ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME YAKLAŞIMLARINA DAYALI

advertisement
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 : Tedarik Zinciri Yönetimi, Tedarikçi Değerlendirme
Kriterleri, Tedarikçi Seçimi, AHP, TOPSIS, ELECTRE
Yöntemleri
Sayfa Adedi
: 176
Tez Yöneticisi
: Yrd. Doç. Dr. Murat ARIKAN
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 multistage 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
Supplier Evaluation
Key Words : Supply Chain Management, Supply
Criterias, Supplier Selection, AHP, TOPSIS, ELECTRE
Methods
Page Number : 176
Supervisor : Assist. Prof. Dr. Murat ARIKAN
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
ttttttttttttttttiiiikarşılaştırma matrisleri....................................................................... 109
Çizelge 7.40. Maliyet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili
ttttttttttttttttiiiikarşılaştırma matrisleri....................................................................... 109
Çizelge 7.41. Teknoloji ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili
ttttttttttttttttiiiikarşılaştırma matrisleri....................................................................... 110
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 7.50. Güvenilirlik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların
ttttttttttttttttiiiiağırlıkları ve tutarlılık oranları ........................................................... 115
Çizelge 7.51. Hizmet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların
ttttttttttttttttiiiiağırlıkları ve tutarlılık oranları ........................................................... 115
Çizelge 7.52. Kalite ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların
ttttttttttttttttiiiiağırlıkları ve tutarlılık oranları ........................................................... 116
Çizelge 7.53. Maliyet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların
ttttttttttttttttiiiiağırlıkları ve tutarlılık oranları ........................................................... 116
Çizelge 7.54. Teknoloji ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların
ttttttttttttttttiiiiağırlıkları ve tutarlılık oranları ........................................................... 117
Çizelge 7.55. Esneklik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların
ttttttttttttttttiiiiağırlıkları ve tutarlılık oranları ........................................................... 118
Çizelge 7.56. Güvenilirlik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların
ttttttttttttttttiiiiağırlıkları ve tutarlılık oranları ........................................................... 118
Çizelge 7.57. Hizmet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların
ttttttttttttttttiiiiağırlıkları ve tutarlılık oranları ........................................................... 118
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 ( Ckl ) ve uyumsuzluk ( Dkl ) setleri ................ 126
Çizelge 7.69. B alternatifi için uyum ( Ckl ) ve uyumsuzluk ( Dkl ) setleri ................ 127
Çizelge 7.70. C alternatifi için uyum ( Ckl ) ve uyumsuzluk ( Dkl ) setleri ................ 128
Çizelge 7.71. D alternatifi için uyum ( Ckl ) ve uyumsuzluk ( Dkl ) 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
değerlendirmeden
değerlendirme
oluşmaktadır.
süreci,
Bunlar;
birbiriyle
tedarikçi
bağlantılı
kalite
üç
ayrı
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
Fiyat
Teslimat
Kalite
Üretim Özellikleri ve Kapasite
Coğrafi Konum
Teknik Yetenek
Yönetim ve Organizasyon
Saygınlık ve Endüstrideki Pozisyon
Finansal Durum
Performans Geçmişi
Tamir Hizmeti
Tutum
Paketleme Yeterliliği
Faaliyet Kontrolleri
Eğitim Yardımları
Usule Ait Uygunluk
İşçi İşveren İlişkisi Kaydı
İletişim Sistemi
Karşılıklı Anlaşma
Etki
İş Arzusu
Geçmiş İş Birikimi
Garanti ve Tazminat Politikaları
Dickson
Sıralama
6
2
1
5
20
7
13
11
8
3
15
16
18
14
22
9
19
10
23
17
12
21
4
Makale
Sayısı
61
44
40
23
16
15
10
8
7
7
7
6
3
3
2
2
2
2
2
2
1
1
0
% Değer
80
58
53
30
21
20
13
11
9
9
9
8
4
4
3
3
3
3
3
3
1
1
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,
değerlendirilmesinde
tedarikçi
kullanılırlar
seçimine
[De
Boer
ilişkin
ve
stokastik
arkadaşları,
belirsizliklerin
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
seçiminde
“Y”
malzemesiyle ilgili tedarikçilerin
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.
 a11
a
 21
 .
A
 .
 .

 a n1
a12
...
a 22
...
an2
...
a1n 
a 2 n 
. 

. 
. 

a nn 
Karşılaştırma matrisinin köşegeni üzerindeki bileşenler, yani i  j 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.
a ji 
1
aij
(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:
 b11 
b 
 21 
 . 
Bi   
 . 
 . 
 
bn1 
B sütun vektörlerinin hesaplanmasında (6.2) formülünden yararlanılır.
bij 
aij
(6.2)
n
a
i 1
ij
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.
 c11
c
 21
 .
C
 .
 .

c n1
c12
...
c 22
...
cn 2
...
c1n 
c 2 n 
. 

. 
. 

c nn 
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
wi 
c
j 1
ij
n
(6.3)
W vektörü aşağıda gösterilmiştir.
 w1 
w 
 2
 . 
W  
 . 
 . 
 
 wn 
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.
 a11
a
 21
 .
D
 .
 .

 a n1
a12
...
a 22
...
an2
...
a1n   w1 
a 2 n   w2 
.   . 
 x 
.   . 
.   . 
  
a nn   wn 
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.
di
wi
Ei 
( i  1,2,..., n )
(6.4)
n

E
i 1
i
n
(6.5)
 hesaplandıktan sonra Tutarlılık Göstergesi (CI), (6.6) formülünden yararlanarak
hesaplanabilir.
CI 
 n
n 1
(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]
CR 
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
CI
RI
(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 mx1 boyutlu ve
değerlendirilen faktörün karar noktalarına göre yüzde dağılımlarını gösteren S sütun
vektörleri elde edilir. Bu sütun vektörleri aşağıda tanımlanmıştır:
64
 s11 
s 
 21 
 . 
Si   
 . 
 . 
 
 s m1 
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:
 s11
s
 21
 .
K 
 .
 .

 s m1
s12
s 22
sm2
s1n 
... s 2 n 
. 

