ارایه مدل ارزیابی عملکرد شرکت های خدمات لجستیک وزارت نفت با رویکرد تلفیقی تحلیل پوششی دادهها و روش مارکویتز
کلمات کلیدی:
مدل مارکوئیتز, تحلیل پوششی داده ها, ارزیابی عملکردچکیده
صنعت نفت از موثرترین و بزرگترین صنایع کشور است که در سالهای اخیر تحت تاثیر تحریمهای ظالمانه امریکا قرار گرفته است بنابراین عملکرد شرکتهای فعال در آن، بسیار اهیمت دارد. شرکتهای لجستیک فعال در آن نقش پشتیبانی کننده در این صنعت ایفا میکنند و عملکرد ضعیف آنها میتواند ضرر و زیان بسیار زیادی به اقتصاد کشور وارد کند از اینرو لازم است که به طور مداوم مورد ارزیابی قرار گیرند. این تحقیق هم در همین راستا و با هدف ارزیابی عملکرد شرکتهای لجستیکی فعال در صنعت نفت انجام شده است. در این تحقیق جهت ارزیابی عملکرد شرکتهای لجستیکی فعال در صنعت نفت، با بررسی ادبیات موضوع و نظرخواهی از خبرگان و متخصصین شاخصهای ارزیابی عملکرد شرکتها شناسایی شدند. سپس جهت اندازهگیری اندازهگیری عملکرد شرکتها از رویکرد دو مرحلهای تحلیل پوششی دادههای شبکهای استفاده شد. نتایج نشان داد که متوسط کارایی در سال 1399 در مرحله اول 80 درصد و در مرحله دوم 74 درصد و کل کارایی 60 درصد بوده است. در این سال واحدهای چهارم و ششم در مرز کارایی قرار داشته و دارای بیشترین میزان کارایی و واحد هیجدهم با مقدار 28 درصد دارای کمترین میزان کارایی هستند. در سال 1400 متوسط کارایی در مرحله اول 79 درصد و در مرحله دوم 85 درصد و کل کارایی 68 درصد بوده است. در این سال واحدهای چهارم و هشتم در مرز کارایی قرار داشته و دارای بیشترین میزان کارایی و واحد دوازدهم با مقدار 50 درصد دارای کمترین میزان کارایی هستند. مقایسه میزان کارایی در این دو سال بیانگر اینست که کل کارایی 22 درصد رشد داشته است. همچنین این تحقیق با بکارگیری رویکرد ترکیبی تحلیل پوششی دادهها و مدل مارکویتز بدنبال حداکثر نمودن بازدهی، حداقل نمودن ریسک و حداکثر نمودن کارایی به طور همزمان بوده است.
دانلودها
مراجع
Bajec, P., & Tuljak-Suban, D. (2019). An Integrated Analytic Hierarchy Process-Slack Based Measure-Data Envelopment Analysis Model for Evaluating the Efficiency of Logistics Service Providers Considering Undesirable Performance Criteria. Sustainability, 11(8), 2330. https://doi.org/10.3390/su11082330
Chang, T. Y., & Chung, P. H. (2012). Two-stage performance model for evaluating the managerial efficiency of higher education: Application by the Taiwanese tourism and leisure department. Journal of Hospitality, Leisure, Sport & Tourism Education, 11, 168-177. https://doi.org/10.1016/j.jhlste.2012.04.003
Chen, C., & Yan, H. (2011). Network DEA model for supply chain performance evaluation. European Journal of Operational Research, 213, 147-155. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2011.03.010
Estadi, B., & Ebrahimi Sadrabadi, H. Z. K. S. (2021). Presenting a model for optimal allocation of human resources to operational processes using the Markowitz model: A case study in the urology department of a specialized kidney center. Scientific-Research Journal of Engineering and Quality Management, 11(1), 77-87. https://www.pqprc.ir/article_136306.html
Faridi, S., Madanchi Zaj, M., Daneshvar, A., Shahverdiani, S., & Rahnamai Roud Poshti, F. (2022). Portfolio Optimization Based on a Combined Omega Ratio and Markowitz Mean-Variance Model Using Two-Level Ensemble Machine Learning. Financial Knowledge and Security Analysis (Financial Studies), 14(55), 33-54. https://www.sid.ir/paper/1063401/en
Gan, W. H., Cheng, C. H., Zhong, R., & Li, X. K. (2019). Comprehensive Evaluation of the Efficiency of China's Highway Freight Transport Platform Based on AHP-DEA. In S. Springer (Ed.), Proceeding of the 24th International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management 2018 (pp. 346-354). https://doi.org/10.1007/978-981-13-3402-3_37
Guchhait, R., & Sarkar, B. (2024). A decision-making problem for product outsourcing with flexible production under a global supply chain management. International Journal of Production Economics, 272, 109230. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2024.109230
Gunasekaran, A., Patel, C., & McGaughey, R. E. (2004). A framework for supply chain performance measurement. International Journal of Production Economics, 87(3), 333-347. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2003.08.003
