Buradasınız

BULANIK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNİN ALIŞILMAMIŞ İMALAT YÖNTEMLERİNİN SEÇİMİNDE KULLANILMASI

USAGE OF FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING METHODS IN SELECTION OF NONTRADITIONAL MANUFACTURING METHODS

Journal Name:

Publication Year:

Keywords (Original Language):

Abstract (2. Language): 
New manufacturing technologies such as nontraditional manufacturing methods (NMM) were needed recently because of new machining requirements for parts with complex geometries, very narrow machining area and high strength materials and also for very small and delicate parts. Since NMM are diverse and their numbers are increasing with the development of new approaches, selecting the most appropriate one among many NMM requires systematic models which incorporate multi-criteria decision making approaches. In this study, a selection model that uses Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) and Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (FTOPSIS) approaches is developed for the selection of the most suitable NMM for a specific application. Furthermore, the effectiveness of the developed approach is evaluated by comparing its results with the ones obtained with non-fuzzy (crisp) versions of the AHP and TOPSIS methods. In this study for selection of NMM, fuzzy logic implemented selection methods are developed and after some case studies it is shown that weights obtained with binary comparisions are more effective for ranking results and FAHP phase is more important than FTOPSIS phase.
Abstract (Original Language): 
Günümüzde ortaya çıkan yüksek mukavemetli yeni malzemelerin işlenme gereksinimi, çok küçük işleme alanlarında çalışma gerektiren parçaların varlığı, çok hassas ve kırılgan parçaların işlenmesi ihtiyacı ve karmaşık geometrilerin işlenmesinde ortaya çıkan zorluklar nedeniyle geleneksel imalat yöntemlerinin ötesinde yeni üretim teknolojilerine duyulan ihtiyaç Alışılmamış İmalat Yöntemleri (AİY) ile giderilmektedir. Ancak birbirinden çok farklı ve sayıları gittikçe artan AİY arasında işlenecek parçaya ve üretim koşullara en uygun olanını seçmek günümüz imalatçıları için oldukça önemli bir problem olarak ortaya çıkmıştır. Bu çalışmada AİY seçimi için, Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (BAHP) ve Bulanık İdeal Çözümlere Yakınlık Yoluyla Tercihlerin Sıralanması Tekniği (BTOPSIS) yöntemlerinin uygulandığı sistematik bir yaklaşım ortaya konmuştur. Çalışmada ayrıca bulanık yöntemlerle elde edilen sonuçlar, bulanık olmayan (klasik) AHP ve TOPSIS yöntemleri ile karşılaştırılarak bulanıklığın sonuçlar üzerinde etkisi belirlenmiştir. AİY seçimleri konusunda bulanıklığın da dahil edildiği seçim yöntemleri geliştirilmiş ve uygulamalar sonucunda bulanıklığın ve farklı seçim yaklaşımlarından ziyade ikili karşılaştırmalar yoluyla yapılan ağırlıklandırmanın sıralama sonucunda daha etkili olduğu ve Bulanık TOPSIS’ten ziyade Bulanık AHP aşamasının çok daha önemli olduğu ortaya çıkmıştır.

REFERENCES

References: 

