncü sütun bileşeni

1/3 değerini alacaktır. Aynı karşılaştırmada birinci faktörle üçüncü faktörün

karşılaştırılmasında faktörler eşit öneme sahip oldukları yönünde tercih

kullanılıyorsa bu durumda bileşen 1 değerini alacaktır.

Karşılaştırmalar, karşılaştırma matrisinin tüm değerleri 1 olan köşegeninin üstünde

kalan değerler için yapılır. Köşegenin altıda kalan bileşenler için ise doğal olarak

(6.1) formülünü kullanmak yeterli olacaktır.

ij

jia

a1

(6.1)

60

Çizelge 6.1. Önem skalası [Saaty, 1977]

Önem Değerleri Değer Tanımları

1 Her iki faktörün eşit öneme sahip olması durumu

3 1. Faktörün 2. faktörden daha önemli olması durumu

5 1. Faktörün 2. faktörden çok önemli olması durumu

7 1. Faktörün 2. faktöre nazaran çok güçlü bir öneme sahip

olması durumu

9 1. Faktörün 2. faktöre nazaran mutlak üstün bir öneme sahip

olması durumu

2,4,6,8 Ara değerler

Adım 3 : Faktörlerin Yüzde Önem Dağılımlarının Belirlenmesi

Karşılaştırma matrisi, faktörlerin birbirlerine göre önem seviyelerini belirli bir

mantık içerisinde gösterir. Ancak bu faktörlerin bütün içerisindeki ağırlıklarını, diğer

bir deyişle yüzde önem dağılımlarını belirlemek için, karşılaştırma matrisini

oluşturan sütun vektörlerinden yararlanılır ve n adet ve n bileşenli B sütun vektörü

oluşturulur. Aşağıda bu vektör gösterilmiştir:

1

21

11

.

.

.

n

i

b

b

b

B

B sütun vektörlerinin hesaplanmasında (6.2) formülünden yararlanılır.

n

i

ij

ij

ij

a

ab

1

(6.2)

Yukarıda anlatılan adımlar diğer değerlendirme faktörleri içinde tekrarlandığında

faktör sayısı kadar B sütun vektörü elde edilecektir. n adet B sütun vektörü, bir

61

matris formatında bir araya getirildiğinde ise aşağıda gösterilen C matrisi

oluşturulacaktır.

nnnn

n

n

ccc

ccc

ccc

C

...

..

..

..

...

...

21

22221

11211

C matrisinden yararlanarak, faktörlerin birbirlerine göre önem değerlerini gösteren

yüzde önem dağılımları elde edilebilir. Bunun için (6.3) formülünde gösterildiği gibi

C matrisini oluşturan satır bileşenlerinin aritmetik ortalaması alınır ve Öncelik

Vektörü olarak adlandırılan W sütun vektörü elde edilir.

n

c

w

n

j

ij

i

1

(6.3)

W vektörü aşağıda gösterilmiştir.

nw

w

w

W

.

.

.

2

1

Adım 4 : Faktör Kıyaslamalarındaki Tutarlılığın Ölçülmesi

AHP kendi içinde ne kadar tutarlı bir sistematiğe sahip olsa da sonuçların

gerçekçiliği doğal olarak, karar vericinin faktörler arasında yaptığı birebir

karşılaştırmadaki tutarlılığa bağlı olacaktır. AHP bu karşılaştırmalardaki tutarlılığın

ölçülebilmesi için bir süreç önermektedir. Sonuçta elde edilen Tutarlılık Oranı (CR)

ile, bulunan öncelik vektörünün ve dolayısıyla faktörler arasında yapılan birebir

karşılaştırmaların tutarlılığının test edilebilmesi imkanını sağlamaktadır. AHP, CR

62

hesaplamasının özünü, faktör sayısı ile Temel Değer adı verilen () bir katsayının

karşılaştırılmasına dayandırmaktadır. ’nın hesaplanması için öncelikle A

karşılaştırma matrisi ile W öncelik vektörünün matris çarpımından D sütun vektörü

elde edilir.

nnnnn

n

n

w

w

w

x

aaa

aaa

aaa

D

.

.

.

...

..

..

..

...

...

2

1

21

22221

11211

Formül (6.4)’de tanımlandığı gibi, bulunan D sütun vektörü ile W sütun vektörünün

karşılıklı elemanlarının bölümünden her bir değerlendirme faktörüne ilişkin temel

değer (E) elde edilir. Bu değerlerin aritmetik ortalaması (6.5) formülü) ise

karşılaştırmaya ilişkin temel değeri () verir.

i

i

iw

dE ( ni ,...,2,1 ) (6.4)

n

En

i

i 1 (6.5)

hesaplandıktan sonra Tutarlılık Göstergesi (CI), (6.6) formülünden yararlanarak

hesaplanabilir.

1

n

nCI

(6.6)

Son aşamada ise CI, Rassal Gösterge (RI) olarak adlandırılan ve Çizelge 6.2’de

gösterilen standart düzeltme değerine bölünerek (Formül 6.7) CR elde edilir. Çizelge

6.1’den faktör sayısına karşılık gelen değer seçilir. Örneğin 3 faktörlü bir

karşılaştırmada kullanılacak RI değeri Çizelge 6.2’den 0.58 olacaktır.

63

Çizelge 6.2. RI değerleri [Saaty, 1977]

N RI N RI

1 0 8 1,41

2 0 9 1,45

3 0,58 10 1,49

4 0,90 11 1,51

5 1,12 12 1,48

6 1,24 13 1,56

RI

CICR (6.7)

Hesaplanan CR değerinin 0.10 dan küçük olması karar vericinin yaptığı

karşılaştırmaların tutarlı olduğunu gösterir. CR değerinin 0.10’ dan büyük olması ya

AHP’deki bir hesaplama hatasını ya da karar vericinin karşılaştırmalarındaki

tutarsızlığını gösterir.

Adım 5 : Her Bir Faktör İçin, m Karar Noktasındaki Yüzde Önem Dağılımlarının

Bulunması

Bu aşama yukarıda anlatılan şekilde ancak bu kez, her bir faktör açısından karar

noktalarının yüzde önem dağılımları belirlenir. Diğer bir deyişle birebir

karşılaştırmalar ve matris işlemleri faktör sayısı kadar (n kez) tekrarlanır. Ancak bu

kez her bir faktör için karar noktalarında kullanılacak G karşılaştırma matrislerinin

boyutu mxm olacaktır. Her bir karşılaştırma işleminden sonra 1mx boyutlu ve

değerlendirilen faktörün karar noktalarına göre yüzde dağılımlarını gösteren S sütun

vektörleri elde edilir. Bu sütun vektörleri aşağıda tanımlanmıştır:

64

1

21

11

.

.

.

m

i

s

s

s

S

Adım 6 : Karar Noktalarındaki Sonuç Dağılımının Bulunması

Bu aşamada öncelikle, yukarıda anlatılan n tane mx1 boyutlu S sütun vektöründen

meydana gelen ve mxn boyutlu K karar matrisi oluşturulur. Karar matrisi aşağıda

tanımlanmıştır:

mnmm

n

n

sss

sss

sss

K

...

..

..

..

...

...

21

22221

11211

Sonuçta karar matrisi W sütun vektörü (öncelik vektörü) ile aşağıdaki gibi

çarpıldığında ise m elemanlı L sütun vektörü elde edilir. L sütun vektörü karar

noktalarının yüzde dağılımını verir. Diğer bir deyişle vektörün elemanlarının

toplamı 1’ dir. Bu dağılım aynı zamanda karar noktalarının önem sırasını da gösterir.

1

21

11

2

1

21

22221

11211

.

.

.

.

.

.

...

..

..

..

...

...

mnmnmm

n

n

l

l

l

w

w

w

x

sss

sss

sss

L

65

AHP Yönteminin Avantaj ve Dezavantajları

AHP yönteminin karmaşık karar problemlerinin analizinde sağladığı basitlik,

esneklik, kullanım kolaylığı ve rahat yorumlanması ile her türlü probleme kolaylıkla

uygulanabilmesi gibi pek çok avantajı bulunmaktadır. Yöntemin avantajlarına

değinecek olursak, AHP’de kurulan hiyerarşik yapı ile karmaşık problemler

bileşenlerine ayrılmakta ve basit bir yapıya kavuşturulmaktadır. AHP’de elemanların

ikili karşılaştırmaları sırasında karar vericinin kişisel hükümleri kullanılmakta;

böylece karar verme sürecinde sadece sayısal verilere dayalı çözüm aranmamakta,

karar verme işlemini yapan kişilerin fikir ve düşünceleri de dikkate alınmaktadır.

Karar verici, ikili karşılaştırmaları kullanmak suretiyle problemin her bir parçasına

daha fazla yoğunlaşabilmektedir. AHP’de karar verici, hem nicel ve hem de nitel

faktörleri beraberce dikkate alarak alternatiflerini değerlendirip en uygun alternatifin

seçilmesine yönelik karar alabilmektedir. Karar vericinin yaptığı ikili

karşılaştırmaların tutarlılığını (doğruluğunu) test etmek de mümkün kılınmaktadır.

Böylece karar verici, tutarsızlık durumunda verdiği hükümleri tekrar ele alarak

düzeltme imkanına sahiptir [Saaty, 2001]. Yöntemin belirtilen üstün yanlarının

yanında bazı dezavantajları da bulunmaktadır. Yöntemde değerlendirici sürekli

karşılaştırmalar yaptığı için konuya çok daha fazla konsantre olmakta ve dolayısyla

daha fazla zaman harcanabilmektedir [Erikan, 2002]. Karar vericinin subjektif

değerlendirmesi ve tercihinin AHP’nin sonuçları üzerinde büyük etkisi olduğundan

problem üzerinde AHP ile yapılan değerlendirme yanlış olursa, problemin çözümü

sonucunda verilen karar da yanlış olabilmektedir. AHP belirsizlik ortamlarında

kişilerin kararlarını tam olarak ifade edememelerinden kaynaklanan yanlışlıklara

sebep olabilmektedir [Juang, 1991].

6.2.2. TOPSIS yöntemi

TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) Yoon ve

Hwang tarafından 1980 yılında ELECTRE metoduna bir alternatif olarak

geliştirilmiştir ve kabul edilmiş SMARTS, PROMETHEE, maksimaks, minimaks,

leksikografik gibi varyasyonlar içinde en yaygınlarından biri olarak düşünülebilir.

66

Metodun temel konsepti; seçilecek alternatif bir nevi geometrik anlamda ideal

çözüme en kısa mesafede ve negatif-ideal çözümden en uzak mesafede olmalıdır.

TOPSIS metodu her bir kriterin tekdüze bir şekilde artan ya da azalan fayda

eğilimine sahip olduğunu varsaymaktadır. Bundan dolayı, ideal ve negatif-ideal

çözümleri tanımlamak kolaydır. Öklid mesafesi yaklaşımı alternatiflerin ideal

çözüme göreli yakınlıklarını değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Böylece bu göreli

mesafelerin karşılaştırılmalarının bir serisi aracılığıyla alternatiflerin tercih sırası

çıkarılabilmektedir [Triantaphyllou, 2000]. Daha sonraları bu düşünce Zeleny (1982)

ve Hall (1989) tarafından da uygulanmış, ve Yoon (1987) ve Hwang, Lai ve Liu

(1993) tarafından geliştirilmiştir [Kaya ve Kahraman, 2004].

Karar noktalarının ideal çözüme yakınlığı ana prensibine dayanır ve 6 adımdan

oluşan bir çözüm sürecini içerir. Aşağıda TOPSIS yönteminin adımları

tanımlanmıştır [Kaya ve Kahraman, 2004].

Adım 1 : Karar Matrisinin (A) Oluşturulması

Karar matrisinin satırlarında üstünlükleri sıralanmak istenen karar noktaları,

sütunlarında ise karar vermede kullanılacak değerlendirme faktörleri yer alır. A

matrisi karar verici tarafından oluşturulan başlangıç matrisidir. Karar matrisi

aşağıdaki gibi gösterilir:

mnmm

n

n

ij

aaa

aaa

aaa

A

...

..

..

..

...

...

21

22221

11211

ijA matrisinde m karar noktası sayısını, n değerlendirme faktörü sayısını verir.

67

Adım 2 : Standart Karar Matrisinin (R) Oluşturulması

Standart Karar Matrisi, A matrisinin elemanlarından yararlanarak ve aşağıdaki

formül kullanılarak hesaplanır.

m

k

kj

ij

ij

a

ar

1

2

(6.8)

Örneğin R matrisinin 11r elemanını hesaplamak için, A matrisinin 11a elemanı,

matrisin 1. sütun elemanlarının kareleri toplamının kareköküne bölünerek elde edilir.

Burada amaç, bir karar noktası ilgili değerlendirme faktörü ilişkilendirilirken, diğer

karar noktaları açısından ağırlıklandırmaktır. Hesaplamalar sonunda R matrisi

aşağıdaki gibi elde edilir:

mnmm

n

n

ij

rrr

rrr

rrr

R

...

..

..

..

...

...

21

22221

11211

Adım 3 : Ağırlıklı Standart Karar Matrisinin (V) Oluşturulması

Öncelikle değerlendirme faktörlerine ilişkin ağırlık değerleri ( iw ) belirlenir

(

n

i

iw1

1).

Daha sonra R matrisinin her bir sütunundaki elemanlar ilgili iw değeri ile çarpılarak

V matrisi oluşturulur. V matrisi aşağıda gösterilmiştir:

68

mnnmm

nn

nn

ij

rwrwrw

rwrwrw

rwrwrw

V

...

..

..

..

...

...

2211

2222211

1122111

Adım 4 : İdeal ( *A ) ve Negatif İdeal ( A ) Çözümlerin Oluşturulması

TOPSIS yöntemi, her bir değerlendirme faktörünün monoton artan veya azalan bir

eğilime sahip olduğunu varsaymaktadır.

İdeal çözüm setinin oluşturulabilmesi için V matrisindeki ağırlıklandırılmış

değerlendirme faktörlerinin yani sütun değerlerinin en büyükleri (ilgili

değerlendirme faktörü minimizasyon yönlü ise en küçüğü) seçilir. İdeal çözüm

setinin bulunması aşağıdaki formülde gösterilmiştir.

'* min(),(max JjvJjvA iji

iji

(6.9)

(6.9) formülünden hesaplanacak set **

2

*

1

* ,...,, nvvvA şeklinde gösterilebilir.

Negatif ideal çözüm seti ise, V matrisindeki ağırlıklandırılmış değerlendirme

faktörlerinin yani sütun değerlerinin en küçükleri (ilgili değerlendirme faktörü

maksimizasyon yönlü ise en büyüğü) seçilerek oluşturulur. Negatif ideal çözüm

setinin bulunması aşağıdaki formülde gösterilmiştir.

'max(),(min JjvJjvA iji

iji

(6.10)

(6.10) formülünden hesaplanacak set nvvvA ,...,, 21 şeklinde gösterilebilir.

69

Her iki formülde de J fayda (maksimizasyon), 'J ise kayıp (minimizasyon) değerini

göstermektedir. Gerek ideal gerekse negatif ideal çözüm seti, değerlendirme faktörü

sayısı yani m elemandan oluşmaktadır.

Adım 5 : Ayırım Ölçülerinin Hesaplanması

TOPSIS yönteminde her bir karar noktasına ilişkin değerlendirme faktör değerinin

İdeal ve negatif ideal çözüm setinden sapmalarının bulunabilmesi için Euclidian

Uzaklık Yaklaşımından yararlanılmaktadır. Buradan elde edilen karar noktalarına

ilişkin sapma değerleri ise İdeal Ayırım ( *

iS ) ve Negatif İdeal Ayırım (

iS ) Ölçüsü

olarak adlandırılmaktadır. İdeal ayırım ( *

iS ) ölçüsünün hesaplanması (6.11)

formülünde, negatif ideal ayırım (

iS ) ölçüsünün hesaplanması ise (6.12) formülünde

gösterilmiştir.

n

j

jiji vvS1

2** )( (6.11)

n

j

jiji vvS1

2)( (6.12)

Burada hesaplanacak *

iS ve

iS sayısı doğal olarak karar noktası sayısı kadar

olacaktır.

Adım 6 : İdeal Çözüme Göreli Yakınlığın Hesaplanması

Her bir karar noktasının ideal çözüme göreli yakınlığının ( *

iC ) hesaplanmasında

ideal ve negatif ideal ayırım ölçülerinden yararlanılır. Burada kullanılan ölçüt,

negatif ideal ayırım ölçüsünün toplam ayırım ölçüsü içindeki payıdır. İdeal çözüme

göreli yakınlık değerinin hesaplanması aşağıdaki formülde gösterilmiştir.

*

*

ii

i

iSS

SC

(6.13)

70

Burada *

iC değeri 10 * iC aralığında değer alır ve 1* iC ilgili karar noktasının

ideal çözüme, 0* iC ilgili karar noktasının negatif ideal çözüme mutlak yakınlığını

gösterir.

