| تعداد نشریات | 61 |
| تعداد شمارهها | 2,227 |
| تعداد مقالات | 18,262 |
| تعداد مشاهده مقاله | 56,057,047 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 29,052,192 |
بهینه سازی کنترل موجودی در یک زنجیره تأمین سه سطحی از طریق شبیه سازی و الگوریتم جستجوی هارمونی | ||
| مطالعات مدیریت صنعتی | ||
| مقاله 3، دوره 17، شماره 54، مهر 1398، صفحه 69-109 اصل مقاله (2.63 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22054/jims.2019.2247.1069 | ||
| نویسندگان | ||
| نسترن بخشی زاده1؛ پرهام عظیمی* 2 | ||
| 1دانشگاه آزاد اسلامی واحد قزوین، دانشکده مهندسی صنایع و مکانیک | ||
| 2عضو هیات علمی تمام وقت دانشکده مهندسی صنایع و مکانیک دانشگاه آزاد اسلامی واحد قزوین | ||
| چکیده | ||
| در بازارهای امروز رقابت در حال افزایش است و شرکت ها را به سمت بهینه سازی فرآیندهای مدیریتی سوق می دهد. این موضوع هماهنگی مسائل مختلفی نظیر به اشتراک گذاری اطلاعات ، برنامه ریزی ظرفیت و قابلیت اطمینان میان اعضای درگیر شبکه را شامل می شود. یکی از مهمترین ابعاد شبکه زنجیره تأمین بهینه سازی عملیاتها با هدف حداقل کردن هزینه می باشد. با توجه به پیچیدگی های شبکه زنجیره تأمین این کار بسیار سختی می باشد. به منظور مقابله با این پیچیدگی و تعیین شرایط بهینه ما در این مقاله از رویکرد ترکیبی شبیه سازی ، روش تاگوچی ، تجزیه و تحلیل رگرسیون غیرخطی و الگوریتم جستجوی هارمونی استفاده نمودیم. در ابتدا مفاهیم طراحی آزمایشات به کار گرفته می شود و تعدادی سناریو برای زنجیره تامین تعریف می شود. سپس هریک از این سناریوها در محیط شبیه سازی شده اجرا می شوند. نتایج بدست آمده از شبیه سازی به منظور تخمین رابطه بین عوامل موثر بر زنجیره و هزینه های زنجیره استفاده می شود. در نهایت با بهینه سازی این رابطه می توان هزینه های زنجیره تامین را حداقل کرد. این پژوهش به شرکت ها کمک می کند تا بتوانند پیچیدگی ها و وابستگی میان فاکتورهای مختلف زنجیره تأمین را هموار کرده و راهکاری برای تولیدکنندگان در راستای تعیین برنامه ظرفیت مناسب و همچنین استراتژی به تأخیر انداختن تمایز ایجاد می کند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| شبکه زنجیره تأمین؛ شبیه سازی؛ رگرسیون؛ الگوریتم جستجوی هارمونی | ||
| مراجع | ||
|
chain management: Strategy, planning and operation. Englewood Cliffs: Prentice-Hall. [2] Sahin, F., & Robinson, E. (2002). Flow coordination and information sharing in supply chains: Review, implications and directions for future research. Decision Sciences, 33, 505–536. [3] Gavirneni, S., Kapuscinski, R., & Tayur, S. (1999). Value of information in capacitated supply chains. Management Science, 45(1). [4] Strader, T. J., Lin, F. R., & Shaw, M. (1999). The impact of information sharing on order fulfillment in divergent differentiation supply chains. Journal of Global Information Management, Harrisburg, 7(1). [5] Hewitt, F. (1999). Information technology mediated business process management– Lessons from the supply chain. International Journal of Technology Management, Geneva, 17(1–2). [6] Shunk, D. L., Kim, J. I., & Nam, H. Y. (2003). The application of an integrated enterprise modeling methodology—FIDO—to supply chain integration modeling. Computers and Industrial Engineering, 45(1), 167–193. [7] Spekman, R. E. (1988). Strategic supplier selection: Understanding long-term buyer relation-ships. Business Horizons (July–August), 80–81. [8] Tompkins, J. A. (1998). Time to rise above supply chain management. Transportation and Distribution, 39(10). [9] Kwak, T. C., Kim, J. S., & Chiung, M. (2006). Supplier–buyer models for the bargaining process over a long-term replenishment contract. Computers and Industrial Engineering, 51(2), 