Přejít k hlavnímu obsahu

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

A Decision-Making Model for Professional Drivers Selection: A Hybridized Fuzzy–AROMAN–Fuller Approach
Autoři: Čubranić-Dobrodolac Marjana | Jovčić Stefan | Bošković Sara | Babić Darko
Rok: 2023
Druh publikace: článek v odborném periodiku
Název zdroje: Mathematics
Strana od-do: 1-24
Tituly:
Jazyk Název Abstrakt Klíčová slova
cze Rozhodovací model pro výběr profesionálních řidičů: Hybridizovaný Fuzzy–AROMAN–Fuller přístup Profesionální řidiči hrají klíčovou roli v mnoha firmách a životech lidí. Jsou zodpovědní za přepravu osob a zboží mezi vzdálenými body, což umožňuje bezpečné a efektivní toky. Úmrtnost v silničním provozu se v zemích po celém světě pohybuje od 8,3 do 27,5 na 100 000 obyvatel. Protože profesionální řidiči tráví na silnici značné množství času, může jejich vhodný výběr přispět k obecné bezpečnosti provozu. Navíc adekvátní výběr kandidátů významně ovlivňuje finanční náklady zaměstnávající společnosti. Proces náboru je však velmi složitý úkol, kde je třeba zvážit více kritérií. Svou povahou se jedná o typický problém multikriteriálního rozhodování. Účel tohoto příspěvku je dvojí: přispět do oblasti metodologické i odborné. S ohledem na profesionála navrhujeme nástroj rozhodování v procesu výběru profesionálního řidiče. Metodických příspěvků je několik. Přezkoumáním literatury jsme identifikovali 14 kritérií pro výběr kandidátů. V navrženém modelu jsme s využitím znaleckého posudku a implementací párových srovnání DEMATEL a Fuller seřadili tato kritéria a určili sedm nejdůležitějších pro další postup výpočtu. Zde jsme představili originální přístup k měření spolehlivosti získaných odpovědí. Poté je k seřazení kandidátů poprvé v literatuře použit přístup fuzzy AROMAN. Vstupní data byla získána formou průzkumu, kde odborníci hodnotili důležitost kritérií a jejich vzájemný vztah. Pro zpracování dat jsme použili MS Excel a MATLAB. Dodatečným metodologickým přínosem této studie je rozšíření metody AROMAN o návrh algoritmu pro výpočet parametru λ použitého ve výsledném klasifikačním vzorci. Pro ilustraci použitelnosti navrhovaného modelu je poskytnuta případová studie. Na základě výsledků lze konstatovat, že nové metodické přístupy lze úspěšně použít v procesu profesionálního výběru řidičů i při řešení dalších problémů vícekriteriálního rozhodování. Rozhodovací model; výběr profesionálních řidičů; Hybridizovaný Fuzzy–AROMAN–Fuller přístup
eng A Decision-Making Model for Professional Drivers Selection: A Hybridized Fuzzy–AROMAN–Fuller Approach Professional drivers play a crucial role in many businesses and the lives of people. They are responsible for transferring people and goods between distant points, enabling safe and efficient flows. The road traffic death rate is from 8.3 to 27.5 per 100,000 inhabitants in the countries globally. Because professional drivers spend a significant amount of time on the road, their appropriate selection may contribute to general traffic safety. In addition, an adequate selection of candidates significantly impacts the financial costs of the employing company. However, the recruitment procedure is a very complex task where multiple criteria should be considered. By its nature, this is a typical multi-criteria decision-making problem. The purpose of this paper is twofold: to contribute to the methodological, as well as to the professional field. Considering the professional, we propose a decision-making tool in the procedure of professional driver selection. There are several methodological contributions. By reviewing the literature, we identified 14 criteria for candidate selection. In the proposed model, by using expert opinion and implementing DEMATEL and Fuller’s pairwise comparisons, we ranked these criteria and determined the seven most important for further calculation procedure. Here, we introduced an original approach for measuring the reliability of obtained answers. Then, to rank the candidates, the fuzzy AROMAN approach is applied for the first time in the literature. The input data were obtained in the form of a survey, where the experts evaluated the importance of criteria and their interrelation. We used MS Excel and MATLAB for data processing. An additional methodological contribution of this study is an advancement of the AROMAN method by the proposal of an algorithm for the calculation of parameter λ used in the final ranking formula. To illustrate the applicability of the proposed model, a case study is provided. Based on the results, we can conclude th Decision-Making Model; Professional Drivers Selection; Hybridized Fuzzy–AROMAN–Fuller Approach