| تعداد نشریات | 61 |
| تعداد شمارهها | 2,201 |
| تعداد مقالات | 17,933 |
| تعداد مشاهده مقاله | 54,988,724 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 28,778,210 |
تحلیل ارتباط میان شاخصهای کاربرد اینترنت اشیاء در زنجیره تأمین لوازم خانگی با استفاده از رویکرد نقشه شناختی فازی | ||
| مطالعات مدیریت کسب و کار هوشمند | ||
| مقاله 6، دوره 8، شماره 30، دی 1398، صفحه 137-162 اصل مقاله (667.47 K) | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22054/ims.2019.10621 | ||
| نویسندگان | ||
| غلامرضا جمالی* 1؛ سید اسماعیل موسوی2؛ معصومه محمدی3 | ||
| 1عضو هیئتعلمی، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه خلیجفارس، بوشهر.(نویسنده مسئول)؛ gjamali@pgu.ac.ir | ||
| 2عضو هیئتعلمی، گروه حسابداری، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه خلیجفارس، بوشهر | ||
| 3کارشناس ارشد، مدیریت صنعتی، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه خلیجفارس، بوشهر | ||
| چکیده | ||
| هدف این پژوهش، تحلیل ارتباط میان شاخصهای کاربرد اینترنت اشیاء در زنجیره تأمین لوازم خانگی با استفاده از رویکرد نقشه شناختی فازیاست. جامعه آماری، کارشناسان فعال در کسبوکار لوازم خانگی در استان بوشهر بودهاند. این افراد، با مفهوم اینترنت اشیاء و زنجیره تأمین آگاه بوده که از بین آنها 10 نفر بهعنوان نمونه انتخاب شدند. ابتدا، با مطالعه پیشینه و مبانی نظری پژوهش 38 شاخص شناسایی شدند. سپس، با استفاده از تکنیک دلفی و نظر خبرگان در 9 گروه شامل: محصول، فرآیندهای عملیاتی، موجودی، اقتصادی، تأمینکنندگان، پشتیبانی فنی، اطلاعات، مشتری و مأموریت سازمان دستهبندی شدند. در مرحله بعد، با استفاده از آزمون میانگین یک جامعه شاخصهایی که مقدار آنها از ارزش آزمون کمتر بود حذف شدند. در نهایت، با استفاده از رویکرد ترکیبی نقشه شناختی فازی و گروه کانونی، چگونگی ارتباط میان شاخصها تحلیل و تبیین شد. نتایج، نشان داد که ارتباط میان همه شاخصها مثبت بوده است. همچنین، اطلاعات بهعنوان مهمترین شاخص کاربرد اینترنت اشیاء در زنجیره تأمین لوازم خانگی به شمار میآید، زیرا این شاخص بر همه شاخصهای دیگر اثرگذار است. همچنین، نتایج نشان داد که شاخص مشتری در رتبه دوم اهمیت قرار دارد. در این راستا، مدیران صنعت لوازم خانگی باید با برنامهریزی و خودکارسازی بهتر فرآیندها، بهینهسازی عملیات، بهبود خدمات ارائهشده به مشتری و افزایش بازگشت سرمایه در طول زنجیره تأمین موجب افزایش قدرت رقابت در این صنعت شوند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| اینترنت اشیاء؛ رویکرد نقشه شناختی فازی؛ زنجیره تأمین | ||
| مراجع | ||
|
Abdel-Basset, M., Manogaran, G., & Mohamed, M. (2018). Internet of Things (IoT) and its impact on supply chain: A framework for building smart, secure and efficient systems. Future Generation Computer Systems, 86, pp. 614-628. Arvan, M., Omidvar, A., & Ghodsi, R. (2016). Intellectual capital evaluation using fuzzy cognitive maps: A scenario-based development planning. Expert Systems with Applications, 55, pp. 21-36. Asher, H. (1983), Causal Modeling. Beverly Hills, CA: Sage Ed. Axelrod, R. M. (1976), Structure of decision: The cognitive maps of political elites. Princeton University press Princeton, NJ. Ben-Daya, M., Hassini, E., & Bahroun, Z. (2017). Internet of things and supply chain management: a literature review. International Journal of Production Research, pp. 1-24. Chen, R. Y. (2015). Intelligent IoT-Enabled System in Green Supply Chain using Integrated FCM Method. International Journal of Business Analytics (IJBAN), 2(3), pp. 47-66. Ghasemi, R., Mohaghar, A., Safari, H., & Akbari Jokar, M. R., (2016). Prioritizing the Applications of Internet of Things Technology in the Healthcare Sector in Iran: A Driver for Sustainable Development. Journal of Information Technology Management , 8(1), pp. 155-176. Jayaram, A. (2016, December). Lean six sigma approach for global supply chain management using industry 4.0 and IIoT. In Contemporary Computing and Informatics (IC3I), 2016 2nd International Conference on (pp. 