DOI: https://doi.org/10.13033/ijahp.v18i1.1319
تاريخ النشر: 2026-03-28
المؤلف: Beyzanur Çayır Ervural
الموضوع الرئيسي: اتخاذ القرار متعدد المعايير
نظرة عامة
تقدم ورقة البحث إطار عمل متكامل لاتخاذ القرار متعدد المعايير (MCDM) لاختيار الموردين، مع التأكيد على أهمية كل من المعايير التقليدية (التكلفة، الجودة، التسليم) والاعتبارات الحديثة (الاستدامة البيئية، التحول الرقمي) في بيئة الأعمال التنافسية. تقيّم الدراسة ثلاث طرق لتحديد الأوزان—عملية التحليل الهرمي (AHP)، طريقة الأفضل والأسوأ (BWM)، والانتروبيا—باستخدام الأوزان المستمدة منها في إجراء الوزن الإضافي البسيط (SAW) لترتيب الموردين. تشير النتائج إلى أن تصنيفات الموردين حساسة لطريقة الوزن المختارة، حيث تم تصنيف الموردين S3 و S8 باستمرار في أدنى المراتب، مما يبرز الدور الحاسم لاختيار المنهجية في اتخاذ القرار.
تسلط الاستنتاجات الضوء على تعقيد إدارة سلسلة التوريد وتدعو إلى منهجيات MCDM المتطورة للتنقل بفعالية في هذا التعقيد. لا يقتصر الإطار المقترح على توسيع أبعاد تقييم الموردين التقليدية، بل يشمل أيضًا القضايا المعاصرة، مما يتماشى مع استراتيجيات الموردين وأهداف الاستدامة والابتكار المؤسسية. تقترح الدراسة أن صانعي القرار يمكنهم تحسين تقييم الموردين من خلال موازنة التكلفة والجودة والاستدامة والابتكار، بينما توصي أيضًا بأبحاث مستقبلية لتوسيع مجموعة صانعي القرار، ودمج النماذج الديناميكية، واستكشاف دمج التعلم الآلي لتحسين عمليات تقييم الموردين. تشمل القيود عينة صغيرة من صانعي القرار وإطار تحليل ثابت، مما قد لا يعكس بالكامل الطبيعة الديناميكية لسلاسل التوريد في العالم الحقيقي.
مقدمة
تؤكد مقدمة ورقة البحث هذه على الدور الحاسم لإدارة سلسلة التوريد في مواجهة التحديات المعاصرة مثل الاستدامة، الرقمنة، والانتقال من الصناعة 4.0 إلى الصناعة 5.0. تبرز أهمية اختيار الموردين وتقييمهم كعنصر رئيسي في إدارة سلسلة التوريد الفعالة، حيث يجب أخذ معايير مثل التكلفة، الجودة، التسليم، القدرة على التعاون، الاستجابة، والسياسات البيئية في الاعتبار. تؤكد الورقة على أهمية أساليب اتخاذ القرار متعدد المعايير (MCDM) في هذا السياق، لا سيما في قطاع التصنيع، حيث زادت حدة المنافسة بعد الجائحة.
يناقش المؤلفون طرقًا مختلفة لتحديد أوزان المعايير في MCDM، مصنفين إياها إلى طرق ذاتية، موضوعية، وهجينة. ومن الجدير بالذكر أنهم يذكرون عملية التحليل الهرمي (AHP)، وطريقة الأفضل والأسوأ (BWM)، وطريقة الانتروبيا كتقنيات شائعة، كل منها له نقاط قوته وضعفه. تشير المقدمة أيضًا إلى التكامل الناشئ لتحليلات البيانات والتعلم الآلي في أساليب MCDM التقليدية، بالإضافة إلى الاتجاه المتزايد لدمج طرق مختلفة لتعزيز قدرات اتخاذ القرار. على الرغم من الأدبيات الموجودة حول الأساليب الهجينة، يحدد المؤلفون فجوة في الدراسات التي تدمج في الوقت نفسه AHP وBWM وEntropy ضمن إطار عمل واحد. تهدف هذه الدراسة إلى سد تلك الفجوة من خلال اقتراح نهج متكامل جديد يقيم كل من طرق الوزن الذاتية والموضوعية، مما يعزز اتساق ودقة اتخاذ القرار في اختيار الموردين.
طرق
في هذا القسم، توضح الدراسة المنهجيات المستخدمة لتقييم الموردين، وتحديدًا عملية التحليل الهرمي (AHP)، وطريقة الأفضل والأسوأ (BWM)، وطريقة الانتروبيا، والوزن الإضافي البسيط (SAW). تم اختيار هذه الطرق لدمج التقييمات الذاتية بفعالية مع البيانات الموضوعية، مما يخلق إطار عمل قوي لتقييم الموردين. تسهم كل طريقة بشكل فريد في عملية الوزن، مما يضمن نهجًا متوازنًا يعزز موثوقية وصحة نتائج التقييم.
نقاش
يتناول قسم النقاش في ورقة البحث طريقتين بارزتين من طرق اتخاذ القرار متعدد المعايير (MCDM): عملية التحليل الهرمي (AHP) وطريقة الأفضل والأسوأ (BWM). تعتبر AHP، التي أسسها ساتي في عام 1977، نهجًا منظمًا يسهل اتخاذ القرارات المعقدة من خلال تنظيم المشكلات بشكل هرمي واستنتاج أوزان المعايير من خلال المقارنات الثنائية. هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص لدمج كل من البيانات النوعية والكمية، مما يسمح بتقييم أحكام الخبراء بشكل منهجي. تشمل الخطوات الرئيسية في AHP تعريف المشكلة، بناء الهيكل الهرمي، إجراء المقارنات الثنائية، استنتاج الأوزان، إجراء فحوصات الاتساق، تجميع النتائج، واتخاذ القرارات بناءً على أعلى الدرجات الإجمالية.
