A fuzzy model for the evaluation of suppliers of material resources to machine-building enterprises

The subject of our research is the process of selecting a supplier of material resources to machine-building enterprises. The aim of this work is to identify factors that improve the process of supplier selection of material resources to large enterprises. Testing this model is made on the example of the “KRANEKS” machinebuilding enterprise. The methodological basis of the scientific research is work in the fields of systems analysis, management accounting, and econometrics. As a result of the research, a methodology and estimation algorithm of suppliers was developed, as well as a hierarchical model of fuzzy inference to supplier evaluation. These developments are mainly aimed at supporting decision making in choosing the best provider for a machine-building enterprise. These developments mainly focused on decision support in choosing the best provider for an engineering enterprise whose list of material resources runs into the thousands. They are aimed at improving the efficiency of administrative decisions in the supplier selection process of machine-building enterprises and improving the work process of their purchasing departments. Przedmiotem badań jest proces wyboru dostawców materiałów w przedsiębiorstwach sektora budowy maszyn. Celem jest identyfikacja czynników ulepszających ten proces w dużych przedsiębiorstwach. Zbudowany model przetestowano na przedsiębiorstwie „KRANEKS”. Podstawy teoretyczno-metodologiczne pracy zawierają się w obrębie analizy systemów, rachunkowości zarządczej i ekonometrii. W rezultacie stworzone metodologię oraz algorytm wyboru dostawcy oraz hierarchiczny model wnioskowania rozmytego dla oceny dostawców. Narzędzia te dobrze nadają się do wspierania decyzji o wyborze dostawców w przedsiębiorstwie sektora budowy maszyn. W istocie mogą one wspierać decyzje w każdym przedsiębiorstwie produkcyjnym, które zgłasza zapotrzebowanie na dostawy licznych materiałów. Narzędzia te mają poprawiać efektywność decyzji administracyjnych oraz wspierać działy zakupów tego rodzaju przedsiębiorstw.