89-94). The Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). Kosko, B. (1985), Adaptive Inference. Monograph. Verac Inc. Technical Report. Kosko, B. (1986), Fuzzy cognitive maps. International journal of man-machine studies, 24(1), pp. 65-75. Li, B., & Li, Y. (2017). Internet of things drives supply chain innovation: A research framework. International Journal of Organizational Innovation, 9(3), pp. 71-92. Lian-yue, W. (2012, June). Think of construction lean SCM based on IOT. In Robotics and Applications (ISRA), 2012 IEEE Symposium on (pp. 436-438). The Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). Lin, D., Lee, C. K. M., & Lin, K. (2016, December). Research on effect factors evaluation of internet of things (IOT) adoption in Chinese agricultural supply chain. In Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), 2016 IEEE International Conference on (pp. 612-615). The Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). Majeed, A. A., & Rupasinghe, T. D. (2017). Internet of Things (IoT) embedded future supply chains for industry 4.0: an assessment from an ERP-based fashion apparel and footwear industry. International Journal of Supply Chain Management, 6(1), pp. 25-40. Manavalan, E., & Jayakrishna, K. (2019). A review of Internet of Things (IoT) embedded sustainable supply chain for industry 4.0 requirements. Computers & Industrial Engineering, 127, pp. 925-953. Mirmohammadian, S. M., Berhlia, S., Babamahmoudi, R., & Akhondi, Z., (2017). A Review of Challenges and Solutions to Preventing IoT Challenges. 10th Conference on Modern Research in Science and Technology, pp. 1-11. Parry, G., Brax, S. A., Maull, R., & Ng, I. (2016). Visibility of consumer context: improving reverse supply with internet of things data. Supply Chain Manag Int J, 21(2), pp. 228-244. Ranjbar, A., Mousavi, A., & Nazemi, M., (2018). IoT and its application in mining engineering. Journal of Science and Technology Cycle of Yazd University, 3, pp. 53-48. Rodriguez-Repiso, L., Setchi, R., & Salmeron, J. (2007), Modelling IT projects success with Fuzzy Cognitive Maps. Expert Systems with Applications, 32, pp. 543-559. Rong, K., Hu, G., Lin, Y., Shi, Y., & Guo, L. (2015). Understanding business ecosystem using a 6C framework in Internet-of-Things-based sectors. International Journal of Production Economics, 159, pp. 41-55. Suguna, S. K., & Kumar, S. N. (2019). Application of Cloud Computing and Internet of Things to Improve Supply Chain Processes. In Edge Computing (pp. 145-170). Springer, Cham. Tsang, Y. P., Choy, K. L., Wu, C. H., Ho, G. T. S., Lam, C. H., & Koo, P. S. (2018). An Internet of Things (IoT)-based risk monitoring system for managing cold supply chain risks. Industrial Management & Data Systems, 118(7), pp. 1432-1462. Tu, M. (2018). An exploratory study of Internet of Things (IoT) adoption intention in logistics and supply chain management: A mixed research approach. The International Journal of Logistics Management, 29(1), pp. 131-151. Ung, W. A. N. G., & Kun, L. V. (2010). Research Review of Agile Supply Chain. Logistics Technology, Z1. Wang, J., & Yue, H. (2017). Food safety pre-warning system based on data mining for a sustainable food supply chain. Food Control, 73, pp. 223-229. Yan, B., & Huang, G. (2009, August). Supply chain information transmission based on RFID and internet of things. In 2009 ISECS International Colloquium on Computing, Communication, Control, and Management (Vol. 4, pp. 166-169). The Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). Zhong, D. R. Y., Tan, P. K., & Bhaskaran, P. G. (2017). Data-driven food supply chain management and systems. Industrial Management & Data Systems, 117(9), pp. 1779-1781. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,897 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,202 |
||