İşletme ve Yönetim Alanında Tedarik Zinciri Yönetiminde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri: Bir Literatür İncelemesi

Yazarlar

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.20002109

Anahtar Kelimeler:

tedarik zinciri yönetimi, çok kriterli karar verme, sürdürülebilirlik, dayanıklılık.

Özet

Bu çalışma, işletme ve yönetim disiplinleri çerçevesinde tedarik zinciri yönetiminde (TZY) Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinin kullanımını sistematik bir literatür incelemesiyle değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Araştırma kapsamında, Web of Science (WoS) veri tabanında "Management" ve "Business" kategorilerinde indekslenen 185 akademik makale; yöntem türleri, uygulama alanları ve sektörel eğilimler açısından incelenmiş, analiz edilerek araştırmalar nicel ve nitel olarak değerlendirilmiştir. Bulgular, 2016 yılından itibaren konuya olan akademik ilginin hızla arttığını ve 2023 yılında yıllık 28 makale ile zirveye ulaştığını göstermektedir. Bu artışta, COVID-19 pandemisinin vurguladığı "dayanıklılık" (resilience) kavramı ile dijitalleşme ve sürdürülebilirlik gündemi belirleyici olmuştur. Ülke bazında Hindistan (%43,8) araştırmalara öncülük ederken, onu Türkiye (%14) ve Çin takip etmektedir. Metodolojik olarak, AHP ve TOPSIS gibi geleneksel yöntemlerden; bulanık kümeler, nötrosofik setler ve hibrit modeller gibi belirsizliği daha iyi yöneten ileri yaklaşımlara doğru bir kayma saptanmıştır. Ayrıca çalışmaların %55,7'sinin Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları'ndan "Sorumlu Üretim ve Tüketim" (SKG 12) ve "Sanayi, Yenilikçilik ve Altyapı" (SKG 9) hedefleriyle doğrudan örtüştüğü belirlenmiştir. Sonuç olarak ÇKKV yöntemleri, birbiriyle çelişen kriterlerin bulunduğu TZY karar süreçlerinde rasyonel bir temel sunmaktadır. Gelecek çalışmaların blokzinciri ve yapay zeka gibi teknolojilerin entegrasyonuna odaklanması önerilmektedir

Yazar Biyografisi

Hüseyin Koçarslan, Selçuk University

Pazarlama, uluslararası ticaret, Gümrük işlemleri ve Tedarik zinciri yönetimi alanında çalışmalarıbulunmakatadır, bu alanalarda dersler vermektedir.

Referanslar

Akpınar, M. E. (2025). Evaluating resilience and sustainability in global supply chains: A multi-criteria decision-making approach for post-pandemic challenges. LogForum, 21(2). https://doi.org/ 10.17270/ J.LOG.2025.1327261

Asadi, S., Nilashi, M., Iranmanesh, M., Hyun, S. S., & Rezvani, A. (2023). Effect of internet of things on manufacturing performance: A hybrid multi-criteria decision-making and neuro-fuzzy approach. Technovation, 130. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2023.102557

Ayyıldız, E., & Erdoğan, M. (2025). Enhancing resilience in CSCs: A SCOR-integrated fermatean fuzzy AHP approach. Journal of Enterprise Information Management, 38(4), 1223–1254. https://doi.org/ 10.1108/JEIM-07-2023-0403

Bajpai, A., Misra, S. C., & Kim, D. Y. (2024). Identification and assessment of risks related to digitalization in Indian construction: A quantitative approach. Business Process Management Journal, 23(2), 359–370. https://doi.org/10.1108/BIJ-03-2014-0023

Berberoglu, Y., Kazancoglu, Y., & Sagnak, M. (2017). Circularity assessment of logistics activities for green business performance management. Business Strategy and the Environment, 24(5), 1400–1413. https://doi.org/10.1108/BIJ-09-2015-0090

Corsi, A., Barbosa, D. H., & Moro, A. M. K. (2024). Application of the analytic hierarchy process methodology for supplier selection in the energy sector. International Journal of Energy Sector Management, 18(3), 617–638. https://doi.org/10.1108/IJESM-09-2022-0002

Das, D., Datta, A., Kumar, P., Kazancoglu, Y., & Ram, M. (2022). Building supply chain resilience in the era of COVID-19: An AHP-DEMATEL approach. Operations Management Research, 15(1-2), 249–267. https://doi.org/10.1007/s12063-021-00200-4

Govindan, K., & Murugesan, P. (2011). Selection of third‐party reverse logistics provider using fuzzy extent analysis. Benchmarking: An International Journal, 18(1), 149-167.

