Dealership performance evaluation in supply chain with DEMATEL and ELECTRE methods

Abstract

The supply chain is a complex system in which a number of companies work together to maintain final customer satisfaction and sustainable success. Supply chain collaboration is important to perform supply chain activities smoothly and gain a general supply chain success. In this study, the importance of dealership performance evaluation in a supply chain is considered. The dealers have a critical role in the supply chain as they are in direct contact with final customers. From this point of view, dealership performance evaluation is one of the important activities in supply chain management. The DEMATEL (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory) method is used to determine the importance level and the causal relationship between key performance indicators (KPIs) to be used in dealership performance measurement. In addition, a model has been developed for dealership performance evaluation using the ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant la Realité) method.

Keywords

• Supply chain,Dealership performance,Multi-criteria decision making methods,DEMATEL,ELECTRE

DEMATEL ve ELECTRE yöntemi ile tedarik zincirinde bayi performans değerlendirmesi

Abstract

Tedarik zinciri, birden fazla firmanın bir araya gelerek oluşturmuş olduğu karmaşık yapılı bir sistemdir. Buradaki amaç nihai müşterinin memnuniyetini sağlamak ve sürdürülebilir başarı elde edebilmektir. Tedarik zinciri işbirliği, tedarik zinciri faaliyetlerini sorunsuz bir şekilde gerçekleştirmek ve genel bir tedarik zinciri başarısı elde etmek için önemlidir. Bu çalışmada, bayi performans değerlendirmesinin tedarik zinciri başarısı için önemi ele alınmıştır. Bayiler, nihai müşterilerle doğrudan ilişkide oldukları için tedarik zincirinde kritik bir role sahiptir. Bu açıdan bakıldığında bayi performans değerlendirmesi, tedarik zinciri yönetiminde önemli karar süreçlerinden biridir. Bayi performans ölçümünde kullanılacak olan anahtar performans göstergelerinin (KPI) önem derecelerinin ve aralarındaki nedensel ilişkilerin belirlenmesi için DEMATEL (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory) yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntem sayesinde performans kriterleri arasındaki etki ve sonuç ilişkileri tanımlanmıştır. Buna ilaveten, ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant la Realité) yöntemi kullanılarak bayi performans değerlendirmesi için bir model geliştirilmiştir.

Keywords

• Tedarik zinciri,Bayi performans,Çok kriterli karar verme yöntemleri,DEMATEL,ELECTRE

References

1. Shafiee, M, Lotfi, FH, Saleh, H. “Supply chain performance evaluation with data envelopment analysis and balanced scorecard approach”. Applied Mathematical Modelling, 38(21-22), 5092-5112, 2014.
2. Sheu C, Rebecca Yen H, Chae, B, “Determinants of supplier-retailer collaboration: evidence from an international study”. International Journal of Operations & Production Management, 26(1), 24-49, 2006.
3. Najmi A, Makui, A. “A conceptual model for measuring supply chain's performance”. Production Planning & Control, 23(9), 694-706, 2012.
4. Neto MS, Pires S R. “Performance measurement in Supply Chains: A Study in the Automotive Industry”. In New Advances in Vehicular Technology and Automotive Engineering. InTech., 2012.
5. Dönmez ZS. Bayi Performans Değerlendirmesinde Bir Veri Madenciliği Uygulaması. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, Türkiye, 2008.
6. Kumar N, Stern L W, Achrol RS. “Assessing reseller performance from the perspective of the supplier”.JMR, Journal of Marketing Research, 29(2), 238-253, 1992.
7. Wilson EJ, Woodside AG. “Marketing new products with distributors”. Industrial Marketing Management, 21(1), 15-21, 1992.
8. Cabaniss RF, “Comparing domestic and international distributors’ performance: A manufacturer’s perspective”. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 25(6), 41-53, 1995.

