Türkiye'de otomobil üretimi üzerine bulanık hedef programlama yaklaşımının uygulanması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2018
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: DİLARA ÖZLEM BAYRAM
Danışman: Ersoy Öz
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Yöneylem araştırmasının sahip olduğu çeşitli yöntemlerin genel amacı eldeki problemi en iyi sonuca erişmeyi amaçlamaktadır. Ancak günümüzde meydana gelen hızlı değişim sonucu günlük hayatta karşılaşılan birçok sorunun sadece bir amaçla belirtilmesi mümkün değildir. Bu sebeple, çok amaçlı karar verme modelleri geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller içerisinde etkili çözüm sunan; hedef programlama modeli ilk akla gelendir. Hedef programlama modelinde ele alınacak parametre değerleri ile alt-üst değerlerin belirli olmaması veya bulanıklık olması durumunda, bulanık küme teorisine ihtiyaç duymaktadır. Hedef programlama modelinde hedeflere ilişkin erişim değerlerinin, hedeflerin tercih öncelikli sıralamasının ve ağırlıklarının kesin olarak belirlenmesi oldukça zordur. Erişim değerleri, hedeflerin ve karar vericilerin belirsiz olması durumunda bulanık hedef programlama modeli kullanılmaktadır. Bulanık Doğrusal Programlama; Belirsiz durumlarda modelleme yapılabilmesini ve esnek sonuçlar elde edilmesini sağlamaktadır. Bulanık Hedef Programlama modelinde birbirini tanımlayan amaç ve karar ölçütü bileşenleri 'Bulanık Hedef Fonksiyonu' olarak tanımlanır. Modelde olayları niteleyen kısıtlayıcıların parametre değerleri 'bulanık kısıtılayıcılar' olarak ifade edilmektedir. Bulanık hedef programlamada bulanık hedefler için karar vericinin belirlediği erişim değerlerinde oluşucak sapmalar için kabul edilen değerler tolerans değeri olarak adlandırılır. Bu çalışmada Türkiye'de otomobil üretimi yapan 12 firma ele alınarak bulanık hedef programlama yaklaşımı ile bir model kurulmuş ve bu model çözülmüştür. Modelde 2012-2016 yıllarına ait veriler kullanılarak 2017 yılı için belirlenen hedeflerin değerinin bulunması amaçlanmıştır. Dünyada, yoğun sermaye ve teknoloji yatırımı gerektiren sektörlerin başında yer alan otomotiv sektöründe 50 civarında firma faaliyet göstermektedir. Bahsi geçen firmaların başında ABD olmak üzere, Japonya, Almanya, Fransa, İtalya ve İngiltere gelmektedir. Otomotiv üreticileri lojistik ve maliyet kaygılarından dolayı üretim süreçlerini dünyanın farklı ülkelerine dağıtmıştır. Sonrasında ise tasarım ve geliştirme aşamalarına ek olarak ileri teknoloji gerektiren birçok süreç gelişmiş ülkelerde kalmaya devam ederken, gelişmekte olan ülkelere ucuz işgücü kaynakları ve alternatif pazar seçeneklerine olan yakınlıklarıyla ilgili olarak montaj süreçlerini taşımışlardır. Gelişmekte olan ülkelerdeki halkın ekonomik olarak kalkınmaya başlamasıyla beraber olarak gelişmekte olan ülkelerde otomotive olan talebinin arttığı görülmektedir. Türkiye'de otomotiv üretimi dalgalı bir yapı seyretmektedir. İç ve dış talep durumlarının düzenli bir seyir izlememesi nedeniyle sektörün üretim seviyeleri üzerinde belirgin bir etki yapmaktadır. Türkiye'de otomotiv üretiminde otomobil ağırlıklı bir yapı bulunmaktadır. Çalışmada, 2017 yılına yönelik olarak Türkiye'de otomobil üretim yapan firmaların karını maksimum yapmak, bir otomobil üretimi için çalışacak kişi sayısını bulmak ve talebin maksimum olması hedef fonksiyonlarını oluşturmaktadır. Bu gibi durumlarda yani modelde birden fazla amaç fonksiyonu olduğunda çok amaçlı programlama kullanılabilir. Buna ek olarak amaç fonksiyonu değerlerinde sapmalar diğer bir deyişle tolerans miktarları var ise bulanık hedef programlama yaklaşımı kullanılabilir. Bu çalışmada oluşturulan hedefler için veri setine ait ilgili değişkenlerin standart sapmaları, tolerans miktarı olarak belirlenmiştir. Ayrıca modelde üretim kapasiteleri ve minimum üretim adetleri bulanık olmayan kısıt olarak kullanılmıştır. Bulanık hedefler ve bulanık olmayan kısıtlara göre oluşturulan model, "Tiwari, Dharmar ve Rao", "Chen ve Tsai", "Zimmermann", "Yang, Ignizio ve Kim", "Kim ve Whang", "Wang ve Fu", "Wang ve Fu(kareli)" ve "Chen" yaklaşımları ile gerçekleştirilmiştir. Modelin çözülmesi amacıyla kullanılan yaklaşımların sonuçlarının aynı ya da birbirlerine çok yakın olduğu görülmüştür. Bunun sebebi ele alınan tüm algoritmaların üyelik fonksiyonlarının aynı olmasıdır. Modelin ürettiği sonuçlar 2017 yılına bir tahmin niteliğindedir. 2017 yılı sonuçlarına bakıldığında 2012-2016 yılları arasında oluşan değerlere göre çok aykırılık olmadığı görülmektedir.