Yıl: 2021 Cilt: 32 Sayı: 3 Sayfa Aralığı: 473 - 495 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 05-09-2022

İYİLEŞTİRME PROJELERİNİN BULANIK VİKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Öz:
Günümüzün rekabetçi pazar yapısı içinde firmalar sürekli olarak ürün kalitesini iyileştirecek, israfları azaltacak yöntemlerin arayışı içindedir. Birçok firma bu amaçla süreçleri üzerine yalın üretim felsefesini uygulamaktadır. Kaizen, sürekli iyileştirme anlamına gelmektedir ve yalın üretim metodolojisinin temel sütunlarından birisini oluşturmaktadır. Kaizen felsefesinde problemlerin ortaya çıkarılmasında ve problemlere çözüm üretilmesinde organizasyonun farklı seviyelerinden ve birimlerinden çalışanların bir araya gelerek oluşturdukları takımlar görev almaktadır. Gerçekleşen iyileştirme projelerinin etkinliğinin değerlendirilmesi, iyileştirme projelerinin göreceli olarak başarılarının ortaya konması ve en iyi uygulamaların yaygınlaşarak daha sonraki dönemlerde gerçekleşecek projelere örnek olması açısından önem taşımaktadır. Tamamlanmış iyileştirme projelerinin birden fazla kriter dikkate alınarak değerlendirilmesi, birçok kriterli karar verme problemidir. Bunun yanı sıra, değerlendiricilerin görüşlerindeki belirsizlik ve muğlaklık problemin belirgin özelliklerinden birisidir. Bu çalışmada tamamlanmış iyileştirme projelerinin değerlendirilmesi amacıyla kullanılacak bir bulanık çok kriterli karar verme metodolojisi geliştirilmiştir. Önce uzman görüşleri doğrultusunda temel ve alt kriterler belirlenmiş. Sonrasında kriter ağırlıkları bulanık küme teorisi yardımıyla hesaplanmıştır. Tamamlanmış projelerin başarı durumuna göre sıralaması için bulanık VIKOR yöntemi kullanılmıştır. Sayısal analiz kısmında, bir otomotiv yan sanayi firmasında gerçekleşmiş 10 adet örnek proje, çalışma kapsamında önerilen metodoloji kullanılarak sıralanmış ve sonuçlar sunulmuştur. Son kısımda, çalışmada önerilen metodolojinin sonuçları ile firmanın değerlendirme sürecinde kullandığı basit toplamlı ağırlıklandırma yönteminden elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Çalışma sonuçları, önerilen metodolojinin tamamlanmış projelerin sistematik ve etkin bir şekilde değerlendirilmesi amacıyla kullanılabileceğini göstermektedir.
Anahtar Kelime:

EVALUATION OF IMPROVEMENT PROJECTS USING FUZZY VIKOR METHODOLOGY

Öz:
In today’s competitive marketplace companies must continually seek out methods to increase product quality and reduce waste. For this purpose, many companies use lean concept in their processes. One of the main pillars of Lean methodology is Kaizen which means continuous improvement. Kaizen teams are formed across all levels of organizations to promote ideas and improvement projects. Evaluation of completed improvement projects is important to determine their relative success and feedback the results to all kaizen teams. This may lead superior future projects. Evaluation of projects considering is a well-known multi criteria decision making problem. Moreover, the uncertainty and vagueness of the experts’ opinion is the significant characteristic of the problem. In this study, we proposed a fuzzy VIKOR based multicriteria methodology for evaluating improvement projects. First, main criteria and sub criteria are determined based on the expert’s opinion. Then the weighting of main and sub criteria is carried out using fuzzy set theory and a Fuzzy VIKOR methodology is used for ranking completed projects. A numerical analysis was performed to show the effectiveness of the proposed methodology. 10 kaizen projects which were performed in an automotive supplier are selected and ranked using fuzzy VIKOR methodology and the results were presented. In the final section, the rankings obtained by fuzzy VIKOR and the rankings performed by the firm are compared. Results showed that the proposed methodology can be effectively used for ranking of completed improvement projects.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Albayrak, N. (2019). Kalder Kalı̇te Çemberı̇Ve Kaı̇zen Ödül Değerlendı̇rme Sürecı̇nı̇n İyı̇leştı̇rı̇lmesı̇: Çok Ölçütlü Karar Verme Uygulaması, (Yüksek Lisans Tezi). Başkent Üniversitesi, Fen Bilimleri Enst. Kalite Mühendisliği A.B.D.
