Küresel Bulanık TOPSIS Yöntemi ile 3. Part Tersine Lojistik Hizmet Sağlayıcı Seçimi

Yıl 2022, Cilt: 38 Sayı: 2, 268 - 279, 23.08.2022

Fulya Zaralı

Öz

Çevresel nedenlerle ihtiyaç duyulan ve işletmeler tarafından rekabet avantajı olarak görülen kullanılmış malların geri dönüştürülmesi sonucunda tersine lojistiğin önemi her geçen gün artmaktadır. Tersine lojistik sistemlerinde yapılan değişiklikler sonucunda işletmelerin karlılıkları artmakta ve tüketiciler nezdindeki imajları iyileşmektedir. Tersine lojistik hizmetleri genellikle işletmeler tarafından 3PRLP'ye dış kaynaklı olarak verilir. Bir firma için uygun olmayan bir 3PRLP seçmek, kaynak verimliliğini azaltacak, operasyonel tehlikeleri artıracak ve şirketin uzun vadeli büyümesine potansiyel olarak zarar verecektir. Sonuç olarak, uygun 3PRLP değerlendirmesi ve seçimi, çeşitli kriterler, grup karar verme ve çeşitli belirsizlik seviyeleri gerektirebilir. Bu nedenle, daha geniş bir tercih alanı ve kararsızlık derecelerini dikkate alan ve firmalar tarafından günlük işlerinde kullanabilecekleri 3PRLP'nin seçimi ve değerlendirilmesi için bu çalışmada küresel bulanık kümelere dayalı TOPSIS tekniği önerilmiştir. alüminyum sektöründe, önerilen yaklaşımın uygulanmış sonuçları paylaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Küresel Bulanık TOPSIS, 3. Part Tersine Lojistik Hizmet Sağlayıcı, çkkv

Third Part Reverse Logistics Service Provider Selection Using the Spherical Fuzzy TOPSIS Method

Öz

The relevance of reverse logistics is increasing day by day as a result of the recycling of used goods, which is required for environmental reasons and seen as a competitive advantage by enterprises. The profitability of enterprises increases and their image in the eyes of consumers improves as a result of changes achieved in reverse logistics systems. Reverse logistics services are typically outsourced to 3PRLP by businesses. Choosing an inappropriate 3PRLP for a firm will diminish resource efficiency, increase operational hazards, and potentially harm the company's long-term growth. As a result, proper 3PRLP evaluation and selection may entail a variety of criteria, group decision-making, and diverse levels of uncertainty. For this reason, the TOPSIS technique based on spherical fuzzy sets has been proposed in this study for the selection and evaluation of 3PRLP, which takes into account a broader preference area and degrees of indecision and can be used by firms in their daily work and In the aluminum sector, the proposed approach has been applied results are shared.

Anahtar Kelimeler

Spherical Fuzzy TOPSIS, 3PRLP, MCDM

Kaynakça

• [1] Chen, Z. S., Zhang, X., Govindan, K., Wang, X. J., & Chin, K. S. (2021). Third-party RLprovider selection: A computational semantic analysis-based multi-perspective multi-attribute decision-making approach. Expert Systems with Applications, 166, 114051.
• [2] Kannan, G., Pokharel, S., & Kumar, P. S. (2009). A hybrid approach using ISM and fuzzy TOPSIS for the selection of RLprovider. Resources, conservation and recycling, 54(1), 28-36.
• [3] Sünbül, M. B. (2014). Tersine lojistik servis sağlayıcısı seçiminde AHP yöntemi: Kahramanmaraş metal sanayi sektöründe bir uygulama (Master's thesis, Sosyal Bilimler Enstitüsü).
• [4] Karaağaçlı, Y. (2014). Üçüncü parti tersine lojistik sağlayıcı firma seçimi ve değerlendirilmesine yönelik bütünleşik model tasarımı (Doctoral dissertation, Fen Bilimleri Enstitüsü).
• [5] Bai, C., & Sarkis, J. (2019). Integrating and extending data and decision tools for sustainable third-party RLprovider selection. Computers & Operations Research, 110, 188-207.
• [6] Zarbakhshnia, N., Soleimani, H., & Ghaderi, H. (2018). Sustainable third-party RLprovider evaluation and selection using fuzzy SWARA and developed fuzzy COPRAS in the presence of risk criteria. Applied Soft Computing, 65, 307-319.
• [7] Govindan, K., Palaniappan, M., Zhu, Q., & Kannan, D. (2012). Analysis of third party reverse logistics provider using interpretive structural modeling. International Journal of Production Economics, 140(1), 204-211.
• [8] Zarbakhshnia, N., Wu, Y., Govindan, K., & Soleimani, H. (2020). A novel hybrid multiple attribute decision-making approach for outsourcing sustainable reverse logistics. Journal of Cleaner Production, 242, 118461.
• [9] Gündoğdu, F. K., & Kahraman, C. (2019). A novel fuzzy TOPSIS method using emerging interval-valued spherical fuzzy sets. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 85, 307-323.
• [10] Kutlu Gündoğdu, F., & Kahraman, C. (2020). A novel spherical fuzzy analytic hierarchy process and its renewable energy application. Soft Computing, 24(6), 4607-4621.
• [11] Meade, L., & Sarkis, J. (2002). A conceptual model for selecting and evaluating third‐party RL providers. Supply Chain Management: An International Journal.
• [12] Efendigil, T., Önüt, S., & Kongar, E. (2008). A holistic approach for selecting a third-party RLprovider in the presence of vagueness. Computers & industrial engineering, 54(2), 269-287.
• [13] Saen, R. F. (2010). A new model for selecting third-party RLproviders in the presence of multiple dual-role factors. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 46(1), 405-410.
• [14] Cheng, Y. H., & Lee, F. (2010). Outsourcing RLof high-tech manufacturing firms by using a systematic decision-making approach: TFT-LCD sector in Taiwan. Industrial marketing management, 39(7), 1111-1119.
• [15] Govindan, K., Sarkis, J., & Palaniappan, M. (2013). An analytic network process-based multicriteria decision making model for a reverse supply chain. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 68(1), 863-880.
• [16] Senthil, S., Srirangacharyulu, B., & Ramesh, A. (2014). A robust hybrid multi-criteria decision making methodology for contractor evaluation and selection in third-party reverse logistics. Expert Systems with Applications, 41(1), 50-58.
• [17] Prakash, C., & Barua, M. K. (2016). A combined MCDM approach for evaluation and selection of third-party RLpartner for Indian electronics industry. Sustainable Production and Consumption, 7, 66-78.
• [18] Pamucar, D., Chatterjee, K., & Zavadskas, E. K. (2019). Assessment of third-party logistics provider using multi-criteria decision-making approach based on interval rough numbers. Computers & Industrial Engineering, 127, 383-407.
• [19] Mishra, A. R., Rani, P., Krishankumar, R., Zavadskas, E. K., Cavallaro, F., & Ravichandran, K. S. (2021). A hesitant fuzzy combined compromise solution framework-based on discrimination measure for ranking sustainable third-party reverse logistic providers. Sustainability, 13(4), 2064.
• [20] Talip, A., & Ayçin, E. (2021). Üçüncü Parti Tersine Lojistik Servis Sağlayıcısı Seçimi Kriterlerinin Bulanık SWARA Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 16(63), 1282-1300.
• [21] Canpolat, M. (2019). Yazılım seçiminde Küresel Bulanık TOPSİS yöntemi ile çok kriterli karar verme(Master's thesis, Fen Bilimleri Enstitüsü).