Lojistik Performans Değerlendirmesi İçin Bulanık AHP ve Gri İlişkisel Analiz Yöntemleri İle Bütünleşik Bir Yaklaşım

Abstract

Son yıllarda hızlıca gelişme gösteren lojistik hizmet anlayışı, lojistik servis sağlayıcılarını gittikçe daha fazla müşteri odaklı hizmet üretmeye itmektedir. Lojistik sektöründe rekabet edebilmek için bilgi teknolojileriyle entegre sistemler kullanmak etkinlik ve verimliliği artırırken müşteri memnuniyetini de geliştirmektedir. Sahip olunan bilişim ve ulaştırma altyapılarını, kalifiye insan kaynağı ile etkin bir şekilde değerlendiren servis sağlayıcılarının lojistik performanslarının da oldukça yüksek olduğu görülmektedir. Bu çalışmada OECD üyesi 10 ülke için lojistik performans değerlendirmesi yapılmıştır.  Bunun için ele alınan değerlendirme kriterlerine ait ağırlıklar, çok kriterli karar verme tekniklerinden bulanık AHP metodu ile hesaplanmış daha sonra ülkelerin lojistik performansına göre sıralama gri ilişkisel analiz metoduyla gerçekleştirilmiştir. Ülkelerin lojistik performanslarının öncelikle ithalat ve ihracat teslim sürelerine daha sonra ise kullandıkları altyapıların kalitesine bağlı olduğu sonucuna erişilmiştir.In recent years, a complex logistics service approach has forced logistics service providers to produce more customer-focused services. Using integrated systems with information technologies to compete in the logistics sector improves customer satisfaction while increasing efficiency and productivity. Service providers that can effectively assess the knowledge and transportation infrastructure they have, with their human resources, logistics performances are also quite high. Delivery of products at scheduled time is one of the most important elements of logistics performance. Logistic performance assessments based on these factors can be global or local. In this study, logistic performance evaluation was carried out for 10 OECD member countries. The weights of the evaluation criteria for this were calculated by the fuzzy AHP method from the multi-criteria decision making techniques and then the ranking was done by grey relational analysis method according to the country's logistic performance. The logistics performances of the countries are primarily attributed to the lead time of import and export and then to the quality of trade and transport-related infrastructure.