A knowledge-based system for overall supply chain performance evaluation: a multi-criteria decision making approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Existing supply chain (SC) performance models are not able to cope with the potential of intensive SC digitalisation and establish a relationship between decisions and decision criteria. The purpose of this paper is to develop an integrated knowledge-based system (KBS) that creates a link between decisions and decision criteria (attributes) and evaluates the overall SC performance. Design/methodology/approach The proposed KBS is grounded on the fuzzy analytic hierarchy process (fuzzy AHP), which establishes a relationship between short-term and long-term decisions and SC performance criteria (short-term and long-term) for accurate and integrated Overall SC performance evaluation. Findings The proposed KBS evaluates the overall SC performance, establishes a relationship between decisions (long-term and short-term) and decision criteria of SC functions and provides decision makers with a view of the impact of their short-term or long-term decisions on overall SC performance. The proposed system was implemented in a case company where the authors were able to develop a SC performance monitoring dashboard for the company’s top managers and operational managers. Practical implications The proposed KBS assists organisations and decision makers in evaluating their overall SC performance and helps in identifying underperforming SC functions and their associated criteria. It may also be considered as a tool for benchmarking SC performance against competitors. It can efficiently point to improvement directions and help decision makers improve overall SC performance. Originality/value The proposed KBS provides a holistic and integrated approach, establishes a relationship between decisions and decision criteria and evaluates overall SC performance, which is one of the main limitations in existing supply chain performance measurement systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».