TOPSIS Yönteminin Avantaj ve Dezavantajları

TOPSIS tekniği anlaşılması ve uygulanması kolay olan, yüksek oranda güvenilir bir

tercih sıralaması ortaya çıkaran, mantığı anlaşılabilir ve akla uygun, hesaplama

süreçleri kolaylıkla anlaşılabilecek şekilde açık, her bir kriter için en iyi

alternatiflerin aranmasına basit bir matematiksel formda imkan veren, karşılaştırma

işlemlerine öncelik değerlerinin dahil edildiği ve farklı ölçekler ile farklı bilgi

tipleriyle (yani sözel değerlendirmeler, deneysel veriler) çalışmaya imkan veren bir

tekniktir [Gomez ve arkadaşları, 2009]. İnsan seçimlerinin gerekçesini yansıtan güçlü

bir mantık yapısı, hem en iyi (ideal) hem de en kötü (negatif ideal) çözümleri aynı

anda dikkate alması ve kolaylıkla yerine getirilebilen basit bir hesaplama süreci ile

üstün özellikleri olan bir tekniktir [Karsak, 2002]. Alternatiflerin değerlemesinde

ortaya çıkan subjektifliğin, grup kararı vermede daha doğru kararlar vermeyi garanti

etmemesi ve sıralamalarda yanlışlıklara sebep olabilmesi ise yöntemin zayıf yanıdır

[Chen, 2000].

6.2.3. ELECTRE yöntemi

ELECTRE (Elemination and Choice Translating Reality English) yöntemi ilk kez

1966 yılında Beneyoun tarafından ortaya atılmış bir çoklu karar verme yöntemidir.

Yöntem, her bir değerlendirme faktörü için alternatif karar noktaları arasında ikili

üstünlük kıyaslamalarına dayanır. Yöntem 8 adımda çözüme gider [Triantaphyllou,

2000].

ELECTRE metodunun esası; her bir kriter için ayrı ayrı olmak üzere alternatiflerin

aralarındaki ikili karşılaştırmaları kullanmaya dayanmaktadır. İki alternatifin (Ai ve

Aj) tercih edilebilirliğinin üstünlük ilişkisi gösterilir ve eğer i.inci alternatif j.inci

71

alternatife niceliksel baskınlık kuramazsa karar verici, Ai’nin Aj’ye göre daha iyi

olduğu riskini alabilmelidir. Alternatifler, eğer başka bir alternatif bir veya daha fazla

kriterde üstün ve kalan diğer kriterlerde eşit olursa baskın olarak adlandırılabilirler.

ELECTRE metodu her bir kriter için alternatiflerin ikili karşılaştırmaları ile

başlamaktadır. Daha sonra karar vericiden kriterlerin birbirine göre önemlerini

açıklamak için ağırlıklarını ya da önem derecelerini belirlemesi beklenmektedir

[Triantaphyllou, 2000].

ELECTRE metodu alternatifler arasında ikili tercih edilebilirliğinin üstünlük ilişkisi

sistemini getirmektedir. Bunun nedeni, bu sistemin tamamlanması gerekmemektedir.

ELECTRE metodu bazen pek çok tercih edilmiş alternatifi tanımlayamamaktadır.

Metot sadece lider alternatiflerin merkezini üretmektedir. Metot özellikle birkaç

kriter fakat çok sayıda alternatif içeren karar problemleri için uygundur

[Triantaphyllou, 2000]. ELECTRE bir alternatifin diğeri üzerindeki sıralama dışı

bırakma derecesi olarak adlandırılan bir ölçüdür. Örneğin bir A alternatifi bir B

alternatifini sıralama dışı bırakır denilebilir. Dolayısıyla ELECTRE ve benzer

temellere dayalı diğer yöntemler, aynı zamanda, sıralama dışı bırakma yöntemleri

olarak da adlandırılır [Serinkaya, 2001]. Çünkü bu yöntemde, alternatifler tercih

sıralamasına göre birbirleriyle kıyaslanarak seçim yapılması temeline oturtulmuştur.

Sıralama ilişkisi kısaca çiftli karşılaştırmayla kurulmaktadır. Seçim için tüm

alternatifler birbirleriyle kıyaslanmalıdır. ELECTRE yönteminde sıralama ilişkisinin

oluşturulması, uyum (concordance) ve uyumsuzluk indekslerinin hesaplanması ve

daha sonra da çekirdek oluşturularak alternatiflerin seçilmesiyle olur. Uyum ve

uyumsuzluk indeksleri karar vericinin alternatiflerden memnun olması veya

olmamasıyla oluşturulur.

ELECTRE aşağıda gösterilen sekiz aşamadan oluşmaktadır [Kaya ve Kahraman,

2004]:

72


Karar matrisinin satırlarında üstünlükleri sıralanmak istenen karar noktaları,

sütunlarında ise karar vermede kullanılacak değerlendirme faktörleri yer alır. A

matrisi karar verici tarafından oluşturulan başlangıç matrisidir. Karar matrisi

aşağıdaki gibi gösterilir:

mnmm

n

n

ij

aaa

aaa

aaa

A

...

..

..

..

...

...

21

22221

11211

ijA matrisinde m karar noktası sayısını, n değerlendirme faktörü sayısını verir.

Adım 2 : Standart Karar Matrisinin (X) Oluşturulması

Standart Karar Matrisi, A matrisinin elemanlarından yararlanarak ve aşağıdaki

formül kullanılarak hesaplanır.

m

k

kj

ij

ij

a

ax

1

2

(6.14)

Bölüm 6.2.2’deki TOPSIS yönteminin 2. adımında belirtilen hesaplamalar

sonucunda X matrisi aşağıdaki gibi elde edilir:

mnmm

n

n

ij

xxx

xxx

xxx

X

...

..

..

..

...

...

21

22221

11211

73

Adım 3 : Ağırlıklı Standart Karar Matrisinin (Y) Oluşturulması

Değerlendirme faktörlerinin karar verici açısından önemleri farklı olabilir. Bu önem

farklılıklarını ELECTRE çözümüne yansıtabilmek için Y matrisi hesaplanır. Karar

verici öncelikle değerlendirme faktörlerinin ağırlıklarını ( iw ) belirlemelidir

(

n

i

iw1

1).

Daha sonra X matrisinin her bir sütunundaki elemanlar ilgili iw değeri ile çarpılarak

Y matrisi oluşturulur. Y matrisi aşağıda gösterilmiştir:

mnnmm

nn

nn

ij

xwxwxw

xwxwxw

xwxwxw

Y

...

..

..

..

...

...

2211

2222211

1122111

Adım 4 : Uyum ( klC ) ve Uyumsuzluk ( klD ) Setlerinin Belirlenmesi

Uyum setlerinin belirlenebilmesi için Y matrisinden yararlanılır, karar noktaları

birbirleriyle değerlendirme faktörleri açısından kıyaslanır ve setler aşağıdaki

formülde gösterilen ilişki yardımıyla belirlenir:

ljkjkl yyjC , (6.15)

Formül temel olarak satır elemanlarının birbirlerine göre büyüklüklerinin

karşılaştırılmasına dayanır. Bir çoklu karar problemindeki uyum seti sayısı

( mmm . ) tanedir. Çünkü uyum setleri oluşturulurken k ve l indisleri için lk

olmalıdır. Bir uyum setindeki eleman sayısı ise en fazla değerlendirme faktörü sayısı

( n ) tane olabilir. Örneğin 1k ve 2l için 12C uyum seti için Y matrisinin 1. ve 2.

satır elemanları karşılıklı olarak birbirleriyle kıyaslanır ve eğer burada 4

74

değerlendirme faktörü varsa 12C uyum seti en fazla 4 elemanlı olacaktır. Verilen

örnekte 1. ve 2. satır kıyaslamasında,

2111 yy

2212 yy

2313 yy

2414 yy

sonuçlarıyla karşılaşılmışsa (6.15) formülündeki şarta 1j ve 4j değerleri

uyacak ve 12C uyum seti 4,112 C şeklinde oluşacaktır.

ELECTRE yönteminde her uyum setine ( klC ) bir uyumsuzluk seti ( klD ) karşılık

gelir. Diğer bir deyişle uyum seti sayısı kadar uyumsuzluk seti sayısı vardır.

Uyumsuzluk seti elemanları, ilgili uyum setine ait olmayan j değerlerinden oluşur.

Verilen örnekte 4,112 C ise 3,212 D elemanlarından oluşacaktır.

ELECTRE yönteminde uyum setlerini oluştururken değerlendirme faktörlerinin

anlamlarına dikkat edilmelidir. Örneğin ilgili değerlendirme faktörü kar ise uyum seti

için (6.15) formülü kullanılacaktır. Ancak değerlendirme faktörü maliyet ise bu

durumda uyum seti için gerek şart ljkj yy eşitsizliği olacaktır.

Adım 5 : Uyum ( C ) ve Uyumsuzluk Matrislerinin ( D ) Oluşturulması

Uyum matrisinin (C) oluşturulması için uyum setlerinden yararlanılır. C matrisi

mxm boyutludur ve lk için değer almaz.

C matrisinin elemanları aşağıdaki formülde gösterilen ilişki yardımıyla hesaplanır.

klCj

jkl wc (6.16)

Örneğin 4,112 C ise C matrisinin 12c elemanının değeri, 4112 wwc olacaktır.

C matrisi aşağıda gösterilmiştir:

75

...

..

..

..

...

...

321

22321

11312

mmm

m

m

ccc

ccc

ccc

C

Uyumsuzluk matrisinin (D) elemanları ise aşağıdaki formül yardımıyla hesaplanır:

j

ljkj

Dj

ljkj

kl

yy

yy

d kl

max

max

(6.17)

Örneğin Y matrisinin 1. ve 2. satır elemanlarının kıyaslamasından 12d ( 1k ve

2l ) elemanı elde edilir. 12d için, (2.4) formülünün pay kısmında 3,212 D

uyumsuzluk setini oluşturan 2j ve 3j değerleri dikkate alınır ve 2212 yy ve

2313 yy mutlak farklarından büyük olanı seçilir. Formülün payda kısmı için ise Y

matrisinin 1. ve 2. satırlarındaki tüm elemanların karşılıklı mutlak farkları bulunarak

bunlardan en büyük olanı seçilir.

C matrisi gibi D matrisi de mxm boyutludur ve lk için değer almaz. D matrisi

aşağıda gösterilmiştir:

...

..

..

..

...

...

321

22321

11312

mmm

m

m

ddd

ddd

ddd

D

Adım 6 : Uyum Üstünlük (F) ve Uyumsuzluk Üstünlük (G) Matrislerinin

Oluşturulması

76

Uyum üstünlük matrisi (F) mxm boyutludur ve matrisin elemanları uyum eşik

değerinin ( c ) uyum matrisinin elemanlarıyla ( klc ) karşılaştırılmasından elde edilir.

Uyum eşik değerinin ( c ) aşağıdaki formül yardımıyla elde edilir:

m

k

m

l

klcmm

c1 1)1(

1 (6.18)

Formüldeki m karar noktası sayısını göstermektedir. Daha açık bir anlatımla c

değeri, )1(

1

mm ile C matrisini oluşturan elemanların toplamının çarpımına eşittir.

F matrisinin elemanları ( klf ), ya 1 ya da 0 değerini alır ve matrisin köşegeni üzerinde

aynı karar noktalarını gösterdiğinden değer yoktur. Eğer cckl 1klf , eğer

cckl 0klf dır.

Uyumsuzluk üstünlük matrisi (G) de mxm boyutludur ve F matrisine benzer şekilde

oluşturulur. Uyumsuzluk eşik değeri ( d ) aşağıdaki formül yardımıyla elde edilir:

m

k

m

l

kldmm

d1 1)1(

1 (6.19)

Diğer bir deyişle d değeri, )1(

1

mm ile D matrisini oluşturan elemanların

toplamının çarpımına eşittir.

G matrisinin elemanları da ( klg ), ya 1 ya da 0 değerini alır ve matrisin köşegeni

üzerinde aynı karar noktalarını gösterdiğinden değer yoktur. Eğer ddkl

1klg , eğer ddkl 0klg dır.

77

Adım 7 : Toplam Baskınlık Matrisinin (E) Oluşturulması

Toplam Baskınlık Matrisinin (E) elemanları ( kle ) aşağıdaki formülde gösterildiği

gibi klf ve klg elemanlarının karşılıklı çarpımına eşittir. Burada E matrisi C ve D

matrislerine bağlı olarak mxm boyutludur ve yine 1 ya da 0 değerlerinden oluşur

[Hwang ve Yoon, 1981].

Adım 8 : Karar Noktalarının Önem Sırasının Belirlenmesi

E matrisinin satır ve sütunları karar noktalarını gösterir. Örneğin E matrisi aşağıdaki

gibi hesaplanmışsa,

11

01

00

E

121 e , 131 e ve 132 e değerlerini alır. Bu ise 2. karar noktasının 1. karar

noktasına 3. karar noktasının 1. karar noktasına ve 3. karar noktasının da 2. karar

noktasına mutlak üstünlüğünü gösterir. Bu durumda karar noktaları iA ( mi ,...,2,1 )

sembolüyle ifade edilirse, karar noktalarının önem sırası 3A , 2A ve 1A şeklinde

oluşacaktır.

ELECTRE Yönteminin Avantaj ve Dezavantajları

ELECTRE yönteminin diğer yöntemlere göre önemli üstün yanları bulunmaktadır.

Kalitatif ve kantitatif verinin karışık olarak değerlendirilmesine olanak tanıyan

kuvvetli ve aynı zamanda kolayca uyum sağlayabilen bir yöntemdir. Bir çok

durumda, alternatiflerin güçlü ve kesin bir ön sıralamasını vermeyebilir fakat mevcut

verilerin kalitesine göre, alternatif seçimi problemi için daha gerçekçi bir çözüm

sunabilir. Aynı zamanda, diğer yöntemlerin daha yüksek düzeyde zaman ve insan

gücü kaynağı gerektiren ayrıntılı veri gereksinimi, bu yöntemlerin planlama

78

aşamasındaki bir mühendislik projesinin değerlendirilmesinde kullanılmalarını

engeller. ELECTRE yöntemi ise böyle yüksek düzeyde kaynaklara gereksinim

duymamaktadır. Çözümünde lider alternatiflerin merkezini üretebilen bu yöntemin,

çok sayıda alternatif içeren karar problemlerinde etken sonuçlar verememesi

yöntemin zayıf yanıdır [Serinkaya, 2001].

79

7. UYGULAMA VE UYGULAMA SONUÇLARININ

DEĞERLENDİRİLMESİ

Bu bölümde X İşletmesinin performans kriterlerinin belirlenme süreci tanımlanarak,

seçilen ürün modeli için tedarikçi seçim metodolijilerinin uygulama sonuçları

tartışılmıştır.

Problem, tedarikçiler, dağıtıcılar ve nihai müşterilerin yer aldığı genel bir üretim

tedarik zincirinin parçası olan X İşletmesinin işletme dışından sağlama kararı verdiği

parçalar için belirlediği tedarikçi seçim kriterlerine uyan en uygun tedarikçi veya

tedarikçilerin seçilmesidir.

7.1. Performans Kriterlerinin Belirlenme Süreci

X İşletmesi için tedarikçi seçimi ve değerlendirme probleminin çözüm aşamasının en

önemli basamaklarından biri problemin çözümünde etkili olan performans

kriterlerinin belirlenmesidir. Tedarikçilerin değerlendirilmesini etkileyecek bu

kriterlerin doğru belirlenmesi problem çözümünün temelini oluşturacaktır.

Tedarikçi değerlendirme sürecinde, X işletmesinin tedarikçi performans kriterlerinin

belirlenmesinde öncelikli hususları bulunmaktadır. Kriterin gerçekten tedarikçi

değerlendirmesine gösterge olması önemlidir. Bu göstergeyi belirlerlerken firmanın

misyon ve vizyonunu gerçekleştirmeye yönelik kriterlerin belirlenmesi

gerekmektedir. Kriterler belirlendikten sonra kriterin gerçekten kolay bir şekilde

ölçülüp ölçülmediği de önemli bir konudur. Kriterlerin hem bir performans

göstergesi hem de ölçülebilir olduğu durumlarda diğer dikkate alınması gereken bir

konu ise kriterin doğru değeri yansıtıp yansıtmadığıdır. Örneğin, işletmede kullanılan

SAP kurumsal kaynak planlama programına girilmesi gerekli olan herhangi bir kalite

kaydı sürekli ve düzenli bir şekilde girilmediğinde, ya da planlanan ile gerçekleşen

bir verinin karşılaştırılması yapılırken itinasız ve özensiz kaydedilen planlama

verileri, kriterin doğru ve ölçülebilir durumda olmasına karşın o kriterin ölçüm

80

sonucunun doğru olacağı anlamına gelmez. Bu ve benzeri durumlarda yine belirlenen

kriterin performans sistemine dahil edilmesi doğru değildir.

Firma için belirtilen hususların dikkate alınarak bir tedarikçiyi değerlendirmesinde

kullanılacak çok sayıda kriter vardır, ama bu kriterlerin hepsiyle çözüme gidilmesi

hem zaman kaybına yol açacak hem de problemin çözümünü zorlaştıracaktır. Bu

nedenle, tedarikçi seçimini ve değerlendirmesini en çok etkileyen kriterlerin

belirlenmesi önem arz etmektedir. Firmanın tedarikçi seçim performans kriterlerinin

belirlenmesindeki öncelikli hususlar dikkate alınarak önerilen model için öngörülen

değerlendirme kriterleri; Bölüm 5.1.’de detayı verilen literatür araştırmalarında

kullanılan kriterler baz alınarak Tedarik Kalite Yönetim, Üretim Planlama ve

Malzeme İkmal Müdürlüğü mühendislerine sunulan anket çalışmasının verilerinin

istatiksel analizleri sonucunda belirlenmiştir. X İşletmesi tedarikçi seçimi yapısına

uygun olarak; literatürde sık geçen performans değerlendirme kriterlerinden 21 ana

kriter TKYM, ÜPM ve MİM uzmanlarının katıldığı anket çalışmasında

kullanılmıştır.

