Tedarik zinciri performans değerlendirmesi için yeni bir yaklaşım

Year 2020, Volume: 35 Issue: 4, 1923 - 1938, 21.07.2020

Adem Erik Yusuf Kuvvetli

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.691906

Abstract

Tedarik zincirleri, hammaddeden bitmiş ürüne kadar geçirilen tüm sürecin ve bilginin yönetimini kapsamaktadır. Bu durum, tedarik zincirlerinin bütüncül olarak ele alınmasını ve performans ölçümünü oldukça önemli hale getirmektedir. Tedarik zincirlerinde performans ölçümü ile ilgili en yaygın kullanılan yaklaşımlardan birisi SCOR modelidir. Bu çalışmada, tedarik zincirlerinde performans ölçümü için SCOR modeli tabanlı iki farklı ölçüm sistemi önerilmiştir. İlk önerilen yaklaşıma göre, kümeleme analiziyle farklı kümeler oluşturularak işletmelerin benzer özniteliklere sahip olan işletmelerin performans ölçümlerinin bir arada yapılması sağlanmıştır. Kümeleme analizinin uygulanmasında k-ortalamalar (k-means) yaklaşımı kullanılmıştır. İkinci yaklaşımda ise Alfa Düzeyine Bağlı Bulanık Shannon Entropi ile öznitelikler ağırlıklandırılmış ve buna göre SCOR modeli için performans değerlendirilmesi yapılmıştır. Uygulamada 54 farklı işletmeden 17 farklı özniteliğe sahip veriler alınmış ve temel SCOR modeli ve önerilen iki yaklaşımın sonuçları irdelenmiştir.

Keywords

SCOR modeli, Vaka analizi, Tedarik zincirlerinde performans ölçümü, Bulanık Shannon Entropi, Kümeleme analizi

References

• Maestrini, V., Luzzini, D., Maccarrone, P., & Caniato, F. (2017). Supply chain performance measurement systems: A systematic review and research agenda. International Journal of Production Economics, 183, 299-315.
• İç, Y. T., Tekin, M., Pamukoğlu, F. Z., & Yıldırım, S. E. (2015). Development Of A Fınancıal Performance Benchmarkıng Model For Corporate Fırms. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 30(1).
• Ghalayını A.M., Noble J.S., 1996, The Changing Basis of Performance Measurement , International Journal of Operations & Production Management, Vol:16, No:8
• Çalık, A. (2018). Bulanık Çok-Amaçlı Doğrusal Programlama ve Aralık Tip-2 Bulanık AHP Yöntemi ile Yeşil Tedarikçi Seçimi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (39), 96-109.
• Yildiz, O., Dağdeviren, M., & Çetinyokuş, T. (2008). A Decısıon Support System To Evaluate Employee Performance And Its Applıcatıon, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 23(1).
• Bourne M., Mılss J., Wılcox m., Neely a., Platts K., (2000), Designing, Implementing and Updating Performance Measurement Systems, International Journal of Operations & Production Management, Vol:20, No:7
• Lebas M.J., (1995), Performance Measurement and Performance Management, International Journal of Production Economics, Vol:41
• Lockamy III, A., & McCormack, K. (2004). Linking SCOR planning practices to supply chain performance: An exploratory study. International journal of operations & production management, 24(12), 1192-1218.
• Kocaoğlu B., (2009), Tedarik Zinciri Performansı Ölçümü İçin Stratejik ve Operasyonel Hedefleri Bütünleştiren SCOR Modeli Temelli Bir Yapı, Doktora Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
• Huang, S. H., Sheoran, S. K., & Keskar, H. (2005). Computer-assisted supply chain configuration based on supply chain operations reference (SCOR) model. Computers & Industrial Engineering, 48(2), 377-394.
• Puffal, D. P., & Kuhn, L. D. (2018). A Strategıc Approach Of An Integrated Supply Chaın Management Model And Scor Model Contrıbutıons (Brazilian Journal of Management & Innovation), 6(1), 142-165.
• Ren, C., Dong, J., Ding, H., & Wang, W. (2006, June). A SCOR-based framework for supply chain performance management. In 2006 IEEE International Conference on Service Operations and Logistics, and Informatics (pp. 1130-1135). IEEE.
• Ntabe, E. N., Lebel, L., Munson, A. D., & Santa-Eulalia, L. A. (2015). A systematic literature review of the supply chain operations reference (SCOR) model application with special attention to environmental issues. International Journal of Production Economics, 169, 310-332.
• Akkawuttiwanich, P., & Yenradee, P. (2018). Fuzzy QFD approach for managing SCOR performance indicators. Computers & Industrial Engineering, 122, 189-201.
• Ríos, J. R., Duque, D. F. M., & Gómez, J. C. O. (2019). Operational supply chain risk identification and prioritization from SCOR model. Ingenieria y Universidad, 23(1).
• Lima-Junior, F. R., & Carpinetti, L. C. R. (2016). Combining SCOR® model and fuzzy TOPSIS for supplier evaluation and management. International Journal of Production Economics, 174, 128-141.
• Edwards, M. G. (2018). An Investigation into Establishing the Validity of the Supply Chain Operations Reference (SCOR) Model within Aid and Development Initiatives.
• Lima-Junior, F. R., & Carpinetti, L. C. R. (2019). Predicting supply chain performance based on SCOR® metrics and multilayer perceptron neural networks. International Journal of Production Economics, 212, 19-38.
• Dissanayake, C. K., & Cross, J. A. (2018). Systematic mechanism for identifying the relative impact of supply chain performance areas on the overall supply chain performance using SCOR model and SEM. International Journal of Production Economics, 201, 102-115.
• Huan, S. H., Sheoran, S. K., & Wang, G. (2004). A review and analysis of supply chain operations reference (SCOR) model. Supply Chain Management: An International Journal, 9(1), 23-29.
• Sellitto, M. A., Pereira, G. M., Borchardt, M., da Silva, R. I., & Viegas, C. V. (2015). A SCOR-based model for supply chain performance measurement: application in the footwear industry. International Journal of Production Research, 53(16), 4917-4926.
• Rezaei, M., Shirazi, M. A., & Karimi, B. (2018). A multi-objective SCOR-based decision alignment for supply chain performance management. Scientia Iranica. Transaction E, Industrial Engineering, 25(5), 2807-2823.