1. Rajurkar, K.P. ve Ross, R.F., “The role of
nontraditional manufacturing processes in future
manufacturing industries”, ASME
Manufacturing International, 23–37, 1992.
2. Yao, Y. L., Cheng, J. G., Rajurkar, K. P.,
Kovacecic, R., Feiner, S., Zhang, W.,
“Combined research and curriculum
development of nontraditional manufacturing”,
European Journal of Engineering Education,
Cilt 30, No 3, 363-376, 2005.
3. Aouam, T., Chang, S.I., Lee, E. S., “Fuzzy
MADM: An outranking method”, European
Journal of Operational Research, Cilt 145, No
2, 317–328, 2003.
4. Karakaşoğlu, N., “Bulanık Çok Kriterli Karar
Verme Yöntemleri ve Uygulama”, Yüksek
Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi Sosyal
Bilimler Enstitüsü, Denizli, 1-7, 2008.
5. Chakraborty, S. ve Dey, S., "Design of an
analytic-hierarchy-process-based expert system
for non-traditional machining process selection",
International Journal of Advanced
Manufacturing Technology, Cilt 31, No 5-6,
490-500, 1977.
6. Dağdeviren, M., Akay, D., Kurt, M., “İş
Değerlendirme, Faktör Derece Puanlarının
Belirlenmesinde Hedef Programlama
Yönteminin Kullanılması”, Journal of the
Faculty of Engineering and Architecture of
Gazi University, Cilt 19 No 1, 89-95, 2004.
7. Chakroborty, S. ve Dey, S., "QFD-based expert
system for non-traditional machining processes
selection", Expert Systems with Applications,
Cilt 32, No 4, 1208–1217, 2007.
8. Chakladar, N. D. ve Chakraborty, S., “A
combined TOPSIS-AHP-method-based
approach for non-traditional machining
processes selection”, Proceedings of the
Institution of Mechanical Engineers--Part B:
Journal of Engineering Manufacture, Cilt
222, 1613-1623, 2008.
9. Krohling R. A. ve Campanharo V. C., "Fuzzy
TOPSIS for group decision making: A case
study for accidents with oil spill in the sea",
Expert Systems with Applications, Cilt 38, No
4, 4190-4197, 2011.
10. Aydogan E. K., "Performance measurement
model for Turkish aviation firms using the
rough-AHP and TOPSIS methods under fuzzy
environment", Expert Systems with
Applications, Cilt 38, No 4, 3992-3998, 2011.
11. Kaya T. ve Kahraman C., "An integrated fuzzy
AHP–ELECTRE methodology for
environmental impact assessment", Expert
Systems with Applications, Cilt 38, No 7,
8553-8562, 2011.
12. Chakladar, N. D., Das, R., Chakrabort, S., “A
digraph-based expert system for non-traditional
machining processes selection”, International
Journal of Advanced Manufacturing
Technology, Cilt 43, No 3-4, 226-237, 2009.
13. Das, S. ve Chakraborty, S., "Selection of nontraditional
machining processes using analytic
Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin… Y. Kul ve ark.
Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. Cilt 29, No 3, 2014 603
network process", Journal of Manufacturing
Systems, Cilt 30, No 1, 41-53, 2011.
14. Kahraman C., "Multi-Criteria Decision Making
Methods and Fuzzy Sets", Fuzzy Multi-Criteria
Decision-Making Theory and Applications with
Recent Developments, Springer, New York, 1-
20, 2008.
15. Bellman, R. E. ve Zadeh. L. A., “Decisionmaking
in a fuzzy environment.” Management
Science, Cilt 17, No 4, 141- l64, 1970.
16. Zimmermann H. J. ve Zysno P., "Quantifying
vagueness in decision models", European
Journal of Operational Research, Cilt 22, No
2, 148-158, 1985.
17. Duran, O. ve Aguilo, J., “Computer-aided
machine-tool selection based on a fuzzy-AHP
approach”, Expert Systems with Applications,
Cilt 34, No 3, 1787–1794, 2007.
18. Yurdakul, M. ve Cogun, C., “Development of a
multi-attribute selection procedure for nontraditional
machining processes”, Proceedings
of the Institution of Mechanical Engineers--
Part B: Journal of Engineering Manufacture,
Cilt 217, 993-1009, 2003.
19. Youssef, H.A. ve El-Hofy, H., “Nontraditional
Machine Tools and Operations”, Machining
Technology Machine Tools and Operations,
CRC Press Taylor and Francis Group,
Florida, 391-524, 2008.
20. Chang, D. Y., "Applications of the extent
analysis method on fuzzy AHP", European
Journal of Operational Research, Cilt 95, No
3, 649-655, 1996.
21. Cogun C., "Computer-aided system for selection
of nontraditional machining operations",
Computers in Industry, Cilt 22, No 2, 169-179,
1993.
22. Machinability Data Center, “Introduction to
Nontraditional Machining”, Machining Data
Handbook, 3rd Ed., Cincinnati - Ohio, 9.1-9.5,
1980.
23. İç Y.T. ve Yurdakul M., “A Decision Support
System for Selection of Machining Centers",
Journal of The Faculty of Engineering and
Architecture of Gazi University, Cilt 23, No 1,
85-95, 2008.
24. Chen, T. C., "Extensions of the TOPSIS for
group decision-making under fuzzy
environment", Fuzzy Sets and Systems, Cilt
114, No 1, 1-9, 2000.
25. Lee, S. H., "Using fuzzy AHP to develop
intellectual capital evaluation model for
assessing their performance contribution in a
university", Expert Systems with Applications,
Cilt 37, No 7, 4941-4947, 2010.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com