Многокритериальные методы принятия решений в «зелёной» логистике

В связи с возросшими требованиями мирового сообщества в соответствии с целями концепции устойчивого развития для управления цепями поставок требуются сложные модели принятия решений, которые учитывают множество экологических, экономических и социальных ограничений при реализации различных экологически безопасных, «зелёных» методов и технологий. Эффективным инструментом в таких условиях является использование MCDM – многокритериальных методов принятия решений. Целью исследования, результаты которого приведены в статье, являлся анализ применения МСDM в «зелёной» логистике и управлении «зелёными» цепями поставок. В работе использован комплекс методов, включающий системный и структурно-функциональный анализ, методы теории нечётких множеств, математической статистики и экспертных оценок. Предложена общая схема реализации MCDM и разработана комбинированная MCDM-модель оценки решений по выбору «зелёных» технологий, включающая систему показателей логистических потоков, модель управления логистическими потоками и систему инструментов «зелёной» логистики. В MCDM-модели для установления веса показателей логистических потоков применяется нечёткий аналитический иерархический процесс (fuzzy AHP), для ранжирования инструментов «зелёной» логистики используются одиннадцать MCDM-методов: SAW, TOPSIS, PROMETHEE, COPRAS, ARAS, WASPAS, MAIRCA, EDAS, MABAC, CODAS, MARCOS. Сравнение использования различных MCDM-методов показало высокую сходимость результатов ранжирования (коэффициент ранговой корреляции Спирмена 0,949). Наиболее согласованными являются методы SAW, MARCOS и WASPAS, наименее согласованным – метод CODAS. Результаты расчётного примера показали, что наиболее предпочтительным решением является «использование интермодальных технологий и смешанных перевозок» (ранг №1 во всех одиннадцати методах), наименее предпочтительным – «использование экологичных горючесмазочных материалов (видов топлива)» (ранг №12 в 10 методах из 11).

1. Sustainable Development. United Nations Department of Economic and Social Affairs. [Электронный ресурс]: https://sustainabledevelopment.un.org/. Доступ 06.07.2021.

2. Kandakoglu, A., Frini, A., Ben Amor, S. Multicriteria decision making for sustainable development: a systematic review. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 2019, Vol. 26, Iss. 5–6. pp. 202–251. DOI: https://doi.org/10.1002/mcda.1682.

3. Osintsev, N., Rakhmangulov, A., Sładkowski, A., Dyorina, N. Logistic flow control system in green supply chains. In: Ecology in Transport: Problems and Solutions. Ed. by Sładkowski, A. Lecture Notes in Networks and Systems, 2020, Vol. 124, pp. 311-380. DOI: 10.1007/978-3-030-42323-0_6.

4. Fredriksson, A., Janné, M., Nolz, P., Radiguès Chennevière, P., van Lier, T., Macharis, C. Creating stakeholder awareness in construction logistics by means of the MAMCA. City and Environment Interactions, 2021, Iss. 11, p. 100067. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cacint.2021.100067.

5. Rakhmangulov, A. N., Kornilov, S. N., Aleksandrin, D. V., Shevkunov, N. O. Multi-criteria model for the development of industrial logistics. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2020, Iss. 966, 012103. DOI: 10.1088/1757-899X/966/1/012103.

6. Roy, B. Multicriteria Methodology for Decision Aiding. Boston, MA: Springer US, 1996. Series: Nonconvex Optimization and Its Applications, Vol. 12, 292 p. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4757-2500-1.

7. Doukas, H., Nikas, A. Decision support models in climate policy. European Journal of Operational Research, 2020, Vol. 280, Iss.1. pp. 1–24. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2019.01.017.

8. Zavadskas, E. K., Turskis, Z. Multiple criteria decision making (MCDM) methods in economics: an overview. Technological and Economic Development of Economy, 2011, Vol. 17, Iss. 2, pp. 397–427. DOI: 10.3846/20294913.2011.593291.

