Son yıllarda insan istek ve beklentileri teknolojik ve ekonomik gelişmeler nedeniyle sürekli olarak değişiklik göstermektedir. Üretim teknolojilerinde yaşanan değişim ve üretilen ürün veya hizmetlerin küresel pazarlarda sunulması tüketici açısından çok fazla ürün veya hizmet alternatifini ortaya çıkarmıştır. Bu durum tüketicinin istek ve beklentilerinin artışına sebep olmaktadır. Bununla birlikte küresel pazarlarda rekabet edebilmek ve daha fazla müşteriye ulaşabilmek için birçok işletme ürün ve hizmet kalitesine daha fazla önem vermeye başlamıştır. İşletmelerin sektörde bulunan rakiplerine karşı sürdürülebilir bir rekabet avantajı sağlamaları için ürettikleri ürün veya hizmet kalitesini sürekli olarak iyileştirmeleri gerekmektedir. Günümüzde uluslararası pazarlar ve küresel ekonomi göz önüne alındığında işletmelerin tedarik zincirleri arasında yaşanan rekabet tedarikçi seçimi ve performans değerlendirmesinin önemini ortaya koymaktadır. Diğer birçok sektörde olduğu gibi tekstil sektöründe de işletmelerin rakipleriyle mücadele edebilmeleri için kaynaklarını daha etkin bir biçimde kullanmaları ve tedarikçilerini sürekli olarak değerlendirmeleri oldukça önemlidir. Bu çalışmada Uşak ilinde bulunan ve tekstil sektörünün alt sektörlerinden birisi olan battaniye sektöründe faaliyet gösteren beş farklı firmanın 16 adet ortak elyaf tedarikçisinin performansları bulanık AHP ve bulanık VZA yöntemleri birlikte kullanılarak değerlendirilmiştir. Bulanık AHP yöntemi olarak Chang'in Genişletilmiş Analiz Yöntemi, bulanık VZA yöntemleri olarak ise Saati-Memariani-Jahanshahloo Modeli, Kao-Liu Modeli, Wang-Greatbanks-Yang Modeli ve Lertworasirikul-Fang-Joines-Nuttle Modeli kullanılmıştır. Bulanık AHP uygulaması kapsamında tedarikçi seçim kriterlerinin önem seviyesinin belirlenmesi için 26 kriterden oluşan 7'li Likert tipi ölçek beş farklı firma satın alma uzmanına uygulanarak kriterlerin önem seviyeleri belirlenmiştir. Önem seviyeleri sıralamasında ilk 8'de bulunan kriterlerin ağırlıkları bulanık AHP yöntemiyle hesaplanmıştır. Bulanık AHP yöntemiyle ağırlıkları hesaplanan kalite, fiyat ve teslimat kriterleri bulanık VZA'da kullanılacak çıktı değişkenleri, stok durumu, esneklik, güvenilirlik, ham madde kirlilik oranı ve ham madde özelliği kriterleri bulanık VZA'da kullanılacak girdi değişkenleri olarak belirlenmiştir. Bulanık VZA uygulamasında tedarikçi firmaların farklı alfa kesim seviyelerinde (alfa= 0, 0.25, 0.5, 0.75, 1) bulanık etkinlikleri ölçülmüştür. Gerçekleştirilen etkinlik ölçümleri sonunda etkin olan/olmayan tedarikçiler belirlenmiştir. Dört farklı bulanık VZA modeli etkinlik sonuçlarına göre T1, T2, T4, T5, T9, T11, T14, T15 ve T16 numaralı karar verme birimleri bütün bulanık VZA modellerinde etkin ve T10 numaralı karar verme birimi yalnızca Wang-Greatbanks-Yang modelinde etkin bulunmuştur. Dört farklı bulanık VZA yöntemi kullanılarak gerçekleştirilen karşılaştırma sonuçlarına göre T14 numaralı karar verme birimi en etkin karar verme birimi ve T13 numaralı karar verme birimi ise etkinliği en düşük olan karar verme birimi olarak belirlenmiştir. Son olarak, çalışmada elde edilen bulgular değerlendirilmiş, araştırmanın kısıtlarından bahsedilmiş ve ileride bu konu üzerine yapılacak çalışmalara ilişkin bazı öneriler geliştirilmiştir.
In recent years, human demands and expectations are constantly changing due to technological and economic developments. The change in production technologies and the presentation of the products or services produced in global markets reveals many products or service alternatives for the consumer. This situation leads to an increase in the demand and expectation of the consumer. However, many businesses have begun to pay more attention to product and service quality to compete in global markets and reach more customers. Businesses need to constantly improve the quality of their products or services in order to ensure a sustainable competitive advantage against their competitors in the industry. Competition between supply chains of businesses reveals the importance of supplier selection and performance evaluation when the current state of the international markets and the global economy are taken into consideration. As in many other sectors, it is also very important for companies in the textile sector to use their resources more efficiently and constantly evaluate their suppliers in order to compete with their competitors. In this study, the performance of 16 common fiber suppliers of five different companies that are located in Uşak province and operate in one of the subsector of the textile sector namely the blanket sector, have been measured and evaluated using fuzzy AHP and fuzzy DEA methods. Chang's Extended Analytical Method has been used as fuzzy AHP method and Saati-Memariani-Jahanshahloo Model, Kao-Liu Model, Wang-Greatbanks-Yang Model and Lertworasirikul-Fang-Joines-Nuttle Model have been used as fuzzy DEA methods. A 7-point Likert-type scale consisting of 26 criteria has been applied to purchasing experts of five different companies in order to determine the importance level of supplier selection criteria within the scope of fuzzy AHP application. The weights of the criteria which are in the top eight of the importance level ranking list have been calculated using fuzzy AHP method. Quality, price, and delivery criteria, which are weighted by fuzzy AHP method have been selected as the output variables to be used in fuzzy DEA. Stock status, flexibility, reliability, raw material pollution rate and raw material property criteria, which are weighted by fuzzy AHP method have been selected as the input variables to be used in fuzzy DEA. The fuzzy efficiency of supplier firms at different alfa cut levels (alfa=0, 0.25, 0.5, 0.75, 1) have been measured by fuzzy DEA. Efficient and inefficient suppliers have been identified as a result of the efficiency measurements. Among the decision-making units; T1, T2, T4, T5, T9, T11, T14, T15 and T16 have been found as the efficient ones in all four fuzzy DEA models according to efficiency measurement results. Decision-making unit T10 has been found efficient only in the Wang-Greatbanks-Yang model. T14 has been identified as the most efficient decision-making unit whereas T13 has been identified as the least efficient one based on the results of four different fuzzy DEA models. Finally, a general discussion of the findings, limitations of the study, and directions for future research are provided
