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Supplier Selection of Shipbuilding Enterprises Based on Intuitionistic Fuzzy Multicriteria DecisionSelección de proveedores de empresas de construcción naval basada en la decisión multicriterio intuicionista difusa

Resumen

Con una competencia cada vez ms feroz en la industria naval mundial, las empresas de construccin naval necesitan mantener la competitividad y hacer frente a los rpidos cambios. En este caso, las empresas de construccin naval necesitan establecer una gestin eficaz de la cadena de suministro. Entre ellas, la eleccin del proveedor adecuado es una de las actividades ms crticas. La seleccin del proveedor de las empresas de construccin naval se considera un problema complejo de toma de decisiones multicriterio (MCDM) que atrae mucha atencin debido a los conjuntos difusos intuicionistas para tratar las posibles imprecisiones y confusiones de la vida real. Partiendo de esta base, este artculo propone un nuevo mtodo basado en el mtodo intuicionista difuso SWARA (stepwise weight assessment ratio analysis) y en el mtodo COPRAS (complex proportional assessment) para seleccionar proveedores de empresas de construccin naval, que constituye una nueva rea de investigacin. En primer lugar, se asignan distintos pesos a los resultados de la evaluacin de cada experto en funcin de su cargo, formacin y aos de trabajo. La ponderacin de los ndices de los proveedores se determina basndose en el mtodo intuicionista difuso SWARA, y es fcil de entender y manejar. La clasificacin de los proveedores se determina mediante el mtodo intuicionista difuso COPRAS. Este mtodo tiene en cuenta todo tipo de incertidumbres y evala el ndice de utilidad y el ndice de coste de los proveedores alternativos. Por ltimo, tomando como ejemplo una empresa de construccin naval, se ilustra la aplicacin del mtodo intuicionista difuso SWARA-COPRAS. En comparacin con otros mtodos y con el anlisis de sensibilidad, se demuestra que el mtodo intuicionista difuso de toma de decisiones multicriterio es eficaz y estable en las empresas de construccin naval.

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