A MCDM method for green supplier selection in multi period based on uncertainty

Çoklu periyotta çevreci tedarikçi seçimi için belirsizlik etmenli bir ÇÖKV yöntemi

Abstract

Green supply chain management (GSCM) has become an important issue with increasing awareness of environmental protection. A firm's environmental approach is not only relevant to its internal efforts, but also its suppliers environmental performance is also important. Thus, green supplier selection is one of the most important problems for a green firm. Green supplier selection is a multicriteria decision making (MCDM) process that consists of uncertainty. The aim of this study is to propose a MCDM method in multi period based on uncertainty, for selecting green suppliers. For this reason, a DIFWA operator as presented by Xu and Yager (2008) is utilized to aggregate the evaluations in the multi period. Intuitionistic fuzzy set (IFS) theory is exploited to handle the uncertainty that is seen in the green supplier selection process. IFS is a more suitable way to explain decision maker thinking than fuzzy set theory. A numerical example is obtained to show applicability and efficiency of the proposed method.

Özet

Çevreci tedarik zinciri yönetimi, artan çevre koruma bilinci nedeniyle firmalar için giderek önem kazanmaktadır. Bir firmanın çevresel yaklaşımı sadece onun iç çabası ile ilgili değil, aynı zamanda onun tedarikçilerinin çevresel performansı ile de ilgilidir. Bu sebeple, çevreci tedarikçi seçimi bir firma için en önemli problemlerden biri hâline gelmiştir. Çevreci tedarikçi seçimi belirsizlik içeren bir çok ölçütlü karar verme (ÇÖKV) sürecidir. Şimdiye kadar yapılan çalışmalarda bu problemin çözümü için belli bir periyot içinde anlık değerlendirmelerden oluşan ÇÖKV yöntemleri sunulmuştur. Bu çalışmanın amacı, çoklu periyotta çevreci tedarikçi seçimi için belirsizlik etmenli bir ÇÖKV yöntemi sunmaktır. Bu amaçla, Xu ve Yager (2008) tarafından sunulan DIFWA operatöründen faydalanılmaktadır. Problemin kapsadığı belirsizliği ifade etmede ise sezgisel bulanık küme teorisi kullanılmaktadır. Önerilen yöntem, sayısal bir örnek üzerinde uygulanmıştır.