Navegación en el comercio electrónico transfronterizo: priorizar a los socios logísticos con MCGDM híbrido | JoVE Visualize

Área de la Ciencia:

Investigación de las operaciones
Gestión de la cadena de suministro
Ciencia de la decisión

Sus antecedentes:

El crecimiento global del comercio electrónico requiere una logística transfronteriza eficiente.
La evaluación de los proveedores de servicios logísticos (LSP) es compleja debido a la diversidad de datos e incertidumbre.
Los modelos actuales de toma de decisiones basados en múltiples criterios se enfrentan a datos heterogéneos e inciertos.

Objetivo del estudio:

Proponer HD-CBDTOPSIS, un modelo híbrido de toma de decisiones de grupo basado en múltiples criterios para evaluar los proveedores de servicios de línea transfronterizos.
Manejar los tipos de datos heterogéneos y la incertidumbre en la evaluación de los proveedores de servicios logísticos.
Proporcionar un marco sólido para la selección de proveedores de servicios de lenguaje óptimos en entornos dinámicos de comercio electrónico.

Principales métodos:

Desarrolló HD-CBDTOPSIS, que integra modelos de nube normales (NCM) para la representación de la incertidumbre.
Se ha introducido una transformación de la nube hacia atrás en varios pasos mejorada con reemplazo de muestreo (IMBCT-SR) para la conversión de conjuntos de datos.
Se utilizó una nueva distancia de nube de Bhattacharyya (CBD) para la medición de la similitud y la ponderación de criterios objetivos a través del coeficiente de variación (CV).
Aplicó una técnica basada en la nube para la preferencia de pedidos por similitud con la solución ideal (TOPSIS) para clasificar a los LSP.

Principales resultados:

El modelo HD-CBDTOPSIS propuesto maneja efectivamente datos heterogéneos (exacto, intervalo, conjuntos de datos, términos lingüísticos).
La distancia Cloud Bhattacharyya (CBD) demuestra una discriminación superior en comparación con las medidas de distancia tradicionales.
La ponderación objetiva utilizando CV basado en CDB garantiza la importancia de los criterios confiables.
El modelo clasifica con éxito los LSP alternativos en condiciones inciertas y multidimensionales.

Conclusiones:

HD-CBDTOPSIS ofrece una solución eficaz, flexible y sólida para la evaluación de los proveedores de servicios de línea transfronterizos.
La integración de las NCM y el CDB aborda retos clave en escenarios complejos de toma de decisiones.
Este modelo apoya la toma de decisiones informadas en el creciente sector logístico mundial del comercio electrónico.