. 
. 

... s mn 
...
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.
 s11
s
 21
 .
L
 .
 .

 s m1
s12
...
s 22
...
sm2
...
s1n   w1   l11 
s 2 n   w2   l 21 
.   .   . 
 x    
.   .   . 
.   .   . 
    
s mn   wn  l m1 
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:
 a11
a
 21
 .
Aij  
 .
 .

a m1
a12
a 22
am2
... a1n 
... a 2 n 
. 

. 
. 

... a mn 
Aij 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.
rij 
aij
m
a
k 1
2
kj
(6.8)
Örneğin R matrisinin r11 elemanını hesaplamak için, A matrisinin a11 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:
 r11
r
 21
 .
Rij  
 .
 .

rm1
r12
r22
rm 2
r1n 
... r2 n 
. 

. 
. 

... rmn 
...
Adım 3 : Ağırlıklı Standart Karar Matrisinin (V) Oluşturulması
Öncelikle değerlendirme faktörlerine ilişkin ağırlık değerleri ( wi )
belirlenir
n
(  wi  1 ).
i 1
Daha sonra R matrisinin her bir sütunundaki elemanlar ilgili wi değeri ile çarpılarak
V matrisi oluşturulur. V matrisi aşağıda gösterilmiştir:
68
 w1 r11
w r
 1 21
 .
Vij  
 .
 .

 w1 rm1
w2 r12
w2 r22
w2 rm 2
wn r1n 
... wn r2 n 
. 

. 
. 

... wn rmn 
...
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.
A*  
vij j  J ' 
(max vij j  J ), (min

i
 i

(6.9)
(6.9) formülünden hesaplanacak set A*  v1* , v2* ,..., vn*  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.
A  
vij j  J ' 
(min vij j  J ), (max

i
 i

(6.10)
(6.10) formülünden hesaplanacak set A  v1 , v2 ,..., vn  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 ( S i* ) ve Negatif İdeal Ayırım ( S i ) Ölçüsü
olarak adlandırılmaktadır. İdeal ayırım ( S i* ) ölçüsünün hesaplanması (6.11)
formülünde, negatif ideal ayırım ( S i ) ölçüsünün hesaplanması ise (6.12) formülünde
gösterilmiştir.
S i* 

i
S 
n
 (v
j 1
ij
n
 (v
j 1
ij
 v *j ) 2
(6.11)
 v j ) 2
(6.12)
Burada hesaplanacak S i* ve S i sayısı doğal olarak karar noktası sayısı kadar
olacaktır.
Adım 6 : İdeal Çözüme Göreli Yakınlığın Hesaplanması
Her bir karar noktasının ideal çözüme göreli yakınlığının ( C i* ) 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.
Ci* 
S i
S i  S i*
(6.13)
70
Burada C i* değeri 0  Ci*  1 aralığında değer alır ve Ci*  1 ilgili karar noktasının
ideal çözüme, Ci*  0 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
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:
 a11
a
 21
 .
Aij  
 .
 .

a m1
a12
a 22
am2
a1n 
... a 2 n 
. 

. 
. 

... a mn 
...
Aij 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.
xij 
aij
(6.14)
m
a
k 1
2
kj
Bölüm 6.2.2’deki TOPSIS yönteminin 2. adımında belirtilen hesaplamalar
sonucunda X matrisi aşağıdaki gibi elde edilir:
 x11
x
 21
 .
X ij  
 .
 .

 x m1
x12
...
x 22
...
xm2
...
x1n 
x 2 n 
. 

. 
. 

x mn 
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 ( wi ) belirlemelidir
n
(  wi  1 ).
i 1
Daha sonra X matrisinin her bir sütunundaki elemanlar ilgili wi değeri ile çarpılarak
Y matrisi oluşturulur. Y matrisi aşağıda gösterilmiştir:
 w1 x11
w x
 1 21
 .
Yij  
 .
 .

 w1 x m1
w2 x12
w2 x 22
w2 x m 2
wn x1n 
... wn x 2 n 
. 

. 
. 

