Bulanık ortamda AHP ve TOPSİS çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılarak robot seçimi

Abstract

Dünya ekonomileri, üretim süreçlerindeki iş yapma modelleri ve kullanılan üretim teknolojilerindeki değişimler ve gelişimlerden doğrudan etkilenmektedir. Bu gelişmeler üretimde verimlilik, kalite ve esneklik sağlayarak gerek işletmelerin sürdürülebilir rekabet gücüne gerekse ülkelerin ekonomik olarak daha güçlü bir yapıya kavuşmasına oldukça önemli katkı sağlamaktadır. İnsan tarafından yapılmakta olan tekrarlı, rutin, fiziksel güç isteyen, standart bir üretim kontrolü gerektiren işlemler için otomasyon ve robot teknolojilerinden daha fazla faydalanılmaktadır. Özellikle robot teknolojileri, insan tarafından yapılmakta olan birçok işlemi daha hızlı, esnek ve standart bir şekilde gerçekleştirerek kalite ve maliyet anlamında oldukça önemli katkılar sağlamakta, dolaylı olarak da işletmelerin pazardaki konumunu güçlendirmektedir. Bu kadar büyük öneme sahip bir üretim faktörü olarak endüstriyel robot teknolojileri satın alma maliyetleri nedeniyle de önemli bir gider oluşturmaktadır. İşletmeler büyük meblağlar ödeyerek temin ettikleri endüstriyel robotlardan hız, esneklik, maliyet, kalite ve seri üretim kabiliyeti gibi birçok beklentiyi karşılamasını beklemektedirler. Bu nedenle, işletmelerin endüstriyel robot tedarik sürecinde çeşitli alternatifler arasından en uygun olanı seçmeleri oldukça önemlidir. Bu çalışma kapsamında, bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri olarak bilinen ve karar verme süreçlerindeki sayısal ve sözel kriterlerin bir arada değerlendirildiği ve değerlendiriciler açısından belirsizlikler içeren konularda da seçim yapılabilmesine imkân sağlayan bulanık AHP (Analitik Hiyerarşi Prosesi) yöntemi ile bulanık TOPSIS (İdeal Çözüme Benzerliğe Göre Tercih Sıralaması) yöntemlerinin birlikte kullanıldığı bütünleşik bir yaklaşım uygulanmıştır. Bu bütünleşik yaklaşımın uygulaması, otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren bir işletmenin punta kaynağı işleminde kullanılmak üzere endüstriyel robot seçimi probleminde gerçekleştirilmiştir ve sonuçta en iyi alternatif robot belirlenmiştir. Böylelikle işletme için önemli bir yatırım kararı olan bu problem için sayısal olarak bir karar desteği sağlanmıştır.

World economies are directly influenced by changes in business models of production processes and production technologies. By providing efficiency, quality and flexibility in production, these changes provide a significant contribution to the sustainable competitive power of the enterprises and to the economic strength of the countries. Automation and robotic technologies are being used more and more for processes that require a standard production control, requiring repetitive, routine, physical power being done by humans. In particular, robot technologies perform many processes that are being done by human in a faster, more flexible and standard way, which provides considerable contributions in terms of quality and cost and indirectly strengthens the market position of enterprises. As a production factor with such a large pre-requisite for businesses, industrial robot technologies are also a significant expense due to their procurement costs. They expect to meet their expectations such as speed, flexibility, cost, quality and mass production capability from the industrial robots they provide by paying large sums of money. For this reason, it is very important for enterprises to choose the most appropriate one among the various alternatives in the robot procurement process. Within the scope of this study, an approach has been implemented together which includes Analytical Hierarchy Process (AHP) method and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method in fuzzy environment, which are known as fuzzy multi criteria decision making methods which gives opprtunities to the decision makers to evaluate numerical and non-numeric criteria in the decision making process. This integrated approach has been applied to the selection problem of an industrial robot to be used in spot welding operation of an enterprise operating in the automotive industry and finally the best one was determined among the alternatives. Thus, a numerical decision support for an important investment problem for the enterprise has been provided.