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Título : Multicriteria sorting method based on global and local search for supplier segmentation
Autor : Barrera Jiménez, Felipe
Segura, Marina
Maroto, Concepción
Fecha de publicación : 1-mar-2023
Resumen : El artículo propone un método robusto de clasificación multicriterio para segmentar proveedores en categorías ordenadas dentro de la gestión de la cadena de suministro. El método se basa en una propiedad del flujo neto del método PROMETHEE e incorpora conceptos de búsqueda global y local procedentes del campo de la optimización. La técnica permite clasificar proveedores utilizando múltiples criterios y compararla con algoritmos existentes como PROMSORT. El enfoque se valida empíricamente mediante datos reales de evaluación de proveedores de una empresa multinacional, incluyendo análisis de sensibilidad. Además, se introduce una extensión del concepto de silueta procedente de la minería de datos para evaluar la calidad de las clasificaciones obtenidas. Los resultados muestran que el algoritmo propuesto permite clasificar todos los proveedores, requiere menos información del decisor y ofrece mayor robustez frente a cambios en los parámetros, facilitando su integración en sistemas de apoyo a la decisión.
The article proposes a robust multicriteria sorting method for supplier segmentation into ordered categories within supply chain management. The method is based on a property of the net flow of the PROMETHEE method and incorporates concepts of global and local search commonly used in optimization. The approach allows suppliers to be classified using multiple criteria and is compared with existing algorithms such as PROMSORT. The method is empirically validated using real supplier evaluation data from a multinational manufacturing company and includes sensitivity analysis. Additionally, the paper introduces an extension of the silhouette concept from data mining to measure the quality of the generated classifications. The results show that the proposed algorithm can classify all suppliers, requires less information from decision-makers, and produces more robust classifications, facilitating its integration into decision support systems for supply chain management.
Descripción : Artículos en revistas
URI : 10.1111/itor.13288
http://hdl.handle.net/11531/109066
ISSN : 0969-6016
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