Dergiler / Endüstri Mühendisliği / 2023 / Cilt: 34 Sayı: 3

SÜRDÜRÜLEBİLİR TEDARİKÇİ DEĞERLENDİRME İÇİN ÇOK AŞAMALI BİR ETKİNLİK ANALİZİ: BİR GIDA İŞLETMESİNDE UYGULAMA

A MULTI-STAGE EFFICIENCY ANALYSIS FOR SUSTAINABLE SUPPLIER EVALUATION: AN APPLICATION IN A FOOD COMPANY

Hatice Kavak(KONYA GIDA VE TARIM ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-1267-9463
Beyza Çayır Ervural(NECMETTİN ERBAKAN ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-0861-052X
Sayfa
357–411
Yayın Tarihi
2023-12-31
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Rekabet koşullarının giderek zorlaştığı son dönemlerde ekonomi piyasasındaki oynak yapı, doğru tedarikçiler ile iş birliği yapmanın önemli olduğunu göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Rekabet koşullarının giderek zorlaştığı son dönemlerde ekonomi piyasasındaki oynak yapı, doğru tedarikçiler ile iş birliği yapmanın önemli olduğunu göstermektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Tüm insanlığı etkisi altına alan pandemi sürecinde gıda sektörünün önemi bir kez daha anlaşılmış ve gıda arzı, gıda güvenliği ve gıda hijyeni konularının ciddiyeti anlaşılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen sonuçlar, işletmenin ileriye dönük atacağı adımlarda yol gösterici olma niteliği taşımakta ve işletmenin tedarikçi değerlendirme sürecini bütüncül bir yaklaşımla desteklemektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2018-2021 Verileri
⚙️Değişkenler:Sürdürülebilir Tedarikçi Değerlendirme · Etkinlik Analizi · Veri Zarflama Analizi

Özet

Rekabet koşullarının giderek zorlaştığı son dönemlerde ekonomi piyasasındaki oynak yapı, doğru tedarikçiler ile iş birliği yapmanın önemli olduğunu göstermektedir. Tüm insanlığı etkisi altına alan pandemi sürecinde gıda sektörünün önemi bir kez daha anlaşılmış ve gıda arzı, gıda güvenliği ve gıda hijyeni konularının ciddiyeti anlaşılmıştır. Bu durum tüm tedarik zinciri mekanizmasını yeniden değerlendirilmesine yola açmıştır. Bu nedenle, tedarikçi etkinliklerinin doğru biçimde değerlendirilmesi, performanslarının analiz edilmesi alınacak kararların başarılı olması açısından temel adımı oluşturmaktadır. Bu çalışmada, gıda sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin Veri Zarflama Analizi (VZA) ve Malmquist Toplam Faktör Verimlilik Endeksi (MTFVE) yöntemleri kullanılarak süt ambalaj malzemesi tedarikçilerinin performansları değerlendirilmektedir. Ayrıca Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yöntemi ile de uzman görüşlerine bağlı olarak tüm tedarikçilerin önem dereceleri sıralanmıştır. Çalışmada üç aşamalı bir model önerilmiştir. İlk aşamada birden çok girdi ve çıktının bulunduğu durumlarda karar verme birimlerinin göreli performanslarını ölçmeye yarayan doğrusal programlama tabanlı VZA’dan yararlanılmıştır. İkinci aşamada AHP yöntemi ile tedarikçilerin sıralanması sağlanarak karşılaştırmalar yapılmıştır. Üçüncü aşamada ise ilgili tedarikçilerin zaman içerisindeki etkinlik değişimlerini görebilmek amacıyla 2018-2021 döneminde MTFVE’den yararlanılmıştır. İşletmeye ait yirmi tedarikçinin verileri değerlendirilmiş, girdi değişkenleri fiyat, teslim süresi, sipariş karşılama oranı olarak ele alınmış, çıktı değişkenleri ise kalite, teslimat performansı, esneklik ve çevresel duyarlılık olarak değerlendirilmiştir. Buna göre önerilen dört farklı model ile Charnes, Cooper ve Rhodes (CCR), Banker, Charnes ve Cooper (BCC), ve Süper Etkinlik yaklaşımları ile değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, işletmenin ileriye dönük atacağı adımlarda yol gösterici olma niteliği taşımakta ve işletmenin tedarikçi değerlendirme sürecini bütüncül bir yaklaşımla desteklemektedir.