Anket çalışmasında kullanılan ana kriterler çalışmanın amacına uygun olacak şekilde

belirlenmiştir. Belirlenen bu ana kriterleri etkileyebilecek alt kriterler de alt anket

sorularıyla tespit edilmiştir.

Tedarikçi Performans Değerlendirme Kriterlerinin Belirlenmesine Yönelik Anket

Çalışması ve İstatistiksel Analizi

Anket, yanıtlardaki farklılığı önlemek ve değerlendirilmesinde yapılacak analizin

sonucunu kolaylaştırmak için kapalı uçlu soru tipi ve katılımcıların yanıt şıkkında

verilen cetvelden kendilerine en uygun olan değeri seçmeleri için ölçekli yanıtlar

kullanılarak hazırlanmıştır. Tedarikçi seçimi ve değerlendirmesinde önemli olan

kriterleri belirlemek ve anket sonuçlarının daha tutarlı ve güvenilir olmasını

sağlamak için 1-5 Likert skalası ve dilsel değişkenleri (1-önemsiz, 2-az önemli, 3-

orta, 4-önemli, 5-çok önemli) kullanılmıştır. X işletmesi tedarikçi seçimi ve

değerlendirmesinde önemli ve çok önemli sayılan kriterler ele alınacaktır.

81

Tedarikçi seçimi konusunda anket sonuçlarına dayalı istatiksel analiz çalışmaları

yapılmış olup, bu çalışmaların en yaygın olanları seçim kriterlerinin belirlenmesi ve

tedarikçi ya da kriterlerin ağırlıklandırılmasına yönelik olmuştur. Kriterlerin

belirlenmesi konusunda literatürdeki anket sonuçlarına dayalı çalışmalardan

Küçükçe (2011) tarafından bir kamu kuruluşunda yapılan çalışma kapsamındaki

anket içeriği ve yine tedarikçi seçimi probleminde anket sonuçlarına dayalı Pişkin

(2010) tarafından yapılan çalışmalar incelenmiş ve X işletmesinde kullanılacak

şekilde revize edilmiştir.

İki bölümden oluşan ve örneği EK-1’de verilen anket çalışması tedarikçiler ile

doğrudan ilişki içerisinde yer alan toplam 35 kalite kontrol, üretim planlama ve satın

alma mühendisine geçerlilik derecesinin yüksek olması için anketi yanıtlayanların

tümüyle yüz yüze görüşülerek uygulanmış olup; ilk bölümünde tedarikçi seçimi ve

değerlendirmesine etki edecek ana kriterlerin, ikinci bölümünde ise ilk bölümde

belirlenen ana kriterleri etkileyecek ve bu kriterlerin başlığı altında toplanacak alt

kriterlerin belirlenmesini sağlayacak anket değerlendirmesi yapılmıştır.

Uygulanan bu anket çalışması ile frekans, yüzde, merkezi eğilim ölçüleri,

değişkenlik ölçüleri, ve korelasyon katsayısı gibi teknikleri içeren tanımlayıcı

istatistik yaklaşımı kullanılmıştır. Bu yaklaşımda sırasıyla frekans dağılımı, merkezi

eğilim ölçülerinin değerlendirilmesi (ortalama, mod, medyan), ortalamadan sapma

ölçülerinin değerlendirilmesi (varyans, standart sapma), normallik testleri,

korelasyon ve güvenilirlik analizleri kullanılarak SPSS 15 programıyla sonuçları

değerlendirilmiştir. SPSS 15 programındaki analizler için Yermen (2007)’in

çalışması incelenmiştir.

7.1.1. Ana kriterlerin belirlenme süreci

Anket çalışmasının ilk bölümü X işletmesinde tedarikçi seçimi ve

değerlendirmesinde kullanılacak olan ana kriterleri belirlemeye yöneliktir. TKYM,

ÜPM ve MİM uzmanlarına anket uygulanmıştır. 35 kişinin 21 kritere verdiği yanıtlar

Likert skalasıyla hazırlanarak SPSS 15 programıyla değerlendirilmiş ve EK-2’de

82

kriter2

çok önemliönemliorta

Percent

60,0%

50,0%

40,0%

30,0%

20,0%

10,0%

0,0%

verilmiştir.

Ana Kriterlerin Frekans Dağılımı :

Çizelge 7.1’de ana kriterlerden en çok “önemli ve çok önemli” cevabı verilen hizmet

kriterinin frekans dağılımı örnek verilmiştir. Hizmet kriterine önemli ve çok önemli

diyen kişilerin sayısı 33’dür. Şekil 7.1‘den anlaşılacağı üzere ankete katılan 35

mühendisin % 94’ü hizmet kriterinin, X işletmesi tedarikçi seçimi ve değerlendirme

sürecini etkilediğini düşünmektedir.

Çizelge 7.1. Hizmet ana kriterinin frekans dağılımı

kriter2 Frequency Percent

Valid

Percent

Cumulative

Percent

Valid orta 2 4,8 5,7 5,7

önemli 18 42,9 51,4 57,1

çok

önemli 15 35,7 42,9 100,0

Total 35 83,3 100,0

Missing System 7 16,7

Total 42 100,0

Şekil 7.1. Hizmet ana kriterinin ağırlık dağılımı

83

kriter6

önemliortaaz önemliönemsiz

Percent

60,0%

50,0%

40,0%

30,0%

20,0%

10,0%

0,0%

Çizelge 7.2’de ise ana kriterlerden en az “önemli ve çok önemli” cevabı verilen

iletişim sistemi kriterinin frekans dağılımı örnek verilmiştir. İletişim sistemi kriterine

önemli ve çok önemli diyen kişilerin sayısı 4’dür. Şekil 7.2‘den anlaşılacağı üzere

ankete katılan 35 mühendisin % 11’i iletişim sistemi kriterinin, X işletmesi tedarikçi

seçimi ve değerlendirme sürecini etkilediğini düşünmektedir.

Çizelge 7.2. İletişim sistemi ana kriterinin frekans dağılımı

kriter6 Frequency Percent

Valid

Percent

Cumulative

Percent

Valid önemsiz 2 4,8 5,7 5,7

az

önemli 10 23,8 28,6 34,3

orta 19 45,2 54,3 88,6

önemli 4 9,5 11,4 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

Şekil 7.2. İletişim sistemi ana kriterinin ağırlık dağılımı

Diğer 19 ana kriter sorusuna ait frekans dağılımları EK-3’de verilmiştir.

84

Ana Kriterlerin Merkezi Eğilim ve Ortalamadan Sapma Ölçüleri :

Merkezi eğilim ölçülerinin değerlendirilmesi sonucunda tedarikçi seçim ve

değerlendirilmesinde kullanılması gereken ana kriterler belirlenmiştir.

Çizelge 7.3’te gösterildiği gibi tedarikçi seçimi ve değerlendirilmesinde kullanılacak

ana kriterleri belirlemek için merkezi eğilim ölçüleri (aritmetik ortalama, medyan ve

mod) hesaplanmıştır; en kapsamlı bilgi veren aritmetik ortalama kullanılarak, 4

(önemli) ve 5 (çok önemli) aralığına giren kriterler; hizmet, kalite, maliyet, esneklik,

teknoloji ve güvenilirlik kriterleri ana kriterler olmuştur.

85

Çizelge 7.3. Ana kriterlerin istatistikleri

86

Ana Kriterlerin Ortalamadan Sapma Ölçüleri :

X işletmesi tedarikçi seçimi ve değerlendirilmesinde kullanılan ana kriterlerin

varyansları ve standart sapma değerleri incelenerek Çizelge 7.4’te verilmiştir, çıkan

sonuçlara göre değişkenlerin varyansları küçük olduğundan (değişim katsayısı da

değerlendirilerek) istenilen sonuca yakın olduğu tespit edilmiştir.

Çizelge 7.4. Ana kriterlerin ortalamadan sapma ölçüleri

87

Ana Kriterlerin Normallik Ölçüleri :

Şekil 7.3. Hizmet-Kalite kriteri normal Q-Q nokta dağılımı

Şekil 7.3’de gösterildiği gibi örnek olarak hizmet ve kalite kriterleri için yapılan Q-Q

nokta dağılımı analizine göre; verilerin bir doğru üzerinde dağılmadığı, sapmalar

olduğu için verilerin dağılımı ile normal dağılım arasında uyum görülmediği ve veri

grubunun normale yakın olduğu söylenemez. Q-Q normallik grafikleri görsel olarak

bazı noktaları anlamamıza yardımcı olacaktır. Ancak Q-Q grafiklerinin doğrusal olup

olmadıkları subjektif olduğundan normallik testinin de yapılması gerekmektedir.

Ana kriterlerin belirlenmesi için kullanılan verilerin normal dağılıma uygunluğu

Normallik Testi ile analiz edilmiştir. Çizelge 7.5’te ana kriterlerin normallik test

değerleri verilmiş olup, 35 olan gözlem sayısı 29’dan fazla olduğundan Kolmogorov-

Smirnov testinin değerleri incelenmiştir. Verilerin anlamlılık düzeyi %5’ten küçük

olduğu için dağılım normal dağılımdan gelmemiştir, yani Ho hipotezi reddedilmiştir..

Ho: Verilerin dağılımı normaldir.

H1: Verilerin dağılımı normal değildir.

Çizelge 7.5’te verilen değerlere göre ana kriterlerin normal dağılımdan gelmediği

gözükmektedir. Veriler normal dağılıma uygun olmadığından analizler, parametrik

olmayan yöntemler kullanılarak gerçekleştirilmiştir.

88

Çizelge 7.5. Ana kriterlerin normallik testi

Ana Kriterlerin Korelasyon Analizi :

Ana kriterler arasındaki doğrusal ilişkileri test etmek ve varsa bu ilişkilerin

derecesini ölçmek için kriterlerin tamamı için verilerin dağılımı, normal

olmadığından parametrik olmayan Spearman’ın Sıra korelasyon analizi yapılarak 2’li

89

korelasyonları incelenmiştir ve EK-4’de verilmiştir. Aşağıda verilen korelasyon

katsayısı aralıkları değişkenlerin ;

-1 ≤ r < -0.9 ise negatif kuvvetli ilişkili

-0.9 ≤ r < -0.5 ise negatif orta ilişkili

-0.5 ≤ r < 0 ise negatif zayıf ilişkili

0 < r ≤ 0.5 ise pozitif zayıf ilişkili

0.5 < r ≤ 0.9 ise pozitif orta ilişkili

0.9 < r ≤ 1 ise pozitif kuvvetli ilişkili olduğunu gösterir.

Bu analiz örneklerinden de en yüksek ve en düşük bağlantılı 2’li korelasyon ilişkisi

ele alınarak açıklanmaya çalışılmıştır. Çizelge 7.6’da korelasyon katsayısı düşük olan

maliyet ve tutum değişkenleri ele alınmıştır. Korelasyon katsayısı 0,009 olması

aralarında zayıf korelasyon ilişkisi olduğunun, bu iki değişken arasında fazla

benzerliğin bulunmadığını ve bu iki ana kriterin birbirinden bağımsız hareket

ettiklerinin göstergesidir.

Çizelge 7.6. Maliyet ve Tutum Ana Kriterlerinin Korelasyonu

kriter3 kriter14

Spearman's rho kriter3 Correlation Coefficient 1,000 ,009

Sig. (2-tailed) . ,959

N 35 35

kriter14 Correlation Coefficient ,009 1,000

Sig. (2-tailed) ,959 .

N 35 35

Elde edilen değerler gereği ana kriterler arasında pozitif veya negatif kuvvetli bir

ilişki bulunmamaktadır. Elde edilen sonuçlardan pozitif orta kuvvetli ilişkili

kriterlerden Çizelge 7.7’de korelasyon katsayısı yüksek olan hizmet ve görüşme

sonucu bırakılan etki ana kriterleri ele alınmıştır. Korelasyon katsayısı 0,518(**)

olup bu iki kriter arasında pozitif orta ilişkili bir korelasyon bulunmaktadır, yani

90

değişkenlerin verileri bazı noktalarında beraber aynı doğrultuda hareket etmektedir.

Ancak korelasyon bir neden sonuç ilişkisi olmadığından, bu iki kriter arasındaki

kısmi benzerlikten dolayı bu değişkenlerin birbirleri ile ilişkilerinin olduğunu

söyleyemeyiz. Korelasyon katsayısı pozitif orta ilişki olan ana kriterler bu bağlamda

incelenmiştir, birbiri ile ilişkili değişkenlerin bulunmadığı ve ana kriterlerin

birleştirilmesi durumu söz konusu olmadığı görülmüştür.

Çizelge 7.7. Prosedüre Uyum ve İş Yapma İsteği Ana Kriterlerinin Korelasyonu

kriter4 kriter10

Spearman's rho kriter4 Correlation Coefficient 1,000 ,518(**)

Sig. (2-tailed) . ,001

N 35 35

kriter10 Correlation Coefficient ,518(**) 1,000

Sig. (2-tailed) ,001 .

N 35 35

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Ana Kriterlerin Güvenilirlik Analizi :

Ana kriterlere verilen anket değerlerinin birbirleri ile olan tutarlılığını ve

kullanılan ölçeğin ilgilenilen sorunu ne derece yansıttığını görebilmek amacıyla

güvenilirlik analizi yapılmıştır. Aşağıda verilen güvenilirlik aralıkları;

0.00 < a < 0.40 ise ölçek güvenilir değil.

0.40 < a < 0.70 ise ölçek düşük güvenilirlikte

0.70 < a < 0.90 ise ölçek oldukça güvenilir

0.90 < a < 1.00 ise ankette tekrarlanmanın olduğunu gösterir.

Çizelge 7.8. Ana kriterlerin güvenilirlik istatistiği

Cronbach's Alpha N of Items

,896 21

91

Çizelge 7.8’de ana kriterlerin belirlenmesi ile ilgili çalışmanın tutarlı ve güvenilir

olduğunu ispatlayacak Cronbach’s Alpha değeri 0,896 değeri olarak belirlenmiştir.

Bu değer aralık tablosuna göre 0.70 ile 0.90 aralığına girdiğinden ana kriterleri

belirleyecek anket çalışması oldukça güvenilir çıkmıştır.

Çizelge 7.9’a göre her bir ana kriterin güvenilirlik değerleri verilmiş olup, her bir

ana kriterin silinmesi durumunda Cronbach’s Alpha değerinin ne olacağını

belirtmektedir.

Çizelge 7.9. Ana kriterlerin güvenilirlik değerleri

92

7.1.2. Alt kriterlerin belirlenme süreci

Anket çalışmasının ikinci bölümünde ise X işletmesinde tedarikçi seçimi ve

değerlendirmesinde kullanılacak olan ana kriterleri etkileyen ve bu kriterler altında

toplanacak alt kriterlerin belirlenmesi için anket çalışması yapılmıştır. Ana kriterler

için yapılan anket çalışmasında olduğu gibi TKYM, ÜPM ve MİM uzmanlarına

anket uygulanmış ve fikirleri doğrultusunda kriterlerin değerlendirilmesi yapılmıştır.

35 kişinin 6 ana kritere ait toplam 32 alt kritere verdiği yanıtlar Likert skalasıyla

hazırlanarak SPSS 15 programıyla değerlendirilmiş ve EK-5’te verilmiştir.

Alt Kriterlerin Frekans Dağılımı :

Hizmet, kalite, maliyet, esneklik, teknoloji ve güvenilirlik ana kriterlere ait alt

kriterlerin frekans dağılımları EK-6‘da verilmiştir.

Alt Kriterlerin Merkezi Eğilim Ölçüleri ve Ortalamadan Sapma Ölçüleri :

Merkezi eğilim ölçülerinin değerlendirilmesi sonucunda tedarikçi seçim ve

değerlendirilmesinde kullanılan her bir ana kritere ait alt kriterler belirlenmiştir. Merkezi

eğilim ölçüleri ortalaması 4’ün üzerinde olan yani önemli ve çok önemli sayılan alt

kriterler tedarikçi seçimi ve değerlendirme problemi ana kriterlerinin alt kriterleri

olmuştur.

Ana kriterlerde kullanılacak alt kriterleri belirlemek için merkezi eğilim ölçüleri

(aritmetik ortalama, medyan ve mod) hesaplanarak Çizelge 7.10 ile Çizelge 7.15

arasında gösterilmiştir. En kapsamlı bilgi veren aritmetik ortalama kullanılarak, 4

(önemli) ve 5 (çok önemli) aralığına giren hizmet alt kriterleri; nakliye performansı,

satış sonrası teknik servis, zamanında teslimat performansı, kalite alt kriterleri; hatalı

ürün oranı, siparişlerin şirket süreçlerine uyumluluğu, toplam kalite uygulamaları,

maliyet alt kriterleri; finansal uygunluk, fiyat, maliyet analizinin etkin kullanımı,

yalın düşünceye uygun verimlilik uygulamalarının yapılması, esneklik alt kriterleri;

ürün çeşitliliğindeki değişimlere cevap verebilme, ürün miktarındaki değişimlere

93

cevap verebilme, malzeme tasarımındaki değişimlere cevap verebilme, termin tarihi

değişikliklerine cevap verebilme, teknoloji alt kriterleri; firmanın ARGE kabiliyeti,

firmanın sahip olduğu bilgi teknolojileri kaynak seviyesi, firmanın know-how

seviyesi, firmanın teknik problem çözme yeterliliği, güvenilirlik alt kriterleri;

garantili ürünler sağlayabilme, geçmiş dönem performansı, işletmenin örgütsel

durumu, tazminat olarak belirlenmiştir.

