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可持续供应链管理中可持续供应商选择的决策支持模型
Alireze Fallahpour,Ezutah Udoncy Olugu, Siti Nurmaya Musa
摘要
本研究旨在通过基于问卷的调查，为可持续供应商选择制定最重要和适用的标准及其相应的子标准。此外，还提出了一个混合模型，以伊朗纺织制造公司为案例研究，确定最具可持续性的供应商。该研究的第一个贡献是制定一份可持续性标准和次级标准的全面清单，并将其纳入问卷中，并将问卷分发给学者和从业人员，以确定这些标准和次级标准的重要性和适用性。为了证明从调查问卷获得的数据的稳健性，应用了不同的既定统计检验（克伦巴赫alpha;和曼恩尼U检验）。结果表明，经济方面仍然是最重要的方面，其次是环境方面，最后是社会方面。第二个贡献是通过将模糊偏好编程作为最新和最精确的层次分析法的模糊修改之一与用于偏爱顺序的模糊技术结合来开发新的混合模型。模糊偏好规划克服了以前获得权重的方法的不足，并且模糊技术的优选顺序与理想解相似优先考虑供应商并找到最佳的不确定性。总的来说，制定的清单为有助于改善供应商在可持续性方面的表现提供了基础，从而提高了可持续供应链管理绩效。此外，开发的混合模型可以处理不一致性，不确定性和计算复杂性。一般而言，管理人员可以应用框架（包括第一和第二目标）在存在不确定性的情况下评估和确定合适的供应商。
关键词:可持续的供应商选择，基于问卷的调查重要性和适用性，模糊偏好编程
1.引言
供应链管理（SCM）包括与货物和服务转换和流动有关的所有活动，包括从物料来源到最终用户的相关信息流（Buuml;yuuml;kouml;zkan＆Ccedil;ifccedil;i，2011）。通过提高竞争优势，降低供应链风险，降低生产风险，增加收入，改善客户服务，优化库存水平以及提高客户满意度和盈利能力，有效的供应链管理已被确定为有利于组织。（Boran，Genccedil;，Kurt， Akay，2009; Chang，Chang，＆Wu，2011）。在过去的二十年中，作为可持续发展举措的一部分，环境和社会问题备受关注。因此，组织的可持续性已经变得非常重要（Chiarini，2012; Govindan，Khodaverdi和Jafarian，2013）。作为一个非常重要的业务问题，SSCM可以被视为一种方法，包括材料，信息和资金流动的管理，以及供应链上公司之间的合作，同时考虑到所有三个方面的目标（经济（Amindoust，Ahmed，Saghafinia，＆Bahreininejad，2012;Buuml;yuuml;kouml;zkan＆Ccedil;ifccedil;i，2011）的可持续发展，环境和社会）。
供应商选择已被确定为SSCM中最关键的问题之一（Sarkis＆Dhavale，2015; Maria Vanalle＆Blanco Santos，2014）。 Tseng，Chiang和Lan（2009）指出，选择合适的供应商是SCM领域的一个非常棘手的问题，因为它包含了复杂性和不确定性的标准和决策方法。一般来说，文献报道在供应商选择中存在两个主要问题，即确定最合适的标准及其相应的子标准，并为绩效评估和排序（选择）制定适当和准确的模型。已经进行了许多研究，以提出可持续性评估和优先次序的独立或混合模型。此外，还有一些研究使用不同的方法提供适当的可持续性属性列表。然而，对于制定全面的可持续性标准和次级标准清单以及衡量它们的重要性和适用性并缺乏重点，并提出了一个用于供应商绩效评估和选择的稳健和整合模型。因此，本研究的研究问题是：
（i）在评估供应商的可持续发展绩效时，哪一套标准和子标准最重要和适用？
（ⅱ）如何在不确定情况下开发综合模型来衡量和评估供应商的可持续性表现？
提供适当的可持续标准清单及其相应的分标准是一个需要在这方面更多关注的问题。一般而言，关于供应商选择的文献报道，很少有研究确定评估和/或评估供应商绩效的最重要属性（Dickson，1996; Weber，Current，＆Benton，1991）。然而，缺乏研究指定最重要和适用的可持续标准及其相应的子标准。因此，本研究的第一个贡献是通过作为系统方法的基于问卷的调查来确定可持续属性的重要性和适用性。接下来是使用Cronbach#39;s alpha和Mann-Withney U-Test等已建立的统计检验来证明问卷数据的稳健性。由于可持续的供应商选择包含现实生活中的模糊性和模糊性，因此基于模糊的决策制定模型将有必要处理在实际案例研究中选择最佳供应商的不精确性和模糊性（Kazemi，Olugu，Abdul-Rashid和Ghazilla ，2016）。此外，文献表明，大多数方法都没有考虑可持续性标准的相对权重（Singh，Olugu，Musa，＆Mahat，2015b）。