9. Stojčić, M., Zavadskas, E., Pamučar, D., Stević, Ž., Mardani, A. Application of MCDM methods in sustainability engineering: a literature review 2008–2018. Symmetry, 2019, Vol. 11, Iss. 3, 350. DOI: https://doi.org/10.3390/sym11030350.

10. Multiple Criteria Decision Making in Supply Chain Management. Ed. by Ravindran, A. R. Boca Raton: CRC Press, 2016, Vol.12, 412 p. DOI: https://doi.org/10.1201/9781315371450.

11. Beck, P., Hofmann, E. Multiple criteria decision making in supply chain management – Currently available methods and possibilities for future research. Die Unternehmung, 2012, Vol. 66, Iss. 2, pp. 180–213. DOI: DOI:10.5771/0042-059X-2012-2-180.

12. Khan, S. A., Chaabane, A., Dweiri, F.T. Multi-criteria decision-making methods application in supply chain management: a systematic literature review. In: Multi-Criteria Methods and Techniques Applied to Supply Chain Management. Ed. by V. A. P. Salomon. InTechOpen, 2018. [Электронный ресурс]: https://www.intechopen.com/chapters/59664. Доступ 06.07.2021.

13. Mardani, A., Zavadskas, E. K., Khalifah, Z., Zakuan, N., Jusoh, A., Nor, K. M., Khoshnoudi, M. A review of multi-criteria decision-making applications to solve energy management problems: Two decades from 1995 to 2015. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2017, Iss. 71, pp. 216–256. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.12.053.

14. Rezaei, J. A systematic review of multi-criteria decision-making applications in reverse logistics. Transportation Research Procedia, 2015, Iss. 10, pp. 766–776. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2015.09.030.

15. Chowdhury, P., Paul, S. K. Applications of MCDM methods in research on corporate sustainability: a systematic literature review. Management of Environmental Quality, 2020, Vol. 31, Iss. 2, pp. 385–405. DOI: https://doi.org/10.1108/MEQ-12-2019-0284.

16. Macharis, C., Bernardini, A. Reviewing the use of multi-criteria decision analysis for the evaluation of transport projects: time for a multi-actor approach. Transport Policy, 2015, Vol. 37, Iss. 1, pp. 177–186. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2014.11.002.

17. Mardani, A., Zavadskas, E. K., Khalifah, Z., Jusoh, A., Nor, K. M. Multiple criteria decision-making techniques in transportation systems: a systematic review of the state of the art literature. Transport, 2016, Vol. 31, Iss. 3, pp. 359–385. DOI: https://doi.org/10.3846/16484142.2015.1121517.

18. Wątróbski, J. Outline of multicriteria decisionmaking in green logistics. Transportation Research Procedia, 2016, Vol. 16, pp. 537–552. DOI: 10.1016/j.trpro.2016.11.051.

19. De Oliveira, U. R., Espindola, L. S., Da Silva, I. R., Da Silva, I. N., Rocha, H. M. A systematic literature review on green supply chain management: research implications and future perspectives. Journal of Cleaner Production, 2018, Vol. 187, pp. 537–561. DOI: 10.1016/j.jclepro.2018.03.083.

20. Zhang, L.-J.; Liu, R.; Liu, H.-C.; Shi, H. Green supplier evaluation and selections: a state-of-the-art literature review of models, methods, and applications. Mathematical Problems in Engineering, 2020, Iss. 4, pp. 1–25.

21. Hwang, Ching-Lai; Masud, Abu Syed Md. Multiple Objective Decision Making – Methods and Applications: A State-of-the-Art Survey. Berlin, Heidelberg, Springer, 1979, 354 p. ISBN 978-3-642-45511-7. [Электронный ресурс]: https://link.springer.com/content/pdf/bfm%3A978-3-642-45511-7%2F1.pdf. Доступ 06.07.2021.