9. Gaur V, Fisher M, Raman A. “What Explains Superior Retail Performance?”. Department of Operations and Information Management, The Wharton School, University of Pennsylvania, Philadelphia, USA, 1999.
10. Kumar V, Karande K. “The effect of retail store environment on retailer performance”. Journal of Business Research, 49(2), 167-181, 2000.
11. Moore M. “Retail performance In US apparel supply chains: operational efficiency, marketing effectiveness and ınnovation”. Journal of Textile and Apparel Technology and Management, 2(3), 1-9, 2002.
12. Özdemir Ş. “Dağıtım kanalında bayileri motive etmenin belirleyicileri: Ampirik bir analiz”. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (9), 115-138, 2005.
13. Wu CC, Kao SC, Wu CH, Cheng, HH. “Examining retailing performance via financial ındex”. Asia Pacific Management Review, 11(2), 83-92, 2006.
14. Mutlu M, Yılmaz C. “Dağıtım kanallarında satıcı işletmelerin performansının değerlendirilmesi”. Akademik İncelemeler Dergisi, 1(2), 129-154, 2006.
15. Lai CS. “The effects of ınfluence strategies on dealer satisfaction and performance ın taiwan's motor ındustry”. Industrial Marketing Management, 36(4), 518-527, 2007.
16. Song H, He Y, Hu Z. An Evaluation Model and Empirical Study of Distributors’ Performance in Chinese Mobile Industry. In Research and Practical Issues of Enterprise Information Systems II, 1463-1471, Springer, Boston, MA, USA, 2008.
17. Kaynak R, Bozkurt O. “Üretici-Bayi ilişkileri: beyaz eşya sektöründe bayilerin ilişkiyi sürdürme niyetini etkileyen faktörler üzerine bir araştırma”. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (23), 213-222, 2009.
18. Yildiz S, Yildiz E. “The measurement of distributor performance with a multi-criteria decision making method”. Innovative Marketing, 9(3),42-47, 2008.
19. Biondi S, Calabrese A, Capece G, Costa R, Di Pillo F. “A new approach for assessing dealership performance: an application for the automotive industry”. International Journal of Engineering Business Management, 5(18), 1-8, 2013.
20. Yümlü A. Türk Bankacılık Sektöründe Şube Performans Ölçüm Sistemleri ve Bankalar Arasında Karşılaştırmalı Analiz, Yüksek Lisans Tezi, Başkent Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Ankara, Türkiye, 2017.
21. Si SL, You XY, Liu HC, Zhang P. “DEMATEL technique: a systematic review of the state-of-the-art literature on methodologies and applications”. Mathematical Problems in Engineering, 2018, 1-33, 2018.
22. Bakir S, Khan S, Ahsan K, Rahman S. “Exploring the critical determinants of environmentally oriented public procurement using the dematel method”. Journal of Environmental Management, 225, 325-335, 2018.
23. Chang B, Chang CW, Wu CH. “Fuzzy DEMATEL method for developing supplier selection criteria”. Expert Systems with Applications, 38(3), 1850-1858, 2011.
24. Lin RJ. “Using fuzzy DEMATEL to evaluate the green supply chain management practices”. Journal of Cleaner Production, 40, 32-39, 2013.
25. Tsai SB, Chien MF, Xue Y, Li L, Jiang X, Chen Q, Wang L. “Using the fuzzy DEMATEL to determine environmental performance: a case of printed circuit board ındustry In Taiwan”. PloS one, 10(6), 1-18, 2015.
26. Seleem SN, Attia EA, El-Assal AM. “Identification of critical success factors for lean manufacturing using fuzzy dematel method”. Journal of Engineering And Applied Science, 64(2), 141-163, 2017.
27. Alaei AAR, Alroaia YV. “Identifying and prioritizing the factors affecting and affected by the performance of small and medium enterprises by using DEMATEL technique (The Case Study Of A Province In Iran)”. Indian Journal of Science and Technology, 9(6), 1-9, 2016.
