DOI: https://doi.org/10.31181/ijes1412025187
تاريخ النشر: 2025-09-24
المؤلف: Zhenyun Du
الموضوع الرئيسي: اتخاذ القرار متعدد المعايير
نظرة عامة
تقدم البحث إطار عمل كمي لاتخاذ القرار متعدد المعايير (MCDM) مصمم لاختيار الموردين الرقميين في الشركات الصغيرة والمتوسطة (SMEs) التي تمر بتحول رقمي. يدمج هذا الإطار TOPSIS النيوتروسوفي الإقليدي (PNTOPSIS) وVIKOR (PNVIKOR)، معززًا بمقياس مسافة جديد يعرف باسم مُحدد عدم اليقين المرن (FIQ). يتناول الدراسة تعقيدات التقييمات غير المكتملة وغير المؤكدة التي تواجهها الشركات الصغيرة والمتوسطة في الشراء، لا سيما تحت القيود المالية والتشغيلية. تم إجراء دراسة حالة تشمل خمسة موردين رقميين، مع تقييم معايير مثل قدرة النظام، دعم البائع، التكلفة الإجمالية، ومخاطر الانقطاع. تشير النتائج إلى أن الإطار المقترح يمكّن الشركات الصغيرة والمتوسطة من تحديد المورد الذي يعظم القيمة الاقتصادية مع تحقيق توازن بين القدرة على تحمل التكاليف والموثوقية التشغيلية.
تظهر نتائج دراسة الحالة أن كل من PNTOPSIS وPNVIKOR تعطي تصنيفات متسقة للموردين، مما يؤكد فعالية نموذج اتخاذ القرار في التنقل بين المعايير المتضاربة وسط عدم اليقين. برز المورد S5 كمزود رئيسي، متميزًا بقدراته التقنية، ودعمه الموثوق، وكفاءته من حيث التكلفة، وتحديات التكامل القليلة. أثبت مقياس مسافة FIQ أنه مفيد من خلال تعديل الأوزان بناءً على درجة عدم اليقين في تقييمات الخبراء، مما أدى إلى تحسين تمييز الدرجات والاستقرار. كشفت تحليل الحساسية أن PNTOPSIS تحافظ على الاستقرار تحت أوزان متغيرة، بينما يتكيف PNVIKOR بفعالية مع الأولويات المتغيرة. بشكل عام، يعزز الإطار الشفافية ويقلل من المخاطر المالية في اختيار الموردين، مما يمهد الطريق لتحسينات مستقبلية يمكن أن تتضمن طرق وزن موضوعية وتحليلات في الوقت الحقيقي، مما يحسن من قابليته للتطبيق في سياقات اتخاذ القرار الديناميكية.
مقدمة
في سياق التحول الرقمي وعدم اليقين الاقتصادي، أصبح اختيار الموردين الرقميين عملية حاسمة في اتخاذ القرار للشركات الصغيرة والمتوسطة (SMEs). هذه العملية معقدة بطبيعتها بسبب الحاجة إلى تحقيق توازن بين المعايير المتضاربة مثل كفاءة التكلفة، والقدرة التكنولوجية، واستمرارية العمليات، بالإضافة إلى المعلومات غير المكتملة ومدخلات الخبراء الذاتية. للتنقل عبر هذه التحديات، تم استخدام طرق اتخاذ القرار متعددة المعايير (MCDM)، وخاصة تقنية تفضيل الطلب من خلال التشابه مع الحل المثالي (TOPSIS) وVlsekriterijumska Optimizacija I KOmpromisno Resenje (VIKOR). ومع ذلك، غالبًا ما تعتمد التطبيقات التقليدية لهذه الطرق على بيانات دقيقة أو نماذج ضبابية بسيطة، والتي لا تلتقط بشكل كافٍ الفروق الدقيقة لعدم اليقين والغموض الموجودين في السيناريوهات الواقعية.
لتحسين قوة هذه الطرق MCDM، يقدم هذا البحث TOPSIS النيوتروسوفي الإقليدي (PNTOPSIS) وVIKOR النيوتروسوفي الإقليدي (PNVIKOR)، مستفيدًا من مفهوم المجموعات النيوتروسوفية الإقليدية التي تسمح بتمثيل أكثر شمولاً لعدم اليقين من خلال ثلاث درجات من العضوية: الحقيقة ($\tau$)، عدم اليقين ($\xi$)، والزيف ($\eta$). تقدم هذه الدراسة تقدمًا كبيرًا يتمثل في تطوير مُحدد عدم اليقين المرن (FIQ)، وهو مقياس مسافة جديد مصمم للبيئات النيوتروسوفية. يعالج هذا المقياس قيود المقاييس التقليدية من خلال توفير إطار ديناميكي وقابل للتكيف لقياس تفاعلات عدم اليقين، مما يحسن من استقرار ودقة التصنيفات في تطبيقات MCDM. تشمل مساهمات الدراسة تقديم مقياس مسافة FIQ، ومنهجيات PNTOPSIS وPNVIKOR، ودراسة حالة عملية حول اختيار الموردين الرقميين لشركات التصنيع الصغيرة والمتوسطة، والتي توضح القدرات المحسنة في اتخاذ القرار التي يوفرها الإطار المقترح.
