Dergiler / İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2022 / Cilt: 9 - Sayı: 2

Bulanık AHP-Bulanık ARAS Yöntemlerine Dayalı Dayanıklı Tedarikçi Seçimi

Resilient Supplier Selection Based on Fuzzy AHP-Fuzzy ARAS Methods

Sayfa
275–296
Yayın Tarihi
2022-10-30
DOI
—
🏛️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)

Bulgular, dayanıklı tedarikçi seçiminde en önemli faktörün dayanıklılık olduğunu ve bu faktör içerisinde tedarikçinin esnekliği ve cevap verilebilirlik alt kriterlerinin en önemli olduğunu göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Tedarikçilerin başarısı tüm tedarik zincirinin başarısını etkilediğinden tedarik zincirlerinde dış risklerin esas kaynağı tedarikçiler olmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Artan ve farklılaşan bir rekabet ortamında tedarikçi seçimi, karar vericilerin en iyi sonucu elde etmesi için nicel ve nitel çoklu kriterleri dikkate almalarını gerektiren karmaşık bir süreçtir.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgular, dayanıklı tedarikçi seçiminde en önemli faktörün dayanıklılık olduğunu ve bu faktör içerisinde tedarikçinin esnekliği ve cevap verilebilirlik alt kriterlerinin en önemli olduğunu göstermektedir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (BAHP) · Bulanık Additive Ratio ASsessment (BARAS) · Dayanıklı Tedarikçi Seçimi

Özet

Tedarikçilerin başarısı tüm tedarik zincirinin başarısını etkilediğinden tedarik zincirlerinde dış risklerin esas kaynağı tedarikçiler olmaktadır. Tedarikçilerin riskleri yönetme ve belirsiz durumlarla başa çıkma yeteneği, tedarik zincirinin dayanıklılığını artıracaktır. Artan ve farklılaşan bir rekabet ortamında tedarikçi seçimi, karar vericilerin en iyi sonucu elde etmesi için nicel ve nitel çoklu kriterleri dikkate almalarını gerektiren karmaşık bir süreçtir. Bu çalışmanın amacı, tekstil sektöründe dayanıklı tedarikçi seçimi için yeni bir çok kriterli bir karar verme (ÇKKV) yaklaşımı önermektir. İlk aşamada, tedarik zincirinin dayanıklılığını etkileyen kriterler uzman görüşü kullanılarak tanımlanmıştır. Bulanık küme teorisi belirsizliği daha iyi anlamamıza ve daha iyi tahmin etmemize yardımcı olduğu için, tanımlanan kriterlerin ağırlığını belirlemek için Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (BAHP) ve tedarikçileri sıralamak için Bulanık Additive Ratio ASsessment (BARAS) kullanılmıştır. Önerilen ÇKKV yaklaşımının etkililiğini göstermek için tekstil sektöründeki bir firma için gerçek bir örnek olay uygulaması yapılmıştır. Bulgular, dayanıklı tedarikçi seçiminde en önemli faktörün dayanıklılık olduğunu ve bu faktör içerisinde tedarikçinin esnekliği ve cevap verilebilirlik alt kriterlerinin en önemli olduğunu göstermektedir. Bu araştırmanın sonuçları, tekstil sektöründeki en doğru tedarikçileri belirlemek için uygun yöntemleri belirleme ve uygulama konusunda araştırmacılara ve karar vericilere yardımcı olacaktır.

Abstract

Since the success of suppliers affects the success of the entire supply chain, the main source of external risks in supply chains is accepted as suppliers. The ability of suppliers to manage risks and deal with uncertain situations will increase the resilience of the supply chain. In an increasing and varying competitive environment, supplier selection is a complex process that requires decision-makers to consider multiple quantitative and qualitative criteria in order to achieve the best result. The aim of this study is to propose a new multi-criteria decision making (MCDM) approach for resilient supplier selection in the textile industry. In the first stage, the criteria affecting the resilience of the supply chain are defined using expert opinion. As fuzzy set theory helps us better understand and predict uncertainty, the Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) is used to determine the weight of the defined criteria and the Fuzzy Additive Ratio ASsessment (FARAS) to rank suppliers. A real case study is conducted for a company in the textile industry to demonstrate the effectiveness of the proposed MCDM approach. The findings show that the most important factor in the selection of resilient suppliers is resiliency, and the supplier flexibility and responsiveness are found the most important sub-criteria within this factor. The results of this research will assist researchers and decision makers in identifying and applying appropriate methods to identify the most accurate suppliers in the textile industry.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÇALIK, A. (2022). Bulanık AHP-Bulanık ARAS Yöntemlerine Dayalı Dayanıklı Tedarikçi Seçimi. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 9 - Sayı: 2, 275–296. https://ajindex.com/articles/676060

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (10)

  1. ALAMI MERROUNI, A., ELWALI ELALAOUI, F., MEZRHAB, A., MEZRHAB, A., & GHENNIOUI, A. (2018). Large scale PV sites selection by combining GIS and Analytical Hierarchy Process. Case study: Eastern Morocco. Renewable Energy, 119, 863–873. https://doi.org/10.1016/j.renene.2017.10.044
  2. ARABAMERI, A., PRADHAN, B., POURGHASEMI, H. R., & REZAEI, K. (2018). Identification of erosion-prone areas using different multi-criteria decision-making techniques and GIS. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 9(1), 1129–1155. https://doi.org/10.1080/19475705.2018.1513084
  3. ARABAMERI, A., REZAEI, K., CERDÀ, A., CONOSCENTI, C., & KALANTARI, Z. (2019). A comparison of statistical methods and multi-criteria decision making to map flood hazard susceptibility in Northern Iran. Science of the Total Environment, 660, 443–458. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.01.021
  4. AWASTHI, A., GOVINDAN, K., & GOLD, S. (2018). Multi-tier sustainable global supplier selection using a fuzzy AHP-VIKOR based approach. International Journal of Production Economics, 195, 106–117. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2017.10.013
  5. AZADI, M., JAFARIAN, M., SAEN, R. F., & MIRHEDAYATIAN, S. M. (2015). A new fuzzy DEA model for evaluation of efficiency and effectiveness of suppliers in sustainable supply chain management context. Computers and Operations Research, 54, 274–285. https://doi.org/10.1016/j.cor.2014.03.002
  6. AZIMIFARD, A., MOOSAVIRAD, S. H., & ARIAFAR, S. (2018). Selecting sustainable supplier countries for Iran’s steel industry at three levels by using AHP and TOPSIS methods. Resources Policy, 57, 30–44. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2018.01.002
  7. BALKI, M. K., ERDOĞAN, S., AYDIN, S., & SAYIN, C. (2020). The optimization of engine operating parameters via SWARA and ARAS hybrid method in a small SI engine using alternative fuels. Journal of Cleaner Production, 258, 120685. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.120685
  8. BANAEIAN, N., MOBLI, H., FAHIMNIA, B., NIELSEN, I. E., & OMID, M. (2018). Green supplier selection using fuzzy group decision making methods: A case study from the agri-food industry. Computers & Operations Research, 89, 337–347. https://doi.org/10.1016/J.COR.2016.02.015
  9. BRANDON-JONES, E., SQUIRE, B., AUTRY, C. W., & PETERSEN, K. J. (2014). A Contingent Resource-Based Perspective of Supply Chain Resilience and Robustness. Journal of Supply Chain Management, 50(3), 55–73. https://doi.org/10.1111/jscm.12050
  10. BUCKLEY, J. J. (1985). Fuzzy hierarchical analysis. Fuzzy Sets and Systems, 17(3), 233