Aynı çizelgelerde X İşletmesi tedarikçi seçimi ve değerlendirilmesinde kullanılan

ana kriterlere ait alt kriterlerin varyansları ve standart sapma değerleri incelenerek

verilmiş olup, çıkan sonuçlara göre değişkenlerin varyansları küçük olduğundan

istenilen sonuca yakın olduğu tespit edilmiştir.

Çizelge 7.10. Hizmet ana kriterinin alt kriter istatistikleri

Çizelge 7.11. Kalite ana kriterinin alt kriter istatistikleri

94

Çizelge 7.12. Maliyet ana kriterinin alt kriter istatistikleri

Çizelge 7.13. Esneklik ana kriterinin alt kriter istatistikleri

Çizelge 7.14. Güvenilirlik ana kriterinin alt kriter istatistikleri

95

Çizelge 7.15. Teknoloji ana kriterinin alt kriter istatistikleri

Alt Kriterlerin Normallik Ölçüleri :

Ana kriterlere ait alt kriterlerin belirlenmesi için kullanılan verilerin normal dağılıma

uygunluğu Normallik Testi ile analiz edilmiştir. Çizelge 7.16 ile Çizelge 7.21

arasında ana kriterlere ait alt kriterlerin normallik test değerleri verilmiş olup,

gözlem sayısı 29’dan fazla olduğundan Kolmogorov-Smirnov testinin değerleri

incelenmiştir. Verilerin (Sig.) yani anlamlılık düzeyinin %5’ten küçük olması

dağılımın normal dağılımdan gelmediğini göstermektedir, yani Ho hipotezi

reddedilmiştir.

Ho: Verilerin dağılımı normaldir.

H1: Verilerin dağılımı normal değildir.

Çizelge 7.16. Hizmet ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi

Kolmogorov-Smirnov(a) Shapiro-Wilk

Statistic df Sig. Statistic df Sig.

altkriter1 ,385 35 ,000 ,704 35 ,000

altkriter2 ,395 35 ,000 ,682 35 ,000

altkriter3 ,391 35 ,000 ,725 35 ,000

altkriter4 ,345 35 ,000 ,637 35 ,000

altkriter5 ,377 35 ,000 ,755 35 ,000

96

Çizelge 7.17. Kalite ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi



altkriter1 ,448 35 ,000 ,567 35 ,000

altkriter2 ,295 35 ,000 ,793 35 ,000

altkriter3 ,402 35 ,000 ,685 35 ,000

altkriter4 ,381 35 ,000 ,751 35 ,000

altkriter5 ,361 35 ,000 ,733 35 ,000

Çizelge 7.18. Maliyet ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi



altkriter1 ,374 35 ,000 ,722 35 ,000

altkriter2 ,390 35 ,000 ,623 35 ,000

altkriter3 ,333 35 ,000 ,807 35 ,000

altkriter4 ,323 35 ,000 ,744 35 ,000

altkriter5 ,346 35 ,000 ,765 35 ,000

altkriter6 ,411 35 ,000 ,621 35 ,000

altkriter7 ,338 35 ,000 ,756 35 ,000

Çizelge 7.19. Esneklik ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi



altkriter1 ,258 35 ,000 ,786 35 ,000

altkriter2 ,349 35 ,000 ,739 35 ,000

altkriter3 ,366 35 ,000 ,702 35 ,000

altkriter4 ,306 35 ,000 ,765 35 ,000

altkriter5 ,348 35 ,000 ,736 35 ,000

97

Çizelge 7.20. Güvenilirlik ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi



altkriter1 ,258 35 ,000 ,786 35 ,000

altkriter2 ,349 35 ,000 ,739 35 ,000

altkriter3 ,366 35 ,000 ,702 35 ,000

altkriter4 ,306 35 ,000 ,765 35 ,000

altkriter5 ,348 35 ,000 ,736 35 ,000

Çizelge 7.21. Teknoloji ana kriterine ait alt kriterlerin normallik testi



altkriter1 ,371 35 ,000 ,714 35 ,000

altkriter2 ,310 35 ,000 ,776 35 ,000

altkriter3 ,315 35 ,000 ,779 35 ,000

altkriter4 ,281 35 ,000 ,798 35 ,000

altkriter5 ,334 35 ,000 ,741 35 ,000

Veriler normal dağılıma uygun olmadığından analizler, parametrik olmayan

yöntemler kullanılarak gerçekleştirilmiştir.

Alt Kriterlerin Korelasyon Analizi :

Herbir ana kritere ait alt kriterlerin arasındaki doğrusal ilişkileri test etmek ve varsa

bu ilişkilerin derecesini ölçmek için parametrik olmayan Spearman’ın Sıra

korelasyon analizi yapılarak alt kriterlerin tüm 2’li korelasyonları incelenmiştir ve

EK-7’de verilmiştir. Elde edilen bu sonuçlara göre her bir ana kritere ait alt kriterler

arasında pozitif veya negatif kuvvetli bir ilişki bulunmamaktadır. Korelasyon

katsayısı pozitif orta ilişki olan ana kriterlere ait alt kriterler bu bağlamda incelenmiş

olup birbiri ile ilişkili değişkenlerin bulunmadığı ve alt kriterlerin birleştirilmesi

durumunun söz konusu olmadığı tespit edilmiştir. Ana kriterlerin korelasyon

analizinde örnekler verildiğinden bu bölümde detayı verilmemiştir.

Alt Kriterlerin Güvenilirlik Analizi :

98

Ana kriterlere ait alt kriterlere verilen anket değerlerinin birbirleri ile olan

tutarlılığını ve kullanılan ölçeğin ilgilenilen sorunu ne derece yansıttığını

görebilmek amacıyla güvenilirlik analizi yapılmıştır. Bölüm 7.3.2’deki ana

kriterlerin güvenilirlik analizinde verilen güvenilirlik aralıkları kullanılmıştır.

Çizelge 7.22 ve Çizelge 7.27 arasında ana kriterlerin alt kriterlerininn

belirlenmesi ile ilgili çalışmanın tutarlı ve güvenilir olduğunu ispatlayacak

Cronbach’s Alpha değerleri gösterilmiştir. Bu değer aralık tablosuna göre 0.70 ile

0.90 aralığına girdiğinden herbir ana kritere ait alt kriterleri belirleyecek anket

çalışması oldukça güvenilir çıkmıştır.

Çizelge 7.22. Hizmet alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri

Reliability Statistics

Cronbach's

Alpha N of Items

,729 5

Scale Mean if

Item Deleted

Scale

Variance if

Item Deleted

Corrected

Item-Total

Correlation

Cronbach's

Alpha if Item

Deleted

altkriter1 16,2286 2,476 ,532 ,666

altkriter2 16,0571 2,585 ,474 ,688

altkriter3 16,6571 2,232 ,616 ,629

altkriter4 15,8286 2,558 ,511 ,675

altkriter5 16,6000 2,600 ,340 ,746

99

Çizelge 7.23. Kalite alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri


Cronbach's

Alpha N of Items

,713 5

Scale Mean if

Item Deleted

Scale

Variance if

Item Deleted

Corrected

Item-Total

Correlation

Cronbach's

Alpha if Item

Deleted

altkriter1 16,0000 2,529 ,686 ,598

altkriter2 16,8000 2,400 ,444 ,683

altkriter3 16,5429 2,844 ,365 ,704

altkriter4 16,8857 2,398 ,502 ,653

altkriter5 16,6286 2,652 ,421 ,685

Çizelge 7.24. Maliyet alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri


Cronbach's

Alpha N of Items

,814 7

Scale Mean if

Item Deleted

Scale

Variance if

Item Deleted

Corrected

Item-Total

Correlation

Cronbach's

Alpha if Item

Deleted

altkriter1 23,3429 6,408 ,407 ,812

altkriter2 22,8857 5,692 ,804 ,752

altkriter3 23,8571 5,538 ,564 ,789

altkriter4 24,0571 5,467 ,637 ,773

altkriter5 23,8857 5,516 ,693 ,763

altkriter6 23,4571 6,491 ,498 ,799

altkriter7 23,4286 6,487 ,335 ,826

100

Çizelge 7.25. Esneklik alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri


Cronbach's

Alpha N of Items

,727 5

Scale Mean if

Item Deleted

Scale

Variance if

Item Deleted

Corrected

Item-Total

Correlation

Cronbach's

Alpha if Item

Deleted

altkriter1 16,9429 2,408 ,663 ,598

altkriter2 16,4000 3,129 ,515 ,670

altkriter3 16,0857 3,139 ,553 ,659

altkriter4 16,1429 3,185 ,413 ,709

altkriter5 16,1429 3,479 ,319 ,739

Çizelge 7.26. Güvenilirlik alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri


Cronbach's

Alpha N of Items

,835 5

Scale Mean if

Item Deleted

Scale

Variance if

Item Deleted

Corrected

Item-Total

Correlation

Cronbach's

Alpha if Item

Deleted

altkriter1 16,1143 2,928 ,656 ,798

altkriter2 16,6000 2,776 ,701 ,784

altkriter3 17,1143 2,516 ,649 ,803

altkriter4 16,7714 2,829 ,721 ,780

altkriter5 16,4857 3,081 ,489 ,840

101

Çizelge 7.27. Teknoloji alt kriterlerinin güvenilirlik istatistiği ve değerleri


Cronbach's

Alpha N of Items

,728 5

Scale Mean if

Item Deleted

Scale

Variance if

Item Deleted

Corrected

Item-Total

Correlation

Cronbach's

Alpha if Item

Deleted

altkriter1 15,7429 3,373 ,431 ,703

altkriter2 16,6000 2,600 ,744 ,571

altkriter3 15,6857 2,928 ,552 ,656

altkriter4 15,6857 3,104 ,401 ,720

altkriter5 15,4857 3,434 ,345 ,733

Ana ve alt kriterlerin belirlenme sürecinde yürütülen anket çalışmaları ve

istatistiksel analizleri ile esneklik, güvenilirlik, hizmet, kalite, maliyet ve teknoloji

ana kriterleri ve bu ana kriterlere bağlı toplam 22 adet alt kriter belirlenmiş ve

Çizelge 7.28’de X İşletmesi tedarikçi seçim ve değerlendirme probleminde yer

alacak ana ve alt kriterler verilmiştir.

Çizelge 7.28. Tedarikçi Seçimi Probleminde Ana ve Alt Kriterler

X İşletmesi’ne ait tedarikçi değerlendirme probleminde belirlenen bu 6 ana kriter

hiyerarşik yapının temelini oluşturacaktır, her bir ana kriterin önem dereceleri

aşağıda açıklanmıştır :

102

Esneklik Kriteri : Tedarikçinin işletme isteklerine kolay uyum sağlayabilmesini ifade

etmektedir. Esneklik tedarikçiler tarafından yerine getirilirse, işletmenin

beklentilerini karşılamak, hatta beklentilerden daha fazlasını sağlamak fırsatını elde

edebilirler. Bu kriter tedarikçinin işletmenin istediği kadar ürün çeşitliğindeki, ürün

miktarındaki, tasarımdaki ve termin tarihi değişikliklerine cevap verebilmesini

kapsamaktadır.

Güvenilirlik Kriteri : Bu kriter altında garantiler, firmanın geçmiş dönem

performansı, firmanın örgütsel durumu ve tazminat alt kriterleri incelenmektedir.

Geçmiş tecrübelerden yararlanarak tedarikçilerin belirtilen konularda ne kadar

güvenilir olduklarına göre değerlendirilmektedir.

Hizmet Kriteri : Tedarikçilerin teslim ettiği ürünlerin ve işletmeye sunduğu hizmetin

kalitesini ifade etmektedir. Tedarikçinin verdiği iyi hizmet tedarikçi performansının

işletme tarafından yüksek olarak değerlendirilmesinde önemli bir kriterdir.

İşletmenin hizmet kriteri, tedarikçinin nakliye performansını, satış sonrası teknik

servis performansını ve tedarik performansını kapsamaktadır.

Kalite Kriteri : Tedarik edilecek ürünün kalite veya performansındaki eksiklik,

işletme için üretim ve sipariş kesintilerine neden olabilir, ürünün tamiri veya

değiştirilmesi ise zaman ve maliyet yükü getirerek müşteri kayıplarına yol açabilir.

Fiyat uygunluğu nedeniyle tercih edilen bir tedarikçi, kalite ve performans eksikliği

nedeniyle seçim tercihi sebebi olan fiyat avantajını yitirebilir. Tedarikçinin üretim

yeteneği aynı zamanda bitmiş ürünün kalitesini de belirlemektedir. Tedarikçinin

işbirliği için uyguladığı toplam kalite uygulamaları, hatalı ürün oranları ve sipariş

sürecine uyumluluğu gibi alt faktörler kalite kriteri altında değerlendirilmektedir.

Maliyet Kriteri : İşletmeler karlılıklarını artırmak için ürünlerinde kullandıkları

malzemeleri mümkün olduğunca minimum fiyatla elde etmek istemektedir.

İşletmeler ürünlerin üretimi ile ilgili maliyetlerini minimize edebilecek düşük

maliyetli tedarik kaynağı bulmak zorundadır. Dolayısıyla fiyat satın alma kararının

verilmesinde önemli bir belirleyicidir. İşletmenin maliyet kriteri, tedarikçinin diğer

103

tedarikçilere göre daha uygun fiyat vermesi, firmanın finansal uygunluğu, firmanın

maliyet analizinin etkinliği ve verimlilik uygulamalarından oluşmaktadır.

Teknoloji Kriteri: İşletme açısından, tedarikçilerin teknik yeterliliği tedarikçi

seçiminde ve değerlendirilmesinde önemli bir karar kriteridir. Bu ana kriter,

tedarikçi firmanın araştırma geliştirme kabiliyetini, teknik know-how seviyesini,

bilgi teknolojileri kaynaklarını ve teknik problem çözme yeterliliğini kapsamaktadır.

7.2. Elektronik Sanayi Sektöründe Faaliyet Gösteren X İşletmesi’nde Tedarikçi

Seçimi Probleminin Çözümü

Tedarikçi seçim probleminde belirlenen ana ve alt kriterler dahilinde oluşturulan

hiyerarşik ağaç Şekil 7.4’de verilmiş olup, en alt seviyesinde bu ana ve alt kriterlere

göre tedarikçi seçim metodolojileri uygulanarak seçilecek A, B, C, D alternatif

tedarikçi firmaları yer almaktadır.

Şekil 7.4. X işletmesi Y malzeme tedarikçi seçimi hiyerarşi ağacı

104

7.2.1. AHP (Analitik Hiyerarşi Prosesi) yöntemine dayalı tedarikçi seçimi

Adım 1 : Karar Verme Probleminin Tanımlanması

AHP yönteminin bu aşamasında karar probleminin amaç, ana kriter ve alt kriterlerini

içeren AHP modeli hiyerarşik bir yaklaşımla oluşturulmuştur. Oluşturulan bu

hiyararşik yapı, problemin iskeletini net olarak gösterebilmesi açısından yeterince

açık olmalıdır. Bu çalışmada kurulan hiyerarşik yapı Şekil 7.4’de verilmiştir.

Problemin amacı ana ve alt kriterlere göre mevcut tedarikçi firmalar arasından en

uygun tedarikçinin seçilmesidir.

Adım 2 : Faktörler Arası Karşılaştırma Matrisinin Oluşturulması

Şimdiye kadar anlatılan kısımlar sonunda yapısı oluşturulan AHP hiyerarşisinden

sonraki aşama, ana ve alt kriterler için ikili karşılaştırma matrislerinin

oluşturulmasıdır. İkili karşılaştırmaların belirlenmesinde Thomas L. Saaty tarafından

önerilen 9 ölçekli önem skalası kullanılmıştır. Bu skalanın kullanımı Bölüm 6.2.1’de

anlatılmıştır. TKYM, ÜPM ve MİM bölümü sorumluları ile ortak değerlendirmeler

yapılarak grup karar matrisleri elde edilmiştir. Tüm ana kriter ve alt kriterlerde de bu

yol izlenmiş ve sonuçta aşağıdaki karar matrisleri oluşturulmuştur.

Öncelikle ana kriterler için gerçekleştirilen değerlendirmeler sonucunda Çizelge

7.29’da verilen ikili karşılaştırma matrisi elde edilmiştir. Bu matris incelendiğinde;

tedarikçi firma seçiminde hizmet ve kalite ana kriterinin diğer ana kriterlere oranla

firma açısından daha fazla önem arz ettiği görülmektedir.

105

Çizelge 7.29. Ana kriterler arası karşılaştırma matrisi

Ana kriterler için grup karşılaştırma matrisinin oluşturulmasından sonra, her bir ana

kriterin alt kriterlerinin karşılaştırma matrislerinin oluşturulması gerekmektedir. Yine

aynı yolla; ikili karşılaştırma matrisleri ve TKYM, ÜPM ve MİM bölümü

sorumluları ile ortak değerlendirmeler yapılarak grup karar matrisleri

oluşturulmuştur. Ana kriterlerin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisleri Çizelge

7.30 ile Çizelge 7.35 arasında verilmiştir.

