A hybrid approach for supplier selection: A case study for petroleum market

Abstract

Giderek daha çok rekabetçi ve hızla değişen iş ortamında, tedarikçi değerlendirme süreci ve tedarikçi seçim kararı şirketlerin hayatta kalabilmek için karşılaştığı önemli sorunlardan bazıları olarak düşünülür. Bu tez karar verme sürecini etkileyen niteliksel ve niceliksel faktörleri içeren tedarikçi seçim problemini çözmek için melez bir yaklaşım sunar. Şirketler, en iyi tedarikçiye karar vererek karlılığını arttırabilir ve rekabet avantajı sağlayabilir. Ancak, birden çok tedarikçi, çoklu çelişen kriterler ve kesin olmayan parametrelerin olması durumunda bu karar karmaşık hale gelir. Bu tezde, tedarikçi seçim problemi üzerine literatür taraması gerçekleştirildi. Bulanık Küme Teorisi, AHS, TOPSIS ve Amaç Programlamadan türemiş melez bir yaklaşım tedarikçi seçim problemini çözmek için sunulmuştur. Değerlendirme kriterleri uzmanlar tarafından belirlenmiştir ve problemin hedefleri tanımlanmıştır. Tedarikçi seçim kriterleri uzmanların görüşünün belirsizliği ve muğlaklığı nedeniyle Bulanık AHP yöntemi kullanılarak ağırlıklandırılmıştır. Alternatif tedarikçiler, Bulanık TOPSIS yöntemi ile değerlendirilir ve sıralanır. Problem karar verme sürecine farklı bir bakış açısı sunmak için Amaç Programlama yaklaşımına dayanarak modellenir ve LINDO ile çözülür. Sonuçların karşılaştırılmasından sonra en uygun tedarikçi, firmanın gereksinimlerini karşılamak için alternatifler arasından önerilen melez yaklaşım kullanarak karar verici tarafından seçilir. Son olarak, Türkiye petrol piyasasında tedarikçi seçimi hayati önem taşıdığı için önerilen yapı bir vaka çalışması ile gösterilmiştir. Türkiye'de bir benzin istasyonuna en uygun akaryakıt dağıtım şirketini seçmek için beş tane ana kriter ve yirmi iki tane alt kriter kullanılır. Önerilen metodoloji, 5 yıllık ortaklık sözleşmesi için uygulanır. Önerilen yaklaşımın tedarikçi seçim kararları için çok uygun bir karar verme aracı olduğunu sonuçlar göstermektedir.

In an increasingly competitive and rapidly changing business environment, supplier evaluation process and supplier selection decision are considered as some of the key issues faced by companies to survive. This thesis provides a hybrid approach to solve the supplier selection problem which includes qualitative and quantitative factors affecting the decision-making process. Companies can increase profitability and gain competitive advantage by deciding the best supplier. However, this decision becomes complicated in case of multiple suppliers, multiple conflicting criteria, and imprecise parameters. In this thesis, a literature review was performed on supplier selection problem. A new hybrid approach is provided to solve a supplier selection problem by the use of a defined technique, which derives from fuzzy sets theory, Analytic Hierarchy Process (AHP), and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), Goal Programming (GP). Evaluation criteria are indicated by experts and the objectives of the problem are determined. Supplier selection criteria are weighted using Fuzzy AHP method because of the uncertainty and vagueness of the experts' opinion. Alternative suppliers are evaluated and ranked by Fuzzy TOPSIS method. Then, the problem is modelled in terms of GP approach and solved via LINDO to offer a different perspective for decision making process. After the comparison of results, the most suitable supplier is selected by the decision maker using proposed hybrid approach among the alternatives for satisfying the firm's requirements. Finally, the proposed framework is illustrated through a case study in the Turkey petroleum market because of vital importance of supplier selection in the market. Five main evaluation criteria and twenty-two sub-criteria are used to select most suitable fuel oil distribution company for filling station in Turkey. The proposed methodology is applied for 5-years partnership contract. The results show that the proposed approach is very well-suited as a decision-making tool for supplier selection decisions.