Abstract

The volatile structure of the economy market in recent times, where competition conditions have become increasingly difficult, shows that it is important to cooperate with the right suppliers. The importance of the food industry has been understood once again in the pandemic process, which has affected all humanity, and the seriousness of food supply, food safety and food hygiene issues has been understood. This has led to a reassessment of the entire supply chain mechanism. For this reason, the correct evaluation of supplier activities and the analysis of their performance are the basic steps for successful decisions. In this study, the performance of milk packaging material suppliers is evaluated objective methods by using Data Envelopment Analysis (DEA) and Malmquist Total Factor Productivity Index (MTFPI) methods of a company operating in the food industry. In addition, with the Analytical Hierarchy Process (AHP) method, the importance levels of all suppliers are listed depending on expert opinions. A three-stage model is proposed in the study. In the first stage, linear programming-based DEA model was utilized to measure the relative performance of decision-making units when there are multiple inputs and outputs. In the second stage, comparisons were made by ranking the suppliers with the AHP method. In the third stage, MTFPI was employed for the 2018-2021 period in order to see the efficiency changes of the related suppliers over time. The data of twenty suppliers belonging to the company were evaluated, input variables were considered as price, delivery time, order fulfillment rate, and output variables were evaluated as delivery performance, flexibility and environmental sensitivity. At this stage, four different models were introduced in order to see how they give results under different criteria groups. Each model was assessed with the Charnes, Cooper and Rhodes (CCR), Banker, Charnes and Cooper (BCC) and Super Efficiency approaches. The obtained results serve as a guide for the future steps of the company and support a holistic evaluation of company’s supplier process.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Kavak, H., Ervural, B. Ç. (2023). SÜRDÜRÜLEBİLİR TEDARİKÇİ DEĞERLENDİRME İÇİN ÇOK AŞAMALI BİR ETKİNLİK ANALİZİ: BİR GIDA İŞLETMESİNDE UYGULAMA. Endüstri Mühendisliği, Cilt: 34 Sayı: 3, 357–411. https://doi.org/10.46465/endustrimuhendisligi.1291737

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (49)

