یک چارچوب پشتیبانی تصمیم برای ارزیابی و رتبهبندی تأمینکنندگان بستهبندی در صنعت لبنیات با استفاده از رویکرد یکپارچه سوارا-واسپاس در محیطهای قطعی و فازی
چکیده
هدف: انتخاب تأمینکنندگان یکی از تصمیمات راهبردی در مدیریت زنجیره تأمین است که بر کیفیت محصول، هزینههای عملیاتی، قابلیت اطمینان و تداوم تولید اثر مستقیم دارد. اگرچه روشهای مختلف تصمیمگیری چندمعیاره برای ارزیابی تأمینکنندگان توسعه یافتهاند، مقایسه عملکرد مدلهای رتبهبندی در محیطهای قطعی و فازی، بهویژه در ارزیابی تأمینکنندگان اقلام بستهبندی صنایع غذایی، کمتر مورد توجه قرار گرفته است. این پژوهش با هدف تحلیل و رتبهبندی تأمینکنندگان کارتن پنیرهای پروسس یک شرکت لبنی از طریق رویکرد تلفیقی سوارا-واسپاس در دو محیط قطعی و فازی انجام شده است.
روششناسی: پژوهش از نوع کاربردی و با رویکرد توصیفی-پیمایشی است. معیارهای ارزیابی شامل قیمت، کیفیت چاپ، انعطافپذیری و زمان تحویل بر اساس نظر خبرگان استخراج شدند. وزن معیارها با استفاده از روش سوارا تعیین و سپس تأمینکنندگان با روش واسپاس در هر دو محیط قطعی و فازی رتبهبندی شدند. همچنین برای بررسی پایداری نتایج، تحلیل حساسیت نسبت به تغییر وزن مهمترین معیار تصمیمگیری انجام گرفت.
یافتهها: نتایج نشان داد معیارهای قیمت و کیفیت چاپ بیشترین نقش را در ارزیابی تأمینکنندگان دارند و تأمینکننده «پرند کارتن» در هر دو محیط قطعی و فازی بالاترین رتبه را کسب کرده است. علاوه بر این، همسانی رتبهبندیها در دو محیط و نتایج تحلیل حساسیت بیانگر پایداری مدل پیشنهادی و قابلیت اعتماد آن در مواجهه با تغییرات متعارف اوزان معیارها است.
ارزش افزوده: این پژوهش با مقایسه همزمان عملکرد مدل تلفیقی سوارا-واسپاس در محیطهای قطعی و فازی، چارچوبی تصمیمیار برای ارزیابی تأمینکنندگان اقلام بستهبندی صنایع غذایی ارائه میکند. نتایج مطالعه میتواند مدیران خرید و زنجیره تأمین را در انتخاب تأمینکنندگان قابلاعتماد، کاهش ریسک تصمیمگیری و ارتقای کیفیت تأمین یاری دهد.
کلمات کلیدی:
انتخاب تأمینکننده، واسپاس فازی، سوآرا، زنجیره تأمین، صنعت لبنیات، تصمیمگیری چندمعیارهمراجع
- [1] S. J. H. Dehshiri. “Sustainable supplier selection based on a comparative decision-making approach under uncertainty”. Spectrum of Operational Research, Vol. 3, PP. 238-251, 2025. https://doi.org/10.31181/sor31202644
- [2] H. Tanriverdi, & B. Ayvaz. “INTEGRATED FERMATEAN FUZZY SWARA-WASPAS METHODS FOR SUSTAINABLE SUPPLIER SELECTION”. İstanbul Ticaret Üniversitesi Teknoloji ve Uygulamalı Bilimler Dergisi, Vol. 8, PP. 1-16, 2026. https://doi.org/10.56809/icujtas.1757084
- [3] A. K. Mukherjee, K. H. Gazi, N. Raisa, A. F. Momena, S. B. Mukherjee, A. Sobczak, ... & A. Ghosh. “Review of alternative ranking methods in multi-criteria decision analysis based on WASPAS and CoCoSo methodologies”. Yugoslav Journal of Operations Research, Vol. 35, PP. 37-67, 2025. https://doi.org/10.2298/YJOR241215037M
- [4] A. Erarslan, M. E. Kara, & E. AktarDemirtas. “Comparative Analysis of Hybrid MCDM Methods for Supplier Evaluation: SWARA/AHP-Based MOORA and WASPAS Approach in the Turbocharger Industry”. In Operations Research Forum, Vol. 6, 184, 2025. https://doi.org/10.1007/s43069-025-00581-3
- [5] M. I. Aldokhi, K. S. Al-Gahtani, N. M. Alsanabani, & S. I. Aljadhai. “Hybrid Methods for Selecting Precast Concrete Suppliers Based on Factory Capacity”. Applied Sciences, Vol. 15, 8027, 2025. https://doi.org/10.3390/app15148027