... wn x mn 
...
Adım 4 : Uyum ( C kl ) ve Uyumsuzluk ( Dkl ) Setlerinin Belirlenmesi
Uyum setlerinin belirlenebilmesi için Y matrisinden yararlanılır, karar noktaları
birbirleriyle değerlendirme faktörleri açısından kıyaslanır ve setler aşağıdaki
formülde gösterilen ilişki yardımıyla belirlenir:
Ckl  j, ykj  ylj
(6.15)
Formül temel olarak satır elemanlarının birbirlerine göre büyüklüklerinin
karşılaştırılmasına dayanır.
Bir çoklu karar problemindeki uyum seti sayısı
( m.m  m ) tanedir. Çünkü uyum setleri oluşturulurken k ve l indisleri için k  l
olmalıdır. Bir uyum setindeki eleman sayısı ise en fazla değerlendirme faktörü sayısı
( n ) tane olabilir. Örneğin k  1 ve l  2 için C12 uyum seti için Y matrisinin 1. ve 2.
satır elemanları karşılıklı olarak birbirleriyle kıyaslanır ve eğer burada 4
74
değerlendirme faktörü varsa C12 uyum seti en fazla 4 elemanlı olacaktır. Verilen
örnekte 1. ve 2. satır kıyaslamasında,
y11  y 21
y12  y 22
y13  y 23
y14  y 24
sonuçlarıyla karşılaşılmışsa (6.15) formülündeki şarta
j  1 ve
j  4 değerleri
uyacak ve C12 uyum seti C12  1,4 şeklinde oluşacaktır.
ELECTRE yönteminde her uyum setine ( C kl ) bir uyumsuzluk seti ( Dkl ) 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 C12  1,4ise D12  2,3 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 y kj  ylj eşitsizliği olacaktır.
Adım 5 : Uyum ( C ) ve Uyumsuzluk Matrislerinin ( D ) Oluşturulması
Uyum matrisinin (C) oluşturulması için uyum setlerinden yararlanılır. C matrisi
mxm boyutludur ve k  l için değer almaz.
C matrisinin elemanları aşağıdaki formülde gösterilen ilişki yardımıyla hesaplanır.
ckl 
w
jCkl
j
(6.16)
Örneğin C12  1,4 ise C matrisinin c12 elemanının değeri, c12  w1  w4 olacaktır.
C matrisi aşağıda gösterilmiştir:
75

c
 21
 .
C
 .
 .

c m1
c12
c13

c 23
cm 2
cm3
... c1m 
... c 2 m 
. 

. 
. 

...  
Uyumsuzluk matrisinin (D) elemanları ise aşağıdaki formül yardımıyla hesaplanır:
max y kj  y lj
d kl 
jDkl
(6.17)
max y kj  y lj
j
Örneğin Y matrisinin 1. ve 2. satır elemanlarının kıyaslamasından d12 ( k  1 ve
l  2 ) elemanı elde edilir. d12 için, (2.4) formülünün pay kısmında D12  2,3
uyumsuzluk setini oluşturan j  2 ve j  3 değerleri dikkate alınır ve y12  y 22 ve
y13  y 23 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 k  l için değer almaz. D matrisi
aşağıda gösterilmiştir:
 
d
 21
 .
D
 .
 .

d m1
d12
d13

d 23
d m2
d m3
... d1m 
... d 2 m 
. 

. 
. 

