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Research on supply chain partner selection and task allocation based on fuzzy theory under an uncertain environment

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64675-380222-1-PB.pdf (1.370Mb)
Date published
2018-01-01
Author
Fu, Xinyi
Chen, Tinggui
Metadata
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Summary
Nowadays the enterprises pay the closer attention to the relationship among suppliers, manufacturers and distributors due to the global competitive market economy. And they manage the supply chain through establishing strategic cooperative partnership, which can greatly enhance the competitive advantage and obtain greater overall profits. In this paper, the fuzzy theory is applied to study the supply chain partner selection and the task coarse allocation problem in under multi-attribute fuzzy comprehensive decision-making and fuzzy constraints. Finally, the fuzzy comprehensive decision of supply chain network structure was verified through the case of Shaoxing textile.
 
Hoy en día las empresas prestan más atención a la relación entre proveedores, fabricantes y distribuidores debido a la competitiva economía de mercado global. Y manejan la cadena de suministro a través del establecimiento de una asociación estratégica de cooperación, que puede mejorar en gran medida la ventaja competitiva y obtener mayores beneficios en general. En este artículo, la teoría difusa se aplica para estudiar la selección de socios de la cadena de suministro y el problema de asignación de tareas gruesas en la toma de decisiones globales difusas de múltiples atributo y las restricciones difusas. Por último, la decisión global difusa de la estructura de la red de la cadena de suministro se verificó a través del caso de Shaoxing textil.
 
Subject
Fuzzy theory ; supply chain partner selection ; task allocation ; ordered weighted averaging ; analytic hierarchy process ; Teoría difusa ; selección de socios de la cadena de suministro ; asignación de tareas ; promedio ponderado ordenado ; proceso de jerarquía analítica ;
URI
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/67546
Collections
  • Ingeniería e Investigación [1328]

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Actualización: 04/10/19

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