النتائج
قسم النتائج في الورقة منظم إلى ثلاثة أقسام فرعية مترابطة. يتناول القسم الفرعي الأول دراسة حالة تركز على اختيار الموردين الرقميين داخل شركة تصنيع ماليزية صغيرة ومتوسطة، مما يعرض التطبيق العملي لتقنيات اتخاذ القرار PNTOPSIS وPNVIKOR. توضح هذه الحالة الواقعية كيف يمكن استخدام هذه المنهجيات لتعزيز عمليات اختيار الموردين.
يقدم القسم الفرعي الثاني تحليلًا مقارنًا شاملاً للنتائج التي تم الحصول عليها من نهجي PNTOPSIS وPNVIKOR عبر أبعاد مختلفة. يهدف هذا التحليل إلى توضيح نقاط القوة والضعف لكل طريقة في سياق اختيار الموردين. أخيرًا، يقوم القسم الفرعي الثالث بإجراء تحليل حساسية باستخدام مقاييس مسافة وسيناريوهات وزن مختلفة. يقيم هذا التحليل قوة واستجابة كل من تقنيات PNTOPSIS وPNVIKOR لظروف التقييم المتغيرة، مما يوفر رؤى حول موثوقيتها في عمليات اتخاذ القرار.
المناقشة
تقيّم قسم المناقشة في الورقة الأدبيات الموجودة حول اختيار الموردين الرقميين (DSS) في سياق الشركات الصغيرة والمتوسطة (SMEs) التي تمر بتحول رقمي في قطاع التصنيع. يبرز ضرورة إعادة هندسة العمليات والهياكل التنظيمية من خلال تقنيات متقدمة مثل الذكاء الاصطناعي (AI)، وإنترنت الأشياء (IoT)، وتحليلات البيانات الكبيرة. بينما تعد هذه التقنيات بتحسين الكفاءة والقدرة على التكيف، غالبًا ما تواجه الشركات الصغيرة والمتوسطة قيودًا مثل التمويل المحدود والبنية التحتية القديمة. يتم تقديم ظهور سلاسل الإمداد الرقمية (DSCs) كحل قابل للتطبيق، مما يسهل تبادل البيانات في الوقت الحقيقي والقدرات التنبؤية، والتي تعتبر ضرورية لبقاء الشركات الصغيرة والمتوسطة تنافسية. تؤكد الورقة على أن المعايير لتقييم الموردين قد تطورت لتشمل النضج التكنولوجي ودعم الابتكار، إلى جانب المقاييس التقليدية مثل التكلفة والجودة، مما يبرز الأهمية الاستراتيجية لـ DSS في تعزيز سلاسل الإمداد المرنة.
بالإضافة إلى ذلك، تتناول القسم التقدم في نمذجة عدم اليقين من خلال نظرية المجموعات النيوتروسوفية، التي تقدم إطار عمل قويًا لاتخاذ القرار في ظل الغموض. توفر المجموعات النيوتروسوفية، التي تتميز بدرجات عضوية مستقلة من الحقيقة، وعدم اليقين، والزيف، تمثيلًا أكثر دقة لعدم اليقين مقارنة بنماذج المجموعات الضبابية التقليدية. يُقترح إدخال مقياس مسافة مُحدد عدم اليقين المرن (FIQ) كتحسين كبير، حيث يدمج أوزانًا قابلة للتكيف ومعايير ديناميكية لتحسين دقة حسابات المسافة في البيئات النيوتروسوفية. يتم وضع هذا النهج المبتكر كفائدة خاصة لسيناريوهات اتخاذ القرار متعددة المعايير (MCDM)، مما يسمح بتقييمات أكثر دقة في سياقات معقدة وغير مؤكدة. تختتم الورقة بأن دمج هذه المنهجيات المتقدمة لا يعزز فقط اتخاذ القرار التشغيلي، بل يساهم أيضًا في التموقع الاستراتيجي للشركات الصغيرة والمتوسطة في بيئة رقمية متزايدة.
DOI: https://doi.org/10.31181/ijes1412025187
Publication Date: 2025-09-24
Author(s): Zhenyun Du
Primary Topic: Multi-Criteria Decision Making
Overview
The research presents a quantitative multi-criteria decision-making (MCDM) framework tailored for digital supplier selection in manufacturing small and medium-sized enterprises (SMEs) undergoing digital transformation. This framework integrates Pythagorean Neutrosophic TOPSIS (PNTOPSIS) and VIKOR (PNVIKOR), enhanced by a novel distance measure known as the Flexible Indeterminacy Quantifier (FIQ). The study addresses the complexities of incomplete and uncertain evaluations that SMEs face in procurement, particularly under financial and operational constraints. A case study involving five digital suppliers was conducted, evaluating criteria such as system capability, vendor support, total cost, and risk of disruption. The findings indicate that the proposed framework enables SMEs to identify the supplier that maximizes economic value while balancing affordability and operational reliability.