...  
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 ( c kl ) karşılaştırılmasından elde edilir.
Uyum eşik değerinin ( c ) aşağıdaki formül yardımıyla elde edilir:
m m
1
c
 ckl
m(m  1) k 1 l 1
(6.18)
Formüldeki m karar noktası sayısını göstermektedir. Daha açık bir anlatımla c
değeri,
1
ile C matrisini oluşturan elemanların toplamının çarpımına eşittir.
m(m  1)
F matrisinin elemanları ( f kl ), ya 1 ya da 0 değerini alır ve matrisin köşegeni üzerinde
aynı karar noktalarını gösterdiğinden değer yoktur. Eğer ckl  c  f kl  1 , eğer
ckl  c  f kl  0 dır.
Uyumsuzluk üstünlük matrisi (G) de mxm boyutludur ve F matrisine benzer şekilde
oluşturulur. Uyumsuzluk eşik değeri ( d ) aşağıdaki formül yardımıyla elde edilir:
d
m m
1
 d kl
m(m  1) k 1 l 1
Diğer bir deyişle d değeri,
(6.19)
1
ile D matrisini oluşturan elemanların
m(m  1)
toplamının çarpımına eşittir.
G matrisinin elemanları da ( g kl ), ya 1 ya da 0 değerini alır ve matrisin köşegeni
üzerinde aynı karar noktalarını gösterdiğinden değer yoktur. Eğer d kl  d 
g kl  1 , eğer d kl  d  g kl  0 dır.
77
Adım 7 : Toplam Baskınlık Matrisinin (E) Oluşturulması
Toplam Baskınlık Matrisinin (E) elemanları ( ekl ) aşağıdaki formülde gösterildiği
gibi f kl ve g kl 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,
 0 0 
E   1  0 
 1 1 
e21  1 , e31  1 ve e32  1 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 Ai ( i  1,2,..., m )
sembolüyle ifade edilirse, karar noktalarının önem sırası A3 , A2 ve A1 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, 3orta, 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
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
Valid
Missing
Total
orta
önemli
çok
önemli
Total
System
Frequency
2
18
Percent
4,8
42,9
Valid
Percent
5,7
51,4
Cumulative
Percent
5,7
57,1
15
35,7
42,9
100,0
35
7
42
83,3
16,7
100,0
100,0
60,0%
50,0%
Percent
40,0%
30,0%
20,0%
10,0%
0,0%
orta
önemli
kriter2
Şekil 7.1. Hizmet ana kriterinin ağırlık dağılımı
çok
önemli
83
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
Valid
Missing
Total
önemsiz
az
önemli
orta
önemli
Total
System
Frequency
2
Percent
4,8
Valid
Percent
5,7
Cumulative
Percent
5,7
10
23,8
28,6
34,3
19
4
35
7
42
45,2
9,5
83,3
16,7
100,0
54,3
11,4
100,0
88,6
100,0
60,0%
50,0%
Percent
40,0%
30,0%
20,0%
10,0%
0,0%
önemsiz
az önemli
orta
önemli
kriter6
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 KolmogorovSmirnov 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
Spearman's rho
kriter3
Correlation Coefficient
1,000
,009
.
,959
35
35
Correlation Coefficient
,009
1,000
Sig. (2-tailed)
,959
.
35
35
Sig. (2-tailed)
N
kriter14
kriter14
N
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
Spearman's rho
kriter4
Correlation Coefficient
Sig. (2-tailed)
N
kriter10
Correlation Coefficient
Sig. (2-tailed)
N
kriter10
1,000
,518(**)
.
,001
35
35
,518(**)
1,000
,001
.
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
,896
N of Items
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
incelenmiştir.
değerleri
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)
Statistic
df
Shapiro-Wilk
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
Kolmogorov-Smirnov(a)
Statistic
df
Shapiro-Wilk
Sig.
Statistic
df
Sig.
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
Kolmogorov-Smirnov(a)
Statistic
df
Shapiro-Wilk
Sig.
Statistic
df
Sig.
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
Kolmogorov-Smirnov(a)
Statistic
df
Shapiro-Wilk
Sig.
Statistic
df
Sig.
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
Kolmogorov-Smirnov(a)
Statistic
df
Shapiro-Wilk
Sig.
Statistic
df
Sig.
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
Kolmogorov-Smirnov(a)
Statistic
df
Shapiro-Wilk
Sig.
Statistic
df
Sig.
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
Corrected
Cronbach's
Scale Mean if
Variance if
Item-Total
Alpha if Item
Item Deleted
Item Deleted
Correlation
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
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
,713
5
Scale
Corrected
Cronbach's
Scale Mean if
Variance if
Item-Total
Alpha if Item
Item Deleted
Item Deleted
Correlation
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
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
,814
7
Scale
Corrected
Cronbach's
Scale Mean if
Variance if
Item-Total
Alpha if Item
Item Deleted
Item Deleted
Correlation
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
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
,727
5
Scale
Corrected
Cronbach's
Scale Mean if
Variance if
Item-Total
Alpha if Item
Item Deleted
Item Deleted
Correlation
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
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
,835
5
Scale
Corrected
Cronbach's
Scale Mean if
Variance if
Item-Total
Alpha if Item
Item Deleted
Item Deleted
Correlation
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
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha
N of Items
,728
5
Scale
Corrected
Cronbach's
Scale Mean if
Variance if
