Publication:
Çok kriterli karar verme yöntemlerinin basım endüstrisinde uygulanması

dc.contributor.advisorÖZOMAY, Zafer
dc.contributor.authorTanrıkulu, Seyhan
dc.contributor.departmentMarmara Üniversitesi
dc.contributor.departmentFen Bilimleri Enstitüsü
dc.contributor.departmentMatbaa Eğitimi Anabilim Dalı
dc.date.accessioned2026-01-16T08:20:30Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractBu tez çalışmasında, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinin basım endüstrisindeki uygulamaları incelenmiştir. Basım endüstrisi, hızlı değişim gösteren müşteri beklentileri, teknolojik gelişmeler ve maliyet baskısı gibi faktörlerin etkisi altında olan dinamik bir sektördür. Bu nedenle, karar vericilerin en uygun çözümleri belirleyebilmesi için çok sayıda faktörü göz önünde bulundurması gerekmektedir. ÇKKV yöntemleri, bu karmaşık karar süreçlerinde etkin bir yol gösterici araç olarak kullanılmaktadır. Çalışmanın ilk bölümünde, basım endüstrisindeki başlıca karar süreçleri ve bu süreçlerde dikkate alınan kriterler analiz edilmiştir. İkinci bölümde, ÇKKV yöntemlerinin temel prensipleri ve avantajları açıklanmış olup, sektöre özel örneklerle bu yöntemlerin uygulanabilirliği tartışılmıştır. Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS), Analitik Ağ Süreci (AAS), TOPSIS ve VIKOR gibi ÇKKV yöntemleri ele alınarak, maliyet analizi, kalite değerlendirmesi, üretim hızı gibi kriterlere göre karar verme süreçlerinde nasıl kullanılabilecekleri örneklerle gösterilmiştir. Tezin sonuç bölümünde, basım endüstrisindeki karar süreçlerinde ÇKKV yöntemlerinin sağladığı avantajlar ve sınırlamalar tartışılmıştır. Çalışmanın, endüstride faaliyet gösteren firmalar için daha etkin kararlar alabilme sürecine katkı sağlaması amaçlanmaktadır. ÇKKV yöntemlerinin, rekabet avantajını artırmak isteyen basım sektörü profesyonelleri tarafından verimli bir şekilde kullanılabileceği vurgulanmaktadır.
dc.description.abstractThis thesis examines the application of multi-criteria decision-making (MCDM) methods in the printing industry. The printing industry is a dynamic sector, influenced by rapidly changing customer expectations, technological advancements, and cost pressures. Therefore, decision-makers need to consider multiple factors to determine the optimal solutions. MCDM methods are utilized as effective guiding tools in these complex decision-making processes. In the first part of this study, the primary decision-making processes in the printing industry and the criteria considered in these processes are analyzed. The second part explains the fundamental principles and advantages of MCDM methods, discussing their applicability with industry-specific examples. MCDM methods such as the Analytical Hierarchy Process (AHP), Analytical Network Process (ANP), TOPSIS, and VIKOR are discussed in terms of their utility in decision-making processes involving criteria like cost analysis, quality assessment, and production speed. In the conclusion section, the advantages and limitations of MCDM methods in the decision-making processes within the printing industry are discussed. This study aims to contribute to enabling companies in the industry to make more effective decisions. It is emphasized that MCDM methods can be efficiently used by printing industry professionals seeking to increase their competitive advantage.
dc.format.extentVIII, 63 sayfa : resim, şekil, tablo
dc.identifier.urihttps://katalog.marmara.edu.tr/veriler/yordambt/cokluortam/1D/67da8878d0ea2.pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11424/302371
dc.language.isotur
dc.rightsopenAccess
dc.subjectBasım endüstrisi
dc.subjectCompetitive Advantage
dc.subjectÇok Kriterli Karar Verme (ÇKKV)
dc.subjectDecision-Making Processes
dc.subjectKarar Verme Süreçleri
dc.subjectMulti-Criteria Decision-Making (MCDM)
dc.subjectPrinting industry
dc.subjectRekabet Avantajı
dc.subjectStrategic Management
dc.subjectStratejik Yönetim
dc.titleÇok kriterli karar verme yöntemlerinin basım endüstrisinde uygulanması
dc.titleApplication of multi-criteria decision making methods in the printing industr
dc.typemasterThesis
dspace.entity.typePublication

Files

Collections