28. Sarı İU, Ervural BÇ, Bozat S. “Sürdürülebilir tedarik zinciri yönetiminde dematel yöntemiyle tedarikçi değerlendirme kriterlerinin incelenmesi ve sağlık sektöründe bir uygulama”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 23(4), 477-485, 2017.
29. Amiri M, Sadaghiyani J, Payani N, Shafieezadeh M. “Developing a DEMATEL method to prioritize distribution centers in supply chain”. Management Science Letters, 1(3), 279-288, 2011.
30. Falatoonitoosi E, Ahmed S, Sorooshian S. “Expanded DEMATEL for determining cause and effect group in bidirectional relations”. The Scientific World Journal, 3, 1-7, 2014.
31. Benayoun R, Roy B, Sussman N. Manual de Reference du Programme Electre. Note de Synthese et Formation, Paris, France, 1966.
32. Alencar LH, deAlmeida AT, Morais DC. “A multi-criteria group decision model aggregating the preferences of decision-makers based on electre methods”. Pesquisa Operacional, 30(3), 687-702, 2010.
33. Armaghan N, Renaud J. “An application of multi-criteria decision aids models for case-based reasoning”. Information Sciences, 210, 55-66, 2012.
34. Comaniţă ED, Ghinea C, Hlihor RM, Simion IM, Smaranda C, Favier L, Gavrilescu M. “Challenges and opportunities ın green plastics: an assessment using the electre decision-aid method”. Environmental Engineering and Management Journal, 14(3), 689-702, 2015.
35. Douissa M R, Jabeur K. “A new model for multi-criteria ABC ınventory classification: PROAFTN method”. Procedia Computer Science, 96, 550-559, 2016.
36. Arslan HM, Uysal HT. “ELECTRE I yöntemi ile en uygun tedarikçinin belirlenmesi: ahşap sektörü uygulaması”. Düzce Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7(1), 44-57, 2017.
37. Costa AS, Govindan K, Figueira JR. “Supplier classification ın emerging economies using the ELECTRE TRI-Nc Method: A case study considering sustainability aspects”. Journal of Cleaner Production, 201, 925-947, 2018.
38. Silvia C, Antonella C, Enea M. “The ELECTRE I method to support the FMECA”. IFAC-PapersOnLine, 51(11), 459-464, 2018.
39. Figueira J, Mousseau V, Roy B. ELECTRE methods. Editors: Grego S, Ehrgott M, Figueira JM. Multiple criteria decision analysis: State of the Art Surveys, 133-153, New York, USA, Springer, 2015.
40. Pang J, Zhang G, Chen G. “ELECTRE I decision model of reliability design scheme for computer numerical control machine”. JSW, 6(5), 894-900, 2011.
41. Rogers M, Bruen M, Maystre LY. Electre and Decision Support: Methods and Applications in Engineering and İnfrastructure İnvestment. New York, USA, Springer Science & Business Media, 2013.
42. Quinn RE, Rohrbaugh J. “A spatial model of effectiveness criteria: towards a competing values approach to organizational analysis”. Management Science, 29(3), 363-377, 1983.
43. Baysal AC. Bayi Değerlendirmesi için Veri Madenciliği Uygulaması, Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2008.
44. Sezen B. “Veri zarflama analizi ile tedarik zinciri ortaklarının performans değerlendirmesi”. 24. Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği Kongresi, Gaziantep, Türkiye, Haziran 2004.
45. Uygur A. “Çok boyutlu performans değerleme modeli olarak dengeli başarı göstergesi uygulaması”. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 10(1), 148-159, 2009.
46. Gunasekaran A, Patel C, Tirtiroglu E. “Performance measures and metrics in a supply chain environment”. International Journal of Operations & Production Management, 21(1/2), 71-87, 2001.
47. Toni AD, Nissimbeni G, Tonchia S. “New trends in supply environment”. Logistics Information Management, 7(4), 41-50, 1994.
48. Mason-Jones, R, Towill DR.Enlightening supplies”. Manufacturing Engineer, 76(4), 156-60, 1997.
49. Velimirović D, Velimirović M, Stanković R. “Role and importance of key performance indicators measurement”. Serbian Journal of Management, 6(1), 63-72, 2001.