Bulanık veri zarflama analizi: Türkiye`deki şeker fabrikalarının etkinliklerinin incelenmesi

Abstract

Veri Zarflama Analizi (VZA), birden çok girdi ve birden çok çıktıya sahip olan Karar Verme Birimleri (KVB)'nin göreli etkinliğinin ölçülmesinde kullanılan bir yöntemdir. Ayrıca bu yöntem, etkin olmayan KVB'nin etkin olmayış miktarları ve bunların neden kaynaklandığı hakkında bilgi vermektedir. Bunun yanı sıra VZA, etkin olmayan KVB'leri için gerekli olan girdi azaltma ve/veya çıktı arttırma miktarlarının belirlenmesinde yöneticilere destek sağlayabilmektedir. Klasik VZA modelleri, kullanılan girdi ve çıktı değerlerinin kesin olarak bilindiği durumlarda uygulanabilmektedir. İşletmelerde etkinlik hesaplamalarında kullanılan girdi-çıktı verileri çoğu zaman tam ve kesin olarak bilinememekte yani belirsizlik içerebilmektedir. Tam ve kesin olmayan bu verilere bulanık veriler adı verilmekte ve bulanık kümeler ile ifade edilmektedir. Bulanık küme teorisi ilk olarak Prof. Dr. Lotfi A. Zadeh tarafından 1965 yılındaki `Fuzzy Sets` başlıklı çalışma ile ele alınmıştır. Girdi ve çıktı değerlerinin kesin olarak belirlenemediği durumlarda, etkinlik ölçümlerinin yapılabilmesi için Bulanık Veri Zarflama Analizi (BVZA) modelleri geliştirilmiştir. Bu çalışmada, Türkiye Şeker Fabrikaları A.Ş. (TÜRKŞEKER)'ye ait şeker fabrikalarının etkinlik durumları incelenmiştir. TÜRKŞEKER 2018 yılı faaliyet raporu incelendiğinde, `… belirlediğimiz hedefler istikametinde yüksek kalite ve verimlilik odaklı artan bir performans ile ….` ifadesi yer almaktadır. Buradan hareketle Türkiye Şeker Fabrikaları A.Ş.'ye ait 25 adet şeker fabrikasının etkinlik durumları merak edilmiştir. 2017-2018 döneminde, şeker fabrikalarının etkin olup olmadıkları araştırılmıştır. Etkinlik değerleri önce klasik veri zarflama analizi kullanılarak belirlenmiştir. Daha sonra kullanılan girdi ve çıktıların bazılarında bulanıklık olabileceği düşüncesiyle, bulanık veri zarflama analizi kullanılarak şeker fabrikalarının etkinlik değerleri tekrar elde edilmiştir. Klasik VZA ve bulanık VZA sonuçları karşılaştırılarak, etkin olmayan KVB'nin etkin hale gelebilmeleri için tam etkin olan hangi şeker fabrikalarını kendilerine referans almaları konusunda önerilerde bulunulmuştur.

Data envelopment analysis (VZA) is a method used to measure the relative effectiveness of decision-making units (KVB) that have multiple input and multiple output. Also this method, gives information about how to determine the inactive amount of the inactive KVB and why these occur. Besides this, VZA can provide support to administrators in determining the amount of input reduction and/or output increase required for their inactive Kvb. Classic VZA models can be applied when the input and output values used are known for sure. The input and output values used in business activity accounts are often not fully known so it can include uncertainty. Information such as these, which are not certain and complete are called Fuzzy Sets. The first, fuzzy set theory has been addressed by Prof. Dr. Lotfi A. Zadeh in 1965 in his work titled `Fuzzy Sets`. In this study, Turkish Sugar Factories A. P. Activity Status of sugar factories belonging to (TURKŞEKER) has been investigated. TURKŞEKER annual report for 2018 was examined, the expression used is: `with an increased performance focused on high quality and efficiency in the direction of the goals we have set …`. The activity of 25 sugar factories has raised curiosity as a result of the afore mentioned study. Whether sugar factories were active was investigated in 2017-2018. Efficiency values was first determined using classical data envelopment analysis. Due to the idea of the possibility that fuzzy sets' input and output could occur the method of Data Envelopment Analysis have been used to re-evaluate the activity rates of Sugar Factories. By comparing the classic VZA and fuzzy VZA results, suggestions were made about which sugar factories to take as reference in order for inactive KVB to become active.