219–228. [10] Zhang, D. Z., Anosike, A. I., Ming, K. L., & Akanle, O. M. (2006). An agent-based approach for remanufacturing and supply chain integration. Computers and Industrial Engineering, 51(2), 343–360. [11] Altiparmak, F., Gen, M., Lin, L., & Paksoy, T. (2006). A genetic algorithm approach for multi-objective optimization of supply chain networks. Computers and Industrial Engineering, 51(1), 196–215. [12] Cohen, M. A., & Lee, H. L. (1988). Strategic analysis of integrated production distribution system: Models and methods. Operations Research, 36(2), 216–228. [13] Arntzen, B. C., Brown, G. G., Harrison, T. P., & Trafton, L. L. (1995). Global supply chain management at digital equipment corporation. Interface, 25(1), 69–93. [14] Hariharan, R., & Zipkin, P. (1995). Customer-order information, lead times, and inventories. Management Science, 41(1), 1599–1607. [15] Zheng, Y., & Zipkin, P. (1990). A queuing model to analyze the value of centralized inventory information. Operations Research, 38(2), 296–300. [16] Vanhoutum, G., Inderfurth, K., & Zijm, W. (1996). Material coordination in stochastic multi-echelon systems. European Journal of Operational Research, 95, 1–23. [17] Montgomery, D. C. (2001).Design and analysis of experiments. New York: Wiley. [18] Sanjay Kumar Shukla, M. K. Tiwari, Hung-Da Wan, Ravi Shankar: (2010), Optimization of the supply chain network: Simulation, Taguchi, and Psychoclonal algorithm embedded approach. Computers & Industrial Engineering 58(1): 29-39. [19] Z.W. Geem, J-H. Kim, G.V. Loganathan, A new heuristic optimization algorithm: harmony search, Simulation 76 (2001) 60–68. [20] Bhaskaran, S. (1998). Simulation analysis of manufacturing supply chain. Decision Sciences, 29(3), 633–657. [21] Beamon, B. M., & Chen, V. C. P. (2001). Performance analysis of conjoined supply chains. International Journal of Production Research, 39(14), 3195–3218. [22] Alderson, W. (1950). Marketing efficiency and the principal of postponement cost.Profit outlook, September 1950. [23] Swaminathan, J. M., & Tayue, S. R. (1998). Managing broader product line through delayed differentiation using vanilla boxes. Management Science (December), 161-172. [24] Gaonkar, R., & Viswanadham, N. (2001). Collaboration and information sharing in global contract manufacturing networks. IEEE/ASME on Mechatronics, 6, 366-367. [25] Gavirneni, S. (1997). Inventories in supply chains under cooperation. Ph.D. Thesis, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, September. [26] Towill, D. R., Naim, M. M., & Wikner, J. (1992). Industrial dynamics simulation models in the design of supply chains. International Journal of Distribution and Logistics Management, 22, 3–13. [27] Lee, H., Padmanabhan, V., & Whang, S. (1994). Information distortion in a supply chain: The bullwhip effect. Management Sciences, 43(4), 546–558. [28] Zhao, X., & Xie, J. (2002). Forecasting errors and value of information sharing in a supply chain. International Journal of Production Research, 40(2), 311-335. [29] Chung, C. S., & Lin, C. H. M. (1988). An O(T2) algorithm for the NI/G/NI/ND capacitated lot size problem. Management Science, 34, 420–426. [30] Dengiz, B., & Akbay, K. S. (2000). Computer simulation of a PCB production line: Metamodelling approach. International Journal of Production Economics, 63, 195-205.
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,331 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,022 |
||