Item-Total
Alpha if Item
Item Deleted
Item Deleted
Correlation
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
Çizelge 7.37. Güvenilirlik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların
iikili karşılaştırma matrisleri
Çizelge 7.38. Hizmet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili
ikarşılaştırma matrisleri
109
Çizelge 7.39. Kalite ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili
ikarşılaştırma matrisleri
Çizelge 7.40. Maliyet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların ikili
ikarşılaştırma matrisleri
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
Çizelge 7.49. Esneklik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların
iağırlıkları ve tutarlılık oranları
115
Çizelge 7.50. Güvenilirlik ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların
iağırlıkları ve tutarlılık oranları
Çizelge 7.51. Hizmet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların
iağırlıkları ve tutarlılık oranları
116
Çizelge 7.52. Kalite ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların
iağırlıkları ve tutarlılık oranları
Çizelge 7.53. Maliyet ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların
iağırlıkları ve tutarlılık oranları
117
Çizelge 7.54. Teknoloji ana kriterinin alt kriterleri açısından alternatif firmaların
iağırlıkları ve tutarlılık oranları
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
A
0,13
Ürün
miktarındaki
değişimlere
cevap
verebilme
0,30
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
Ürün
TEDARİKÇİ/
çeşitliliğindeki
KRİTER
değişimlere cevap
verebilme
Termin
Tasarımdaki
tarihi
değişimlere
değişiklikle
cevap
rine cevap
verebilme
verebilme
0,13
0,40
ESNEKLİK
KRİTERİ
AĞIRLIĞI
0,28
Çizelge 7.56. Güvenilirlik ana kriteri açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi
TEDARİKÇİ
/KRİTER
Garantiler
A
0,18
Geçmiş
İşletmenin
dönem
örgütsel
Tazminat
performansı durumu
0,12
0,15
0,36
GÜVENİLİRLİK
KRİTERİ
AĞIRLIĞI
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
A
0,16
0,19
0,24
HİZMET
KRİTERİ
AĞIRLIĞI
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
A
B
C
0,16
0,42
0,27
0,20
0,35
0,25
0,16
0,36
0,33
KALİTE
KRİTERİ
AĞIRLIĞI
0,17
0,39
0,28
D
0,14
0,20
0,15
0,16
119
Çizelge 7.59. Maliyet ana kriteri açısından alternatif firmaların ağırlıkları matrisi
0,14
MALİYET
KRİTERİ
AĞIRLIĞI
0,23
0,46
0,45
0,30
0,19
0,23
0,26
0,25
0,29
0,17
0,14
0,21
TEDARİKÇİ
/KRİTER
Finansal uygunluk
Fiyat
A
0,14
0,41
Maliyet
analizinin
etkinliği
0,14
B
0,33
0,11
C
0,33
D
0,20
Verimlilik
uygulamaları
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
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
KALİTE MALİYET TEKNOLOJİ
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
Adım 1 : Karar Matrisinin (A) Oluşturulması
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.
C1* 
0,0726
 0,444
0,0726  0,0908
C2* 
0,1027
 0,5429
0,1027  0,0865
C3* 
0,0719
 0,5741
0,0719  0,0533
124
C4* 
0,0823
 0,4439
0,0823  0,1030
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
Adım 1 : Karar Matrisinin (A) Oluşturulması
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 ( C kl ) ve Uyumsuzluk ( Dkl ) 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.
Ckl  j, y kj  ylj 
(6.15)
126
Çizelge 7.68. A alternatifi için uyum ( Ckl ) ve uyumsuzluk ( Dkl ) setleri
127
Çizelge 7.69. B alternatifi için uyum ( Ckl ) ve uyumsuzluk ( Dkl ) setleri
128
Çizelge 7.70. C alternatifi için uyum ( Ckl ) ve uyumsuzluk ( Dkl ) setleri
129
Çizelge 7.71. D alternatifi için uyum ( C kl ) ve uyumsuzluk ( Dkl ) setleri
130
Adım 5 : Uyum ( C ) ve Uyumsuzluk Matrislerinin ( D ) Oluşturulması
Uyum setlerinden yararlanılarak ve aşağıdaki formülde gösterilen ilişki yardımıyla
Uyum matrisi (C) hesaplanmıştır.
ckl 
w
jCkl
(6.16)
j
Çizelge 7.72. Uyum(C) matrisi
Uyum Matrisinin Oluşturulması
i \ j
A
B
C
D
Cij
0,5942
0,7776
0,4866
0,4058
0,6894
0,2169
0,2224
0,4265
0,1992
0,6302
0,8008
0,8364
-
Uyumsuzluk
matrisinin
(D)
elemanları
ise
aşağıdaki
CORT
0,524
formül
yardımıyla
hesaplanmıştır.
max y kj  y lj
d kl 
(6.17)
jDkl
max y kj  y lj
j
Çizelge 7.73. Uyumsuzluk (D) matrisi
i \ j
Dij
Uyumsuzluk Matrisinin Oluşturulması
A
B
C
0,7791
1,0000
0,4214
1,0000
0,5161
0,3305
1,0000
1,0000
1,0000
D
0,5024
0,1862
0,5130
-
DORT
0,687
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
( c kl ) karşılaştırılmasıyla elde edilmiştir. Uyumsuzluk üstünlük matrisi (G) de
131
uyumsuzluk
eşik
değerinin
(d )
uyum
matrisinin
elemanlarıyla
( d kl )
karşılaştırılmasıyla elde edilmiştir.
Çizelge 7.74. Uyum üstünlük (F) ve uyumsuzluk üstünlük (G)
Uyum Üstünlük (F) ve Uyumsuzluk Üstünlük (G) Matrislerinin Oluşturulması
C KABUL
Dkl
D KABUL
SONUÇ
YORUMLAR
1 2 0,41
0
0,78
0
0
B>A
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
k l
Ckl
ÜSTÜNLÜK
C>B>A>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
ALDIĞI DEĞER
SIRALAMA
TEDARİKÇİ
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: 490498 (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 SubIndustry: 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).
