Tedarikçi seçimi probleminde bütünleşik sinirsel bulanık mantık yaklaşımı

Abstract

Günümüz yüksek rekabetli piyasalarında, tedarikçileri ile uzun dönemli ve stratejik ilişki kurmak firmaların tedarik zincirindeki amaçlarını etkili bir şekilde gerçekleştirmede yardımcı olmaktadır. Bu stratejik olarak önemli konuda baş etmek ve en iyi tedarikçi veya tedarikçileri seçmek adına uygun yöntem ve kriterlerin seçimi gerekmektedir.Karışık yapısı ile tedarikçi seçimi fiyat ve kalite gibi birbiriyle çelişen çeşitli faktörler içeren bir Çok Kriterli Karar Verme problemidir. Etkili modeller kurmak ve bu kriterler arasındaki ilişkiyi çözmek adına araştırmacı ve akademisyenler literatürde geniş bir kapsamda yöntemler sunmuştur.Seçim probleminde faktörler karar verme sürecinde bulanıklık ve belirsizliğe neden olmaktadır. Bu belirsizliği giderme ve insan değerlendirmelerini anlamlı sonuçlara çevirme adına Bulanık Küme Teorisi'ne sık sık başvurulmaktadır. Tezde, tedarik seçim problemini çözme adına Adaptif Ağ Yapısına Dayalı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) yöntemine dayanan bir yaklaşım geliştirilmiştir.Sunulan modelde ilk olarak problem için seçilen kriterler ANFIS girdi seçimi yöntemi uygulanarak azaltılmaktadır. Sonrasında ilgili seçilen kriter seti kullanılarak problemin ANFIS yapısı ortaya konmaktadır. Tedarikçi seçimine bir sinirsel bulanık tekniğin uygulanmasının amacı sadece sinirsel ağların öğrenme kabiliyetinin yakalamak değil aynı zamanda insan bilgi ve nedensellik mekanizmasının nicel yaklaşımını sunmaktır. Ortaya konulan model bir tekstil firmasında uygulanmıştır. Geliştirilen yaklaşım ile elde edilen sonuçlar çoklu regresyon metodu ile elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Ayrıca kısıt içeren problemlere yönelik olarak geliştirilen modele doğrusal programlama entegre edilmiştir.

In today?s highly competitive markets, building long term and strategic relationships with suppliers helps companies to achieve objectives of the supply chain effectively. In order to cope with this strategically important issue and select best supplier(s), appropriate method and proper selection criteria have to be chosen.Within its complicated structure, supplier selection is a Multiple-Criteria Decision Making (MCDM) problem that includes several conflicting factors such as price and quality. To build effective models and to solve trade-off between these criteria, researchers and academicians present wide range of methods in literature.The factors in selection problem cause vagueness and ambiguity in decision-making process. Fuzzy Set Theory (FST) is applied as an efficient tool to handle this uncertainty effectively and convert human judgments into meaningful results. In this thesis a new approach based on Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) is developed to overcome the supplier selection problem.In the presented model the selected criteria is firstly reduced by applying ANFIS input selection method. Then ANFIS structure of the considered problem is built using these selected criteria. The aim of applying a neuro-fuzzy method to supplier selection is to not only capture the learning capability of neural networks but also take the advantage of presenting qualititive aspects of human knowledge and reasoning mechanism.The proposed model is illustrated by an application in a textile firm. The results obtained from the developed approach are compared with the results of multiple regression method. Also linear programming is integrated to the developed model for the problems that contain various constraints.