  • Altıntaş, M., Erginel, N. & Kucuk, G. (2016). Determining the Criteria and Evaluating Six Sigma Projects via Fuzzy ANP method in Group Decision method. IFAC-PapersOnLine 49(12), 1850–1855
  • Bilgen, B. & Şen, M. (2012) Project selection through fuzzy analytic hierarchy process and a case study on Six Sigma implementation in an automotive industry, Production Planning & Control, 23(1), 2-25, Doi: https://doi.org/ 10.1080/ 09537287.2010.537286
  • Büyüközkan, G. & Öztürkcan, D. (2010). An integrated analytic approach for Six Sigma project selection, Expert Systems with Applications. 37, 5835–5847. doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.02.022
  • Chen, S.H., (1985) Ranking fuzzy numbers with maximizing set and minimizing set, Fuzzy Sets and Systems, 17(2), 113-129.
  • Chen,C.T. (2000), Extensions of the TOPSIS for Group Decision Making Under Fuzzy Environment, Fuzzy Set and Systems, 114, 1-9. Doi: https://doi.org/10.1016/S0165- 0114(97)00377-1
  • Chen,L.Y. ve Wang, T.C. (2009), Optimizing partners’ choice in IS/IT Outsourcing Projects: The Strategic Decision of Fuzzy VIKOR, International Journal of Production Economics, 120, 233-242. Doi: https://doi.org/10.1016/ j.ijpe.2008.07.022
  • Churchman, C.W. ve Ackoff, R.L. (1954). An Approximate Measure of Value. Journal of Operations Research Society of America, 2(1), 172-87.
  • Condé, G.C.P., & Martens, L.P. (2020) Six sigma project generation and selection: literature review and feature based method proposition, Production Planning & Control, 31(16), 1303- 1312, Doi:https://doi.org/10.1080/09537287. 2019.1706196
  • Çakır, E. ve Özdemir, M. (2016). Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Altı Sigma Projeleri Seçiminde Uygulanması. Business and Economics Research Journal, 7 (2), 167-201. Doi: https://doi.org/10.20409/berj.2016217536
  • Çakır, S. ve Perçin, S. (2013). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü. Ege Akademik Bakış, 13(4), 449-459.
  • Çetinay H.,(2016). Operasyonel Mükemmellik El Kitabı 3, Kaizen Program Yönetimi, Kaizen Atölyesi
  • Erginel, N., Uluskan, M., Kücük, G. & Altıntaş, M. (2018). Evaluation methods for completed Six Sigma projects through an interval type-2 fuzzy ANP. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. 35, 1851–1863. Doi: https://doi.org/10.3233/JIFS 171306
  • KALDER Ankara Şubesi (2021). Kalı̇te Çemberı̇ Ve Kaı̇zen Ödülü Bı̇lgı̇lendı̇rme Kı̇tapçığı 2021 Kumar, D.U., Saranga, H., Ram ́ırez-Ma ́rquez, J. &
  • Nowicki, D. (2007). Six sigma project selection using data envelopment analysis, The TQM Magazine, 19(5), 419-441. Doi: https://doi.org/10.1108/09544780710817856
  • Opricovic (1998), Multicriteria Optimization of Civil Engineering Systems, Faculty of Civil Engineering, Belgrade.
  • Opricovic, S. ve Tzeng, G.H. (2004), The Compromise Solution by MCDM Methods: A Comparative Analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156,2, 445-455. Doi: https://doi.org/10.1016/S0377- 2217(03)00020-1
  • Opricovic, S. (2011), Fuzzy VIKOR with an application to water resources planning. Expert Systems with Applications, 38 (10), 12983- 12990. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.04.097
  • Padhy., R. (2016). Six Sigma project selections: a critical review. International Journal of Lean Six Sigma, 8(2), 244-258. Doi: https://doi.org/10.1108/IJLSS-06-2016-0025
  • Pakdil, F.,Toktaş, P. & Can, G.F. (2020). Six sigma Project prioritization and selection: a multi criteria decision making approach in healthcare industry. International Journal of Lean Six Sigma, Doi: https://doi.org//10.1108/IJLSS-04-2020-0054
  • Perçin, S. & Kahraman, C.(2010). An Integrated Fuzzy Multi-Criteria Decision-Making Approach for Six Sigma Project Selection. International Journal of Computational Intelligence Systems, 3(5), 610-621. Doi: https://doi.org/10.1080/ 18756891.2010.9727727
  • Rudnik, K., Bocewicz, G., Landwojtowicz, A., Gorska, I., D. (2021) Ordered fuzzy WASPAS method for selection of improvement projects, Expert Systems With Applications, 169 , 1-18. Doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.114471
  • Shaygan, A. & Testik, Ö.M.(2019). A fuzzy AHP based methodology for project prioritization and selection. Soft Computting, 23, 1309–1319. Doi: https://doi.org/10.1007/s00500-017-2851-9 TMMOB Makine Mühendisleri Odası İzmir Şubesi (2016), 3. Kaizen Paylaşımları Etkinliği, Kaizen Bilgilendirme Kitapçığı.
