LOJİSTİKTE TAŞIMA MODU SEÇİM KARARINA ETKİ EDEN FAKTÖRLERİN ANALİZİ

Lojistik faaliyetlerin başarılı bir şekilde gerçekleştirilebilmesi bazı seçim süreçlerine bağlıdır. Bu süreçlerden birisi de taşıma modu seçimidir. Bir taşıma aracının performansı, bir şirketin tüm lojistik işlevinin etkililiğini ve verimliliğini etkilemektedir. Bununla birlikte, taşıma modu seçimi pek çok firma için hem rekabet üstünlüğü sağlamak hem de sürdürülebilir büyüme için oldukça önemlidir. Çalışmanın amacı lojistik faaliyetlerinde verimli ve doğru taşıma modunun seçilmesine etki eden kriterler arasındaki ilişkilerin ortaya çıkarılmasıdır. Bu çalışmada, Antalya Bölgesinde yer alan mobilya bileşenleri sektöründe uluslararası alanda hizmet veren bir firmanın taşımacılık modu seçiminde tercih ettiği kriterler ISM ve MICMAC yöntemleri ile incelenmiştir.

Analysis of Factors that Affect Transport Mode Choice Decision in Logistics

Successful execution of logistics activities depends upon important selection processes. One of them is the selection of transport mode. The performance of the transortation vehicle can affect the productivity and efficiency of the firm’s logistics strategy. Furthermore, transport mode choice is crucial for many companies to provide the competitive advantage and sustainable growth. The aim of this study is to find out the relationships between the criteria which affect the efficiency and choice of correct transport mode in logistics activities. In this context, one of the biggest furniture component producer company in Antalya’s freight mode selection criteria were analyzed with ISM and MICMAC method.

PDF

___

Ay, S. & Erel, A. (2005) Yük taşımacılığında tür tercihi ve karar değişkenleri. 07.11.2016 tarihinde http://www.imo.org.tr/resimler/ekutuphane/pdf/3189. pdf adresinden erişildi.

Akay, D. (2016). Uluslararası lojistikte taşıma modu seçimini etkileyen faktörler Türkiye uygulaması ve bir model önerisi. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Karatay Üniversitesi, Konya.

Arencibia, A. I, Feo-Valero, M., García-Menéndez, L. & Román, C. (2015). Modelling mode choice for freight transport using advanced choice experiments. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 75, 252-267.

Bolis, S. & Maggi, R. (2003). Logistics strategy and transport service choices: An adaptive stated preference experiment. Growth and Change, 34(4), 490-504.

Chander, M., Jain, K. S. & Shankar, R. (2013). Modeling of information security management parameters in Indian organizations using ism and micmac approach. Journal of Modelling in Management, 8(2), 171- 189.

Cullinane, K. & Toy, N. (2000). Identifying influential attributes in freight route/mode choice decisions: A content analysis. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 36(1), 41-53.

Dube, A. S. & Gawande, R. R. (2016). Analysis of green supply chain barriers using integrated ism-fuzzy micmac approach. Benchmarking: An International Journal, 23(6), 1558-1578.

Erkayman, B. (2007). Lojistikte taşıma şekillerinin belirlenmesi. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul.

Jha, K. N. & Devaya, M. N. (2007). The hierarchy and relationship of project performance criteria in Indian construction project”. CME 25 Conference, Construcction Managment and Economics, 16-18 Temmuz 2007, UK, 413-423.

Junior, I. C. L. & Márcio de Almeida, D. (2011). Modal choice for transportation of hazardous materials: The case of land modes of transport of bio-ethanol in Brazil. Journal of Cleaner Production, 19(2), 229-240.

Katiyar, R. & Barua, M. K. (2012). Modelling the enablers of supply chain performance measurement in Indian automotive industries. 24.02.2017 tarihinde https://www.pomsmeetings.org/confpapers/043/043-0908.pdf adresinden erişildi.

Khaba S. & Bhar, C. (2018). Analysing the barriers of lean in Indian coal mining industry using integrated ISM-MICMAC and SEM. Benchmarking: An International Journal, 25(7), 2145-2168.

Khanam, S., Siddiqui, J. & Talib, F. (2015). Modelling the tqm enablers and it resources in the ict industry: an ism-micmac approach. International Journal of Information Systems and Management, 1(3), 195-218.