  1. Araz, C. ve Ozkarahan, I. (2007). Supplier evaluation and management system for strategic sourcing based on a new multicriteria sorting procedure. International Journal of Production Economics, 106(2), 585–606. Doi: https://doi.org/10.1016/J.IJPE.2006.08.008
  2. Banker, R. D., Charnes, A. ve Cooper, W. W. (1984). Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis. http://dx.doi.org/10.1287/mnsc.30.9.1078, 30(9), 1078–1092. Doi: https://doi.org/10.1287/MNSC.30.9.1078
  3. Bernasconi, M., Choirat, C. ve Seri, R. (2010). The analytic hierarchy process and the theory of measurement. Management Science, 56(4), 699–711. Doi: https://doi.org/10.1287/MNSC.1090.1123
  4. Bjurek, H. (1996). The Malmquist Total Factor Productivity Index. The Scandinavian Journal of Economics, 98(2), 303. Doi: https://doi.org/10.2307/3440861
  5. Caves, D.W., Christensen, L.R. ve Diewert W.E. (1982). The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input, Output, and Productivity, Econometrica, 50(6), 1393- 1414.
  6. Çayır Ervural, B., Zaim, S. ve Delen, D. (2018). A two-stage analytical approach to assess sustainable energy efficiency. Energy, 164, 822–836. Doi: https://doi.org/10.1016/J.ENERGY.2018.08.213
  7. Charnes, A., Cooper, W. W., Lewin, A. Y. ve Seiford, L. M. (1994). Data Envelopment Analysis: Theory, Methodology, and Applications. Data Envelopment Analysis: Theory, Methodology, and Applications. Doi: https://doi.org/10.1007/978-94-011-0637-5
  8. Chen, Q., Chen, S. ve Liu, D. (2023). Regret-based cross efficiency evaluation method in a general two-stage DEA system. Computers & Industrial Engineering, 175, 108828. Doi: https://doi.org/10.1016/J.CIE.2022.108828
  9. Cook, W. D., Liang, L., Zha, Y. ve Zhu, J. (2017). A modified super-efficiency DEA model for infeasibility. https://doi.org/10.1057/palgrave.jors.2602544, 60(2), 276–281. Doi: https://doi.org/10.1057/PALGRAVE.JORS.2602544
  10. Cooper, W. W., Seiford, L. M. ve Zhu, J. (2011). Data envelopment analysis: History, models, and interpretations. International Series in Operations Research and Management Science, 164, 1–39. Doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4419-6151-8_1
  11. Dağdeviren, M., Akay, D. ve Kurt, M. (2004). İş Değerlendirme Sürecinde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve Uygulaması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 19(2), 131–138.
  12. Depren, Ö. (2008). Veri zarflama analizi ve bir uygulama. Erişim Adresi: http://dspace.yildiz.edu.tr/xmlui/handle/1/4198
  13. Dinç, M. ve Haynes, K. E. (1999). Sources of regional ineffciency An integrated shift-share, data envelopment analysis and input-output approach. Ann Reg Sci, 33, 469–489.
  14. Dinçer, S. E. (2015). Veri Zarflama Analizinde Malmquist Endeksiyle Toplam Faktör Verimliliği Değişiminin İncelenmesi ve İmkb Üzerine Bir Uygulama. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 25(2), 825–846. Doi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/muiibd/issue/484/4233
  15. Dobos, I. ve Vörösmarty, G. (2014). Green supplier selection and evaluation using DEA-type composite indicators. International Journal of Production Economics, 157(1), 273–278. Doi: https://doi.org/10.1016/J.IJPE.2014.09.026
  16. Dobos, I. ve Vörösmarty, G. (2019). Evaluating green suppliers: improving supplier performance with DEA in the presence of incomplete data. Central European Journal of Operations Research, 27(2), 483–495. Doi: https://doi.org/10.1007/S10100-018-0544-9
  17. Ervural, Ç. B., Ervural, B. ve Zaim, S. (2016). Energy Efficiency Evaluation of Provinces in Turkey Using Data Envelopment Analysis. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 235, 139–148. Doi: https://doi.org/10.1016/J.SBSPRO.2016.11.009
