Az additív DEA modell kereszthatékonyságának alkalmazása a beszállítóértékelésben

Abstract

A beszállító kiválasztása során fontos lehet egy beszállítói sorrend felállítása, amely tükrözi az egyes beszállítói teljesítmények megfelelőségét. A szakirodalom számos módszertant ajánl a probléma megoldására. Ezek közül az egyik a Data Envelopment Analysis (DEA), mely egy nemparaméteres eljárás. A dolgozat célja, hogy példát adjon arra, hogyan lehet a DEA modell számára előkészíteni a beszállítói ajánlatban szereplő információkat a modellezés elvégzéséhez. Az egyik legnagyobb nehézséget az jelenti, hogy a DEA általános modellje csak hatékonyságot mér, de az alapmodell rangsorolásra nem alkalmas. Azonban a DEA kereszthatékonyságai lehetővé teszik a hatékony beszállítók meghatározása mellett a beszállítók közötti sorrend felállítását. When selecting a supplier, it may be important to establish a supplier ranking that reflects the adequacy of each supplier's performance. The literature recommends several methodologies to solve the problem. One of these is Data Envelopment Analysis (DEA), which is a non-parametric method. The purpose of this paper is to provide an example of how to prepare the information in the supplier's o®er for the DEA model to carry out the modeling. One of the biggest di±culties is that the general model of DEA only measures e±ciency, but the basic model is not suitable for ranking. However, DEA's cross-e±ciencies make it possible to establish the order between suppliers in addition to determining e±cient suppliers.