An Evaluation Model for Green Supply Chain Management Using Fuzzy Cognitive Maps

Abstract

In today’s world in which global warming increases rapidly, several problems are emerging based on development of technology and industry. The environment should be protected and the nature should be damaged as less as possible in order to decrease these problems. Companies have important missions for the future of the world. For this reason, organizations started to implement green supply chain management which is nature friendly in every sense and increase productivity. Analytically evaluation of green supply chain management is not easy which is a challenge for companies. The aim of this study is to evaluate companies with regard to green supply chain management. Fuzzy-logic and fuzzy cognitive maps techniques were used for the evaluation. First, relationship map of factors that affects green supply chain management are constituted. Then, weights of the relationships between the factors are calculated using fuzzy cognitive maps techniques. The weights obtained are used as inputs in fuzzy cognitive maps algorithm and anticipated conditions in terms of green supply chain management are evaluated for three scenarios. Thus, several arguments were developed and the most important factors are determined for the success of green supply chain management

Keywords

• Fuzzy Cognitive Maps,Cognitive Maps,Green Supply Chain Management

Bulanık Bilişsel Haritalar Kullanılarak Yeşil Tedarik Zinciri Yönetimi İçin Bir Değerlendirme Modeli

Abstract

Küresel ısınmanın hızla arttığı günümüz dünyasında, teknoloji ve sanayinin de gelişime devam etmesiyle birlikte birçok sorun gün yüzüne çıkmaktadır. Bu sorunları azaltabilmek için çevreyi korumak, doğaya olabildiğince az zarar vermek gerekmektedir. Dünya’nın geleceği için kuruluşlara önemli görevler düşmektedir. Bu sebeple kuruluşlar artık her anlamda çevre dostu olan ve verimliliği de oldukça arttıran yeşil tedarik zinciri yönetimini (YTZY) uygulamaya başlamışlardır. Yeşil tedarik zinciri yönetiminin analitik olarak değerlendirilmesinin güç olması, işletmeler için önemli bir sorun teşkil etmektedir. Bu çalışma, işletmeleri yeşil tedarik zinciri yönetimi açısından değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Değerlendirme için bulanık mantık ve bilişsel haritalar temelli Bulanık Bilişsel Haritalar (BBH) yöntemi kullanılmıştır. İlk olarak uzman görüşlerine göre yeşil tedarik zinciri yönetimini etkileyen faktörlerin ilişki haritası oluşturulmuştur. Daha sonra BBH tekniği ile faktörler arasındaki ilişki ağırlıkları belirlenmiştir. Belirlenen ağırlıklar BBH algoritmasına girdi olarak sunularak, oluşturulan üç senaryo için yeşil tedarik zinciri yönetimi açısından gelecekte öngörülen durumlar tespit edilmiştir. Böylelikle çeşitli çıkarımlar yapılabilmiş ve yeşil tedarik zinciri yönetiminin başarısı için üzerinde durulması gereken faktörler de belirlenmiştir.

Keywords

• Bulanık Bilişsel Haritalar,Yeşil Faaliyetler,Yeşil Tedarik Zinciri Yönetimi

References

1. [1] H. M. Akıncı, “Bulanık Bilişsel Haritalar Yardımıyla İnsan Duygularının Modellenmesi,” Thesis, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2013.
2. [2] “Characteristics of Supply Chain Management & the Implications for Purchasing & Logistics Strategy”, vol. 4, no. 2, 2013.
3. [3] G. Erdem, “Tedarik zinciri yönetimi uygulamalarının benimsenmesinin, tedarik zinciri ve işletme performansına etkisi,” 2013.
4. [4] H. Min and W. P. Galle, “Green purchasing practices of US firms,” Int. J. Oper. Prod. Manag., vol. 21, no. 9, pp. 1222–1238, Sep. 2001.
5. [5] Büyüközkan, G. , Ardaloğlu, Z., “Yeşil Tedarik Zinciri Yönetimi,” Lojistij Derg., vol. 8, no. 66–73, 2008.
6. [6] H. B. Bolat, D. Bayraktar, M. Öztürk, and N. Turan, “Yeşil Lojistik Zincirinde Araç Rotalama Problemi İçin Bir Model Önerisi,” A Proposal Model For The Vehicle Routing Problem In The Green Logistic Chain, Jun. 2011.
7. [7] G. Nakiboğlu, “TERSİNE LOJİSTİK: ÖNEMİ VE DÜNYADAKİ UYGULAMALARI,” Iktis. Ve İdari Bilim. Fakültesi Derg., vol. 9, no. 2, pp. 1–16, 2007.
8. [8] B. Kosko, “Fuzzy cognitive maps,” Int. J. Man-Mach. Stud., vol. 24, no. 1, pp. 65–75, Jan. 1986.

9. [9] E. I. Papageorgiou, A. T. Markinos, and T. A. Gemtos, “Fuzzy cognitive map based approach for predicting yield in cotton crop production as a basis for decision support system in precision agriculture application,” Appl. Soft Comput., vol. 11, no. 4, pp. 3643–3657, Jun. 2011.
10. [10] P. P. Groumpos, “Fuzzy Cognitive Maps: Basic Theories and Their Application to Complex Systems,” in Fuzzy Cognitive Maps, M. Glykas, Ed. Springer Berlin Heidelberg, 2010, pp. 1–22.