Çizelge 7.30. Esneklik ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi

Çizelge 7.31. Güvenilirlik ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi

106

Çizelge 7.32. Hizmet ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi

Çizelge 7.33. Kalite ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi

Çizelge 7.34. Maliyet ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi

Çizelge 7.35. Teknoloji ana kriterinin alt kriterlerinin ikili karşılaştırma matrisi

107

Alt kriterler için grup karşılaştırma matrislerinin oluşturulmasından sonra, tüm

alternatif tedarikçi firmaların her bir alt kriter açısından karşılaştırma matrisleri

oluşturularak, her bir alt kriter açısından alternatiflerin durumunun ortaya konulması

sağlanmıştır. Yine aynı yolla; ikili karşılaştırma matrisleri oluşturulmuş ve bu

matrislerin de yine analitik ortalama grup karşılaştırma matrisleri belirlenerek

Çizelge 7.36 ile Çizelge 7.41 arasında gösterilmiştir.

Çizelge 7.36. Esneklik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili

ikarşılaştırma matrisleri

108


iikili karşılaştırma matrisleri

Çizelge 7.38. Hizmet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili


109

Çizelge 7.39. Kalite ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili


Çizelge 7.40. Maliyet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili


110

Çizelge 7.41. Teknoloji ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili

karşılaştırma matrisleri

Adım 3-4 : Faktörlerin Yüzde Önem Dağılımlarının ve Tutarlılıklarının Belirlenmesi

Bu adımda ikili karşılaştırma matrisleri oluşturulduktan sonra kriterler, alt kriterler

ve aday tedarikçiler için önem ağırlıkları hesaplanmıştır.

Karar matrislerinin incelenme sürecinde ilk adım ana kriterlerin ikili karşılaştırma

matrisinin çözülmesi yani normalize edilmesidir. Her bir ana kritere ilişkin önem

ağırlıkları ve oluşturulan matrisin tutarlılık oranı belirlenmiştir. Çizelge 7.42’de bu

ana kriterlerin ağırlıkları ve yapılan ikili karşılaştırmaların tutarlılık oranı verilmiştir.

111

Çizelge 7.42. Ana kriterlere ilişkin ağırlıklar ve tutarlılık oranı

Ana kriterlere ilişkin karşılaştırma matrisi değerlendirilmesi sonuçlarına göre nakliye

performansı, satış sonrası teknik servis ve tedarikçi performansı alt kriterlerinin

oluşturduğu hizmet ana kriteri oldukça önemli olarak belirlenmiştir. Bu ana

kriterlerin ikili karşılaştırma matrislerinin tutarlılık oranı 0,066 olarak belirlenmiştir

ve 0,1’in altında gerçekleşerek gereken tutarlılığı sağlamıştır.

İkili karşılaştırma matrislerinin değerlendirilmesinde sıradaki aşama, ana kriterlere

ait alt kriterlerin ikili karşılaştırma matrislerinin oluşturulmasıdır. Ana kriterlerin alt

kriterlerine ilişkin ağırlık ve tutarlık oranları Çizelge 7.43 ile Çizelge 7.48 arasında

verilmiştir.

112

Çizelge 7.43. Esneklik alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları

Çizelge 7.44. Güvenilirlik alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları

Çizelge 7.45. Hizmet alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları

Çizelge 7.46. Kalite alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları

113

Çizelge 7.47. Maliyet alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları

Çizelge 7.48. Teknoloji alt kriterlerine ait ağırlıklar ve tutarlılık oranları

İkili karşılaştırma matrislerinin değerlendirilmesinde en son adım ise; sırasıyla tüm

alt kriterler açısından oluşturulan alternatif firmaların ikili karşılaştırma matrislerinin

normalizasyonla çözülerek her bir alt kriter açısından alternatif firmaların

ağırlıklarının hesaplanmasıdır. Bu ağırlıklar ve ilgili matrislere ilişkin tutarlılık

oranları Çizelge 7.49 ile Çizelge 7.54 arasında gösterilmektedir.

114


iağırlıkları ve tutarlılık oranları

115





116

Çizelge 7.52. Kalite ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların


Çizelge 7.53. Maliyet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların


117

Çizelge 7.54. Teknoloji ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların


Adım 5 : Her Bir Faktör için, m Karar Noktasındaki Yüzde Önem Dağılımlarının

Bulunması

Bu aşamada her bir ana kritere ait alt kriterler açısından alternatif firmaların

ağırlıklarından oluşan matris ile yine aynı ana kritere ait alt kriterlerin kendi arasında

yapılan ikili karşılaştırmanın sonucunda elde edilen ağırlık matrisinin çarpımı sonucu

ilgili ana kriter için alternatif firmaların ağırlıkları hesaplanmış olur. Bu işlem tüm

ana kriterlerin alt kriterlerinde de uygulanarak, tüm ana kriterler açısından alternatif

firmalara ilişkin ağırlık matrisleri hesaplanmıştır.

118

Çizelge 7.55. Esneklik ana kriteri açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi

TEDARİKÇİ/

KRİTER

Ürün

çeşitliliğindeki

değişimlere cevap

verebilme

Ürün

miktarındaki

değişimlere

cevap

verebilme

Tasarımdaki

değişimlere

cevap

verebilme

Termin

tarihi

değişiklikle

rine cevap

verebilme

ESNEKLİK

KRİTERİ

AĞIRLIĞI

A 0,13 0,30 0,13 0,40 0,28

B 0,28 0,25 0,28 0,12 0,21

C 0,28 0,25 0,31 0,22 0,25

D 0,31 0,21 0,28 0,26 0,25

Çizelge 7.56. Güvenilirlik ana kriteri açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi

TEDARİKÇİ

/KRİTER Garantiler

Geçmiş

dönem

performansı

İşletmenin

örgütsel

durumu

Tazminat

GÜVENİLİRLİK

KRİTERİ

AĞIRLIĞI

A 0,18 0,12 0,15 0,36 0,20

B 0,29 0,49 0,37 0,11 0,32

C 0,29 0,25 0,28 0,23 0,26

D 0,25 0,14 0,20 0,30 0,22

Çizelge 7.57. Hizmet ana kriteri açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi

TEDARİKÇİ

/KRİTER Nakliye

performansı

Satış sonrası teknik

servis

Tedarik

performansı

HİZMET

KRİTERİ

AĞIRLIĞI

A 0,16 0,19 0,24 0,22

B 0,33 0,35 0,20 0,25

C 0,36 0,35 0,39 0,38

D 0,15 0,11 0,17 0,16

Çizelge 7.58. Kalite ana kriteri açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi

TEDARİKÇİ

/KRİTER Hatalı ürün

oranı

Sipariş süreç

uyumluluğu

Toplam kalite

uygulamaları

KALİTE

KRİTERİ

AĞIRLIĞI

A 0,16 0,20 0,16 0,17

B 0,42 0,35 0,36 0,39

C 0,27 0,25 0,33 0,28

D 0,14 0,20 0,15 0,16

119

Çizelge 7.59. Maliyet ana kriteri açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi

TEDARİKÇİ

/KRİTER Finansal uygunluk Fiyat

Maliyet

analizinin

etkinliği

Verimlilik

uygulamaları

MALİYET

KRİTERİ

AĞIRLIĞI

A 0,14 0,41 0,14 0,14 0,23

B 0,33 0,11 0,46 0,45 0,30

C 0,33 0,19 0,23 0,26 0,25

D 0,20 0,29 0,17 0,14 0,21

Çizelge 7.60. Teknoloji ana kriteri açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi

TEDARİKÇİ

/KRİTER ARGE

kabiliyeti

Bilgi

teknolojileri

kaynakları

Know-How

seviyesi

Teknik

problem

çözme

yeterliliği

TEKNOLOJİ

KRİTERİ

AĞIRLIĞI

A 0,23 0,14 0,20 0,14 0,17

B 0,36 0,26 0,35 0,26 0,30

C 0,28 0,45 0,25 0,45 0,39

D 0,12 0,14 0,20 0,14 0,15

Çizelge 7.61. Ana Kriterler açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi

TEDARİKÇİ ESNEKLİK GÜVENİLİRLİK HİZMET KALİTE MALİYET TEKNOLOJİ

A 0,28 0,20 0,22 0,17 0,23 0,17

B 0,21 0,32 0,25 0,39 0,30 0,30

C 0,25 0,26 0,38 0,28 0,25 0,39

D 0,25 0,22 0,16 0,16 0,21 0,15

Adım 6 : Karar Noktalarındaki Sonuç Dağılımının Bulunması

Kriterler açısından en uygun tedarikçinin belirlenebilmesi için ana kriterler açısından

alternatiflerin ağırlıklarını gösteren matrisi oluşturmak ve bu matris ile tüm ana

kriterlerin kendi aralarındaki ikili karşılaştırmalardan elde edilen ana kriterler arası

ağırlık matrisinin çarpılmasıyla alternatif tedarikçilerin önceliklerini gösteren ağırlık

matrisini elde etmek olacaktır.

120

Çizelge 7.62. Karar noktalarındaki sonuç dağılımı

TEDARİKÇİ DAĞILIM

A 0,209

B 0,298

C 0,310

D 0,183

AHP yönteminin kriter ağırlıkları ve tutarsızlık oranlarının hesaplamak için

Microsoft Excel 2007 hesaplamalarından yararlanılmıştır. Belirlenen dört tedarikçi

için karar noktalarındaki sonuç dağılımları hesaplanmış ve A tedarikçisi için 0,209, B

tedarikçisi için 0,298, C tedarikçisi için 0,310 ve D tedarikçisi için 0,183 olarak

bulunmuştur. AHP sonucunda tedarikçi seçiminde birinci öncelikli firma C firması

olmuştur, C firmasını B firması, A firması ve D firması izlemiştir. Elde edilen bu

tedarikçi seçim kriter ağırlıkları kullanılarak TOPSIS ve ELECTRE yöntemleri

uygulanacak olup, bu yöntemlerle tedarikçiler sıralanıp her bir yöntem için en iyi

tedarikçinin değerlendirilmesinin sonuçları sunulacaktır.

7.2.2. TOPSIS yöntemine dayalı tedarikçi seçimi


AHP’den elde edilen ağırlıklar ve her bir kriter için tedarikçi değerlendirmelerine

göre Karar Matrisi Çizelge 7.63’te verilmiştir. Ürün çeşitliliğindeki, miktarındaki,

tasarımındaki ve termin tarihindeki değişimlere cevap verebilme kriterleri için daha

önceki hizmetlerdeki cevap verebilme yüzdeleri kullanılmıştır. Tazminat kriteri için,

olası yaşanacak sorun esnasında her alım tutarı kapsamında sözleşmelerde sunulan

tazminat oranları kullanılmıştır. Y malzemesinin tedarik performansı ve hata ürün

oranı kriterleri için SAP sisteminden analiz edilmiş zamanında teslim ve hatalı ürün

ortalama oranları kullanılmıştır. Toplam kalite uygulamaları kriteri için, işletmenin

kalite standartlarına göre firmalarda uygulanan toplam kalite tekniklerinin sayısı

(Poka Yoke, İstatiksel Proses Kontrol, vb.), finansal uygunluk kriterinin

121

değerlendirmesinde tedarikçilere ait aktif büyüklük değerleri, fiyat kriteri için her bir

tedarikçinin Y malzemesine teklif ettiği birim sipariş maliyetleri, maliyet etkinlik

kriteri için her bir firmaya ait maliyet etkinlik oranları, verimlilik uygulamaları

kriterinin karar matrisindeki değeri için tedarikçilerde uygulanan Milli Prodüktivite

Merkezi üretim yönetimi esaslı verimlilik arttırma tekniklerinin sayısı (Yalın üretim,

toplam kalite yönetimi, vb.), AR-GE kabiliyeti kriterinde AR-GE faaliyetlerinde

istihdam edilen personel sayısı, bilgi teknolojileri kaynakları tedarikçi seviyelerinde

ise sahip olunan ISO 20000-1 standart süreç sayısı (Hizmet düzeyi yönetim süreci,

sürüm yönetimi süreci, vb.) kullanılmıştır. Diğer değerlendirme kriterlerine ait

tedarikçi değerleri ise; TKYM, ÜPM ve MİM bölümü sorumluları ile ortak

değerlendirmeler yapılarak 1 ile 10 puan arasında puanlandırılarak belirlenmiştir.

Çizelge 7.63. Karar matrisi (A)

122

Adım 2 : Standart Karar Matrisinin (R) Oluşturulması

A matrisinin elemanlarından yararlanarak ve (6.8) formülü kullanılarak hesaplanan

Standart Karar Matrisi aşağıda verilmiştir.

Çizelge 7.64. Standart karar matrisi (R)

Adım 3 : Ağırlıklı Standart Karar Matrisinin (V) Oluşturulması

AHP yönteminden elde edilen kriter ağırlık dereceleri ve standart karar matris

kullanılarak Ağırlıklı Standart Karar Matrisi oluşturulmuş olup aşağıda verilmiştir.

Çizelge 7.65. Ağırlıklı standart karar matrisi (V)

123

Adım 4 : İdeal ( *A ) ve Negatif İdeal ( A ) Çözümlerin Oluşturulması

V matrisindeki ağırlıklandırılmış değerlendirme faktörlerinin en büyükleri seçilerek

İdeal Çözüm Seti, V matrisindeki ağırlıklandırılmış değerlendirme faktörlerinin en

küçükleri seçilerek Negatif İdeal Çözüm Seti oluşturularak aşağıda gösterilmiştir.

Adım 5 : Ayırım Ölçülerinin Hesaplanması

Euclidian Uzaklık Yaklaşımından yararlanılarak bir karar noktasına ilişkin

değerlendirme faktör değerinin ideal ve negatif ideal çözüm setinden sapmaları

bulunur.

Adım 6 : İdeal Çözüme Göreli Yakınlığın Hesaplanması

İdeal ve negatif ideal ayırım ölçülerinden yararlanılırarak her bir karar noktasının

ideal çözüme göreli yakınlığı hesaplanmıştır.

444,00908,00726,0

0726,0*

1

C

5429,00865,01027,0

1027,0*

2

C

5741,00533,00719,0

0719,0*

3

C

124

4439,01030,00823,0

0823,0*

4

C

Dört karar noktası için ideal çözüme göreli yakınlık değerleri bulunmuştur. Bu

değerler büyüklük sırasına sokulduğunda karar noktalarının önem sırası C tedarikçisi

için 0,5741, B tedarikçisi için 0,55429, A tedarikçisi için 0,4444 ve D tedarikçisi için

0,4439 şeklindedir. Yani işletme için en uygun tedarikçi C tedarikçisi olarak tespit

edilmiştir.

7.2.3. ELECTRE yöntemine dayalı tedarikçi seçimi


Çizelge 7.63’deki Karar Matrisi (A) kullanılmıştır.

Adım 2 : Standart Karar Matrisinin (X) Oluşturulması

A matrisinin elemanlarından yararlanarak ve (6.14) formülü kullanılarak hesaplanan

Standart Karar Matrisi aşağıda verilmiştir.

Çizelge 7.66. Standart karar matrisi (X)

125

Adım 3 : Ağırlıklı Standart Karar Matrisinin (Y) Oluşturulması

AHP yönteminden elde edilen kriter ağırlık dereceleri ve standart karar matris

kullanılarak Ağırlıklı Standart Karar Matrisi oluşturulmuş olup aşağıda verilmiştir.

Çizelge 7.67. Ağırlıklı standart karar matrisi (Y)

Adım 4 : Uyum ( klC ) ve Uyumsuzluk ( klD ) Setlerinin Belirlenmesi

Y matrisinden yararlanılarak karar noktaları birbirleriyle değerlendirme faktörleri

açısından kıyaslanmıştır ve setler aşağıdaki formülde gösterilen ilişki yardımıyla

uyum setleri belirlenmiştir. Bu uyum setlerine göre de uyumsuzluk setleri

oluşturulmuştur.

ljkjkl yyjC , (6.15)

126

Çizelge 7.68. A alternatifi için uyum ( klC ) ve uyumsuzluk ( klD ) setleri

127

Çizelge 7.69. B alternatifi için uyum ( klC ) ve uyumsuzluk ( klD ) setleri

128

Çizelge 7.70. C alternatifi için uyum ( klC ) ve uyumsuzluk ( klD ) setleri

129

Çizelge 7.71. D alternatifi için uyum ( klC ) ve uyumsuzluk ( klD ) setleri

130

Adım 5 : Uyum (C ) ve Uyumsuzluk Matrislerinin ( D ) Oluşturulması

Uyum setlerinden yararlanılarak ve aşağıdaki formülde gösterilen ilişki yardımıyla

Uyum matrisi (C) hesaplanmıştır.

klCj

jkl wc (6.16)

Çizelge 7.72. Uyum(C) matrisi

Uyum Matrisinin Oluşturulması CORT

i \ j A B C D

Cij

- 0,4058 0,2224 0,6302

0,524 0,5942 - 0,4265 0,8008

0,7776 0,6894 - 0,8364

0,4866 0,2169 0,1992 -

Uyumsuzluk matrisinin (D) elemanları ise aşağıdaki formül yardımıyla

hesaplanmıştır.

j

ljkj

Dj

ljkj

kl

yy

yy

d kl

max

max

(6.17)

Çizelge 7.73. Uyumsuzluk (D) matrisi

Uyumsuzluk Matrisinin Oluşturulması DORT

i \ j A B C D

Dij

- 0,7791 1,0000 0,5024

0,687 0,4214 - 1,0000 0,1862

0,5161 0,3305 - 0,5130

1,0000 1,0000 1,0000 -

Adım 6: Uyum Üstünlük (F) ve Uyumsuzluk Üstünlük (G) Matrislerinin / Toplam

Baskınlık Matrisinin (E) Oluşturulması

Uyum üstünlük matrisi (F) uyum eşik değerinin ( c ) uyum matrisinin elemanlarıyla

( klc ) karşılaştırılmasıyla elde edilmiştir. Uyumsuzluk üstünlük matrisi (G) de

131

uyumsuzluk eşik değerinin ( d ) uyum matrisinin elemanlarıyla ( kld )

karşılaştırılmasıyla elde edilmiştir.

Çizelge 7.74. Uyum üstünlük (F) ve uyumsuzluk üstünlük (G)

Uyum Üstünlük (F) ve Uyumsuzluk Üstünlük (G) Matrislerinin Oluşturulması

k l Ckl C KABUL Dkl D KABUL SONUÇ

YORUMLAR ÜSTÜNLÜK

1 2 0,41 0 0,78 0 0

B>A

C>B>A>D

1 3 0,22 0 1,00 0 0

C>A

1 4 0,63 1 0,50 1 1

A>D

2 1 0,59 1 0,42 1 1

B>A

2 3 0,43 0 1,00 0 0

C>B

2 4 0,80 1 0,19 1 1

B>D

3 1 0,78 1 0,52 1 1

C>A

3 2 0,69 1 0,33 1 1

C>B

3 4 0,84 1 0,51 1 1

C>D

4 1 0,49 0 1,00 0 0

A>D

4 2 0,22 0 1,00 0 0

B>D

4 3 0,20 0 1,00 0 0

C>D

Adım 7 : Toplam Baskınlık Matrisinin (E) Oluşturulması

Çizelge 7.75. Toplam baskınlık matrisi (E)

UYUM UYUMSUZLUK

A -0,60 A 0,34

B 0,51 B -0,50

C 1,46 C -1,64

D -1,36 D 1,80

C-B-A-D C-B-A-D

Adım 8 : Karar Noktalarının Önem Sırasının Belirlenmesi

Hesaplanan uyum/uyumsuzluk üstünlük ve uyum/uyumsuzluk indekslerine göre C

tedarikçisi ilk sırayı alırken B, A ve D tedarikçileri sırasıyla 2., 3. ve 4. sırayı

almışlardır.

132

Sonuçların Karşılaştırılması : TOPSIS ve ELECTRE yöntemlerine göre yapılan

tedarikçi seçimi sonuçları Çizelge 7.76’da verilmiştir.

Çizelge 7.76. TOPSIS-ELECTRE yöntem sonuçlarının karşılaştırılması

TEDARİKÇİ

ALDIĞI DEĞER SIRALAMA

TOPSIS ELECTRE TOPSIS ELECTRE

A 0,444 -0,60/0,34 3 3

B 0,543 0,51/-0,50 2 2

C 0,574 1,46/-1,64 1 1

D 0,443 -1,36/1,80 4 4

Her iki yöntemde de ilk sırayı C tedarikçisi, ikinci sırayı B tedarikçisi, üçüncü ve

dördüncü sırayı ise sırasıyla A ve D tedarikçileri almışlardır.

133

8. SONUÇ VE ÖNERİLER

Artan rekabet koşullarında işletmeler varlıklarını sürdürebilmeleri için giderlerini

azaltma yoluna gitmektedirler. Günümüzde, işletmelerin faaliyetlerini devam

ettirebilmeleri için gerekli olan hammaddeleri doğru tedarikçiden, doğru zamanda ve

en düşük maliyetle tedarik edebilmeleri işletmelerin en önemli hedeflerinden biri

olmuştur. Bu hedefin gerçekleşebilmesi etkin bir tedarik zinciri yönetimi ile

mümkündür. Tedarikçi seçimi, tedarik zinciri yönetiminin önemli süreçlerinden

birisidir. İşletmeler, kendilerine en iyi hizmeti verebilecek ve maliyet açısından

uygun tedarikçileri bularak, çalıştıkları tedarikçilerin sayısını minimize etme çabası

içindedirler. İşletmelerin doğru tedarikçilerle çalışması müşteri beklentilerini

karşılayabilmeleri için oldukça önemlidir. Tedarikçi seçim kararı işletmelerin

performansını doğrudan etkileyen bir karardır. İşletmeler, sürekli değişen rekabet

koşulları karşısında rekabetçi yapılarını sürdürebilmek için kendi hedeflerine uygun

özellikteki tedarikçileri seçmelidir. Bu gelişmeler tedarikçi seçim problemini

işletmeler açısından önemli hale getirmektedir.

Çalışma kapsamında, elektronik sanayi sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin

ürün yelpazesinin büyük çoğunluğunda kullanılan, çok az sayıda yurt içi/dışı

tedarikçiden sağlanabilen, termin süresi hayli uzun olan, zamanında teslim

edilemeyen, satın alımları uzun zamana yayılan sözleşmelere dayanan ve malzeme

kalite puanı düşük olan bir ana malzemesinin tedarik konusu ele alınmıştır. Bu

noktada çok kriterli karar verme tekniklerinden AHP, ELECTRE ve TOPSIS‘in

tedarikçi seçim sürecinde uygulanması bütün bu amaçların sağlanması açısından bir

araç olarak görülmüş ve yöntemlerin uygulaması yapılmıştır. İşletmede konunun

uzmanları olan karar vericilerin ikili karşılaştırma yaparak yargılarını

kullanabilmelerini sağlaması ve bu yargıların tutarlılığını kontrol ederek subjektifliği

azaltmasından dolayı AHP, işletmenin ürün yelpazesinin çoğunda kullanılan ancak

az sayıda tedarikçi ile temin edilen bu malzemenin tedarikçilerinin özelliklerinin

birbirleri arasındaki farklılıkların uzaklıklarını kıyaslamasından dolayı TOPSIS,

temininde sıkıntı yaşanan ilgili malzemeden daha fazla ihtiyaç duyulduğu anda

kapasiteye uygun olarak birden fazla tedarikçiden tercih edilebilirliği sağlayacak

134

şekilde tedarikçilerin birbirlerine göre üstünlükleri sıralamasından dolayı ELECTRE

yöntemleri tercih edilmiştir.

Uygulamada öncelikle anket çalışmaları ve istatistiksel analizler ile tedarikçi

seçimini etkileyen kriterler belirlenmiştir. Belirlenen esneklik, güvenilirlik, hizmet,

kalite, maliyet ve teknoloji ana kriterleri, bu ana kriterlere bağlı toplam 22 adet alt

kriter ve A, B, C, D alternatif tedarikçi firmaları dahilinde hiyerarşik yapı

oluşturulmuştur. AHP yöntemi ile elde edilen tedarikçi seçim kriter ağırlıkları

kullanılarak TOPSIS ve ELECTRE yöntemleri uygulanmıştır. TOPSIS yöntemi ile

dört karar noktası için ideal çözüme göreli yakınlık değerleri bulunmuştur. Bu

değerlere göre işletme için en uygun tedarikçi sıralaması C, B, A, D firmaları

şeklinde olmuştur. ELECTRE yöntemi ile hesaplanan uyum/uyumsuzluk üstünlük ve

uyum/uyumsuzluk indekslerine göre C tedarikçisi ilk sırayı alırken B, A ve D

tedarikçileri sırasıyla 2., 3. ve 4. sırayı almışlardır.

Temin edilen malzemelerin hemen hemen hepsinde en az iki alternatif tedarikçinin

değerlendirildiği X işletmesinde oluşturulan bu karar vericiye destek olacak model

ile; karar aşamasında sistematik düşüncenin yaygınlaştırılması ve açık bir yönetim

modeli oluşturularak ortak bir platform oluşturulması, tedarikçilerin özelliklerinin

birbirleri arasında kıyaslamanın görselleşmesi, kalitatif ve kantitaif verilerle

değerlendirme imkanının sunulması, tedarikçilerinin birbirlerine göre üstünlüklerinin

baz alınarak sıralanması sağlanmıştır. Yöntemler sonucunda gerçekten de tedarikçi

seçim sürecinin bir sistematik içerisinde daha anlaşılabilir, kolay yorumlanabilir,

esnek, hızlı ve maliyet gerektirmeyen bir şekilde farklı bakış açıları yaratacak bir

biçimde yapılabileceği görülmüştür. Elde edilen tedarikçi bütünleşmesi seviyelerini

proje sorumluluları sezgisel olarak da değerlendirmiş ve tedarikçilerin proje

süreçlerindeki bütünleşik yapılarını açık bir şekilde yansıttığını belirtmişlerdir. Bu

tedarikçi bütünleşmesi performansı, X işletmesinin 2014 yılı tedarikçi geliştirme

programı dâhilinde, iyileştirmelerin ve hedeflerin, tedarikçi temelli mevcut kriterler

üzerine yoğunlaşarak, daha iyi sonuçlar elde edilmesinde referans olarak

alınabilecektir. Ayrıca işletmenin kullanmakta olduğu kurumsal kaynak planlaması

programının yanı sıra uygulamada oluşturulan tedarikçi seçim ve değerlendirme

135

yapısı için arayüz tasarlanarak oluşturulan çözüm mantığının karar destek modeline

dönüştürülerek standartlaştırılması tedarikçi geliştirme programı dahilinde

değerlendirilebilecektir. Askeri standartları sağlayacak malzemeleri temin etme

rolünün önemi ve buna istinaden tedarikçi değerlendirme çalışmalarının özenle

yürütülmesi bilinciyle oluşturulan bu model ile tedarikçilere ait kalite, teslimat ve

fiyat performanslarının yanı sıra tasarımdaki ve sektördeki yeniliklere/değişiklere

göre çevik imalat yapabilen, istenilen şartlarda hizmet sunulamaması durumunda

anlaşma dahilinde yükümlülükleri yerine getirebilen firmaların değerlendirilmesi

sağlanmıştır. Ayrıca; hizmet anlayışına sadece zamanında teslim anlamı yüklemeden

lojistik ve satış sonrası hizmetleri etkin bir şekilde yönetip yürütebilen, askeri

standartlarda kalite ve sipariş sürecine uyumluluk gerekliliklerini yerine getirebilen,

uygun finans yapısıyla maliyet analizinin etkinliğini kontrol edebilen firmaların

seçilmesi sağlanarak müşteri memnuniyetinin artış hedefine ulaşılabilecektir.

Bu çalışmada ortaya konan metot, hemen hemen aynı büyüklükteki firmaların

birbirleriyle aynı kriterler doğrultusunda karşılaştırılarak rakamsal olarak başarı

derecelerinin ve başarı sıralamalarının belirlenmesinde faydalı bir yaklaşım

getirmiştir. Elektronik sanayi sektörü için yapılan bu çalışma diğer sektörlerdeki

firmalar için de uygulanabilir ve araştırmacılara sektörlerde faaliyet gösteren

firmaların başarılarının tespiti ve başarı sıralamalarının belirlenmesinde yol gösterici

olabilir. İleride yapılacak bir başka çalışmada tedarikçi firma seçiminde, alternatif

yöntemlerden olan PROMETHEE, VİKOR, VZA gibi değişik yöntemler

kullanılabilir, çıkacak sonuçlar her 3 yönteme göre karşılaştırılabilir ve çalışmaya

değişik boyutlar kazandırılabilir. Ağırlıkların belirlenmesinde ve seçim sürecinde

kullanılan yöntemlere girdi olan nitel değişkenlerin değerlendirilmesi aşamasında

bulanık yaklaşıma dayalı problem çözüm mantığı kullanılabilir. İstatistiksel analizler

dahilinde değerlendirilen kriterlerin ilişkileri korelasyon analizlerinin yanı sıra faktör

analizleri ile de incelenebilir ve kriter sayısı azaltılarak daha çabuk sonuca ulaşılması

sağlanabilir. Ayrıca bu analiz; anket tasarımı sırasında yapılan hataların bulunmasını

ve bu hataların giderilmesini sağlayacak, güvenilirlik analizine benzer güçlü bir araç

olarak görülebilir.

136

KAYNAKLAR

Aissaoui, N., Haouori, M., Hassini, E., “Supplier Selection and Order Lot Sizing

Modelling: A Review”, Computers & Operations Research, 34(12): 3516-3540

(2006).

Akman, G., Alkan, A., “Measurement of supplier performance at supply chain

management by using fuzzy Ahp method: A study at automotive subcontractor

industry”, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 9: 23-46 (2006).

Albino, V., Garavelli, A.C., “A Neural Network Application to Subcontractor Rating

in Construction Firms”, Pergamon International Journal of Project Management,

16(1): 9-14 (1998).

Albrecht, C. C., Dean, D. L., Hansen., J. V., “Marketplace and technology standards

for B2B e-commerce: progress, challenges and the state of the art”, Information &

Management, 42(6): 865-875 (2005).

Almeida, A. T., “Multicriteria decision model for outsourcing contracts selection

based on utility function and ELECTRE method”, Computers & Operations

Research, 34(12): 3569-3574 (2007).

Anthony, T. F., Buffa, F. P., “Strategic purchase scheduling”, Journal of

Purchasing and Materials Management, 13(3): 27-31 (1977).

Aouni, B., Kettani, O., “Goal programming model: A glorious history and a promise

future”, European Journal of Operational Research, 133: 225-231 (2001).

Araz, C., Özfırat, P. M., Özkarahan, İ., “An integrated multicriteria decision-making

methodology for outsourcing management”, Journal Computers and Operations

Research, 34(12): 3738-3756 (2006).

Arbel, A., Seidmann A., “Capacity Planning, Benchmarking and Evaluation of Small

Computer Systems”, European Journal of Operational Research, 22(3): 347-358

(1985).

Atlas, M., “A classifıcation multiobjectıve programming solving techniques”,

Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(1): 47-68 (2008).

Barbarosoğlu G., Yazgaç T., “An Application of the Analytic Hierarchy Process to

the Supplier Selection Problem”, Production and Inventory Management Journal,

38: 14-17 (1997).

Bard, J. F., ”Evaluating Space Station Applications of Automation and Robotics”,

IEEE Transactions on Engineering Management, 33(2): 102-110 (1986).

137

Bayazit, Ö., “Use of Analytic Network process in Vendor Selection Decisions”

Bencmarking: An International Journal, 13(5): 566-579 (2006).

Beck M. P., Lin B. W., “Selection of Automated Office Systems: A Case Study”,

OMEGA, 9(2): 169-176 (1981).

Bellman R. E, Zadeh L.A., “Decision making in fuzzy environment”, Management

Science, 17(4): 141-164 (1970).

Benyoucef, L., Ding H., Xie, X., “Supplier Selection Problem: Selection Criteria and

Methods”, INRIA, 4726(4): 4-21 (2003).

Beyhan, T., “Kalite Fonksiyon Göçerimi Yaklaşımı İle Tedarikçi Seçimi: Araç Üstü

Vinç İmal Eden Bir İşletmede Uygulama”, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi

Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya, (2009).

Bogetoft, P., Pruzan, P., “Planning With Multiple Criteria: Investigation,

Communication And Choice”. Handelshojskolens Forlag, Copenhagen Business

School Press, 13: 7-12 (1997).

Buffa, F. P., Jackson, W. M., “A Goal Programming Model for Purchase Planning”,

Journal of Purcansing and Materials Management, 19(3): 27-34 1983.

Chamodrakas, I., Batis, D., Martakos, D., “Supplier selection in electronic market

places using satisficing and fuzzy AHP”, Expert Systems with Applications, 37: 490-

498 (2009).

Chan, F. T. S., Kumar, N., “Global Supplier Development Considering Risk Factors

Using Fuzzy Extended AHP Based Approach”, Omega, 5(4): 417-431 (2007).

Charnes, A., Cooper, W. W., Rhodes, E., “Measuring the efficiency of decision

making unit”, European Journal of Operational Research 2, 429-444 (1978).

Chao, C., Scheuing, E. E., Ruch, W. A., “Purchasing performance evaluation: an

investigation of different perspectives”, International Journal of Purchasing

Materials Management, 29(3): 33-39 (1993).

Chen, C. T., “Extensions of the TOPSIS for Group Decision-Making under Fuzzy

Environment”, Fuzzy Sets and Systems, 114: 1-9 (2000).

Chopra, S., Meindl, P., “Supply Chain Management: Strategy, Planing and

Operations”, Prentice Hall, New Jersey, 6 (2001).

Choy, K. L., Lee, W. B., Lo, V., “An Enterprise Collobrative Management System A

Case Study Of Supplier Relationship Management”, The Journal of Enterprise

Information Management, 17(3): 191 (2004).

138

Corrente, S., Grecoa, S., Słowińskib, R., “Multiple Criteria Hierarchy Process with

ELECTRE and PROMETHEE”, Omega, 41(5): 820-846 (2013).

Çağlıyan, V., “The Level Of Meeting Supplier Selection Criteria By The Sub-

Industry: The Case Of Turkish Automotive Industry”, Süleyman Demirel

Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(3): 467-478 (2011).

Dağdeviren, M., Eren, T., “Tedarikçi Firma Seçiminde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve

0-1 Hedef Programlama Yöntemlerinin Kullanılması”, Gazi Üniversitesi

Mühendislik ve Mimarlık Dergisi, 16(2): 41-52 (2001).

Dağdeviren, M., Eraslan, E., Kurt, M., Dizdar, E., “Tedarikçi seçim problemine

analitik ağ süreci ile alternatif bir yaklaşım”, TEKNOLOJİ, 8(2): 115-122 (2005).

