ارایه مدل ارزیابی عملکرد شرکت های خدمات لجستیک وزارت نفت با رویکرد تلفیقی تحلیل پوششی داده‏ها و روش مارکویتز

نویسندگان

    سيدحبيب اله بحرالعلوم دانشجو دكتري، گروه مديريت صنعتي، واحد تهران جنوب، دانشگاه آزاد اسلامي، تهران جنوب، ايران.
    قنبر عباس پور اسفدن * دانشيار، گروه مديريت صنعتي، واحد تهران جنوب، دانشگاه آزاد اسلامي، تهران جنوب، ايران. gh_abbaspour@azad.ac.ir
    کیامرث فتحی هفشجانی استاديار، گروه مديريت صنعتي، واحد تهران جنوب، دانشگاه آزاد اسلامي، تهران جنوب، ايران.
    محمود مدیری دانشيار، گروه مديريت صنعتي، واحد تهران جنوب، دانشگاه آزاد اسلامي، تهران جنوب، ايران.
https://doi.org/10.61838/medda.2.1.2

کلمات کلیدی:

مدل مارکوئیتز, تحلیل پوششی داده ها, ارزیابی عملکرد

چکیده

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

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

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

۱۴۰۴/۰۲/۱۸

ارسال

۱۴۰۳/۱۱/۱۰

بازنگری

۱۴۰۴/۰۱/۰۵

پذیرش

۱۴۰۴/۰۱/۱۷

شماره

نوع مقاله

مقالات

ارجاع به مقاله

بحرالعلوم س. ا.، عباس پور اسفدن ق.، فتحی هفشجانی ک.، و مدیری م. . (1404). ارایه مدل ارزیابی عملکرد شرکت های خدمات لجستیک وزارت نفت با رویکرد تلفیقی تحلیل پوششی داده‏ها و روش مارکویتز. مدیریت، آموزش و توسعه در عصر دیجیتال، 2(1)، 13-28. https://doi.org/10.61838/medda.2.1.2

مقالات مشابه

81-90 از 268

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.