PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

GIS and f-AHP Integration for Locating a New Textile Manufacturing Facility

Autorzy
Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Multi-kryterialna analiza lokalizacji nowego przedsiębiorstwa tekstylnego wykorzystująca system informacji geograficznej i analityczny proces hierarchiczny oparty o funkcje zbiorów rozmytych
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Location analysis for a textile manufacturing facility is a strategic decision due to its longterm effects on profitability, accessibility, and sustainability. Thus an analysis should be made using a comprehensive approach. The facility location selection problem can be represented with a multi-criteria structure. This study considered locating a new manufacturing facility and accepted seven decision criteria as decision parameters. Istanbul was the study area, and seven candidate locations were considered to start a new manufacturing facility. During the evaluation process, Geographic Information Systems and the fuzzy analytic hierarchy process were combined to order the preference levels of candidate areas. A novel methodology for the textile industry is proposed to integrate experts’ thoughts and geographic information.
PL
Analiza lokalizacji nowego przedsiębiorstwa produkującego tekstylia jest decyzją strategiczną ze względu na długotrwałe efekty tej decyzji, związane z opłacalnością produkcji, dostosowaniem i zrównoważonym rozwojem. Dlatego analiza powinna być przeprowadzona z zastosowaniem wielu czynników. Problem wyboru lokalizacji może być realizowany przy zastosowaniu struktury multi-kryterialnej. Przeprowadzona analiza uwzględniła zastosowanie siedmiu kryteriów decyzji, przy przeprowadzeniu wykorzystano system informacji geograficznej i analityczny proces hierarchiczny oparty o funkcje zbiorów rozmytych. Wybrano rejon Stambułu do przeprowadzenia rozpatrywanej analizy.
Rocznik
Strony
18--22
Opis fizyczny
Bibliogr. 19 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
  • TUBITAK TUSSIDE, Gebze - KOCAEL, Turkey
autor
  • Yildiz Technical University, Istanbul, Turkey
Bibliografia
  • 1. Kahraman C, Ruan D, Dogan I. Fuzzy group decision-making for facility location selection. Inf. Sci. (Ny). 2003; 157: 135–53.
  • 2. Kuo RJ, Chi SC, Kao S. A decision support system for selecting convenience store location through integration of fuzzy AHP and artificial neural network. Comput Ind. 2002; 47(2): 199–214.
  • 3. Ocalir EV, Ercoskun OY, Tur R. An integrated model of GIS and fuzzy logic (FMOTS) for location decisions of taxicab stands. Expert Syst. Appl. 2010; 37(7): 4892–901. http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0957417409010720
  • 4. Beheshtifar S, Alimoahmmadi A. A multiobjective optimization approach for locationallocation of clinics. Int Trans Oper Res. 2014.
  • 5. Vahidnia MH, Alesheikh A, Alimohammadi A. Hospital site selection using fuzzy AHP and its derivatives. J. Environ. Manage. 2009; 90(10): 3048–56. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19477577
  • 6. Zhou L, Wu J. GIS-Based Multi-Criteria Analysis for Hospital Site Selection in Haidian District of Beijing. Högskolan I Gävle; 2012.
  • 7. Van Haaren R, Fthenakis V. GIS-based wind farm site selection using spatial multicriteria analysis (SMCA): Evaluating the case for New York State. Renew. Sustain. Energy Rev. 2011; 15(7): 3332–40. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S136403211100147X
  • 8. Gorsevski PV, Donevska KR, Mitrovski CD, Frizado JP. Integrating multi-criteria evaluation techniques with geographic information systems for landfill site selection: a case study using ordered weighted average. Waste Manag. 2012; 32(2): 287–96. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0956053X11004296
  • 9. Yesilnacar MI, Suzen ML, Kaya BS, Doyuran V. Municipal solid waste landfill site selection for the city of Sanliurfa-Turkey: an example using MCDA integrated with GIS. Int. J. Digit. Earth 2013; 5(2): 147–64.
  • 10. Onden I, Güngör C, Şen A. Integration of Integer Programming with GIS Analyzing Abilities for Determining the Convenience Levels of Retail Stores. Procedia-Social Behav. Sci. 2012; 62: 1144–50.
  • 11. Buckley JJ. Fuzzy hierarchical analysis. Fuzzy Sets Syst. 1985; 17(3): 233–47.
  • 12. Saaty T. The Analytic Hierarchy Process. Ed. New York, NY: McGraw-Hill, 1980.
  • 13. Hsieh T-Y, Lu S-T, Tzeng G-H. Fuzzy MCDM approach for planning and design tenders selection in public office buildings. Int. J. Proj. Manag. 2004; 22: 573–84.
  • 14. Kahraman C, Süder A, Kaya İ. Fuzzy multicriteria evaluation of health research investments. Technol. Econ. Dev. Econ. 2014; 20(2): 210–26.
  • 15. Jenks GF. The Data Model Concept in Statistical Mapping. Int. Yearb. Cartogr. 1967; 7: 186–90.
  • 16. Liou T-S, Wang M-JJ. Ranking fuzzy numbers with integral value. Fuzzy Sets Syst. 1992; 50(3): 247–55.
  • 17. Sánchez-Lozano JM, Teruel-Solano J, Soto-Elvira PL, Socorro García-Cascales M. Geographical Information Systems (GIS) and Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods for the evaluation of solar farms locations: Case study in southeastern Spain. Renew. Sustain. Energy Rev. 2013; 24:544–56. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364032113001780
  • 18. Malczewski J. GIS based multicriteria decision analysis: a survey of the literature. Int. J. Geogr. Inf. Sci. 2006; 20(7): 703–26. http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/13658810600661508
  • 19. Malczewski J. GIS and Multicriteria Decision Analysis. Ed. John Wiley & Sons, Inc. New York, USA, 1999.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-c7b170ff-911c-4d6a-b1d2-25a480b2d737
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.