文献中已经表明，有两种类型可以用来推导权重。第一类中的方法从模糊成对比较矩阵中提供一组模糊权重。这些包括几何平均法，模糊对数最小二乘法（LLSM）和Lambda-Max法。另一方面，第二类从模糊成对比较矩阵中提供一组清晰的权重。示例包括范围分析和模糊偏好编程（FPP）。第一类方法有其优点和缺点。例如，几何平均法的计算过程是巨大的（Bozbura，Beskese，＆Kahraman，2007）。在LLSM中，计算过程是巨大的，只有三角模糊数用于Buuml;yuuml;kouml;zkan，Kahraman和Ruan（2004）。 Lambda-Max方法通过迭代求解过程给出了一系列非归一化区间特征向量权重估计，并且需要使用alpha;级集合和扩展原理将模糊比较矩阵转换为一系列区间比较矩阵，因此需要 一系列特征值问题（Wang＆Chin，2006）。
一般来说，由于第一类方法得出的模糊权重并不像第二类方法那样容易计算，因此大多数研究者更倾向于使用Wang和Chin（2011）提出的简单范围分析方法来模糊.由于其简单性，AHP重量派生。 然而，王罗，华（2008）表示，用这种方法计算出来的属性和替代品的权重是无效的。 相比之下，由FPP方法得出的权重更准确，其计算过程很简单，并且该方法具有自然一致性指标（Mikhailov，2004）。
此外，为供应商选择开发了各种排名方法。 如今，管理者/决策者试图使用那些适用并能够处理不确定性和模糊性的模型。 在本文中，FTOPSIS被应用于供应商选择，因为它区分了利益（越多越好）和成本（越少越好）类别属性，并选择接近正理想解决方案并远离负理想解决方案的解决方案。 此外，与TOPSIS相比，FTOPSIS用于确定优先级，因为它使管理人员能够将不确定性纳入其评估过程中，并且计算过程并不是很大。 此外，可以说，虽然FAHP和FANP是排名和选择的两个最广泛使用的替代方案，但是在两种方法中都需要额外的成对比较矩阵来进行替代选择。 因此，与这些模型相比，FTOPSIS更实用。
这项研究的第二个贡献是使用FPP和FTOPSIS的组合来开发综合的MCDM模型。 为此目的，选择一个真实案例研究。 公司的供应商根据确定的属性进行评估（本研究的第一个目标）。 使用FPP计算每个属性的相对权重。 之后，最佳供应商通过申请FTOPSIS进行排名。 此外，该模型的有效性进行了调查，以显示该模型的鲁棒性。
本研究的其余部分如下：第2部分介绍了文献综述。包括基于调查问卷的调查方法，以衡量已制定的可持续标准清单的重要性和适用性，以及拟议的FPP-FTOPSIS模型（包括 FPP和FTOPSIS，聚合方法和模型）在第3节中提出。在第4节，真实案例研究，模型的实施结果，模型的有效性和结果分析。 在第5节中，显示了管理影响。 这项研究最终得出了一个结论。
2.文献综述
本部分由三个小节组成。第一篇简要介绍了SSCM。第二部分简要介绍供应商选择模型和FPP在决策中的应用，第三部分介绍最重要的可持续标准。
2.1 SSCM的简要概述
SSCM被定义为管理物资和信息流以及供应链网络中各组织之间的合作，同时考虑到Govindan，Khodaverdi等人的经济，环境和社会标准。 （2013年）和林和曾（2016年）。通过控制可持续性因素，企业在经济繁荣，环境质量和社会公正方面负起了一个负责任的位置（Bai and Sarkis（2010）。因此，许多研究人员最近调查了SSCM Azadi，Jafarian，Saen和Mirhedayatian（2015），Azadnia ，Saman，Wong，Ghadimi和Zakuan（2012），Ghadimi和Heavey（2014），Sarkis和Dhavale（2015）以及Tseng，Lim和Wong（2015）。
尽管在SSCM研究中采用了各种方法，但可持续性的社会方面显然没有得到应有的关注（Seuring，2013）。在环境方面，基于生命周期评估的方法和影响属性明显支配迄今为止进行的研究。有关SSCM的完整评论，请参阅Hassini，Surti和Searcy（2012），Seuring（2013）和Seuring和Muuml;ller（2008）。
2.2 MCDM技术在供应商选择和FPP决策中的应用