Ho, C. B. (2010). Measuring dot com efficiency using a combined DEA and GRA approach. Journal of the Operational Research Society, 62(4), 776-783. https://doi.org/10.1057/jors.2010.3
Hong, S., & Kim, J. (2004). Architectural criteria for website evaluation - conceptual framework and empirical validation. Behaviour & Information Technology, 23(5), 337-357. https://doi.org/10.1080/01449290410001712753
Hopp, W. J., & Spearman, M. L. (2004). To will or not to pull: what is the questioned? Manufacturing & Service Operations Management, 6(2), 133-148. https://doi.org/10.1287/msom.1030.0028
Jahangiri, S., & Shokouhyar, S. (2024). An integrated FBWM-FCM-DEMATEL model to assess and manage the sustaina bility in the supply chain: A three-stage model based on the consumers ’ point of view. Applied Soft Computing, 157, 111281. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.111281
Ji, C. Y., Tan, Z. K., Chen, B. J., Zhou, D. C., & Qian, W. Y. (2024). The impact of environmental policies on renewable energy investment decisions in the power supply chain. Energy Policy, 186, 113987. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2024.113987
Kai, A. H., Chang, H. J., & Lin, C. Y. (2009). An evaluation model of buyer-supplier relationships in high-tech industry—the case of an electronic components manufacturer in Taiwan. Computers & Industrial Engineering, 57(4), 1417-1430. https://doi.org/10.1016/j.cie.2009.07.012
Kao, C. (2009). Efficiency decomposition in network data envelopment analysis: A relational model. European Journal of Operational Research, 192(3), 949-962. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2007.10.008
Liu, S. T. (2011). A note on efficiency decomposition in two-stage data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 212(3), 606-608. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2011.03.001
Liu, S. T., & Wang, R. T. (2009). Efficiency measures of PCB manufacturing firms using relational two-stage data envelopment analysis. Expert Systems with Applications, 36(3), 4935-4939. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.06.014
Lo Storto, C. (2013). Evaluating ecommerce websites cognitive efficiency: An integrative framework based on data envelopment analysis. Applied Ergonomics, 44(6), 1004-1014. https://doi.org/10.1016/j.apergo.2013.03.031
Mehregan, M. (2012). DEA: Quantitative Models to Assess Organizational Performance. Academic Book Publishing. https://www.researchgate.net/publication/351821026_astfadh_az_rwykrd_trkyby_chndmrhlhay_thlyl_pwshshy_dadhha_DEA_w_kart_amtyazy_mtwazn_BSC_bray_bhbwd_arzyaby_mlkrd
Soori, M., Arezoo, B., & Dastres, R. (2023). Artificial neural networks in supply chain management, a review. Journal of Economy and Technology, 1, 179-196. https://doi.org/10.1016/j.ject.2023.11.002
Tavana, M., Sorooshian, S., & Mina, H. (2023). An integrated group fuzzy inference and best–worst method for supplier selection in intelligent circular supply chains. Annals of Operations Research. https://doi.org/10.1007/s10479-023-05680-0
Wang, W., Chen, Y., Wang, Y., Deveci, M., Cheng, S., & Brito-Parada, P. R. (2024). A decision support framework for humanitarian supply chain management – Analysing enablers of AI-HI integration using a complex spherical fu zzy DEMATEL-MARCOS method. Technological Forecasting and Social Change, 206, 123556. https://doi.org/10.1016/J.TECHFORE.2024.123556
Xia, T., Wang, Y., Lv, L., Shen, L., & Cheng, T. C. E. (2023). Financing decisions of low-carbon supply chain under chain-to-chain competition. International Journal of Production Research, 61(18), 6153-6176. https://doi.org/10.1080/00207543.2021.2023833
Xu, J., Meng, Q., Chen, Y., & Jia, Z. (2023). Dual-Channel Pricing Decisions for Product Recycling in Green Supply Chain Operations: Considering the Impact of Consumer Loss Aversion. International journal of environmental research and public health, 20(3), 1792. https://doi.org/10.3390/ijerph20031792
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 1404 سيدحبيب اله بحرالعلوم (نویسنده); قنبر عباس پور اسفدن; کیامرث فتحی هفشجانی, محمود مدیری (نویسنده)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.