Corvinus
Corvinus

Termelési hálózatok gyárainak összesített teljesítménymérése többváltozós döntési modellek alkalmazásával

Kovács, Tibor and Kő, Andrea (2018) Termelési hálózatok gyárainak összesített teljesítménymérése többváltozós döntési modellek alkalmazásával. Vezetéstudomány - Budapest Management Review, 49 (4). pp. 32-43. DOI https://doi.org/10.14267/VEZTUD.2018.04.04

[img]
Preview
PDF - Requires a PDF viewer such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
486kB

Abstract

A teljesítmény mérése kulcsfontosságú minden üzleti folyamat irányításában, így azokban a teljesítményfejlesztő programokban is, melyeket számos nemzetközi termelési hálózat vezetett be az elmúlt évtizedekben. A szerzők munkája kiegészíti azt a viszonylag csekély számú kvantitatív kutatást, melyek a teljesítménymutatók szerepét vizsgálták a teljesítményfejlesztő programok kontextusában. Vizsgálatuk célja négy többváltozós döntési modellen alapuló teljesítményösszegzési és rangsorolási módszer összehasonlító elemzése és ezek alapján olyan módszerre javaslattétel, mely hatékonyan tudja támogatni a teljesítményfejlesztő programokat. A kutatás egy olyan multinacionális vállalat esettanulmányán alapul, ami több éves tapasztalattal rendelkezik a teljesítményfejlesztő program megvalósításában. Az elemzés eredményei felhívják a figyelmet a Borda módszeren alapuló rangsor hiányosságaira, leírják a TOPSIS-módszer és a hasznossági függvények alkalmazásának lehetséges előnyeit, és bemutatják, hogy miként lehet a gyárak és a hálózat egészének teljesítmény javulását nyomon követni e módszerekkel.

Item Type:Article
Uncontrolled Keywords:teljesítménymenedzsment, többszempontú döntési modellek, teljesítményösszegzési módszerek, TOPSIS
Divisions:Faculty of Business Administration > Institute of Informatics > Department of Information Systems
Subjects:Decision making
Knowledge economy, innovation
Logistics, production management
DOI:https://doi.org/10.14267/VEZTUD.2018.04.04
References:

Akyuz, A.G. – Erkan, T.E. (2010): Supply chain performance measurement: a literature review. International
Journal of Production Research, 48(17), p. 5137–5155.
https://doi.org/10.1080/00207540903089536
Bana e Costa, C.A. – Vansnick, J.-C. (1994): MACBETH
— An interactive path towards the construction of
cardinal value functions. International Transactions
in Operational Research, 1(4), p. 489–500. https://doi.
org/10.1016/0969-6016(94)90010-8
de Borda, J.-C. (1781): Mémoire sur les élections au scrutin, Histoire de l’Académie Royale des Sciences. Paris
Chan, F.T.S. (2003): Performance Measurement in a
Supply Chain. The International Journal of Advanced
Manufacturing Technology, 21(7), p. 534–548. https://
doi.org/10.1007/s001700300063
Colotla, I. – Shi, Y. – Gregory, M. J. (2003): Operation
and performance of international manufacturing networks. International Journal of Operations & Production Management, 23(10), p. 1184–1206. https://doi.
org/10.1108/01443570310496625
Demeter K. – Losonci D. (2011): Lean termelés és üzleti teljesítmény – nemzetközi empirikus eredmények.
Vezetéstudomány/Budapest Management Review,
42(10), p. 14–27.
Deming, W. E. (1994): The new economics: for industry,
government, education. Cambridge, MA: MIT Press
Diamantini, C. – Potena, D. – Storti, E. (2013): A Lo-
gic-Based Formalization of KPIs for Virtual Enterprises. In: Franch, X. – Soffer, P. (eds.) (2013): Advanced
Information Systems Engineering Workshops. CAiSE
2013. Lecture Notes in Business Information Processing, 148, Berlin, Heidelberg: Springer, p. 274–285. https://doi.org/10.1007/978-3-642-38490-5_26
Eisenhardt, K. M. (1989): Building Theories from Case
Study Research. Academy of Management Re-
view, 14(4), p. 532–550. https://doi.org/10.5465/
AMR.1989.4308385