22. Hwang, Ching-Lai; Yoon, Kwangsun. Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. A State-of-the-Art Survey. Berlin, Heidelberg, Springer, 1981, 262 p. ISBN 978-3-642-48318-9. [Электронный ресурс]: https://link.springer.com/content/pdf/bfm%3A978-3-642-48318-9%2F1.pdf. Доступ 06.07.2021.

23. Multiple-Criteria Decision Making (MCDM) Techniques for Business Processes Information Management. Ed. by E. K. Zavadskas, J. Antucheviciene, P. Chatterjee. Basel, MDPI, 2019, 322 p. ISBN 978-3-03897-642-4. DOI: 10.3390/books978-3-03897-643-1.

24. Zardari, N. H., Ahmed, K., Shirazi, S. M., Yusop, Z. B. Methods and their Effects on Multi-Criteria Decision Making Model Outcomes in Water Resources Management. Weighting Cham, Springer International Publishing, 2015, 166 p. DOI: 10.1007/978-3-319-12586-2.

25. Guitouni, A., Martel, J.-M. Tentative guidelines to help choosing an appropriate MCDA method. European Journal of Operational Research, 1998, Vol. 109, Iss. 2, pp. 501–521. [Электронный ресурс]: https://ideas.repec.org/a/eee/ejores/v109y1998i2p501-521.html#download. Доступ 06.07.2021.

26. Valipour, A., Sarvari, H., Tamošaitiene, J. Risk Assessment in PPP Projects by Applying Different MCDM Methods and Comparative Results Analysis. Administrative Sciences, 2018, Vol. 8, Iss. 4, p. 80. DOI: 10.3390/admsci8040080.

27. Wątróbski, J., Jankowski, J., Ziemba, P., Karczmarczyk, A., Zioło, M. Generalised framework for multi-criteria method selection. Omega, 2019, Vol. 86, Iss. 1, pp. 107–124. [Электронный ресурс]: https://ideas.repec.org/a/eee/jomega/v86y2019icp107-124.html#download. Доступ 06.07.2021.

28. Banasik, A., Bloemhof-Ruwaard, J. M., Kanellopoulos, A., Claassen, G. D. H., van der Vorst, J. G. A. J. Multi-criteria decision making approaches for green supply chains: a review. Flexible Services and Manufacturing Journal, 2018, Vol. 30, Iss. 3, pp. 366–396. [Электронный ресурс]: https://ideas.repec.org/a/spr/flsman/v30y2018i3d10.1007_s10696-016-9263-5.html#download. Доступ 06.07.2021.

29. Macharis, C., De Witte, A., Turcksin, L. The MultiActor Multi-Criteria Analysis (MAMCA) application in the Flemish long-term decision making process on mobility and logistics. Transport Policy, 2010, Vol. 17, Iss. 5, pp. 303–311. [Электронный ресурс]: https://ideas.repec.org/a/eee/trapol/v17y2010i5p303-311.html#download. Доступ 06.07.2021.

30. Rakhmangulov, A., Sładkowski, A., Osintsev, N., Muravev, D. Green logistics: a system of methods and instruments. Part 2. Naše more, 2018, Vol. 65, Iss. 1, pp. 49–55. [Электронный ресурс]: https://www.nasemore.com/wp-content/uploads/2018/04/7_Rakhmangulov_Sladkowski_Osintsev_Muravev.pdf. Доступ 06.07.2021.

31. Осинцев Н. Концепция системы управления логистическими потоками в «зелёных» цепях поставок // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. – 2020. – № 2. – С. 81–92. DOI: 10.20291/2079-0392-2020-2-81-92.

32. Осинцев Н., Рахмангулов А., Сладковский А. Ранжирование инструментов «зелёной» логистики комбинированным методом Fuzzy AHP-TOPSIS // Транспорт Урала. – 2020. – T. 64. – № 1. – С. 3–14. DOI: 10.20291/1815-9400-2020-1-3-14.