由于可以从多个不同角度评估供应商，因此已经提出了多种MCDM模型供供应商选择（Fallahpour，Amindoust，Antuchevičienė和Yazdani，2016; Fallahpour，Olugu，Musa，2015; Fallahpour，Olugu，Musa，Khezrimotlagh，Singh，2014年; Fallahpour，Olugu，Musa，Khezrimotlagh，＆Wong，2015; Kazemi，Ehsani，＆Glock，2014; Kazemi，Ehsani，Glock，＆Schwindl，2015; Lin，Cheng，Tseng，＆Tsai，2010; Tavana，Fallahpour，Di Caprio，＆Santos-Arteaga，2016; Tseng，2011; Vahdani，Iranmanesh，Mousavi，＆Abdollahzade，2012; Yazdani，Chatterjee，Zavadskas和Zolfani，2017）。本部分列出了有关供应商选择的一些最新研究成果。
Dobos和Vouml;rouml;smarty（2014）使用数据包络分析（DEA）根据环境标准评估供应商的绩效。 Roshandel，Miri-Nargesi和Hatami-Shirkouhi（2013）提出了Hierarchy FTOPSIS（HFTOPSIS）来评估和评估供应商。所提出的模型被用来根据25个有影响力的属性对最佳模型进行排序和选择。 Wu（2009）将DEA与人工神经网络（ANN）相结合，提出了一个确定供应商效率得分的预测模型。在该模型中，收集数据集后，使用DEA评估每个备选方案的效率得分。然后，提供了基于多层感知器（MLP）ANN的模型来预测供应商的效率。 Fallahpour，Olugu，Musa等人。 （2015）提出了基于绿色属性的供应商选择混合模型。在该研究中，将DEA与遗传编程（GP）结合起来，将GP引入供应商选择领域的一个新的鲁棒预测模型，并解决ANN在这方面的黑盒问题。在该模型中，在确定了合适的环境属性之后，使用三角模糊数收集数据集。之后，使用Kourosh和Arash方法（作为DEA的新模型）评估供应商的环境效率。然后，使用GP，根据确定的标准为供应商的效率推导出数学模型。为了证明模型的有效性，将结果与DEA-ANFIS获得的结果进行比较。 Dou，Zhu和Sarkis（2014）提出了一种灰色ANP方法来确定绿色供应商发展计划，以改善供应商的绩效。该方法使用ANP来确定属性的权重并优先考虑绿色供应商开发计划。之后，采用灰色聚合方法评估不同绿色供应商开发项目中供应商的参与倾向。
Buuml;yuuml;kouml;zkan和Ccedil;ifccedil;i（2011）提出了一个框架，将模糊逻辑和ANP结合在一起，优先考虑可持续供应商。该模型不仅评估了供应商的绩效，而且保持了评估的一致性水平。 Kang等人（2012）提出了一个FANP模型来评估供应商的各个方面。在该研究中，使用FANP获得了供应商的标准权重和排名。 Amindoust等人（2012）为可持续供应商选择提出了模糊推理系统（FIS）。首先确定了基于文献的评估标准。然后，使用MATLAB软件开发FIS规则来评估供应商的绩效。 Carrera和Mayorga（2008）开发了一个FIS结构来评估供应商的选择过程。
据文献报道，AHP是该领域最常用和最常用的技术之一。在供应商选择中，AHP已被用于标准重量测定和绩效评估。例如，Kannan，Khodaverdi，Olfat，Jafarian和Diabat（2013）将FAHP和TOPSIS结合起来，对供应商的环境属性进行排序。然后，他们提出了一个订单分配的线性模型。他们表示，他们的模型是第一个考虑绿色供应商选择和订单分配的模型。 Mani，Agarwal和Sharma（2014）在决策时使用层次分析法，通过社会因素集中于社会可持续供应商选择。 Shaw，Shankar，Yadav和Thakur（2012）提出了发展低碳供应链的综合供应商选择模型。在这个模型中，因子的权重由FAHP计算。然后，将权重应用于模糊多目标线性规划中，供应商选择和配额分配。所提出的模型可以帮助具有不确定信息的决策者。
基于AHP的供应商选择模型在决策制定中非常有用。然而，研究结果表明，当管理人员遇到一个复杂和不确定的问题时，AHP特征值优先技术不能被使用，并将他们的比较判断表示为不确定的比率，例如“约重要两倍”和“重要性两倍到四倍“（Mikhailov＆Tsvetinov，2004; 王，范，王，2010）。 因此，传统的层次分析法在存在不确定性时不是很有用。 在这项研究中，使用FPP作为AHP的模糊修改来实现标准的相对权重，然后执行FTOPSIS以优先考虑供应商。 以下段落介绍了FPP在决策中的应用。 FPP已被应用于不同的领域进行决策。 Mikhailov和Tsvetinov（2004）使用FPP
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