Ferdows, K. – Thurnheer, F. (2011): Building factory
fitness. International Journal of Operations & Production Management, 31(9), p. 916–934. https://doi.
org/10.1108/01443571111165820
Fishburn, P. C. (1967): Methods of Estimating Additive
Utilities. Management Science, 13(7), p. 435–453. https://doi.org/10.1287/mnsc.13.7.435
Gunasekaran, A. – Kobu, B. (2007): Performance measures and metrics in logistics and supply chain management: a review of recent literature (1995–2004)
for research and applications. International Journal of
Production Research, 45(12), p. 2819–2840. https://doi.
org/10.1080/00207540600806513
He, H. – Baruch, Y. – Lin, C.-P. (2014): Modeling team
knowledge sharing and team flexibility: The role of
within-team competition. Human Relations, 67(8), p.
947–978. https://doi.org/10.1177/0018726713508797
Ho, W. – Xu, X. – Dey, P. K. (2010): Multi-criteria decision making approaches for supplier evaluation and
selection: A literature review. European Journal of
Operational Research, 202(1), p. 16–24. https://doi.or-
g/10.1016/j.ejor.2009.05.009
Hwang, C.-L. – Yoon, K. (1981): Methods for Multiple Attribute Decision Making, in: Multiple Attribute
Decision Making: Methods and Applications A State-of-the-Art Survey. Berlin Heidelberg: Springer, p.
58–191. https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9_3
Kása R. – Réthi G. (2017): Fuzzy logikán alapuló modellezési módszerek gazdálkodástudományi alkalmazásának episztemológiai megközelítése. Vezetéstudomány/
Budapest Management Review, 48(4), p. 84–99. https://doi.org/10.14267/VEZTUD.2017.04.10
Kocaoğlu, B. – Gülsün, B. – Tanyaş, M. (2013): A SCOR
based approach for measuring a benchmarkable supply
chain performance. Journal of Intelligent Manufacturing, 24(1), p. 113–132. https://doi.org/10.1007/s10845-
011-0547-z
Kovács G. (1999): A teljesítmény és menedzsmentje. Teljesítménymérés. In: Chikán A. – Demeter K. (eds.)
(1999): Az értékteremtő folyamatok menedzsmentje.
termelés, szolgáltatás, logisztika. Budapest: Aula, p.
531–567.
Kwiesielewicz, M. – van Uden, E. (2004): Inconsistent
and contradictory judgements in pairwise comparison
method in the AHP. Computers & Operations Research, 31(5), p. 713–719. https://doi.org/10.1016/S0305-
0548(03)00022-4
Lai, J. – Lui, S. S. – Tsang, E. W. K. (2016): Intrafirm
Knowledge Transfer and Employee Innovative Behavior: The Role of Total and Balanced Knowledge Flows.
Journal of Product Innovation Management, 33(1), p.
90–103. https://doi.org/10.1111/jpim.12262
London Stock Exchange (2015): A London Stock Exchange honlapja (On-line) Available at: http://www.londonstockexchange.com/exchange/news/market-news/
market-news-detail/SAB/12576961.html Hozzáférés
dátuma: 2071.03.11.
Mefford, R. N. – Bruun, P. (1998): Transferring world class
production to developing countries: A strategic model. International Journal of Production Economics,
56–57, p. 433–450. https://doi.org/10.1016/S0925-
5273(98)00085-1
Muchiri, P. – Pintelon, L. (2008): Performance measurement using overall equipment effectiveness (OEE): literature review and practical application discussion. International Journal of Production Research, 46(13), p.
3517–3535. https://doi.org/10.1080/00207540601142645
Neely, A. – Gregory, M. – Platts, K. (1995): Performance
measurement system design: A literature review and
research agenda. International Journal of Operations
& Production Management, 15(4), p. 80–116. https://
doi.org/10.1108/01443579510083622
Netland, T. H. – Aspelund, A. (2013): Company-specific
production systems and competitive advantage. International Journal of Operations & Production Management, 33(11), p. 1511–1531. https://doi.org/10.1108/
IJOPM-07-2010-0171
Netland, T. H. – Aspelund, A. (2014): Multi-plant improvement programmes: a literature review and research
agenda. International Journal of Operations & Production Management, 34(3), p. 390–418. https://doi.
org/10.1108/IJOPM-02-2012-0087
Pennings, J. M. E. – Smidts, A. (2003): The Shape of Utility
Functions and Organizational Behavior. Management
Science, 49(9), p. 1251–1263. https://doi.org/10.1287/
mnsc.49.9.1251.16566
Pfeffer, J. – Sutton, R. I. (1999): The Knowing-Doing Gap:
How Smart Companies Turn Knowledge into Action.
Boston, MA: Harvard Business Review Press
Pomerol, J.-C. – Barba-Romero, S. (2000): Multicriterion
Decision in Management: principles and practice. New
York: Springer US. https://doi.org/10.1007/978-1-4615-
4459-3
Rangone, A. (1996): An analytical hierarchy process
framework for comparing the overall performance of
manufacturing departments. International Journal of
Operations & Production Management, 16(8), p. 104–
119. https://doi.org/10.1108/01443579610125804
Saaty, T. L. (2004): Fundamentals of the analytic network
process — Dependence and feedback in decision-ma-
king with a single network. Journal of Systems Science and Systems Engineering, 13(2), p. 129–157. https://
doi.org/10.1007/s11518-006-0158-y
Saaty, T. L. (1986): Decision Making for Leaders: The
Analytic Hierarchy Process for Decisions in a Complex World. Pittsburgh, PA: RWS Publications
Saaty, T. L. (1977): A scaling method for priorities in hierarchical structures. Journal of Mathematical Psychology, 15(3), p. 234–281. https://doi.org/10.1016/0022-
2496(77)90033-5
Schroeder, R. G. – Linderman, K. – Liedtke, C. – Choo,
A. S. (2008): Six Sigma: Definition and underlying
theory. Journal of Operations Management, 26(4), p.
536–554. https://doi.org/10.1016/j.jom.2007.06.007
Shi, Y. – Gregory, M. (1998): International manufacturing
networks—to develop global competitive capabilities.
Journal of Operations Management, 16(2-3), p. 195–214. https://doi.org/10.1016/S0272-6963(97)00038-7

