Gri Sistem Analizinin Tanımı ve Uygulanışı

Gri sistem analizi, bilgilere ve verilere uygulanan özel bir sistemdir. Gri sistem analizi bilim adamları tarafından 1980’li yıllarda geliştirilmiş ve daha sonra üzerinde çalışmalar yapılmıştır. Gri sistem analizinin temellerini Profesör Julong Deng atmıştır. Gri sistem analizinin temelinde eksik bilgilerden yararlanarak, minimum hata ile analizler yapmak yer almaktadır.33

Gri sistem analizi ile, aslında yeterince açık ve şeffaf olmayan ve eksik olan bilgiler, uygun yöntemler ile analiz edilerek, sağlıklı veriler haline getirilmeye çalışılır. Günümüzde birçok sistemde eksik bilgiler bulunmaktadır ve bu nedenle gri sistem analizi son derece önemlidir.

Yapılan araştırmalarda, sağlıklı ve doğru sonuçlara ulaşılabilmenin temel kuralı, verilerin çeşitli ve doğru olmasıdır. Çünkü bu veriler ile çalışmalar yapılır ve bu çalışmalar doğrultusunda raporlar veya tedaviler oluşturulur. Ancak, verilerin

33

62

kısıtlı olduğu araştırmalarda sağlıklı sonuçlar ulaşmak daha güç olmaktadır. Eğer yeterince veri var ise, analizler bilgisayar sistemleri ile de yapılabilir. Ancak, verilerin eksik olması durumunda geleneksel yöntemler ve bilgisayar yazılımları isteklere cevap veremeyebilir. Burada gri sistem analizi kullanılmaktadır.

Gri sistem analizi, günümüzde iki şekilde kullanılmaktadır Bunlardan ilki olan gri ilişki analizde, istatistiki modellerin yerine geçecek analizler yapılır. Bu analizler, klasik istatistik metodundaki korelasyon, regresyon gibi modellemeler yerine geçer. Gri sistem analizi, iki fonksiyon arasındaki ilişkinin boyutunu tespit eder. İkinci olan gri sistem modellemesinde ise, gri sistem analizi ile analiz edilen veriler kullanılarak modeller oluşturulur. Bu modellerde var olan modellerden farklı çözümler sunar. Bu aşamada, analiz edilen veriler tekrar tanımlanır ve hesaplanır. Böylece oluşturulan modeller, geleneksel modellerin yerini alabilir.

Gri sistem analizine göre, işletmelere ve sistemlere ait siyah ve beyaz veriler vardır. Siyah veriler yanıltıcı ve eksik bilgilerdir. Bu veriler üzerine araştırmalar yapılırsa sağlıklı sonuçlar ulaşılması mümkün değildir.

Beyaz veriler ise kusursuzluğu simgeler. Bu bilgiler, mükemmel ve hatasız bilgilerdir ve ütopik bir varsayımdır. Zira, bu derece net ve şeffaf bilgilere ulaşmak zordur. Gri sistem analizinde, bir sistemin bazı kısımlarının siyah, yani şeffaf olmayan ve eksik bilgilerle dolu, bazı kısımlarının ise beyaz, yani şeffaf ve doğru kısımlardan oluştuğu kabul edilir.34

Siyah bölgelerde kaos vardır. Bu bölgedeki bilgiler son derece yetersiz, eksik, şeffaf olmayan ve belirsiz bilgilerdir. Bu bilgilerin kullanılması olumlu sonuçlar doğurmaz. Yani bu bölgede uygulanan yöntemler, genel olarak başarısız olacaktır. Bu nedenle, siyah bölümdeki bilgiler ‘’bilinmeyen bölge’’ olarak kabul edilir. Siyah bölgede müsamaha olmak zorundadır. Çünkü, hesaplanamayan ve tahmin edilemeyen gelişmeler, bu bölgeden kaynaklanabilir. Siyah bölgede analiz

34

Sifeng Liu ,The Current Developing Status On Grey System Theory, The Journal of Grey System Jan.2007: 111-123

63

yapılamadığı için, önlem almak da zordur. Bu bölgedeki problemler için herhangi bir çözüm önerisi de getirilemez.