Koban, E. & Yıldırır Keser, H. (2015). Dış Ticarette Lojistik, Bursa: Ekin Basım Yayın Dağıtım.

Köfteci, S. & Gerçek, H. (2010). Yük taşımacılığında taşıma türü seçimi için lojistik maliyetlere dayalı ikili lojit model. İMO Teknik Dergi, 333, 5087-5112.

Kumar, S., Gorane, S. & Kant, R. (2015). Modelling the supplier selection process enablers using Ism and fuzzy Micmac approach. Journal of Business & Industrial Marketing, 30(5), 536-551.

Kundu, P., Kar, S. & Maiti, M. (2017). A fuzzy multi-criteria group decision making based on ranking interval type-2 fuzzy variables and an application to transportation mode selection problem. Soft Computing, 21(11), 3051–3062.

Loetveit Pedersen, E. & Gray, R. (1998). The transport selection criteria of Norwegian exporters. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 28(2), 108-120.

Majumdar, R., Kapur, P. K. & Khatri, K. S. (2016). Assessment of environmental factors affecting software development process using ism & micmac analysis. International Journal of System Assurance Engineering and Management, 7(4), 435-441.

Malviya R. K. & Kant R. (2017). Modeling the enablers of green supply chain management: An integrated ISM – fuzzy MICMAC approach. Benchmarking: An International Journal, 24(2), 536-568.

Phogat, S. & Gupta A. K. (2018). Development of framework for just-in-time implementation in maintenance: An ISM-MICMAC approach. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 24(4), 488-510.

Rahman, M. A. & Pereda, V. A. (2017). Freight transport and logistics evaluation using entropy technique ıntegrated to topsis algorithm. 27.04.2017 tarihinde https://books.google.com.tr/books?hl=tr&lr=&id=x-TMDQAAQBAJ&oi= fnd&pg=PA63&dq=freight+mode+choice,+mcdm&ots=yZo4Y#v=onepage&q=freight%20mode%20choice%2C%20mcdm&f=false adresinden erişildi.

Ravi, V. & Shankar, R. (2005). Analysis of interactions among the barriers of reverse logistics. Technological Forecasting and Social Change, 72(8), 1011-1029.

Sindhu, S., Nehra, V. & Luthra, S. (2016). Identification and analysis of barriers in implementation of solar energy in Indian rural sector using integrated ism and fuzzy micmac approach. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 62, 70-88.

Şahbaz, R. P. & Yüksel, S. (2008). Türkiye'de ulaştırma aracı seçiminde etkili olan etkenler ve demiryollarının rekabet edilebilirliği. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 7(25), 197-211.

Toker, K. & Görener, A. (2013). Lojistik yönetimi kapsamında ulaştırma modunun seçimi: tekstil sektöründe bir uygulama. İ.Ü. İşletme Fakültesi İşletme İktisadi Enstitüsü Yönetim Dergisi, 24(74), 16-37.

Tripathi, K. A. & Singh, S. (2018). Analysis of barriers to women entrepreneurship through ISM and MICMAC: A case of Indian MSMEs. Journal of Enterprising Commuties: People and Places in the Global Economy, 12(3), 346-373.

Tuzkaya, U. R. & Önüt, S. (2008). A fuzzy analytic network process based approach to transportation-mode selection between Turkey and Germany: A case study”. Information Sciences, 178(15), 3133-3146.

Ütücüler, Ü. M. (2015). Uluslararası taşımacılık yapan lojistik işletmesinin taşıma türünün analitik hiyerarşi yöntemiyle seçimi: Vestel Beyaz A.Ş.'de uygulama. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi. Uşak Üniversitesi, Uşak.

Vashist, J. K. & Dey, A. K. (2016). Selection criteria for a mode of surface transport: an analytic hierarchy process approach. Amity Global Business Review, 11(1), 86-95.

Vannieuwenhuyse, B., Gelders, L. & Pintelon, L. (2003). An online decision support system for transportation mode choice. Logistics Information Management, 16(2), 125-133.

Wang, G., Wang, Y. & Zhao, T. (2008). Analysis of interactions among the barriers to energy saving in china. Energy Policy, 36(6), 1879-1889.