Singh, R. K. (2013): Prioritizing the factors for coordinated
supply chain using analytic hierarchy process (AHP).
Measuring Business Excellence, 17(1), p. 80–97. https://doi.org/10.1108/13683041311311383
Stephens, S. (2001): Supply Chain Operations Reference
Model Version 5.0: A New Tool to Improve Supply
Chain Efficiency and Achieve Best Practice. Information Systems Frontiers, 3(4), p. 471–476. https://doi.org/10.1023/A:1012881006783
Supply Chain Council (2012): Supply Chain Operations
Reference Model Revision 11.0.
Swink, M. – Jacobs, B. W. (2012): Six Sigma adoption:
Operating performance impacts and contextual drivers
of success. Journal of Operations Management, 30(6),
p. 437–453. https://doi.org/10.1016/j.jom.2012.05.001
Tangen, S. (2005): Improving the performance of a performance measure. Measuring Business Excellence, 9(2),
p. 4–11. https://doi.org/10.1108/13683040510602830
Ungan, M. (2005): Management support for the adoption
of manufacturing best practices: key factors. International Journal of Production Research, 43(18), p. 3803–
3820. https://doi.org/10.1080/00207540500140989
de Waal, A. A. (2004): Stimulating performance‐driven behaviour to obtain better results. International Journal
of Productivity and Performance Management, 53(4),
p. 301–316. https://doi.org/10.1108/17410400410533890
Wimmer Á. (2014): Teljesítménymenedzsment. In: Demeter K. (eds.) (2014): Termelés, szolgáltatás, logisztika. Az értékteremtés folyamatai. Budapest: Wolters
Kluwer Kft., p. 331–361.
Wimmer Á. (2004): Üzleti teljesítménymérés az értékteremtés szolgálatában. Vezetéstudomány/Budapest
Management Review, 35(9), p. 2–11.
Yazdi, M. M. (2013): Package “topsis.” Available at: https://
cran.r-project.org/package=topsis Hozzáférés dátuma:
2071.03.11.
Yin, R. K. (2003): Case studies research: Design and Methods. Thousand Oaks, CA.: SAGE Publications, Inc.
Zoltayné P. Z. – Wimmer Á. – Szántó R. (2007): Vezetői
döntéshozatal és versenyképesség (The managerial decision making and the competitiveness). Vezetéstudomány/Budapest Management Review, 38(5), p. 18–28.

ID Code:3385
Deposited By: Ádám Hoffmann
Deposited On:18 Apr 2018 10:54
Last Modified:15 Nov 2021 10:23

Repository Staff Only: item control page

Downloads

Downloads per month over past year

View more statistics