من ناحية أخرى، تبسط BWM، التي قدمها رضايي في عام 2015، عملية اتخاذ القرار من خلال التركيز على أفضل وأسوأ المعايير لتحديد الأهمية النسبية، مما يتطلب عددًا أقل من المقارنات الثنائية مقارنة بـ AHP. تتضمن BWM تحديد معايير القرار، واختيار أفضل وأسوأ المعايير، وتقييمها ضد بعضها البعض، وحساب الأوزان المثلى من خلال نموذج تحسين، وتقييم نسب الاتساق. تسلط الورقة الضوء على أنه بينما تشترك الطريقتان في أوجه التشابه، تقدم AHP إطارًا أكثر شمولاً لإدخال الخبراء، بينما تُعرف BWM بكفاءتها وسرعتها. تستخدم الدراسة هذه الطرق لتقييم اختيار الموردين، مما يوضح تطبيقها العملي في السيناريوهات الواقعية ويؤكد على أهمية تعيين الأوزان الموضوعية لتخفيف التحيزات في اتخاذ القرار.
DOI: https://doi.org/10.13033/ijahp.v18i1.1319
Publication Date: 2026-03-28
Author(s): Beyzanur Çayır Ervural
Primary Topic: Multi-Criteria Decision Making
Overview
The research paper presents an integrated multi-criteria decision-making (MCDM) framework for supplier selection, emphasizing the importance of both traditional criteria (cost, quality, delivery) and modern considerations (environmental sustainability, digital transformation) in a competitive business landscape. The study evaluates three weighting methods—Analytical Hierarchy Process (AHP), Best-Worst Method (BWM), and Entropy—utilizing their derived weights in the Simple Additive Weighting (SAW) procedure to rank suppliers. Findings indicate that supplier rankings are sensitive to the chosen weighting method, with suppliers S3 and S8 consistently ranked lowest, underscoring the critical role of methodological choice in decision-making.
The conclusions highlight the complexity of supply chain management and advocate for sophisticated MCDM methodologies to navigate this complexity effectively. The proposed framework not only extends traditional supplier evaluation dimensions but also incorporates contemporary issues, aligning supplier strategies with corporate sustainability and innovation goals. The study suggests that decision-makers can enhance supplier evaluation by balancing cost, quality, sustainability, and innovation, while also recommending future research to broaden the decision-maker pool, incorporate dynamic models, and explore machine learning integration for improved supplier evaluation processes. Limitations include a small decision-maker sample and a static analysis framework, which may not fully capture the dynamic nature of real-world supply chains.
Introduction
The introduction of this research paper emphasizes the critical role of supply chain management in navigating contemporary challenges such as sustainability, digitalization, and the transition from Industry 4.0 to Industry 5.0. It highlights the importance of supplier selection and evaluation as a key component of effective supply chain management, where criteria such as cost, quality, delivery, collaborative capability, responsiveness, and environmental policies must be considered. The paper underscores the significance of multicriteria decision-making (MCDM) methods in this context, particularly in the manufacturing sector, where competition has intensified post-pandemic.
The authors discuss various approaches to determining criteria weights in MCDM, categorizing them into subjective, objective, and hybrid methods. Notably, they mention the Analytic Hierarchy Process (AHP), the Best-Worst Method (BWM), and the Entropy method as prevalent techniques, each with its strengths and weaknesses. The introduction also points out the emerging integration of data analytics and machine learning into traditional MCDM methods, as well as the growing trend of combining different methods to enhance decision-making capabilities. Despite the existing literature on hybrid approaches, the authors identify a gap in studies that simultaneously integrate AHP, BWM, and Entropy within a single framework. This research aims to fill that gap by proposing a novel integrated approach that evaluates both subjective and objective weighting methods, thereby enhancing decision-making consistency and accuracy in supplier selection.
Methods
In this section, the research outlines the methodologies employed for supplier evaluation, specifically the Analytic Hierarchy Process (AHP), Best-Worst Method (BWM), Entropy method, and Simple Additive Weighting (SAW). These methods were chosen to effectively combine subjective assessments with objective data, thereby creating a robust framework for evaluating suppliers. Each method contributes uniquely to the weighting process, ensuring a balanced approach that enhances the reliability and validity of the evaluation outcomes.
Discussion
The discussion section of the research paper elaborates on two prominent multi-criteria decision-making (MCDM) methods: the Analytic Hierarchy Process (AHP) and the Best-Worst Method (BWM). The AHP, established by Saaty in 1977, is a structured approach that facilitates complex decision-making by hierarchically organizing problems and deriving criteria weights through pairwise comparisons. This method is particularly beneficial for integrating both qualitative and quantitative data, allowing for expert judgments to be systematically evaluated. Key steps in AHP include defining the problem, constructing a hierarchy, conducting pairwise comparisons, deriving weights, performing consistency checks, synthesizing results, and making decisions based on the highest overall scores.
Conversely, the BWM, introduced by Rezaei in 2015, simplifies the decision-making process by focusing on the best and worst criteria to establish relative importance, thus requiring fewer pairwise comparisons than AHP. The BWM involves identifying decision criteria, selecting the best and worst criteria, rating them against each other, calculating optimal weights through an optimization model, and evaluating consistency ratios. The paper highlights that while both methods share similarities, AHP offers a more comprehensive framework for expert input, whereas BWM is noted for its efficiency and speed. The study employs these methods to assess supplier selection, demonstrating their practical application in real-world scenarios and emphasizing the importance of objective weight assignment to mitigate biases in decision-making.