An application of logarithmic fuzzy preference programming-based AHP and FRS techniques to develop and prioritize strategic objectives
محل انتشار: مجله ایرانی مطالعات مدیریت، دوره: 9، شماره: 1
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 114
فایل این مقاله در 26 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:
JR_JIJMS-9-1_008
تاریخ نمایه سازی: 6 شهریور 1402
چکیده مقاله:
Vital decisions made at the strategic level in an organization are not only intricate but also costly to alter. It is therefore important to find a comprehensive approach to deal with such a possibility. One of the major problems of a common balanced scorecard (BSC)-based model in strategic management is lack of a ranking system for strategic objectives in order to enable prioritization of the operational actions for strategy development. In this paper, we have proposed an approach to apply the Logarithmic Fuzzy Preference Programming (LFPP) and the Fuzzy Ratio System (FRS) techniques to resolve this issue. To propose a comprehensive approach, the strategy canvas concept, the four actions framework of the blue-ocean strategy model, and the competitive strategy development techniques of the Judo Strategy model can be employed for problem formulation. To check for applicability, the proposed model was applied to a case of X Tile and Ceramics Company. This research applied a combination of the Judo Strategy and the blue-ocean model in the form of a BSC strategic planning to develop strategic objectives as well as utilized the LFPP and FRS techniques to rank the objectives based on their strategic goals.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
میرمحمود سادات
Faculty of Management, University of Tehran, Iran
حسین صفری
Faculty of Management, University of Tehran, Iran
علی اصغر سعدآبادی
Faculty of Management, University of Tehran, Iran
احسان خانمحمدی
Faculty of Management, University of 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 :