  18. Fancello, G., Carta, M. ve Serra, P. (2020). Data Envelopment Analysis for the assessment of road safety in urban road networks: A comparative study using CCR and BCC models. Case Studies on Transport Policy, 8(3), 736–744. Doi: https://doi.org/10.1016/J.CSTP.2020.07.007
  19. Färe, R., Grosskopf, S. ve Roos, P. (1994). Productivity Growth, Technical Progress, and Efficiency Change in Industrialized Countries on JSTOR. Doi: https://www.jstor.org/stable/2117971?seq=1#metadata_info_tab_contents
  20. Ji, Y. B. ve Lee, C. (2010). Data envelopment analysis. Stata Journal, 10(2), 267–280. Doi: https://doi.org/10.1177/1536867X1001000207
  21. Karami, S., Ghasemy Yaghin, R. ve Mousazadegan, F. (2021). Supplier selection and evaluation in the garment supply chain: an integrated DEA–PCA–VIKOR approach. Journal of the Textile Institute, 112(4), 578–595. Doi: https://doi.org/10.1080/00405000.2020.1768771
  22. Khoshroo, A., Izadikhah, M. ve Emrouznejad, A. (2021). Energy efficiency and congestion considering data envelopment analysis and bounded adjusted measure: A case of tomato production. Journal of Cleaner Production, 328, 129639. Doi: https://doi.org/10.1016/J.JCLEPRO.2021.129639
  23. Kim, N. H., He, F. ve Kwon, O. C. (2023). Combining common-weights DEA window with the Malmquist index: A case of China’s iron and steel industry. Socio-Economic Planning Sciences, 87, 101596. Doi: https://doi.org/10.1016/J.SEPS.2023.101596
  24. Kostagiolas, P. (2012). Measuring libraries’ intellectual capital. Managing Intellectual Capital in Libraries, 87–127. Doi: https://doi.org/10.1016/B978-1-84334-678-4.50004-9
  25. Krmac, E. ve Djordjević, B. (2019). A new DEA model for evaluation of supply chains: A case of selection and evaluation of environmental efficiency of suppliers. Symmetry, 11(4). Doi: https://doi.org/10.3390/SYM11040565
  26. Narasimhan, R., Talluri, S. ve Mendez, D. (2001). Supplier Evaluation and Rationalization via Data Envelopment Analysis: An Empirical Examination. Journal of Supply Chain Management, 37(2), 28–37. Doi: https://doi.org/10.1111/J.1745-493X.2001.TB00103.X
  27. Nazari-Shirkouhi, S., Tavakoli, M., Govindan, K. ve Mousakhani, S. (2023). A hybrid approach using Z-number DEA model and Artificial Neural Network for Resilient supplier Selection. Expert Systems with Applications, 222, 119746. Doi: https://doi.org/10.1016/J.ESWA.2023.119746
  28. Nguyen, P. H., Nguyen, L. A. T., Pham, H. A. T. ve Pham, M. A. T. (2023). Breaking ground in ESG assessment: Integrated DEA and MCDM framework with spherical fuzzy sets for Vietnam’s wire and cable sector. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 9(3), 100136. Doi: https://doi.org/10.1016/J.JOITMC.2023.100136
  29. Noura, A. A., Hosseinzadeh Lotfi, F., Jahanshahloo, G. R. ve Fanati Rashidi, S. (2011). Super-efficiency in DEA by effectiveness of each unit in society. Applied Mathematics Letters, 24(5), 623–626. Doi: https://doi.org/10.1016/J.AML.2010.11.025
  30. Okursoy, A., Tezsürücü, D. (2015). Veri Zarflama Analizi ile Göreli Etkinliklerin Karşılaştırılması: Türkiye’deki İllerin Kültürel Göstergelerine İlişkin Bir Uygulama. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 21(2), 1–18. Doi: https://doi.org/10.18657/YECBU.92031
  31. Patyal, V. S., Kumar, R., Lamba, K. ve Maheshwari, S. (2023). Performance evaluation of Indian electricity distribution companies: An integrated DEA-IRP-TOPSIS approach. Energy Economics, 124, 106796. Doi: https://doi.org/10.1016/J.ENECO.2023.106796
  32. Pourbabagol, H., Amiri, M., Taghavifard, M. T. ve Hanafizadeh, P. (2023). A new fuzzy DEA network based on possibility and necessity measures for agile supply chain performance evaluation: A case study. Expert Systems with Applications, 220, 119552. Doi: https://doi.org/10.1016/J.ESWA.2023.119552
  33. Ramanathan, R. (2004). Multicriteria Analysis of Energy. Encyclopedia of Energy, 77–88. Doi: https://doi.org/10.1016/B0-12-176480-X/00240-0