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): 13031311 (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): 11701176 (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. Ana ve alt kriterlerin değerlendirilmesi anket örneği
Çizelge 1.1. Ana kriterlerin değerlendirilmesi anket örneği
149
150
EK-1. (Devam) Ana ve alt kriterlerin değerlendirilmesi anket örneği
Çizelge 1.2. Alt kriterlerin değerlendirilmesi anket örneği
150
EK-2. Ana kriterlerin anket verileri
Şekil 2.1. Ana kriterlerin değişken değerleri
151
150
EK-2. (Devam) Ana kriterlerin anket verileri
Şekil 2.2. Ana kriterlerin dilsel değişken değerleri
152
153
EK-3. Ana kriterlerin frekans tabloları
Çizelge 3.1. Kalite kriterinin frekansları
kriter1
Valid
Missing
Total
orta
önemli
çok önemli
Total
System
Frequency
4
15
16
35
7
42
Percent
9,5
35,7
38,1
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
11,4
42,9
45,7
100,0
Cumulative
Percent
11,4
54,3
100,0
Çizelge 3.2. Hizmet kriterinin frekansları
kriter2
Valid
Missing
Total
orta
önemli
çok önemli
Total
System
Frequency
2
18
15
35
7
42
Percent
4,8
42,9
35,7
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
5,7
51,4
42,9
100,0
Cumulative
Percent
5,7
57,1
100,0
Çizelge 3.3. Maliyet ve finans kriterinin frekansları
kriter3
Valid
Missing
Total
orta
önemli
çok önemli
Total
System
Frequency
4
16
15
35
7
42
Percent
9,5
38,1
35,7
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
11,4
45,7
42,9
100,0
Cumulative
Percent
11,4
57,1
100,0
Çizelge 3.4. Prosedüre uyum kriterinin frekansları
kriter4
Valid
Missing
Total
az önemli
orta
önemli
çok önemli
Total
System
Frequency
2
13
17
3
35
7
42
Percent
4,8
31,0
40,5
7,1
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
5,7
37,1
48,6
8,6
100,0
Cumulative
Percent
5,7
42,9
91,4
100,0
154
EK-3. (Devam) Ana kriterlerin frekans tabloları
Çizelge 3.5. Kontrata uyum kriterinin frekansları
kriter5
Valid
Missing
Total
az önemli
orta
önemli
çok önemli
Total
System
Frequency
1
16
13
5
35
7
42
Percent
2,4
38,1
31,0
11,9
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
2,9
45,7
37,1
14,3
100,0
Cumulative
Percent
2,9
48,6
85,7
100,0
Çizelge 3.6. İletişim sistemi kriterinin frekansları
kriter6
Valid
Missing
Total
önemsiz
az önemli
orta
önemli
Total
System
Frequency
2
10
19
4
35
7
42
Percent
4,8
23,8
45,2
9,5
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
5,7
28,6
54,3
11,4
100,0
Cumulative
Percent
5,7
34,3
88,6
100,0
Çizelge 3.7. Endüstrideki yeri kriterinin frekansları
kriter7
Valid
Missing
Total
az önemli
orta
önemli
çok önemli
Total
System
Frequency
3
15
13
4
35
7
42
Percent
7,1
35,7
31,0
9,5
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
8,6
42,9
37,1
11,4
100,0
Cumulative
Percent
8,6
51,4
88,6
100,0
Çizelge 3.8. Esneklik kriterinin frekansları
kriter8
Valid
Missing
Total
orta
önemli
çok önemli
Total
System
Frequency
4
17
14
35
7
42
Percent
9,5
40,5
33,3
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
11,4
48,6
40,0
100,0
Cumulative
Percent
11,4
60,0
100,0
155
EK-3. (Devam) Ana kriterlerin frekans tabloları
Çizelge 3.9. Teknoloji kriterinin frekansları
kriter9
Valid
Missing
Total
az önemli
orta
önemli
çok önemli
Total
System
Frequency
1
6
19
9
35
7
42
Percent
2,4
14,3
45,2
21,4
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
2,9
17,1
54,3
25,7
100,0
Cumulative
Percent
2,9
20,0
74,3
100,0
Çizelge 3.10. İş yapma isteği kriterinin frekansları
kriter10
Valid
Missing
Total
az önemli
orta
önemli
Total
System
Frequency
5
20
10
35
7
42
Percent
11,9
47,6
23,8
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
14,3
57,1
28,6
100,0
Cumulative
Percent
14,3
71,4
100,0
Çizelge 3.11. Yönetim ve organizasyon kriterinin frekansları
kriter11
Valid
Missing
Total
az önemli
orta
önemli
Total
System
Frequency
4
24
7
35
7
42
Percent
9,5
57,1
16,7
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
11,4
68,6
20,0
100,0
Cumulative
Percent
11,4
80,0
100,0
Çizelge 3.12. Tamir servisi kriterinin frekansları
kriter12
Valid
Missing
Total
az önemli
orta
önemli
çok önemli
Total
System
Frequency
3
10
15
7
35
7
42
Percent
7,1
23,8
35,7
16,7
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
8,6
28,6
42,9
20,0
100,0
Cumulative
Percent
8,6
37,1
80,0
100,0
156
EK-3. (Devam) Ana kriterlerin frekans tabloları
Çizelge 3.13. Güvenilirlik kriterinin frekansları
kriter13
Valid
Missing
Total
az önemli
orta
önemli
çok önemli
Total
System
Frequency
1
7
18
9
35
7
42
Percent
2,4
16,7
42,9
21,4
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
2,9
20,0
51,4
25,7
100,0
Cumulative
Percent
2,9
22,9
74,3
100,0
Çizelge 3.14. Tutum kriterinin frekansları
kriter14
Valid
Missing
Total
önemsiz
az önemli
orta
önemli
Total
System
Frequency
1
7
15
12
35
7
42
Percent
2,4
16,7
35,7
28,6
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
2,9
20,0
42,9
34,3
100,0
Cumulative
Percent
2,9
22,9
65,7
100,0
Çizelge 3.15. Görüşme sonucu bıraktıkları etki kriterinin frekansları
kriter15
Valid
Missing
Total
önemsiz
