Muhammet Fatih AK, Derya ACAR

İnsani Yardım Tedarik Zinciri Depo Yer Seçimi: ÇKKV Metodolojisi Temelli Bir Örnek Olay İncelemesi

"Afet", bir topluluğun veya toplumun işleyişini bozacak kişiler için fiziksel, ekonomik ve sosyal kayıplara neden olan olaylara verilen genel bir addır. Büyük ölçüde veya tamamen insanların kontrolü dışında meydana gelen afetler, kitlesel can ve mal kaybına neden olur. Türkiye, Akdeniz-Alp-Himalaya kuşağı olan en etkili deprem bölgelerinden biridir. Neredeyse her 5 yılda bir büyük bir deprem meydana gelir ve can ve mal kaybına neden olur. Afet yönetimi, karmaşık lojistik faaliyetler gerektirir ve öngörülemeyen bir pazardır, daha hızlı ve daha verimli sonuçlar elde etmek için uygun şekilde yönetilmeleri gerekir. Bu çalışmada, insani yardım tedarik zinciri depolarının (HSCW) yerel ve bölgesel düzeydeki lokasyon seçimini etkileyen faktörlerin değerlendirilmesi, çok kriterli karar verme (MCDM) tabanlı yöntemlerle yapılmıştır. Temel ve alt kriter ağırlıkları Ana kriterler olup, alt kriterler AHP ile hesaplanmıştır. Kriter ve alternatiflerin sıralaması TOPSIS yöntemi ile yapıldı.

Anahtar Kelimeler:

AHP, TOPSIS, İnsani Yardım Lojistiği, Çok kriterli karar verme

Selection of Humanitarian Supply Chain Warehouse Location: A Case Study Based on the MCDM Methodology

"Disaster" is a general name given to events that cause physical, economic, and social losses for people that will disrupt the functioning of a community or society. Disasters that occur largely or completely beyond the control of people cause a mass loss of life and property. Turkey is in one of the most effective earthquake zones which is the Mediterranean-Alpine-Himalayan belt. Almost, every 5 years, one big earthquake is happened and causes loss of life and property. Disaster management requires complex logistic activities and it is an unpredictable marketplace, they must be managed appropriately to achieve faster and more efficient results. In this study, evaluation of the factors which is affecting the location selection of the humanitarian supply chain warehouses (HSCW) at the local and regional levels is done with multi-criteria decision making (MCDM) based methods. Main and subcriteria weights are Main criteria and subcriteria were calculated with AHP. The ranking of criteria and alternatives was carried out with the TOPSIS method. In this study, AHP-TOPSIS integrated criteria assessment is conducted for the HSCW selection problem. This study intends to explore the humanitarian supply chain warehouse selection problem and evaluate criteria to improve humanitarian supply chain management and location selection implementation.

Keywords:

AHP, TOPSIS, Humanitarian Logistics, Multi-criteria decision making,

PDF

___

Maharjan, R., & Hanaoka, S. (2017). Warehouse location determination for humanitarian relief distribution in Nepal. Transportation Research Procedia, 25, 1151–1163. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.05.128
Tiseo, P. by I., & 5, N. (2020, November 5). Number of natural disasters worldwide 2019. Statista. https://www.statista.com/statistics/510959/number-of-natural-disasters-events-globally/.
Yadav, D. K., & Barve, A. (2015). Analysis of critical success factors of humanitarian supply chain: An application of Interpretive Structural Modeling. International Journal of Disaster Risk Reduction, 12, 213–225. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2015.01.008
Türkiye'de Afetlerin Dağılışları. NeOldu.com. (2019, November 16). https://www.neoldu.com/turkiye-afet-deprem-sel-heyelan-dagilis-38206h.htm.
Tuzkaya, U. R., Yilmazer, K. B., & Tuzkaya, G. (2015). An Integrated Methodology for the Emergency Logistics Centers Location Selection Problem and its Application for the Turkey Case. Journal of Homeland Security and Emergency Management, 12(1). https://doi.org/10.1515/jhsem-2013-0107
Roh, S., Pettit, S., Harris, I., & Beresford, A. (2015). The pre-positioning of warehouses at regional and local levels for a humanitarian relief organisation. International Journal of Production Economics, 170, 616–628. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2015.01.015
Balcik, B., Beamon, B. M., Krejci, C. C., Muramatsu, K. M., & Ramirez, M. (2010). Coordination in humanitarian relief chains: Practices, challenges and opportunities. International Journal of Production Economics, 126(1), 22–34. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2009.09.008
Boonmee, C., Arimura, M., & Asada, T. (2017). Facility location optimization model for emergency humanitarian logistics. International Journal of Disaster Risk Reduction, 24, 485–498. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2017.01.017
Richardson, D. A., Leeuw, S. D., & Dullaert, W. (2016). Factors Affecting Global Inventory Prepositioning Locations in Humanitarian Operations-A Delphi Study. Journal of Business Logistics, 37(1), 59–74. https://doi.org/10.1111/jbl.12112
T.C. İçişleri Bakanlığı Sivil Toplumla İlişkiler Genel Müdürlüğü. İllere Göre Derneklerdeki Çalışan Sayıları. Sivil Toplumla İlişkiler Genel Müdürlüğü. https://www.siviltoplum.gov.tr/illere-gore-derneklerdeki-calisan-sayilari.
Kamuajans. (2020, December 10). İllerin Yüz Ölçümüne Göre Sıralaması! Türkiye'nin Yüz Ölçümü En Yüksek Şehirleri Hangileri? KamuAjans. http://www.kamuajans.com/takipler/illerin-yuz-olcumune-gore-siralamasi-turkiye-nin-yuz-olcumu-en-yuksek-sehirleri-hangileri-h550674.html.
Şimşek Ahmet. (2015). Erişilebilir şehirler ve bölgeler: Erişilebilirliğin bölgesel kalkınmaya etkisi ve iller bazında erişilebilirlik endeksinin geliştirilmesi. Kalkınma Bakanlığı Bölgesel Gelişme ve Yapısal Uyum Genel Müdürlüğü.
Türkiye de İller Düzeyinde Karayolu Yük Trafiği Dağılımının Analizi 1. PDF Ücretsiz indirin. https://docplayer.biz.tr/2198251-Turkiye-de-iller-duzeyinde-karayolu-yuk-trafigi-dagiliminin-analizi-1.html.
DrDataStats. (2020, February 28). DrDataStats. Dünya\'nın Verisi. https://www.drdatastats.com/illere-gore-turkiyede-kamyonet-sayilari-ocak-2020/.
İşte Türkiye'nin suç oranı en yüksek şehri. Internet Haber. (2011, September 8). https://www.internethaber.com/iste-turkiyenin-suc-orani-en-yuksek-sehri-foto-galerisi-1188146.htm?page=13.
T.C. İçişleri Bakanlığı Sivil Toplumla İlişkiler Genel Müdürlüğü. İllere ve Faaliyet Alanlarına Göre Dernekler. Sivil Toplumla İlişkiler Genel Müdürlüğü. https://www.siviltoplum.gov.tr/illere-ve-faaliyet-alanlarina-gore-dernekler.
https://tuikweb.tuik.gov.tr/PreTablo.do?alt_id=1106
Ak, M. F., & Gul, M. (2018). AHP-TOPSIS integration extended with Pythagorean fuzzy sets for information security risk analysis. Complex & Intelligent Systems. https://doi.org/ 10.1007/s40747-018-0087-7.
Ak, M . (2020). A Multi Criteria Decision Making Methodology Based Novel Model For Supplier Selection . El-Cezeri Journal of Science and Engineering , 7 (2) , 410-423 . DOI: 10.31202/ecjse.648856