Dağdeviren, M., Dönmez, N., Kurt, M., “Bir İşletmede Tedarikçi Degerlendirme

Süreci İçin Yeni Bir Model Tasarımı ve Uygulaması”, Gazi Üniversitesi

Mühendislik ve Mimarlık Dergisi, 21(2): 247-255 (2006).

Davidrajuh, R., “Modelling and Implementation of Supplier Selection Procedures for

e-commerce initiatives”, Industrial Management & Data Systems, 103(1):28

(2003).

De Boer, L., Labro, E., Morlacchi, P., “A Review of Methods Supplier Selection”,

European Journal of Purchasing & Supply Management, 7: 75-77 (2001).

De Boer, L., Harink, J. H. A., Heijboer, G. J., “A conceptual model for assessing the

impact of electronic procurement”, European Journal of Purchasing and Supply

Management, 8(1): 6 (2002).

Demirtaş, E. A., Üstün, Ö., “Tedarikçi Seçimi ve Sipariş Tahsisinde Analitik Serim

Süreçleri ve Hedef Programlama Yaklaşımı”, Endüstri Mühendisliği XXIV. Ulusal

Kongresi, Adana, 376-378 (2004).

De Boer L., Van der Wegen L., Telgen J., “Outranking Methods in Support of

Supplier Selection: A Review of Methods Supporting Supplier Selection”, European

Journal of Purchasing & Supply Management, 4(2): 109 (1998).

Demirtaş, E. A., Üstün, Ö., “Analytic network process and multi-period goal

programming Integration in purchasing decisions”, Journal Computers and

Industrial Engineering, 56(2): 677-690 (2007).

Demirtaş, E. A., Üstün, Ö., “An integrated multi objective decision making process

for supplier selection and order allocation”, Omega, 36(1): 76-90 (2008).

Demirtaş, E. A., Üstün, Ö., “Analytic network process and goal programming

approach for supplier selection and order allocation”, Journal Computers and

Industrial Engineering, 56(2): 677-690 (2009).

139

De Toni, A., Nassimbeni, G., “Buyer-Supplier Operational Practices, Sourcing

Policies and Plant Performances: Results of an Empirical Research”, International

Journal of Production Research, 37(3): 597 (1999).

Dickson, G. W., “An Analysis Of Vendor Selection: Systems and Decisions”,

Journal Of Purchasing, 2(1): 5-17 (1966).

Dobler, D. W., Burt, D. N., “Purchasing and Supply Management Sixth Edition”, Mc

Graw-Hill Comp., New York, 42, (1996).

Dulmin, R., Mininno, V., “Supplier selection using a multi-criteria decision aid

Method”, Journal of Purchasing & Supply Management, 9(4): 177-200 (2003).

Dursun, E., “Bulanık Ahp Yöntemi İle Tedarikçi Seçimi Ve Tekstil Sektöründe Bir

Uygulama”, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans

Tezi (2009).

Ecer, F., Küçük, O., “Tedarikçi Seçiminde Analitik Hiyerarşi Yöntemi ve Bir

Uygulama”, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(1): 355-369

(2008).

Ellram, L., M., “Total Cost Of Ownership: An Analysis Approach For Purchasing”,

Internatioanal Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 25(8): 5

(1995).

Erikan, L., “Hava Kuvvetleri Komutanlığında Aday Seçiminde Ahp İle Etkin Karar

Verme”, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi,

İstanbul, 76 (2002).

Ersöz, F., Kabak, M., “Savunma Sanayi Uygulamalarında Çok Kriterli Karar Verme

Yöntemlerinin Literatür Araştırması”, Savunma Bilimleri Dergisi, 9(1): 97-125

(2010).

Ertuğrul, İ., Karakaşoğlu, N., “Electre ve Bulanık AHP Yöntemleri ile Bir İşletme

İçin Bilgisayar Seçimi”, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler

Fakültesi Dergisi, 25(2): 23-41 (2010).

Forker, L. B., “Factors Affecting Supplier Quality Performance”, Journal of

Operations Management, 15(4): 243-269 (1999).

Germain, R., Droge, C., “Wholesale operations and vendor evaluation”, Journal of

Business Research, 21(2): 119-129 (1990).

Ghodsypour, S. H., O’Brien, C., “A Decision Support System For Supplier Selection

Using An Integrated Analytic Hierarchy Process And Linear Programming”,

International Journal of Production Economics, 56(1): 199-212 (1998).

http://asosindex.com/journal-view?id=20

140

Gomez, L., M., D., Bayo, J., Garcia, C., M., S., Angosto, J., M., “Decision Support in

Disinfection Technologies for Treated Wastewater Reuse”, Journal of Cleaner

Production, 17: 1504-1511 (2009).

Graham, G., Hardaker, G., “Supply Chain Management Across The Interner”

International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 30(4):

286 (2000).

Ha, S. H., Krishnan, R., “Hybrid Approach to Supplier Selection for the Maintenance

of a Competitive Supply Chain”, Expert Systems with Applications, 34 (2): 1303-

1311 (2008).

Huang, S. H., Keskar, H. “Comprehensive and Configurable Metrics for Supplier

Selection”, International Journal of Production Economics, 105: 510-523 (2007).

Humphreys, P., Mcvor, R., Chan, F., “Using case-based reasoning to evaluate

supplier environmental management performance”, Expert Systems with

Application, 25(2): 141-153 (2003).

Hsu, B.M., Chiang, C.Y., Shu, M.H., “Supplier selection using fuzzy quality data

and their applications to touch screen‖”, Expert Systems with Applications, 37(9):

6192-6200 (2010).

Hwang, C. L., Yoon, K., “Multiple Attribute Decision Making: Methods and

Applications”, Springer- Verlag, Berlin/Hiedelberg, 2, 16 (1981).

Juang, C., H., Lee, D., H., “A Fuzzy Scale for Measuring Weight Criteria in

Hierarchical Structures”, International Fuzzy Engineering Symposium, 415-421,

(1991).

Juran, J. M., “Juran’s,Quality in Supplier Relations”, OH: McGraw-Hill

Professional, Blacklick, 6-7, 25 (1998).

Kameshwaran, S., Narahari, Y., Rosa, C. H., Kulkarni, D. M., Tew, J. D.,

“Multiattribute electronic procurement using goal programming”, European Journal

of Operational research, 179: 518-536 (2007).

Kannan, R. V., Tan C. K., “Supplier Selection and Assesment: Their impact on

Business Performance”, The Journal of Supply Chain Managment: A Global

Review of Purchasing and Supply”, 11-21 (2002).

Karpak, B., Kumcu, E., Kasuganti, R., “An Application Of Visual Interactive Goal

Programming: A Case In Vendor Selection Decisions”, Journal Of Multi-Criteria

Decision Analysis, 8(2): 93-105 (1999).

141

Karsak, E. E., “Distance-Based Fuzzy MCDM Approach for Evaluating Flexible

Manufacturing System Alternatives”, International Journal of Production

Research, 4013: 3167-3181 ( 2002).

Kaya, Y., Kahraman, C, “Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemlerinden TOPSIS ve

ELECTRE Yöntemlerinin Karşılaştırılması”, Yüksek Lisans Tezi, Havacılık ve

Uzay Teknolojileri Enstitüsü, İstanbul, (2004).

Kokangül, A., Susuz, Z., “Integrated analtytical hierarcy process and mathematical

programming to supplier selection problem with quantity discount”, Applied

Mathematical Modelling, 33(3): 1417-1429 (2009).

Kraljic, P., “Purchasing must become supply management”, Harvard Business

Review, 109-117 (1983).

Krause, D. R., Pagell, M., Curkovis, S., “Toward a Measure of Competitive Priorities

For Purchasing”, Journal of Operations Management, 19(4): 501 (2001).

Krause, D. R., Ellram, L. M., “Success factors in Supplier Development”,

International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 27(1): 21

(1997).

Krause, D. R., “Supplier development: current practices and outcomes”,

International Journal of Purchasing and Materials Management, 33(2): 12-19

(1997).

Küçükçe, Y., S., “Bir Kamu Kuruluşunda Satın Alma Faaliyeti İçin Tedarikçi

Seçimi-Değerlendirme Problemi ve Çözümü”, Yüksek Lisans Tezi, Gazi

Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, (2011).

Lee, M., Lee, Y., Jeong, C., “A high quality supplier selection model for supply

chain management and ISO 9001 system”, Production Planning and Control, 14(3):

225-232 (2003).

Lee, A.H.I., Kang, H.Y., Chang, C.T., “Fuzzy multiple goal programming applied to

TFT-LCD supplier selection by downstream manufacturers”, Expert Systems with

Application, 36: 6318-6325 (2009).

Leonard, L. N. K., Davis, C., C., “Supply chain replenishment : before-and –after

EDI implementation”, Supply Chain Management: An International Journal,

11(3): 226 (2006).

Levary, R. R., “Using the Analytic Hierarchy Process to Rank Foreign Suppliers

Based on Supply Risks”, Computers & Industrial Engineering, 55: 535-542 (2008).

142

Liao, C., Kao, H., “Supplier selection model using Taguchi loss function, analytical

hierarchy process and multi-choice goal programming”, Computers & Industrial

Engineering, 58(4): 571-577 (2009).

Limmerick, D., Cunnington, B., “Managing the New Organization-A Blue Print for

Network and Strategic Alliances”, Business and Professional Publishing, Sydney,

(1993).

Lina, C., Chenb, C., Tinga, Y., “An ERP model for supplier selection in electronics

industry”, Expert Systems with Applications, 38: 1760-1765 (2011).

Lung, W., “An efficient and simple model for multiple criteria supplier selection

problem”, European Journal of Operational Research, 186: 1059-1067 (2007).

Mentzer, J. T., Konrad, B. P., “An efficiency/effectiveness approach to logistics

performance analysis”, Journal of Business Logistics, 12(1): 33-62 (1991).

Min, H., “International Supplier Selection A Multi-attirbute Utility Approach”,

International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 24(5):

232 (1994).

Monczka, R. M., Trent. R. I., “Achieving World-Class Supplier Quality”, Total

Quality Management, 10(6): 927-938 (1999).

Mummalaneni, V., Dubas, K. M., Chao, C., “Chinese purchasing managers

preferences and trade-offs in supplier selection and performance evaluation”,

Industrial Marketing Management, 25(1): 115-124 (1996).

Muralidharan, C., Anantharaman, N., Deshmukh, S. G., “A Multi-Criteria Group

Decision making Model for Supplier Rating”, The Journal of Supply Chain

Management: A Global Review of Purchasing and Supply, 38: 22 (2002).

Nassimbeni, G., Battai, F., “Evaluation of supplier contribution to product

development fuzzy and neuro fuzzy based approaches”, International Journal Of

Production Research, 41(13): 2934 (2003).

Nassimbeni, G., “Local manufacturing systems and global economy: Are they

compatible? The case of the Italian eyewear district”, Journal of Operations

Management, 21: 157 (2003).

Nassimbeni, G., “Industrial Sourcing: empirical evidences from a sample of Italian

firms”, International Journal of Production Economics, 103: 104 (2006).

Nydick, R.L., Hill, R.P., “Using the analytic hierarchy process to structure the

supplier selection procedure”, International Journal of Purchasing&Materials

Management, 28(2): 31-36 (1992).

143

Nwankwo, S., “Allying for Quality Excellence: Scope for Expert Systems in

Supplier Quality Management”, International Journal of Quality & Reliability

Management, 19(2): 188-201 (2002).

Önüt, S., Kara, S. S., “Multi-Criteria Supplier Selection: An Electre-Ahp

Application” Journal of Engineering and Natural Sciences, 2006(4) (2006).

Önüt, S., Kara, S. S., Işık, E., “Long term supplier selection using a combined fuzzy

MCDM approach: A case study for a telecommunication company”, Expert Systems

with Applications, 36(2): 3887-3895 (2008).

Öz, E., Baykoç, Ö. F., “Tedarikçi Seçim Problemine Karar Teorisi Destekli Uzman

Sistem Yaklaşımı”, Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi,

19(3): 279 (2004).

Özdemir, A., “Ürün Grupları Temelinde Tedarikçi Seçim Probleminin Ele Alınması

ve Analitik Hiyerarşi Süreci İle Çözümlenmesi”, Afyon Kocatepe Üniversitesi

İ.İ.B.F. Dergisi, 12(1): 55-84 (2010).

Özfırat, P. M., Öğüt, C., “Tedarikçi Seçim Probleminde Hedef Programlama ve

Analitik Hiyerarşi Prosesinin Uygulanması”, Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik

Bilimleri Dergisi, 10(1): 39-48 (2008).

Pagel, M., Shen, C., “Buyer Behaviours and the Performance of the Supply Chain:

An Introduction Exploration”, International Journal of Production Research,

39(13): 2787 (2001).

Paksoy, T., Güleş, H. K., “Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi Problemine

Analitik Hiyerarşi Süreci Yaklaşımı : Bir Tekstil İmalatçısı İşletme Örnek Olayı”,

Journal of Engineering and Natural Sciences, 2006(4) (2006).

Pan, A. C., “Allocation of order quantity among suppliers”, Journal of Purchasing

and Materials Management, 25(3): 36-39 (1989).

Parthiban, P., Zubar, H. A., Garge, C. P., “A Multi Criteria Decision Making

Approach for Suppliers Selection”, Procedia Engineering, 38: 2312-2328 (2012).

Petroni, A., Braglia, M., “A Quality Assurance-Oriented Methodology for Handling

Trade offs in Supplier Selection”, International Jorunal of Physical Distribution &

Logistic Management, 30(2): 96 (2000).

Pişkin, H., “Tedarikçi Performansının Değerlendirilmesinde Bütünleşik Bir Çok

Kriterli Karar Verme Modeli”, Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi Fen

Bilimleri Enstitüsü, Kocaeli, 47-57, 64-66 (2010).

144

Rhee, B. V. D., Verma, R., Plaschka, G., “Understanding trade-offs in the supplier

selection process: The role of flexibility, delivery and value-addedservices/support”,

Int. Journal of Production Economics, 120(1): 30-41 (2008).

Rodríguez, A., Ortega, F., Concepción, R., “A method for the selection of

customized equipment suppliers”, Expert Systems With Applications, 40 (4): 1170-

1176 (2013).

Roethlein, C., Mangiamelis, P. M., “The Realities of Becoming a Long Term

Supplier to a Large TQM Customer”, Interfaces, 29(4): 74 (1999).

Roodhooft, F., Konings, J., “Vendor selection and evaluation an activity based

costing approach”, European Journal of Operational Research, 96(2): 97-102

(1997).

Saaty, T. L., “A Scaling Method for Priorities in Hierarchical Structures”, Journal of

Mathematical Psychology, 15(3): 234-281 (1977).

Saaty, T. L., “Decision Making for Leaders: The Analytic Hierarchy For Decision In

A Complex World (Decision Making) 3rd edition”, Rsw Publishers, San Fransico,

Pittsburg, 47-51 (1999).

Sarkar, A., Mohapatra, P. K. J., “Evaluation of supplier capability and performance:

A method for supply base reduction”, Journal of Purchasing and Supply

Management, 12(3):148-163 (2006).

Sarkis, J., Talluri, S., “A Model for Strategic Supplier Selection”, Proceedings of the

9th international IPSERA Conference, Canada, 652-661 (2000).

Schmitz, J., Platts, K. W., “Supplier logistics performance measurement: Indications

from a study in the automotive industry”, International Journal of Production

Economics, 89(2): 231-243 (2004).

Serinkaya, O., “Çok Kriterli Karar Destek Sistemi Electre Yöntemleri Üzerine bir

Uygulama”, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü,

Ankara, 32-36 (2001).

Shin, H., Collier, D. A., Wilson, D. D., “Supply Management Orientation and

Supplier / Buyer Performance”, Journal of Operations Management, 18: 320-321

(2000).

Smichi-Levi, D., Kaminsky, P., “Managing The Supply Chain The Definitive Guide

For The Business Professional”, McGraw-Hill Professional, New York, 1-2 (2004).

Sönmez, M., “A review and Critique of Supplier Selection Process and Practices”,

Occasional Papers Series, 2006(1) (2006).

145

Spekman, R. E., Kamauff, J., Spear, J., “Towards More Effective Sourcing and

Supplier Management”, European Journal of Purchasing & Supply Management,

5: 103 (1999).

Stadler, H., Kilger, C., “Supply Chain Management and Advanced Planning 4th

edition”, Springer, Hamburg, Germany (2000).

Supçiller, A. A., Çapraz, O., “AHP-TOPSIS Yöntemine Dayalı Tedarikçi Seçimi

Uygulaması”, Ekonometri ve İstatistik, 13: 1-22 (2011).

Şen, S., “Tedarik Zinciri Yönetiminde Tedarikçi Seçimi Sistemine Ait Bir Karar

Destek Modeli Geliştirilmesi ve Uygulama Sonuçlarının Değerlendirilmesi”, Yıldız

Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul (2007).

Tahriri, F., Osman, M. R., Ali, A., Yusuff, R. M., Esfandiary, A., “AHP approach for

supplier evaluation and selection in a steel manufacturing company”, Journal of

Industrial Engineering and Management, 1(2): 54-76 (2008).

Talluri, S., Sarkis, J., “A Model for Performance Monitoring of Suppliers”,

International Journal Of Production Research, 40(16): 4257 (2002).

Talluri, S., Narasimhan, R., “Vendor Evaluation with Performance Variability: A

Max-Min Approach”, European Journal of Operational Research, 146(3): 543-552

(2003).