az önemli
orta
önemli
Total
System
Frequency
1
7
19
8
35
7
42
Percent
2,4
16,7
45,2
19,0
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
2,9
20,0
54,3
22,9
100,0
Cumulative
Percent
2,9
22,9
77,1
100,0
Çizelge 3.16. Paketleme yeteneği kriterinin frekansları
kriter16
Valid
Missing
Total
az önemli
orta
önemli
çok önemli
Total
System
Frequency
2
10
21
2
35
7
42
Percent
4,8
23,8
50,0
4,8
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
5,7
28,6
60,0
5,7
100,0
Cumulative
Percent
5,7
34,3
94,3
100,0
157
EK-3. (Devam) Ana kriterlerin frekans tabloları
Çizelge 3.17. İşçi ilişkileri kayıtları kriterinin frekansları
kriter17
Valid
Missing
Total
önemsiz
az önemli
orta
önemli
çok önemli
Total
System
Frequency
2
4
13
13
3
35
7
42
Percent
4,8
9,5
31,0
31,0
7,1
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
5,7
11,4
37,1
37,1
8,6
100,0
Cumulative
Percent
5,7
17,1
54,3
91,4
100,0
Çizelge 3.18. Coğrafi yer kriterinin frekansları
kriter18
Valid
Missing
Total
az önemli
orta
önemli
çok önemli
Total
System
Frequency
6
22
6
1
35
7
42
Percent
14,3
52,4
14,3
2,4
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
17,1
62,9
17,1
2,9
100,0
Cumulative
Percent
17,1
80,0
97,1
100,0
Çizelge 3.19. Geçmiş dönemde yapılan iş kriterinin frekansları
kriter19
Valid
Missing
Total
önemsiz
az önemli
orta
önemli
Total
System
Frequency
1
9
18
7
35
7
42
Percent
2,4
21,4
42,9
16,7
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
2,9
25,7
51,4
20,0
100,0
Cumulative
Percent
2,9
28,6
80,0
100,0
Çizelge 3.20. Eğitim katkısı kriterinin frekansları
kriter20
Valid
Missing
Total
önemsiz
az önemli
orta
önemli
çok önemli
Total
System
Frequency
2
6
16
10
1
35
7
42
Percent
4,8
14,3
38,1
23,8
2,4
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
5,7
17,1
45,7
28,6
2,9
100,0
Cumulative
Percent
5,7
22,9
68,6
97,1
100,0
158
EK-3. (Devam) Ana kriterlerin frekans tabloları
Çizelge 3.21.Karşılıklı anlaşmalar kriterinin frekansları
kriter21
Valid
Missing
Total
az önemli
orta
önemli
çok önemli
Total
System
Frequency
3
17
12
3
35
7
42
Percent
7,1
40,5
28,6
7,1
83,3
16,7
100,0
Valid Percent
8,6
48,6
34,3
8,6
100,0
Cumulative
Percent
8,6
57,1
91,4
100,0
150
EK-4. Ana kriterlerin korelasyon analizi
Çizelge 4.1. 1.-11. ana kriterlerinin korelasyon değerleri
159
151
EK-4. (Devam) Ana kriterlerin korelasyon analizi
Çizelge 4.2. 12.-21. ana kriterlerinin korelasyon değerleri
160
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
Şekil 5.2. Kalite ana kriterine ait alt kriterlerin anket değerleri
163
EK-5. (Devam) Alt kriterlerin anket verileri
Şekil 5.3. Kalite ana kriterine ait alt kriterlerin anket değerleri
164
EK-5. (Devam) Alt kriterlerin anket verileri
Şekil 5.4. Kalite ana kriterine ait alt kriterlerin anket değerleri
165
EK-5. (Devam) Alt kriterlerin anket verileri
Şekil 5.5. Kalite ana kriterine ait alt kriterlerin anket değerleri
166
EK-5. (Devam) Alt kriterlerin anket verileri
Şekil 5.6. Kalite ana kriterine ait alt kriterlerin anket değerleri
167
EK-6. Alt kriterlerin frekans tabloları
Çizelge 6.1. Esneklik ana kriterine ait alt kriterlerin frekansları
altkriter1
Valid
1,00
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
1
17
15
2
35
Percent
2,9
48,6
42,9
5,7
100,0
Valid Percent
2,9
48,6
42,9
5,7
100,0
altkriter2
Valid
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
5
24
6
35
Percent
14,3
68,6
17,1
100,0
Valid Percent
14,3
68,6
17,1
100,0
altkriter3
Valid
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
1
21
13
35
Percent
2,9
60,0
37,1
100,0
Valid Percent
2,9
60,0
37,1
100,0
altkriter4
Valid
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
3
19
13
35
Percent
8,6
54,3
37,1
100,0
Valid Percent
8,6
54,3
37,1
100,0
altkriter5
Valid
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
2
21
12
35
Percent
5,7
60,0
34,3
100,0
Valid Percent
5,7
60,0
34,3
100,0
Cumulative
Percent
2,9
51,4
94,3
100,0
Cumulative
Percent
14,3
82,9
100,0
Cumulative
Percent
2,9
62,9
100,0
Cumulative
Percent
8,6
62,9
100,0
Cumulative
Percent
5,7
65,7
100,0
168
EK-6. (Devam) Alt kriterlerin frekans tabloları
Çizelge 6.2. Hizmet ana kriterine ait alt kriterlerin frekansları
altkriter1
Valid
4,00
5,00
Total
Frequency
12
23
35
Percent
34,3
65,7
100,0
Valid Percent
34,3
65,7
100,0
altkriter2
Valid
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
2
25
8
35
Percent
5,7
71,4
22,9
100,0
Valid Percent
5,7
71,4
22,9
100,0
altkriter3
Valid
2,00
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
1
12
20
2
35
Percent
2,9
34,3
57,1
5,7
100,0
Valid Percent
2,9
34,3
57,1
5,7
100,0
altkriter4
Valid
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
4
27
4
35
Percent
11,4
77,1
11,4
100,0
Valid Percent
11,4
77,1
11,4
100,0
altkriter5
Valid
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
1
23
11
35
Percent
2,9
65,7
31,4
100,0
Valid Percent
2,9
65,7
31,4
100,0
Cumulative
Percent
34,3
100,0
Cumulative
Percent
5,7
77,1
100,0
Cumulative
Percent
2,9
37,1
94,3
100,0
Cumulative
Percent
11,4
88,6
100,0
Cumulative
Percent
2,9
68,6