33. Churchman, C. W., Ackoff, R. L. An Approximate Measure of Value. Journal of the Operations Research Society of America, 1954, Vol. 2, Iss. 2, pp. 172–187. [Электронный ресурс]: https://ideas.repec.org/a/inm/oropre/v2y1954i2p172-187.html#download. Доступ 06.07.2021.

34. Brans, J. P., Vincke, P. Note – a preference ranking organization method. Management Science, 1985, Vol. 31, Iss. 6, pp. 647–656. [Электронный ресурс]: https://ideas.repec.org/a/inm/ormnsc/v31y1985i6p647-656.html#download. Доступ 06.07.2021.

35. Zavadskas, E. K., Kaklauskas, A., Sarka, V. The new method of multicriteria complex proportional assessment of projects. Technological and Economic Development of Economy, 1994, Vol. 1, Iss. 3, pp. 131–139. [Электронный ресурс]: https://www.researchgate.net/profile/ArturasKaklauskas/publication/285902199_The_new_method_of_multicriteria_complex_proportional_assessment_of_projects/links/6076cdaea020ab5f21733a0b/The-newmethod-of-multicriteria-complex-proportional-assessmentof-projects.pdf. Доступ 06.07.2021.

36. Zavadskas, E. K., Turskis, Z. A new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria decision-making. Technological and Economic Development of Economy, 2010, Vol. 16, Iss. 2, pp. 159–172. DOI: 10.3846/tede.2010.10.

37. Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Antucheviciene, J. Optimization of Weighted Aggregated Sum Product Assessment. Electronics and Electrical Engineering, 2012, Vol. 122, Iss. 6, pp. 3–6. DOI: 10.5755/j01.eee.122.6.1810.

38. Pamučar, D., Vasin, L., Lukovac, V. Selection of railway level crossing for investing in security equipment using hybrid DEMATEL-MAIRCA: Application of a new method of multi-criteria decision-making. 16th ScientificExpert Conference on Railways, RAILCON 2014. Bane, Faculty of Mechanical Engineering, pp. 89–92. DOI: 10.13140/2.1.2707.6807.

39. Keshavarz-Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L., Turskis, Z. Multi-Criteria Inventory Classification Using a New Method of Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS). Informatica, 2015, Vol. 26, Iss. 3, pp. 435–451. DOI: 10.15388/Informatica.2015.57.

40. Pamučar, D., Ćirović, G. The selection of transport and handling resources in logistics centers using multiattributive border approximation area comparison (MABAC). Expert Systems with Applications, 2015, Vol. 42, Iss. 6, pp. 3016–3028. DOI: 10.1016/j.eswa.2014.11.057.

41. Keshavarz-Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Antucheviciene, J. A New Combinative DistanceBased Assessment (Codas) Method for Multi-Criteria DecisionMaking. Economic Computation & Economic Cybernetics Studies & Research, 2016, Vol. 50, Iss. 3, pp. 25–44. [Электронный ресурс]: https://ideas.repec.org/a/cys/ecocyb/v50y2016i3p25-44.html#download. Доступ 06.07.2021.

42. Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A., Chatterjee, P. Sustainable supplier selection in healthcare industries using a new MCDM method: Measurement of alternatives and ranking according to compromise solution (MARCOS). Computers & Industrial Engineering, 2020, 106231. DOI: 10.1016/j.cie.2019.106231.

43. Conover, W. J. Practical nonparametric statistics. Ed. 3rd. New York, Chichester, John Wiley, 1999, 608 p. ISBN 978-0-471-16068-7.

44. Aytekin, A. Comparative Analysis of the Normalization Techniques in the Context of MCDM Problems. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 2021, Vol. 4, Iss. 2, pp. 1–25. DOI: 10.31181/dmame210402001a.

45. Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Kildienė, S. State of art surveys of overviews on MCDM/MADM methods. Technological and Economic Development of Economy, 2014 , Vo l. 20, Iss. 1, pp. 165–179. DOI: 10.3846/20294913.2014.892037.