  34. Rebolledo-Leiva, R., Angulo-Meza, L., González-Araya, M. C., Iriarte, A., Vásquez-Ibarra, L., & Meza Rengel, F. (2021). A new method for eco-efficiency assessment using carbon footprint and network data envelopment analysis applied to a beekeeping case study. Journal of Cleaner Production, 329, 129585. Doi: https://doi.org/10.1016/J.JCLEPRO.2021.129585
  35. Ryan, A., Barchers, C., Christofa, E. ve Knodler, M. (2021). Equitable resource allocation for municipal safety: A data envelopment analysis. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 97, 102926. Doi: https://doi.org/10.1016/J.TRD.2021.102926
  36. Saaty, T. L. ve Ozdemir, M. (2003). Negative priorities in the analytic hierarchy process. Mathematical and Computer Modelling, 37(9–10), 1063–1075. Doi: https://doi.org/10.1016/S0895-7177(03)00118-3
  37. Saaty, Thomas L. (1990). The analytic hierarchy process in conflict management. International Journal of Conflict Management, 1(1), 47–68. Doi: https://doi.org/10.1108/EB022672/FULL/PDF
  38. Saaty, Thomas L. (1994). Fundamentals of Decision Making and Priority Theory With the Analytic. Google Kitaplar. https://books.google.com.tr/books?id=wct10TlbbIUC&printsec=frontcover&hl=tr&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=true
  39. Saaty, Thomas L. (2007). Time dependent decision-making; dynamic priorities in the AHP/ANP: Generalizing from points to functions and from real to complex variables. Mathematical and Computer Modelling, 46(7–8), 860–891. Doi: https://doi.org/10.1016/J.MCM.2007.03.028
  40. Shabanpour, H., Fathi, A., Yousefi, S. ve Saen, R. F. (2019). Ranking sustainable suppliers using congestion approach of data envelopment analysis. Journal of Cleaner Production, 240. Doi: https://doi.org/10.1016/J.JCLEPRO.2019.118190
  41. Torres-Ruiz, A. ve Ravindran, A. R. (2019). Use of interval data envelopment analysis, goal programming and dynamic eco-efficiency assessment for sustainable supplier management. Computers and Industrial Engineering, 131, 211–226. Doi: https://doi.org/10.1016/J.CIE.2019.02.008
  42. Vörösmarty, G. ve Dobos, I. (2019). Supplier evaluation with environmental aspects and common DEA weights. Periodica Polytechnica Social and Management Sciences, 27(1), 17–25. Doi: https://doi.org/10.3311/PPSO.11814
  43. Vörösmarty, G. ve Dobos, I. (2020). A literature review of sustainable supplier evaluation with Data Envelopment Analysis. Journal of Cleaner Production, 264, 121672. Doi: https://doi.org/10.1016/J.JCLEPRO.2020.121672
  44. Wang, C. N., Nguyen, V. T., Duong, D. H. ve Do, H. T. (2018). A hybrid fuzzy analytic network process (FANP) and data envelopment analysis (DEA) approach for supplier evaluation and selection in the rice supply chain. Symmetry, 10(6). Doi: https://doi.org/10.3390/SYM10060221
  45. Wei, C. K., Chen, L. C., Li, R. K. ve Tsai, C. H. (2011). A study of developing an input-oriented ratio-based comparative efficiency model. Expert Systems with Applications, 38(3), 2473–2477. Doi: https://doi.org/10.1016/J.ESWA.2010.08.036
  46. Wu, T. ve Blackhurst, J. (2009). Supplier evaluation and selection: an augmented DEA approach. http://dx.doi.org/10.1080/00207540802054227, 47(16), 4593–4608. Doi: https://doi.org/10.1080/00207540802054227
  47. Yilmaz, M. K., Kusakci, A. O., Aksoy, M. ve Hacioglu, U. (2022). The evaluation of operational efficiencies of Turkish airports: An integrated spherical fuzzy AHP/DEA approach. Applied Soft Computing, 119, 108620. Doi: https://doi.org/10.1016/J.ASOC.2022.108620
  48. Zheng, Z. (2021). Energy efficiency evaluation model based on DEA-SBM-Malmquist index. Energy Reports, 7, 397–409. Doi: https://doi.org/10.1016/J.EGYR.2021.10.020
  49. Zhu, J. (2009). Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking. International Series in Operations Research & Management Science, vol 126. Doi: https://doi.org/10.1007/978-0-387-85982-8