Bütünleşik Swara–Topsis Yöntemi İle Makine Seçimi: Bir Üretim İşletmesinde Uygulama

Author :  

Year-Number: 2017-13
Language : null
Konu : İşletme
Number of pages: 206-216
Mendeley EndNote Alıntı Yap

Abstract

Günümüz üretim işletmelerinde verimli, hızlı ve güvenilir üretim için CNC (Bilgisayarlı Nümerik Kontrol - Computer Numerical Control) makineleri en önemli teçhizatlardan biri haline gelmiştir. İşletmelerin CNC makinesi satın alımlarında, işletme için uygun olan birçok alternatif bulunabilmektedir. Ancak, işletmelerin beklentilerini en üst seviyede karşılayacak CNC makinesini seçerken, sadece maliyete göre hareket etmeleri durumunda hatalı kararlar alabildiği, alanda yapılan çalışmalar neticesinde tespit edilmiştir. CNC makinesinin seçimi, bir anlamda çok kriterli karar verme işlemidir. Bu çalışmada amaç, bir üretim işletmesi için optimum faydayı sağlayacak CNC makinesinin bütünleşik SWARA –TOPSIS yöntemiyle seçilmesidir. Uygulama çalışması, Aydın’da faaliyet gösteren bir üretim işletmesinde yapılmıştır. CNC makinesi satın almayı planlayan bu işletmede, CNC için göreceli seçim kriterleri “Esneklik”, “Güvenilirlik”, “Güvenlik”, “Kullanım Kolaylığı”, “Satış Sonrası Servis” ve “Verimlilik”; göreceli olmayan seçim kriteri de “Maliyet” olarak belirlenmiştir. Kriter ağırlıklarını belirleyecek ve CNC makinelerini göreceli kriterlere göre değerlendirecek beş karar vericiden oluşan bir grup oluşturulmuştur. Karar vericiler tarafından en önemlisi ilk sırada olacak şekilde kriterleri sıralayarak, kriterler arası önem düzeyleri belirlenmiştir. Elde edilen veriler yardımıyla SWARA uygulama adımları kullanılarak kriter ağırlıkları ortaya konulmuştur. Daha sonra, göreceli kriterleri göz önünde bulunduran karar vericiler alternatif CNC makinelerinin değerlendirme işlemini yapmıştır. Göreceli olmayan “Maliyet” kriteri için her bir alternatif CNC makinesi için fiyat teklifi alınmıştır. Elde edilen tüm değerler TOPSIS yöntemi ile değerlendirilerek, işletme için optimum olan CNC makinesi işletmeye önerilmiştir.

Keywords

Abstract

Computer Numerical Control (CNC) machines have become one of the most important equipments for efficient, fast and reliable production in today's production companies. There are many alternatives available for companies to purchase CNC machines. However, when choosing the CNC machine that will meet the expectations of the companies at the highest level, it is determined in the studies conducted in the literature that the wrong decisions can be made if they move only according to the cost. The choice of CNC machine, in a sense, is a multi-criteria decision-making process. The purpose of this study is to select the CNC machine, which will provide optimum utilization for a production company, by using the integrated SWARA -TOPSIS method. Implementation study was conducted in a production company operating in Aydın. In this company which planned to buy a CNC machine, it was determined that while the relative selection criteria for CNC were "Flexibility", "Reliability", "Safety", "Ease of Use", "After-Sales Service", and "Efficiency", the non-relative selection criterion was “cost”. A group including five decision makers was formed to determine the criterion weights and evaluate the CNC machines according to relative criteria. Significance level of the criteria was determined by the decision makers ranking them so that the most important one is the first. Criterion weights were determined by using SWARA application steps with the help of the obtained data. Then, decision makers taking the relative criteria into consideration performed the evaluation process of the alternative CNC machines. For the non-relative “Cost” criterion, price quotation for each alternative CNC machine was obtained. By evaluating all the obtained values with TOPSIS method, optimum CNC machine was suggested to the company.

Keywords


                                                                                                                                                                                                        
  • Article Statistics