The results from the case study demonstrate that both PNTOPSIS and PNVIKOR yield consistent rankings of suppliers, confirming the effectiveness of the decision-making model in navigating conflicting criteria amidst uncertainty. Supplier S5 emerged as the top provider, distinguished by its technical capabilities, reliable support, cost-effectiveness, and minimal integration challenges. The FIQ distance measure proved advantageous by adapting weights based on the degree of indeterminacy in expert evaluations, leading to improved score differentiation and stability. Sensitivity analysis revealed that PNTOPSIS maintains stability under varying weights, while PNVIKOR adapts effectively to changing priorities. Overall, the framework enhances transparency and reduces financial risks in supplier selection, laying the groundwork for future enhancements that could incorporate objective weighting methods and real-time analytics, thereby improving its applicability in dynamic decision-making contexts.
Introduction
In the context of digital transformation and economic uncertainty, the selection of digital suppliers has become a critical decision-making process for small and medium-sized enterprises (SMEs). This process is inherently complex due to the need to balance conflicting criteria such as cost efficiency, technological adaptability, and operational continuity, compounded by incomplete information and subjective expert input. To navigate these challenges, multi-criteria decision-making (MCDM) methods, particularly the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) and Vlsekriterijumska Optimizacija I KOmpromisno Resenje (VIKOR), have been employed. However, traditional implementations of these methods often rely on crisp data or simplistic fuzzy models, which inadequately capture the nuances of uncertainty and ambiguity present in real-world scenarios.
To enhance the robustness of these MCDM approaches, this study introduces the Pythagorean neutrosophic TOPSIS (PNTOPSIS) and Pythagorean neutrosophic VIKOR (PNVIKOR), leveraging the concept of Pythagorean neutrosophic sets that allow for a more comprehensive representation of uncertainty through three degrees of membership: truth ($\tau$), indeterminacy ($\xi$), and falsity ($\eta$). A significant advancement presented in this research is the development of the Flexible Indeterminacy Quantifier (FIQ), a new distance measure tailored for neutrosophic environments. This measure addresses the limitations of traditional metrics by providing a dynamic and adaptive framework for quantifying indeterminacy interactions, thereby improving the stability and precision of rankings in MCDM applications. The study’s contributions include the introduction of the FIQ distance measure, the PNTOPSIS and PNVIKOR methodologies, and a practical case study on digital supplier selection for manufacturing SMEs, which demonstrates the enhanced decision-making capabilities afforded by the proposed framework.
Results
The results section of the paper is organized into three interconnected subsections. The first subsection details a case study focused on digital supplier selection within a Malaysian manufacturing SME, showcasing the practical application of the PNTOPSIS and PNVIKOR decision-making techniques. This real-world example illustrates how these methodologies can be employed to enhance supplier selection processes.
The second subsection offers a comprehensive comparative analysis of the outputs generated by the PNTOPSIS and PNVIKOR approaches across various dimensions. This analysis aims to elucidate the strengths and weaknesses of each method in the context of supplier selection. Lastly, the third subsection conducts a sensitivity analysis utilizing different distance measures and weighting scenarios. This analysis assesses the robustness and responsiveness of both PNTOPSIS and PNVIKOR techniques to varying evaluation conditions, providing insights into their reliability in decision-making processes.
Discussion
The discussion section of the paper critically evaluates the existing literature on digital supplier selection (DSS) within the context of small and medium-sized enterprises (SMEs) undergoing digital transformation in the manufacturing sector. It highlights the necessity of reengineering organizational processes and structures through advanced technologies such as artificial intelligence (AI), the Internet of Things (IoT), and big data analytics. While these technologies promise enhanced efficiency and adaptability, SMEs often struggle with constraints like limited funding and outdated infrastructure. The emergence of Digital Supply Chains (DSCs) is presented as a viable solution, facilitating real-time data sharing and predictive capabilities, which are essential for SMEs to remain competitive. The paper emphasizes that the criteria for evaluating suppliers have evolved to include technological maturity and innovation support, alongside traditional metrics like cost and quality, thereby underscoring the strategic importance of DSS in fostering resilient supply chains.
Additionally, the section delves into the advancements in uncertainty modeling through neutrosophic set theory, which offers a robust framework for decision-making under ambiguity. Neutrosophic sets, characterized by independent truth, indeterminacy, and falsity membership degrees, provide a more nuanced representation of uncertainty compared to traditional fuzzy set models. The introduction of the Flexible Indeterminacy Quantifier (FIQ) distance measure is proposed as a significant enhancement, incorporating adaptive weights and dynamic norms to improve the accuracy of distance calculations in neutrosophic environments. This innovative approach is positioned as particularly beneficial for multi-criteria decision-making (MCDM) scenarios, allowing for more precise assessments in complex, uncertain contexts. The paper concludes that the integration of these advanced methodologies not only enhances operational decision-making but also contributes to the strategic positioning of SMEs in an increasingly digital landscape.