  • Vinodh, S. & Swarnakar V. (2015). Lean Six Sigma project selection using hybrid approach based on fuzzy DEMATEL–ANP–TOPSIS. International Journal of Lean Six Sigma, 6(4), 313-338. Doi: https://doi.org/10.1108/IJLSS-12-2014-0041
  • Wang, F., Hsu, C. & Tzeng, G.(2014). Applying a Hybrid MCDM Model for Six Sigma Project Selection. Mathematical Problems in Engineering, 2014, 1-13. Doi: https://doi.org/10.1155/ 2014/730934
  • Yang, T.& Hsieh, C. (2009). Six-Sigma project selection using national quality award criteria and Delphi fuzzy multiple criteria decision making method. Expert Systems with Applications, 36, 7594-7603. Doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.09.045
  • Yıldız, A. ve Deveci, M. (2013), Bulanık Vikor Yöntemine Dayalı Personel Seçim Süreci, Ege Akademik Bakış. 13(4), 427-436. Doi: https://doi.org/10.21121/eab.2013418077
  • Yousefi, A. & Hadi-Vencheh, A. (2014). Selecting Six Sigma projects: MCDM or DEA? Journal of Modelling in Management, 11(1), 309-325. Doi: https://doi.org/10.1108/JM2-05-2014-0036
  • Zadeh, L.A. (1965), Fuzzy Sets, Information and Control, 8: 338-383.
APA Eski O, Uzun Araz O (2021). İYİLEŞTİRME PROJELERİNİN BULANIK VİKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. , 473 - 495.
Chicago Eski Ozgur,Uzun Araz Ozlem İYİLEŞTİRME PROJELERİNİN BULANIK VİKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. (2021): 473 - 495.
MLA Eski Ozgur,Uzun Araz Ozlem İYİLEŞTİRME PROJELERİNİN BULANIK VİKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. , 2021, ss.473 - 495.
AMA Eski O,Uzun Araz O İYİLEŞTİRME PROJELERİNİN BULANIK VİKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. . 2021; 473 - 495.
Vancouver Eski O,Uzun Araz O İYİLEŞTİRME PROJELERİNİN BULANIK VİKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. . 2021; 473 - 495.
IEEE Eski O,Uzun Araz O "İYİLEŞTİRME PROJELERİNİN BULANIK VİKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ." , ss.473 - 495, 2021.
ISNAD Eski, Ozgur - Uzun Araz, Ozlem. "İYİLEŞTİRME PROJELERİNİN BULANIK VİKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ". (2021), 473-495.
APA Eski O, Uzun Araz O (2021). İYİLEŞTİRME PROJELERİNİN BULANIK VİKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. Endüstri Mühendisliği, 32(3), 473 - 495.
Chicago Eski Ozgur,Uzun Araz Ozlem İYİLEŞTİRME PROJELERİNİN BULANIK VİKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. Endüstri Mühendisliği 32, no.3 (2021): 473 - 495.
MLA Eski Ozgur,Uzun Araz Ozlem İYİLEŞTİRME PROJELERİNİN BULANIK VİKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. Endüstri Mühendisliği, vol.32, no.3, 2021, ss.473 - 495.
AMA Eski O,Uzun Araz O İYİLEŞTİRME PROJELERİNİN BULANIK VİKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. Endüstri Mühendisliği. 2021; 32(3): 473 - 495.
Vancouver Eski O,Uzun Araz O İYİLEŞTİRME PROJELERİNİN BULANIK VİKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. Endüstri Mühendisliği. 2021; 32(3): 473 - 495.
IEEE Eski O,Uzun Araz O "İYİLEŞTİRME PROJELERİNİN BULANIK VİKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ." Endüstri Mühendisliği, 32, ss.473 - 495, 2021.
ISNAD Eski, Ozgur - Uzun Araz, Ozlem. "İYİLEŞTİRME PROJELERİNİN BULANIK VİKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ". Endüstri Mühendisliği 32/3 (2021), 473-495.