Otomotiv sektöründe sipariş işleme sürecindeki hataların yeni bir bulanık ÇKKV yöntemi ile analizi

Abstract

Siparişe özel üretim sistemlerinde üretim aşamasına geçmeden önce mühendislik ve tasarım faaliyetlerinin gerçekleştirildiği sipariş işleme süreci firmaların kilit görevi gören süreçlerinin başında gelmektedir. Bu sürecin verimliliği sonraki aşamalar için oldukça önemlidir. Bu çalışmada, otomotiv sektöründe yer alan bir firmada mühendislik ve tasarım faaliyetlerinin gerçekleştirildiği sipariş işleme sürecinde ortaya çıkan hataların azaltılmasına yönelik Yeni Bütünleşik Tereddütlü Bulanık Integrated Determination of Objective Criteria Weights (IDOCRIW) Tabanlı Double Normalization-based Multiple Aggregation (DNMA) Yöntemi önerilmiştir. Çalışmanın amacı, sipariş işleme sürecindeki mühendislik ve tasarım çalışmalarının tekrar edilmesine sebep olan hataların kaynaklandığı bölümleri önem düzeylerine göre sıralamaktır. Önerilen yöntemde, kriterlerin farklı karar vericiler tarafından değerlendirilmesi ve karar vericilerin kendi görüşlerinde net olmaması gibi nedenlerle tereddütlü bulanık sayılar kullanılmıştır. Kriterlerin önem ağırlıklarını elde etmek için Tereddütlü Bulanık IDOCRIW Yönteminden, hataların kaynaklandığı bölümlerin önem düzeylerine göre sıralanması amacıyla ise DNMA Yönteminden faydalanılmıştır. Önerilen yeni bütünleşik yöntem ile elde edilen sonuçlar farklı yöntemler ile karşılaştırılmıştır. Çalışmanın ilgili literatüre iki önemli katkısı bulunmaktadır. Birincisi, belirsizlik içeren durumlarda verideki düzensiz bilginin ortadan kaldırılması, ikincisi ise süreç verimliliğinin arttırılmasına yönelik yeni bir yöntemin geliştirilmesidir. In make-to-order systems, order processing, in which engineering and design activities are carried out before the production phase, is one of the leading key processes of the companies. The efficiency of this process is very important for the next stages. In this study, a New Integrated Hesitant Fuzzy Integrated Determination of Objective Criteria Weights (IDOCRIW) Based Double Normalization-based Multiple Aggregation (DNMA) Method is proposed to reduce the failures occurring in order processing in which engineering and design activities are carried out of a company operating in the automotive industry. The aim of the study is to rank the departments causing failures that lead to the repetition of engineering and design activities in order processing according to their importance levels. In the proposed method, hesitant fuzzy numbers are used because of reasons such as the criteria have been evaluated by different decision makers and the decision makers have not been clear in their own views. Hesitant Fuzzy IDOCRIW Method is used to obtain the importance weights of the criteria, and the DNMA Method is used to rank the departments leading to failures according to their importance levels. The results obtained with the proposed new integrated method are compared with different methods. The study has two important contributions to the related literature. The first one is the elimination of disordered information in uncertain structured data and the second one is the development of a new method to increase process efficiency.