This study tested the remediation performance of various conditions for pool‐dominated tetrachloroethylene resided in the soil at three different levels of type of flushing agent, flushing agent concentration and flushing rate. The experimental data obtained according to the Taguchi orthogonal array L9 were analysed using the Minitab 17 program. Results of the experimental design analysis indicated that the most effective factor is the flushing agent type, followed by flushing agent concentration and flushing rate, respectively. All the parameters used in the system have a significant effect on the experimental results, and the Taguchi method can explain 97.94% of the experimental data. As a result of the ANN analysis, the R2 values for training, testing and validation were calculated as 0.99942, 0.99795 and 0.99964, respectively. This situation shows the importance of experimental design and selection of appropriate conditions, which is very important for rapid and cost‐effective remediation of contaminated sites.

Modelleme çalışmalarında dikkate alınması gereken iki önemli aşama bulunmaktadır. Bunlardan birincisi karar problemini değerlendirirken kullanılacak olan kriterlerin doğru ve eksiksiz şekilde tespit edilmesidir. Sonraki aşama ise tespit edilen kriterler arasındaki etkileşimlerin ve ilişki yapısının doğru ifade edilebilmesidir. Bazı karar problemleri basitçe hiyerarşik olarak modellenebilirken bazıları için son derece karmaşık geri bildirim ve etkileşimler içeren yapılar daha uygun olabilmektedir. Bu çalışmanın amacı farklı özellikteki modelleme tekniklerinin problem çözümüne etkisini araştırmaktır. Bu amaç doğrultusunda Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) ve Analitik Ağ Süreci (AAS) karar probleminde modelleme aracı olarak seçilmişlerdir. Çalışma kapsamında Türkiye'deki bir zincir AVM'nin sekiz farklı ildeki alışveriş ve yaşam merkezi seçilerek müşteriler tarafında tercih edilebilirlik düzeylerine göre kıyaslanmışlardır. Çalışma iki aşamalı olarak ele alınmıştır. Birinci aşamada problemin değerlendirme kriterleri AHS ve AAS yöntemleri kullanılarak modellenmiş ve kriter ağırlıkları hesaplanmıştır. İkinci aşamada ise AHS ve AAS yöntemleriyle belirlenen kriter ağırlıklarını kullanarak VİKOR ve TOPSİS yöntemleri ile alışveriş merkezleri değerlendirilmiştir. Çalışma sonucunda yapısal olarak farklı iki yöntemden elde edilen ağırlıkların çözüm sonuçlarına etkisi tartışılmıştır.

Günümüz koşullarında işletmelerin rakipleri ile mücadele edebilmesi ve daha güçlü hale gelebilmeleri değişimlere ayak uydurmalarına bağlıdır. Değişime ayak uydurmanın yolu ise işletmelerin kendini tanımasından geçer. İşletme literatüründe uzun yıllardan beri araştırılan konuların başında kurumsal performans gelmektedir. 20. yüzyılın son çeyreğine kadar kurumsal performans kavramı bireysel performans veya finansal performans bakış açısıyla ele alınmıştır. Sonraki yıllarda ise sadece finansal ölçütler ile hesaplanan performans ölçümlerinin kurumlar açısından yeterli bir gösterge olmadığı anlaşılmıştır. Kurumsal performans kurumların belirli bir periyot içerisinde tanımlamış oldukları amaçlarına ulaşma başarısını açıklayan bir göstergedir. Bu çalışmada, Kurumsal Performans kavramı üzerine ulusal kapsamda bir literatür incelemesi gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında, Dergipark, Google Scholar ve Ulusal Tez Merkezinde "Kurumsal Performans" anahtar kelimesi ile arama gerçekleştirilmiş ve 2002-2020 yılları arasındaki döneme ait 56 çalışmaya ulaşılmıştır. Ulusal literatürde yer alan çalışmalar yayın yeri, yayın yılı, yayın türü, kullanılan yöntem ve araştırılan sektör gibi çeşitli faktörlere göre sınıflandırılmıştır.

Son yıllarda tüm dünyada yaygınlaşan alışveriş merkezlerinin tercih edilebilirliği, alışveriş merkezlerinin müşteri beklentilerine verdiği cevaplara bağlıdır. Aynı alışveriş merkezinde tekrar alışveriş yapma ve tavsiye etme isteği alışveriş merkezleri için müşteri sadakati olarak tanımlanmaktadır. Müşteri sadakati mağazaların alışveriş merkezlerini tercih etmesini sağlayarak alışveriş merkezi yatırımcılarının pazar payı kazanmasını sağlar. Bu sayede alışveriş merkezleri de sürdürülebilir rekabet avantajı elde eder. Bu çalışmada Türkiye'de bir zincir alışveriş merkezinin sekiz farklı ilde yer alan alışveriş merkezi (AVM)'lerinin, müşteri sadakatini etkileyen kriterler araştırılmıştır. Müşteri sadakati kavramı hem mağazalar hem de mağaza müşterileri açısından tercih edilebilirlik ile açıklanmaktadır. Belirlenen kriterler DEMATEL (The Decision Making Trial and Evaluation Laboratory) yöntemi kullanılarak ağırlıklandırılmıştır. Bu sayede alışveriş merkezleri açısından müşteri memnuniyetini etkileyen kriterlerin önem düzeyleri tespit edilmiştir. Çalışmanın sonraki aşamasında EDAS yöntemi ile sekiz farklı AVM'nin tercih edilebilirlik açısından kıyaslanması sağlanmıştır.

Within the scope of the study, the effectiveness of the experimental conditions was tested by performing a multi‐response Taguchi experimental design for the optimization of the minimum cost remediation performance with Tween 80, Methyl beta cyclodextrine (MCD) and Sodium dodecyl sulfate (SDS) from tetrachloroethylene (PCE) contaminated porous media. Tween 80, MCD and SDS were extensively used in cosmetic industry as emulsifier. Both time of remediation and cost of remediation were studied as two separate response variables in three replicate experiments conducted according to the Taguchi L9 orthogonal experimental design. In the multi‐response Taguchi analysis, the sensitivity analysis was performed by systematically changing the weights determined for two separate response variables in the calculation of total loss of quality (TNQLj). Optimum experimental conditions were determined with the help of the calculated multi‐response signal/noise (S/N) ratios (MRSN). The results show that the type of Flushing Agent is the most important factor in optimizing the remediation time and remediation cost for the removal of dense non‐aqueous phase liquid (DNAPL) PCE mass. Flushing rate is considered to be the least contributing factor. Furthermore, the results of the analysis of variance (ANOVA) showed that all parameters used in the system had a significant effect on the experimental results and the Taguchi method could explain 97.15% of the Remediation Time and 92.03% of the Remediation Cost. Afterwards, the data obtained from the experiments performed according to the experimental design were modelled using Artificial Neural Network (ANN) to estimate the remediation performance and remediation cost without performing new experiments.