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

Year 2017, Volume: 5 Issue: 3, 26 - 34, 01.10.2017

Özer Uygun , Enes Furkan Erkan , Halil İbrahim Demir

https://doi.org/10.21541/apjes.326841

Cited By: 1

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] H. M. Akıncı, “Bulanık Bilişsel Haritalar Yardımıyla İnsan Duygularının Modellenmesi,” Thesis, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2013.
• [2] “Characteristics of Supply Chain Management & the Implications for Purchasing & Logistics Strategy”, vol. 4, no. 2, 2013.
• [3] G. Erdem, “Tedarik zinciri yönetimi uygulamalarının benimsenmesinin, tedarik zinciri ve işletme performansına etkisi,” 2013.
• [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] Büyüközkan, G. , Ardaloğlu, Z., “Yeşil Tedarik Zinciri Yönetimi,” Lojistij Derg., vol. 8, no. 66–73, 2008.
• [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] G. Nakiboğlu, “TERSİNE LOJİSTİK: ÖNEMİ VE DÜNYADAKİ UYGULAMALARI,” Iktis. Ve İdari Bilim. Fakültesi Derg., vol. 9, no. 2, pp. 1–16, 2007.
• [8] B. Kosko, “Fuzzy cognitive maps,” Int. J. Man-Mach. Stud., vol. 24, no. 1, pp. 65–75, Jan. 1986.
• [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] 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.