The Best Worst Method (BWM) is a multi-criteria decision-making method that uses two vectors of pairwise comparisons to determine the weights of criteria. First, the best (e.g. most desirable, most important), and the worst (e.g. least desirable, least important) criteria are identified by the decision-maker, after which the best criterion is compared to the other criteria, and the other criteria to the worst criterion. A non-linear minmax model is then used to identify the weights such that the maximum absolute difference between the weight ratios and their corresponding comparisons is minimized. The minmax model may result in multiple optimal solutions. Although, in some cases, decision-makers prefer to have multiple optimal solutions, in other cases they prefer to have a unique solution. The aim of this paper is twofold: firstly, we propose using interval analysis for the case of multiple optimal solutions, in which we show how the criteria can be weighed and ranked. Secondly, we propose a linear model for BWM, which is based on the same philosophy, but yields a unique solution.

Supplier selection is a strategic decision that significantly influences a firm's competitive advantage. The importance of this decision is amplified when a firm seeks new markets and potentially a new supplier base. Recognizing the importance of these decisions, an innovative three-phase supplier selection methodology including pre-selection, selection, and aggregation is proposed. Conjunctive screening is used for pre-selection, the best worst method (BWM), a novel multiple criteria decision-making method is introduced for the selection phase. Material price and annual quantity are integrated with the decision at the aggregation phase. Qualitative, quantitative, traditional business, and environmental criteria are incorporated. The proposed methodology is applied within a food supply chain context, the edible oils industry. In this illustration the focal organization faces a global entry decision in a new international market. An extensive search is completed to identify the potential suppliers. Through initial screening a sub-set of qualified suppliers is identified. BWM is then used to find the best suppliers from among the qualified suppliers. Eventually the significance of the supplies in the aggregation phase is determined. The outcome is a relatively meaningful ranking of suppliers. The paper provides insights into the methodology, decision, and managerial implications. Study and model limitations, along with future research directions are described.

A truly sustainable organization needs to take the economic, environmental and social dimensions of sustainability into account. Although the economic and environmental dimensions of sustainability have been examined by many scholars and practitioners, thus far, the social dimension has been received less attention in literature and in practice, in particular in developing countries. Social sustainability enables other sustainability initiatives and overlooking this dimension can have a serious adverse impact across supply chains. To address this issue, this study proposes a framework for investigating the social sustainability of supply chains in manufacturing companies. To show the applicability and efficiency of the proposed framework, a sample of 38 experts was used to evaluate and prioritize social sustainability criteria, using a multi-criteria decision-making method called the ‘best worst method’ (BWM). The criteria are ranked according to their average weight obtained through BWM. The respondents view ‘contractual stakeholders influence’ as the most important social sustainability criterion. The results of this study help industry managers, decision-makers and practitioners decide where to focus their attention during the implementation stage, to increase social sustainability in their organizational supply chain and move towards sustainable development.

The strategic supplier-related activity of supplier segmentation focuses on the evaluation of suppliers, identifying different approaches, identifying the most suitable criteria and proper methods to segment the suppliers. The main aim of the evaluation of suppliers is to form different groups from the selected suppliers to create different supplier management strategies for segments involved. Supplier development is another strategic supplier-related activity designed to upgrade the performance level of suppliers in order to create and maintain a network of competent suppliers, which has a major influence on the competitive advantages of a buying company. To allocate scarce resources more efficiently, we should design different supplier development strategies for different supplier segments. This is where we actually use the evaluation for suppliers. This paper proposes an integrative approach that includes capabilities and willingness as two dimensions for evaluating and subsequently segmenting suppliers. The results of that segmentation are then used as the main basis for supplier development. The integrative approach proposed in this paper is of significant importance, as it helps companies apportion their managerial resources more efficiently. We use a new multi-criteria decision-making method called Best Worst Method (BWM) to segment suppliers. A supplier development conceptual model is proposed to develop the suppliers in the different segments. The proposed framework is further applied to a medium-sized high-tech company as input to validate the model.

The Best-Worst Method (BWM) uses ratios of the relative importance of criteria in pairs based on the assessment done by decision-makers. When a decision-maker provides the pairwise comparisons in BWM, checking the acceptable inconsistency, to ensure the rationality of the assessments, is an important step. Although both the original and the extended versions of BWM have proposed several consistency measurements, there are some deficiencies, including: (i) the lack of a mechanism to provide immediate feedback to the decision-maker regarding the consistency of the pairwise comparisons being provided, (ii) the inability to consider the ordinal consistency into account, and (iii) the lack of consistency thresholds to determine the reliability of the results. To deal with these problems, this study starts by proposing a cardinal consistency measurement to provide immediate feedback, called the input-based consistency measurement, after which an ordinal consistency measurement is proposed to check the coherence of the order of the results (weights) against the order of the pairwise comparisons provided by the decision-maker. Finally, a method is proposed to balance cardinal consistency ratio under ordinal-consistent and ordinal-inconsistent conditions, to determine the thresholds for the proposed and the original consistency ratios.