100,0
169
EK-6. (Devam) Alt kriterlerin frekans tabloları
Çizelge 6.3. Maliyet ana kriterine ait alt kriterlerin frekansları
altkriter1
Valid
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
3
25
7
35
Percent
8,6
71,4
20,0
100,0
Valid Percent
8,6
71,4
20,0
100,0
altkriter2
Valid
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
1
23
11
35
Percent
2,9
65,7
31,4
100,0
Valid Percent
2,9
65,7
31,4
100,0
altkriter3
Valid
2,00
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
1
10
23
1
35
Percent
2,9
28,6
65,7
2,9
100,0
Valid Percent
2,9
28,6
65,7
2,9
100,0
altkriter4
Valid
4,00
5,00
Total
Frequency
17
18
35
Percent
48,6
51,4
100,0
Valid Percent
48,6
51,4
100,0
altkriter5
Valid
2,00
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
1
9
23
2
35
Percent
2,9
25,7
65,7
5,7
100,0
Valid Percent
2,9
25,7
65,7
5,7
100,0
Cumulative
Percent
8,6
80,0
100,0
Cumulative
Percent
2,9
68,6
100,0
Cumulative
Percent
2,9
31,4
97,1
100,0
Cumulative
Percent
48,6
100,0
Cumulative
Percent
2,9
28,6
94,3
100,0
170
EK-6. (Devam) Alt kriterlerin frekans tabloları
Çizelge 6.4. Kalite ana kriterine ait alt kriterlerin frekansları
altkriter1
Valid
4,00
5,00
Total
Frequency
10
25
35
Percent
28,6
71,4
100,0
Valid Percent
28,6
71,4
100,0
altkriter2
Valid
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
9
20
6
35
Percent
25,7
57,1
17,1
100,0
Valid Percent
25,7
57,1
17,1
100,0
altkriter3
Valid
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
2
25
8
35
Percent
5,7
71,4
22,9
100,0
Valid Percent
5,7
71,4
22,9
100,0
altkriter4
Valid
2,00
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
1
7
24
3
35
Percent
2,9
20,0
68,6
8,6
100,0
Valid Percent
2,9
20,0
68,6
8,6
100,0
altkriter5
Valid
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
4
24
7
35
Percent
11,4
68,6
20,0
100,0
Valid Percent
11,4
68,6
20,0
100,0
Cumulative
Percent
28,6
100,0
Cumulative
Percent
25,7
82,9
100,0
Cumulative
Percent
5,7
77,1
100,0
Cumulative
Percent
2,9
22,9
91,4
100,0
Cumulative
Percent
11,4
80,0
100,0
171
EK-6. (Devam) Alt kriterlerin frekans tabloları
Çizelge 6.5. Maliyet ana kriterine ait alt kriterlerin frekansları
altkriter1
Valid
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
3
24
8
35
Percent
8,6
68,6
22,9
100,0
Valid Percent
8,6
68,6
22,9
100,0
altkriter2
Valid
4,00
5,00
Total
Frequency
14
21
35
Percent
40,0
60,0
100,0
Valid Percent
40,0
60,0
100,0
altkriter3
Valid
2,00
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
2
11
20
2
35
Percent
5,7
31,4
57,1
5,7
100,0
Valid Percent
5,7
31,4
57,1
5,7
100,0
altkriter4
Valid
2,00
3,00
4,00
Total
Frequency
3
14
18
35
Percent
8,6
40,0
51,4
100,0
Valid Percent
8,6
40,0
51,4
100,0
altkriter5
Valid
2,00
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
1
13
20
1
35
Percent
2,9
37,1
57,1
2,9
100,0
Valid Percent
2,9
37,1
57,1
2,9
100,0
altkriter6
Valid
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
3
28
4
35
Percent
8,6
80,0
11,4
100,0
Valid Percent
8,6
80,0
11,4
100,0
Cumulative
Percent
8,6
77,1
100,0
Cumulative
Percent
40,0
100,0
Cumulative
Percent
5,7
37,1
94,3
100,0
Cumulative
Percent
8,6
48,6
100,0
Cumulative
Percent
2,9
40,0
97,1
100,0
Cumulative
Percent
8,6
88,6
100,0
172
EK-6. (Devam) Alt kriterlerin frekans tabloları
Çizelge 6.6. Teknoloji ana kriterine ait alt kriterlerin frekansları
altkriter1
Valid
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
4
25
6
35
Percent
11,4
71,4
17,1
100,0
Valid Percent
11,4
71,4
17,1
100,0
altkriter2
Valid
2,00
3,00
4,00
Total
Frequency
4
20
11
35
Percent
11,4
57,1
31,4
100,0
Valid Percent
11,4
57,1
31,4
100,0
altkriter3
Valid
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
5
21
9
35
Percent
14,3
60,0
25,7
100,0
Valid Percent
14,3
60,0
25,7
100,0
altkriter4
Valid
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
6
19
10
35
Percent
17,1
54,3
28,6
100,0
Valid Percent
17,1
54,3
28,6
100,0
altkriter5
Valid
3,00
4,00
5,00
Total
Frequency
2
20
13
35
Percent
5,7
57,1
37,1
100,0
Valid Percent
5,7
57,1
37,1
100,0
Cumulative
Percent
11,4
82,9
100,0
Cumulative
Percent
11,4
68,6
100,0
Cumulative
Percent
14,3
74,3
100,0
Cumulative
Percent
17,1
71,4
100,0
Cumulative
Percent
5,7
62,9
100,0
150
EK-7. Alt kriterlerin korelasyon analizi
Çizelge 7.1. Hizmet ve kalite ana kriterlerinin alt kriterlerine ait
iiiiiiiiiiiiiiiiiikorelasyon değerleri
173
151
EK-7. (Devam) Alt kriterlerin korelasyon analizi
Çizelge 7.2. Maliyet ve esneklik ana kriterlerinin alt kriterlerine ait
iiiiiiiiiiiiiiiiiikorelasyon değerleri
174
152
EK-7. (Devam) Alt kriterlerin korelasyon analizi
Çizelge 7.3. Hizmet ve kalite ana kriterlerinin alt kriterlerine ait
iiiiiiiiiiiiiiiiiikorelasyon değerleri
175
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
Yıl
Yer
Görev
2010 –
-
Mühendis
Yabancı Dil
İngilizce, Almanca
Hobiler
Futbol, hentbol, sinema, tiyatro
İş Deneyimi
Download
Random flashcards
En Mimar Architecture LTD ŞTİ XD

2 Cards asilyasar069

KIRIHAN GÜMÜŞ DEDEKTÖR

6 Cards oauth2_google_49cd8e53-7096-4be6-ba73-4ff7e4195b4b

Create flashcards