- [6] D. Li, G. Wan, & Y. Rong. An enhanced spherical cubic fuzzy WASPAS method and its application for the assessment of service quality of crowdsourcing logistics platform. Spectrum of Decision Making and Applications, Vol. 3, PP. 100-123, 2026. https://doi.org/10.31181/sdmap31202641
- [7] S. J. H. Dehshiri. “Reverse logistics and lean, agile, resilient, and green paradigms in supply chain: A comparative analysis of fuzzy decision-making methods. Cleaner Logistics and Supply Chain”. Vol. 17, 100284, 2025. https://doi.org/10.1016/j.clscn.2025.100284.
- [8] A. Y. Sarihan, & K. Ozdemir. “Assessing the internationalization dynamics of emerging markets: a comprehensive analysis utilizing SWARA-WASPAS techniques”. Competitiveness Review: An International Business Journal, Vol. 35, PP. 883-909, 2025. https://doi.org/10.1108/CR-06-2024-0126.
- [9] R.Zhang, X.Li & W.Yi. “A decision-making algorithm for enhancing consumer value in purchasing behavior based on circular spherical fuzzy CRITIC WASPAS method”. Sci Rep (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-51169-8.
- [10] S. Saleem, M. Riaz, F. Razaq & M. Saeed. “Dynamic Intuitionistic Fuzzy Soft Set-Based WASPAS Model for Multi-Criteria Decision Making in Renewable Energy Selection”. Argumentation Based Systems Journal, 2, pp.208-235, 2026.
- [11] R. KESHAVARZFARD, & M. ABOLHASANI. “Sustainability-financial assessment indicators for renewable energy systems using fuzzy SWARA/WASPAS approach”. Sigma: Journal of Engineering & Natural Sciences/Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 44(2), p.1111, 2026.
- [12] B. Paradowski. “WASPAS: Weighted aggregated sum product assessment for multi-attribute decision-making”. Encyclopedia of Multi-Attribute Decision Making (MADM), pp.851-861, 2026.
- [13] A. Fazl-Allah Nia Omran, F. Harsej, K. Nemati, & R. Rezaeyan. “Applying the Learning WASPAS Technique to Determine the Optimal Green Route in the Distribution of Dairy Products (Case Study: Kaleh Company)”. Journal of Engineering Management and Soft Computing, 12(1), pp.205-219, 2026.
- [14] J. Cui. “Risk management and operational efficiency in underground coal mining using circular Pythagorean fuzzy CRITIC WASPAS approach with prioritized weights”. Scientific Reports, 2026. https://doi.org/10.1038/s41598-026-57856-w.
- [15] K. Wang, A. Al-shboul, T. Radwan, K. Wong, & K. Alhazaymeh. “Sugeno–Weber based WASPAS in Fermatean neutrosophic structure”. Complex & Intelligent Systems, 2026. https://doi.org/10.1007/s40747-026-02359-4.
- [16] H. Erdoğan, B. Tutcu, H. Talaş, & M. Terzioğlu. “Performance analysis in renewable energy companies: application of SWARA and WASPAS methods”. Journal of Sustainable Finance & Investment, 16(1), pp.188-209, 2026.
- [17] Y. Fang, & C. Tang. “An Enhanced Picture Fuzzy SWARA–CoCoFISo MCDM Framework for Robust Business Evaluation Under Uncertainty”. International Journal of Fuzzy Systems, PP.1-18, 2026.