Tam M. C. Y., Tummala V. M. R., “An Application of The AHP in Vendor Selection

of a Telecommunications System”, OMEGA, 29(2): 171-182 (2001).

Tan, K. C., “A Framework of Supply Chain Management Literature”, European

Journal of Purchasing & Supply Management, 7: 42 (2001).

Teng, S. G., Jaramillo, H., “A model for evaluation and selection of suppliers in

global textile and apparel supply chains”, International Journal of Physical

Distribution & Logistics Management, 35(7): 503 (2005).

Ting, S. C., Cho, D. I, “An Integrated Approach for Supplier Selection and

Purchasing Decisions”, Supply Chain Management: An International Journal,

13(2): 116-127 (2008).

Triantaphyllou, E., “Multi-Criteria Decision Making Methods: A Comparative

Study”, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 13-14, 18 (2000).

Van Weele, A. J., “Purchasing and Supply Chain Management, Analysis, Planing

and Practice Third edition”, Thomson Learning, London, 199 (2002).

Verma, R., Pulman, M. E., “An anlysis Of Supplier Selection Process”, OMEGA, 26:

740 (1998).

146

Vonderemse, M. A., Tracey, M., “The Impact of Supplier Selection Criteria and

Supplier Involvement on Manufacturing Performance”, Journal of Supply Chain

Management, 33-39 (1999).

Wadhwa, V., Ravindran R., “Vendor Selection in Outsourcing”, Computers &

Operations Research, 34(12): 2 (2007).

Walton, S., V., Gupta, J., N., D., “Electronic data interchange for process change in

an integrated supply chain”, International Journal Of Operations & Production

Management, 19(4): 373 (1999).

Wang,Y., Lee, H., “Generalizing TOPSIS for fuzzy multiple-criteria group

decisionmaking”, Computers and Mathematics with Applications, 3: 1763 (2007).

Waters, C. D. J., “Logistics: An Introduction to Supply Chain Management”,

Palgrave Macmillan, Gordonsville, USA, 7, 14 ( 2003).

Weber, C. A., Current, J. R., Benton, C., “Vendor selection criteria and methods”,

European Journal of Operational Research, 50(1): 2-18 (1991).

Weber, C. A., Current, J., Desai, A., “An optimization approach to determining the

number of vendors to employ”, Supply Chain Management: An International

Journal, 5(2): 90 (2000).

Wei, S., Zhang, J., Li, Z. “A Supplier–Selecting System Using a Neural Network”,

IEEE International Conference on Intelligent Processing Systems, 468- 471

(1997).

Yermen, U., E., “SPSS 15.0 Veri Analiz Yöntemleri”, İstatistik Merkezi Yayınevi

(2007).

Yiğin, I. H., Taşkın, H., Cedimoğlu, I. H., Topal, B., “Supplier selection: an expert

system approach”, Production Planning & Control, 18: 16-24 (2007).

Yurdakul, M., İç Y. T., “AHP ve Hedef Programlama Yöntemlerinin Sağlayıcı

Seçimi Probleminde Kullanılması”, XXII. Ulusal YA/EM Kongresi, Gazi

Üniversitesi, Ankara (2001).

Yurdakul, M., İç Y. T., “Türk Otomotiv Firmalarının Performans Ölçümü ve

Analizine Yönelik TOPSIS Yöntemini Kullanan Bir Örnek Çalışma”, Gazi

Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Dergisi , 18(1): 1-18 (2003).

Yurdakul, M., İç Y. T., “Analysis of the benefit generated by using fuzzy numbers in

a TOPSIS model developed for machine tool selection problems”, Journal of

Materials Processing Technology, 209: 310-317 (2009).

147

Zionts, S., “Mcdm-If Not A Roman Numeral Then What?”, Interfaces, 9(4): 94-101

(1979).

Zviran, M. A., “Comprehensive Methodology for Computer Family Selection”,

Journal Systems Software, 22: 17-26 (1993).

148

EKLER

ÖZGEÇMİŞ

EK

-1. A

na v

e alt kriterlerin

değ

erlendirilm

esi ank

et örn

eği

Çizelg

e 1.1

. Ana k

riterlerin d

eğerlen

dirilm

esi anket ö

rneğ

i

14

9

150

EK-1. (Devam) Ana ve alt kriterlerin değerlendirilmesi anket örneği

Çizelge 1.2. Alt kriterlerin değerlendirilmesi anket örneği

150

Şek

il 2.1

. Ana k

riterlerin d

eğişk

en d

eğerleri

15

1

E

K-2

. Ana k

riterlerin an

ket v

erileri

150

EK

-2. (D

evam

) An

a kriterlerin

anket v

erileri

15

2

Şek

il 2.2

. Ana k

riterlerin d

ilsel değ

işken

değ

erleri

153

EK-3. Ana kriterlerin frekans tabloları

Çizelge 3.1. Kalite kriterinin frekansları

kriter1 Frequency Percent Valid Percent

Cumulative

Percent

Valid orta 4 9,5 11,4 11,4

önemli 15 35,7 42,9 54,3

çok önemli 16 38,1 45,7 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

Çizelge 3.2. Hizmet kriterinin frekansları


Cumulative

Percent

Valid orta 2 4,8 5,7 5,7

önemli 18 42,9 51,4 57,1

çok önemli 15 35,7 42,9 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

Çizelge 3.3. Maliyet ve finans kriterinin frekansları


Cumulative

Percent

Valid orta 4 9,5 11,4 11,4

önemli 16 38,1 45,7 57,1

çok önemli 15 35,7 42,9 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

Çizelge 3.4. Prosedüre uyum kriterinin frekansları


Cumulative

Percent

Valid az önemli 2 4,8 5,7 5,7

orta 13 31,0 37,1 42,9

önemli 17 40,5 48,6 91,4

çok önemli 3 7,1 8,6 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

154

EK-3. (Devam) Ana kriterlerin frekans tabloları

Çizelge 3.5. Kontrata uyum kriterinin frekansları


Cumulative

Percent


orta 16 38,1 45,7 48,6

önemli 13 31,0 37,1 85,7

çok önemli 5 11,9 14,3 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

Çizelge 3.6. İletişim sistemi kriterinin frekansları


Cumulative

Percent


az önemli 10 23,8 28,6 34,3

orta 19 45,2 54,3 88,6

önemli 4 9,5 11,4 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

Çizelge 3.7. Endüstrideki yeri kriterinin frekansları


Cumulative

Percent


orta 15 35,7 42,9 51,4

önemli 13 31,0 37,1 88,6

çok önemli 4 9,5 11,4 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

Çizelge 3.8. Esneklik kriterinin frekansları


Cumulative

Percent

Valid orta 4 9,5 11,4 11,4

önemli 17 40,5 48,6 60,0

çok önemli 14 33,3 40,0 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

155


Çizelge 3.9. Teknoloji kriterinin frekansları


Cumulative

Percent


orta 6 14,3 17,1 20,0

önemli 19 45,2 54,3 74,3

çok önemli 9 21,4 25,7 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

Çizelge 3.10. İş yapma isteği kriterinin frekansları


Cumulative

Percent


orta 20 47,6 57,1 71,4

önemli 10 23,8 28,6 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

Çizelge 3.11. Yönetim ve organizasyon kriterinin frekansları


Cumulative

Percent


orta 24 57,1 68,6 80,0

önemli 7 16,7 20,0 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

Çizelge 3.12. Tamir servisi kriterinin frekansları


Cumulative

Percent


orta 10 23,8 28,6 37,1

önemli 15 35,7 42,9 80,0

çok önemli 7 16,7 20,0 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

156


Çizelge 3.13. Güvenilirlik kriterinin frekansları


Cumulative

Percent


orta 7 16,7 20,0 22,9

önemli 18 42,9 51,4 74,3

çok önemli 9 21,4 25,7 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

Çizelge 3.14. Tutum kriterinin frekansları


Cumulative

Percent


az önemli 7 16,7 20,0 22,9

orta 15 35,7 42,9 65,7

önemli 12 28,6 34,3 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

Çizelge 3.15. Görüşme sonucu bıraktıkları etki kriterinin frekansları


Cumulative

Percent


az önemli 7 16,7 20,0 22,9

orta 19 45,2 54,3 77,1

önemli 8 19,0 22,9 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

Çizelge 3.16. Paketleme yeteneği kriterinin frekansları


Cumulative

Percent


orta 10 23,8 28,6 34,3

önemli 21 50,0 60,0 94,3

çok önemli 2 4,8 5,7 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

157


Çizelge 3.17. İşçi ilişkileri kayıtları kriterinin frekansları


Cumulative

Percent


az önemli 4 9,5 11,4 17,1

orta 13 31,0 37,1 54,3

önemli 13 31,0 37,1 91,4

çok önemli 3 7,1 8,6 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

Çizelge 3.18. Coğrafi yer kriterinin frekansları


Cumulative

Percent


orta 22 52,4 62,9 80,0

önemli 6 14,3 17,1 97,1

çok önemli 1 2,4 2,9 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

Çizelge 3.19. Geçmiş dönemde yapılan iş kriterinin frekansları


Cumulative

Percent


az önemli 9 21,4 25,7 28,6

orta 18 42,9 51,4 80,0

önemli 7 16,7 20,0 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

Çizelge 3.20. Eğitim katkısı kriterinin frekansları


Cumulative

Percent


az önemli 6 14,3 17,1 22,9

orta 16 38,1 45,7 68,6

önemli 10 23,8 28,6 97,1

çok önemli 1 2,4 2,9 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

158


Çizelge 3.21.Karşılıklı anlaşmalar kriterinin frekansları


Cumulative

Percent


orta 17 40,5 48,6 57,1

önemli 12 28,6 34,3 91,4

çok önemli 3 7,1 8,6 100,0

Total 35 83,3 100,0


Total 42 100,0

150

E

K-4

. Ana k

riterlerin k

orelasy

on an

alizi

Çizelg

e 4.1

. 1.-1

1. an

a kriterlerin

in k

orelasy

on d

eğerleri

15

8

15

9

151

EK

-4. (D

evam

) An

a kriterlerin

korelasy

on an

alizi

Çizelg

e 4.2

. 12.-2

1. an

a kriterlerin

in k

orelasy

on d

eğerleri

16

0

161

EK-5. Alt kriterlerin anket verileri

Şekil 5.1. Kalite ana kriterine ait alt kriterlerin anket değerleri

162

EK-5. (Devam) Alt kriterlerin anket verileri


163



164



165



166



167

EK-6. Alt kriterlerin frekans tabloları

Çizelge 6.1. Esneklik ana kriterine ait alt kriterlerin frekansları

altkriter1 Frequency Percent Valid Percent Cumulative

Percent

Valid 1,00 1 2,9 2,9 2,9

3,00 17 48,6 48,6 51,4

4,00 15 42,9 42,9 94,3

5,00 2 5,7 5,7 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 3,00 5 14,3 14,3 14,3

4,00 24 68,6 68,6 82,9

5,00 6 17,1 17,1 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 3,00 1 2,9 2,9 2,9

4,00 21 60,0 60,0 62,9

5,00 13 37,1 37,1 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 3,00 3 8,6 8,6 8,6

4,00 19 54,3 54,3 62,9

5,00 13 37,1 37,1 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 3,00 2 5,7 5,7 5,7

4,00 21 60,0 60,0 65,7

5,00 12 34,3 34,3 100,0

Total 35 100,0 100,0

168

EK-6. (Devam) Alt kriterlerin frekans tabloları

Çizelge 6.2. Hizmet ana kriterine ait alt kriterlerin frekansları


Percent

Valid 4,00 12 34,3 34,3 34,3

5,00 23 65,7 65,7 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 3,00 2 5,7 5,7 5,7

4,00 25 71,4 71,4 77,1

5,00 8 22,9 22,9 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 2,00 1 2,9 2,9 2,9

3,00 12 34,3 34,3 37,1

4,00 20 57,1 57,1 94,3

5,00 2 5,7 5,7 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 3,00 4 11,4 11,4 11,4

4,00 27 77,1 77,1 88,6

5,00 4 11,4 11,4 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 3,00 1 2,9 2,9 2,9

4,00 23 65,7 65,7 68,6

5,00 11 31,4 31,4 100,0

Total 35 100,0 100,0

169


Çizelge 6.3. Maliyet ana kriterine ait alt kriterlerin frekansları


Percent

Valid 3,00 3 8,6 8,6 8,6

4,00 25 71,4 71,4 80,0

5,00 7 20,0 20,0 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 3,00 1 2,9 2,9 2,9

4,00 23 65,7 65,7 68,6

5,00 11 31,4 31,4 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 2,00 1 2,9 2,9 2,9

3,00 10 28,6 28,6 31,4

4,00 23 65,7 65,7 97,1

5,00 1 2,9 2,9 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 4,00 17 48,6 48,6 48,6

5,00 18 51,4 51,4 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 2,00 1 2,9 2,9 2,9

3,00 9 25,7 25,7 28,6

4,00 23 65,7 65,7 94,3

5,00 2 5,7 5,7 100,0

Total 35 100,0 100,0

170


Çizelge 6.4. Kalite ana kriterine ait alt kriterlerin frekansları


Percent

Valid 4,00 10 28,6 28,6 28,6

5,00 25 71,4 71,4 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 3,00 9 25,7 25,7 25,7

4,00 20 57,1 57,1 82,9

5,00 6 17,1 17,1 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 3,00 2 5,7 5,7 5,7

4,00 25 71,4 71,4 77,1

5,00 8 22,9 22,9 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 2,00 1 2,9 2,9 2,9

3,00 7 20,0 20,0 22,9

4,00 24 68,6 68,6 91,4

5,00 3 8,6 8,6 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 3,00 4 11,4 11,4 11,4

4,00 24 68,6 68,6 80,0

5,00 7 20,0 20,0 100,0

Total 35 100,0 100,0

171


Çizelge 6.5. Maliyet ana kriterine ait alt kriterlerin frekansları


Percent

Valid 3,00 3 8,6 8,6 8,6

4,00 24 68,6 68,6 77,1

5,00 8 22,9 22,9 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 4,00 14 40,0 40,0 40,0

5,00 21 60,0 60,0 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 2,00 2 5,7 5,7 5,7

3,00 11 31,4 31,4 37,1

4,00 20 57,1 57,1 94,3

5,00 2 5,7 5,7 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 2,00 3 8,6 8,6 8,6

3,00 14 40,0 40,0 48,6

4,00 18 51,4 51,4 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 2,00 1 2,9 2,9 2,9

3,00 13 37,1 37,1 40,0

4,00 20 57,1 57,1 97,1

5,00 1 2,9 2,9 100,0

Total 35 100,0 100,0

altkriter6 Frequency Percent Valid Percent

Cumulative Percent

Valid 3,00 3 8,6 8,6 8,6

4,00 28 80,0 80,0 88,6

5,00 4 11,4 11,4 100,0

Total 35 100,0 100,0

172


Çizelge 6.6. Teknoloji ana kriterine ait alt kriterlerin frekansları


Percent

Valid 3,00 4 11,4 11,4 11,4

4,00 25 71,4 71,4 82,9

5,00 6 17,1 17,1 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 2,00 4 11,4 11,4 11,4

3,00 20 57,1 57,1 68,6

4,00 11 31,4 31,4 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 3,00 5 14,3 14,3 14,3

4,00 21 60,0 60,0 74,3

5,00 9 25,7 25,7 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 3,00 6 17,1 17,1 17,1

4,00 19 54,3 54,3 71,4

5,00 10 28,6 28,6 100,0

Total 35 100,0 100,0


Percent

Valid 3,00 2 5,7 5,7 5,7

4,00 20 57,1 57,1 62,9

5,00 13 37,1 37,1 100,0

Total 35 100,0 100,0

150

E

K-7

. Alt k

riterlerin k

orelasy

on an

alizi

Çizelg

e 7.1

. Hizm

et ve k

alite ana k

riterlerinin

alt kriterlerin

e ait

iiiiiiiiiiiiiiiiiikorelasy

on d

eğerleri

17

3

151

17

4

EK

-7. (D

evam

) Alt k

riterlerin k

orelasy

on an

alizi

Çizelg

e 7.2

. Maliy

et ve esn

eklik

ana k

riterlerinin

alt kriterlerin

e ait


on d

eğerleri

152

17

5

EK

-7. (D

evam

) Alt k

riterlerin k

orelasy

on an

alizi

Çizelg

e 7.3

. Hizm

et ve k

alite ana k

riterlerinin

alt kriterlerin

e ait


on d

eğerleri

176

ÖZGEÇMİŞ

Kişisel Bilgiler

Soyadı, Adı : GÖKBEK, Berat

Uyruğu : T.C

Doğum Tarihi ve Yeri : 19.06.1985, Ankara

Medeni Hali : Bekar

Telefon : -

Faks : -

e-mail : [email protected]

Eğitim

Derece Eğitim Birimi Mezuniyet Tarihi

Lisans Gazi Üniversitesi/Endüstri Müh. Böl. 2008

Lise Dikmen Anadolu Lisesi/Fen Bilimleri 2003

İş Deneyimi

Yıl Yer Görev

2010 – - Mühendis

Yabancı Dil İngilizce, Almanca

Hobiler Futbol, hentbol, sinema, tiyatro

12

7

mailto:[email protected]

berat gÖkbek yÜksek lİsans tezİ gazİ Ünİversİtesİ...iv Çok ÖlÇÜtlÜ karar verme...

Documents