An Analytic Hierarchy Process Approach For Supplier Evaluation and Selection in a Steel Manufacturing Company
Notice bibliographique
Résumé
Supplier selection is a complex problem involving qualitative and quantitative multicriteria. A trade-off between these tangible and intangible factors is essential in selecting the best supplier. This problem initiated when there are limitations in the capacity in which the managers are compelled to decide about two issues: which suppliers are the best and how much should be purchased from each selected supplier. Varieties of approaches have been applied, in the form of mixed integers, goal, and multi-objective programming to solve this problem. This approaches, being mathematical that have vital problems in considering qualitative factors. These study apply questionnaires to identifj and adopt the important criteria for supplier selection based on related studies by Dickson (1966), Weber (1991) and Zhang's (2003). In this work both tangible and intangible factors in choosing the best suppliers through analytical hierarchy process (AHP) were incorporated into Saaty's (1 980) proposed method. AHP process makes it possible to place the optimum order quantities among the selected suppliers, so that the total value of purchasing (TVP) becomes maximum. The Saaty's (1980) analytical hierarchy process (AHP) which is used in this case study can be useful in involving several decision makers with different conflicting objectives to arrive at a consensus decision. The main contribution of the study was identification of the important criteria for supplier selection process. The criteria found were Trust between key men, followed by net price and re-win percentage. Second contribution or findings was development of a multi-criteria decision model for evaluation and selection which is used for supplier selection in ABC steel company. Finally, the developed model is tested on four supplier selection problems. The results show the models are able to assist decisionmakers to examine the strengths and weaknesses of supplier selection by comparing them with appropriate criteria, sub-criteria and sub sub-criteria. Further more, the systematic effect of this process, can reduce the time taken to select a supplier
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».