Hashemi-Tabatabaei, M., Amiri, M., & Keshavarz-Ghorabaee, M. (2024). Gresilient supplier evaluation and selection under uncertainty using a novel streamlined full consistency method. Logistics, 8(3), 90. https://doi.org/10.3390/logistics8030090

Jankowski, J., Ziemba, P., Karczmarczyk, A., & Ziolo, M. (2018). Generalised framework for multi-criteria method selection. Omega-International Journal of Management Science, 140. https://doi.org/ 10.1016/j.omega.2018.05.007

Khan, J., Ishizaka, A., & Kheybari, S. (2024). Risk assessment of perishable products supply chains amidst COVID-19 through multi-criteria visualization. Benchmarking: An International Journal, 31(5), 1548–1589. https://doi.org/10.1108/BIJ-11-2022-0708

Khodabocus, S., & Seyis, S. (2024). Multi-criteria decision-making model for risk management in modular construction projects. International Journal of Construction Management, 24(2), 240–250. https://doi.org/10.1080/15623599.2023.2276649

Kumar, S., & Bisson, J. (2007). Utilizing analytic hierarchy process for improved decision making within supply chains. Human Systems Management, 45(3), 434–449. https://doi.org/10.1108/002517407 10745061

Mahdiraji, H. A., Kamardi, A. A., Beheshti, M., Razavi, S., & Rocha, L. (2022). Supply chain coordination contracts under COVID-19 drug repurposing challenges. Journal of Advances in Management Research, 14(3-4), 743–759. https://doi.org/10.1007/s12063-022-00267-7

Mishra, A. R., Rani, P., Saha, A., Pamucar, D., & Hezam, I. M. (2025). A q-rung orthopair fuzzy combined compromise solution approach for selecting sustainable third-party reverse logistics provider. Management Decision, 61(6), 1816–1853. https://doi.org/10.1108/MD-01-2022-0047

Momena, A. F., Gazi, K. H., Rahaman, M., Sobczak, A., Salahshour, S., Mondal, S. P., & Ghosh, A. (2024). Ranking and challenges of supply chain companies using MCDM methodology. Logistics, 8(3), 87. https://doi.org/10.3390/logistics8030087

Nakiboglu, G. (2019). Determining reverse logistics motivation factors and barriers: Multiple criteria decision making application on pipe manufacturing company. Eurasian Business Perspectives, 68(5), 958–980. https://doi.org/10.1108/IJPPM-04-2018-0154

Oubrahim, I., & Sefiani, N. (2025). An integrated multi-criteria decision-making approach for sustainable supply chain performance evaluation from a manufacturing perspective. International Journal of Productivity and Performance Management, 74(1), 304–339. https://doi.org/10.1108/IJPPM-09-2023-0464

Özdemir, A. I., Erol, I., Ar, I. M., Peker, I., Asgary, A., Medeni, T. D., & Medeni, I. T. (2021). The role of blockchain in reducing the impact of barriers to humanitarian supply chain management. The International Journal of Logistics Management, 32(2), 454-478.https://doi.org/10.1108/IJLM-01-2020-0058

Özdemir, M. (2025). A novel model proposal for logistics performance analysis in Fermatean fuzzy environment. Resources, Transportation and Business Management, 63. https://doi.org/10.1016/ j.rtbm. 2025.101495

Peker, I., Murat, A. R. I., Erol, I., & Searcy, C. (2025). Leveraging blockchain in response to a pandemic through disaster risk management: An IF-MCDM framework. Operations Management Research, 21(3). https://doi.org/10.17270/J.LOG.001243

Qin, J., Liu, X., & Pedrycz, W. (2017). An extended TODIM multi-criteria group decision making method for green supplier selection in interval type-2 fuzzy environment. European Journal of operational research, 258(2), 626-638.

Şahin, A. E., Mercangöz, B. A., & Köseoğlu, S. D. (2025). A hybrid fuzzy approach for selecting digital 3PL service providers. LogForum, 21(2), 183–196. https://doi.org/10.17270/J.LOG.001176

Sirin, B. T. (2025). Use of q-rung orthopair fuzzy MAIRCA method for supplier selection in the animal products sector. Engineering Management in Production and Services, 17(3), 39–52. https://doi.org/10.2478/emj-2025-0004

Soltanali, H., Khojastehpour, M., & Kheybari, S. (2022). Evaluating the critical success factors for maintenance management in agro-industries using multi-criteria decision-making techniques. Operations Management Research, 15(1-2), 249–267. https://doi.org/10.1007/s12063-022-01200-4

Wang, B. W., Xiong, H. T., Li, M., & Wang, S. M. (2014). A multi-criteria decision making approach based on fuzzy theory and credibility mechanism for logistics center location selection. In Thirteenth Wuhan International Conference on E-Business (pp. 90–96).

Yalçın, A. S., Kılıç, H. S., & Delen, D. (2022). The use of multi-criteria decision-making methods in business analytics: A comprehensive literature review. Technological forecasting and social change, 174, 121193.

Yazdani, M., Pamucar, D., Chatterjee, P., & Torkayesh, A. E. (2020). An integrated decision-making model for supplier evaluation in public healthcare system: The case study of a Spanish hospital. Journal of Enterprise Information Management, 33(5), 965–989. https://doi.org/ 10.1108/JEIM-09-2019-0294

Zhong, J. L., Cheng, H., Gholami, H., Letchumanan, L. T., & Toptanci, S. (2023). Supply chain performance: A novel integrated decision-making model. Management Decision, 61(10), 3053–3081. https://doi.org/10.1108/MD-07-2022-0961

İndir

Yayınlanmış

30.04.2026

Nasıl Atıf Yapılır

Kılınç, E., & Koçarslan, H. (2026). İşletme ve Yönetim Alanında Tedarik Zinciri Yönetiminde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri: Bir Literatür İncelemesi. International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR), 13(130), 833–842. https://doi.org/10.5281/zenodo.20002109

Aynı yazar(lar)ın dergideki en çok okunan makaleleri

Benzer Makaleler

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 > >> 

Bu makale için ayrıca gelişmiş bir benzerlik araması başlat yapabilirsiniz.