Beyaz bölgede ise bilgi türü ‘’net olarak bilinen’’dir. Bu bölgedeki bilgiler genelde geçmişten beri devam eden bir sürece ait bilgiler olur. Net olarak bilinen bu veriler ile yapılan analizler sonucu, kesinlik içeren tek bir çözüm ortaya çıkarılır. Bu çözüm de kesinlikle işe yarar. Beyaz kısımda problemlere yer yoktur. Siyah bölgelerde kaos varken, beyaz bölgelerde yalnızca düzen vardır.

Gri kısım ise, gri sistem analizinin temelini oluşturmaktadır. Bu bölgedeki bilgi türü ‘’tamamlanmamış’’ bilgidir. Yani bilgiler eksiktir ancak kısıtlı da olsa elde doğru ve analiz edilebilecek veriler bulunmaktadır. Gri sistem analizinin amacı, bu kısıtlı bilgileri doğru analiz ederek, tedaviye ulaşmaktır. Bu bölgede genel bir karmaşıklık durumu hakimdir. Eksik bilgiler karışıklık yaratabilir, bu da geleneksel analiz yöntemlerinin başarısız olmasına neden olabilir. Bu nedenle yapılacak analizlerde hata payına tolerans gösterilir. Gri sistem analizinde ise bu hatalar minimum düzeye indirilmeye çalışılır.

Gri kısımda bir geçiş yapılmaya çalışılır, bu geçişin gri bölgede yapılmaya çalışılmasının nedeni, gri bölgenin siyah bölgeden beyaz bölgeye olan geçişin ara formu olarak kabul edilen bölge olmasıdır. Günümüz dünyasında bir çok sistem, bu ara formda kilitlenmiş ve beyaz kısma geçmek için çabalamaktadır. Beyaz kısım, ütopik olmakla birlikte arzulanan maksimal durumdur.

Gri bölgede yapılan analizin önemli özelliklerinden bir diğeri, tek bir çözüm yerine birden çok çözümü ortaya çıkarmasıdır.

Gri sistem analizi bu varsayımlar altında bir sistem çözümlemesi yapar ve sistemin siyah, gri ve beyaz kısımlarını ortaya çıkarır. Bu şekilde gri bölgedeki veriler analiz edilerek, buradaki bilgilere dayanarak potansiyel kayıplar ve bunların kaynakları araştırılır.

Gri bölgedeki ‘’tamamlanmamış’’ olarak kabul edilen bilgiler birden fazla konuda belirsizlikler ve tamamlanmamışlıklar içerebilir. Bu eksiklikler,

64

parametrelerle alakalı, sınırlarla alakalı, davranışlarla alakalı veya yapı hakkında olabilir. Bu konuların her biri için tamamlanmamış bilgiler bulunabilir.

Gri bölgedeki veriler analiz edildikten sonra, çözüm önerileri getirilir. Bu sistem en doğru ve en mükemmel çözümü ortaya çıkarmaz, bu çözümler beyaz kısımdaki veriler ile yapılan araştırmalar ile sağlanır ancak bu ütopik bir durumdur. Gerçek dünyanın sorunlarına çözüm getirebilecek yollar gri bölgedeki verilerin analizi ile tespit edilebilir.

Gri sistem analizinde önemli bir yere sahip bir başka değişken, gri katsayılardır. Gri katsayılar, yukarda bahsedilen belirsizliklerin katsayılarını gösterir. Gri katsayılar bir bilginin ne derece eksik olduğunun sayısal olarak belirlenmesidir. Bu katsayılar puanlama yöntemi ile hesaplanabilir. Gri bölgedeki eksik bilgileri tamamlayacak ve bu bilgileri beyaz bölgeye geçirebilecek gerekli bilgilerin azlığı ve çokluğu da ‘’beyazlaştırıcı katsayılar’’ olarak ifade edilir. Beyazlaştırıcı katsayılar sayesinde gri bölgedeki bilgiler beyaz bölgeye geçebilir. Belirsizlik ne derece fazla ise, beyazlaştırıcı katsayı da o derece büyük olacaktır.

Gri sistem analizi, FMEA metodu için son derece önemlidir ve günümüzde yapılan analizlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Analiz, her geçen gün geliştirilmekte ve diğer analiz yöntemleri ile entegre edilmektedir. Bu da, gri sistem analizinin popülerliğini artırmaktadır.