Sustainable/Robust Supplier Selection in the Post-Pandemic Era: Using Data Envelopment Analysis
Notice bibliographique
Résumé
With the existence of COVID-19, the whole economy experienced an unprecedented challenge. Organizations must be resilient to the ever-changing and unanticipated market to avoid being out of the fierce competition. In an era of information explosion, managers require a systematic, explicable, comparative, and traceable approach to evaluate and choose suppliers. In recent years, procurement strategies have been revamped due to the disruption in the global supply chain by the pandemic and war in Europe. A wrong supplier selection decision seriously damages the Company’s supply chain, operations, and reputation. Therefore, partnering with a sustainable supplier is a prerequisite for business success. With the rising importance of sustainability, choosing a competent supplier is one of the significant strategic management decisions. A sustainable supplier impacts business operations and accelerates long-term growth, enhancing efficiency and effectiveness. In the post-pandemic era, it is expected to have new approaches to define inputs and outputs to rank suppliers and logistics firms. This study uses Data Envelopment Analysis (DEA) to identify a sustainable supplier. Our approach involves selecting suitable inputs and outputs, improving the accuracy and relevance of the study to find sustainable/robust suppliers. The results of this research have been implemented in the business intelligence system of a company.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».