An Innovative Framework for Measurement of Competitiveness in Supply Chains: A Fuzzy Approach
محل انتشار: هفتمین کنفرانس بین المللی مدیریت
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,696
فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IRIMC07_045
تاریخ نمایه سازی: 28 مرداد 1389
چکیده مقاله:
This paper attempts to propose a fuzzy based method for performance measurement (PM) by measuring competitiveness in supply chains (SCs). During the recent years, performance measurement of entire supply chains has became an important issue because it can provide important feedback information to enable managers to monitor performance, reveal progress, enhance motivation and communication, and diagnose problems. Nevertheless, the choice or design of an appropriate supply chain performance measurement system (PMS) is complex and unstructured. The existing performance measurement systems with many indicators fail to provide necessary support for strategy development, decision making, and performance improvement. In this research, linguistic variables were used to assess the ratings and weights for indicators and presenting an innovative performance measurement method. These linguistic variables can be expressed in triangular fuzzy numbers. Then, a fuzzy based method for competitiveness measurement in supply chains was designed, using the guidelines and attributes of the supply chain operations reference (SCOR) model. Finally, a numerical example shows effectiveness of the proposed method in performance measurement, selection of appropriate strategies, and identification of opportunities and threats.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Abouzar Zangoueinezhad
Ph.D. Student of Management, Faculty of Management and Economics, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
Adel Azar
Professor, Faculty of Management and Economics, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :