| تعداد نشریات | 61 |
| تعداد شمارهها | 2,226 |
| تعداد مقالات | 18,190 |
| تعداد مشاهده مقاله | 55,980,665 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 29,027,786 |
ارائه رویکردی مبتنی بر برنامه ریزی تصادفی و زنجیره مارکوف به منظور بهینه سازی بازتولید و برون سپاری در زنجیره تامین | ||
| مطالعات مدیریت صنعتی | ||
| دوره 18، شماره 57، تیر 1399، صفحه 1-42 اصل مقاله (1.95 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22054/jims.2018.31280.2031 | ||
| نویسندگان | ||
| عادل آذر* 1؛ میثم شهبازی2؛ علی امیری3 | ||
| 1استاد دانشکده مدیریت و حسابداری دانشگاه تربیت مدرس | ||
| 2استادیار دانشکده مدیریت و حسابداری دانشگاه تهران | ||
| 3دانشجوی دکتری دانشگاه تهران | ||
| چکیده | ||
| محیط پر تلاطم و پویای دنیای کسب وکار امروزی بیش از پیش عرصه را بر سازمان هایی که در زمینه های مختلف تجاری فعالیت می کنند تنگ کرده است. در چنین وضعیتی برای رهایی از این شرایط، حرکت به سمت و سویی که برای سازمان ها افق های نوینی از سودمندی و بقا را نوید می دهد، آرزو و تفکر سیستمی بسیاری از آن هاست. در این میان برحسب شرایط و اقتضائات خاصی که بر هر موسسه یا سازمان حاکم است و برای رسیدن به بهره وری مطلوب و موردنظر خود، از استراتژی ها و برنامه های خاصی استفاده می کنند که برون سپاری از جمله این استراتژی ها است. امروزه سازمان ها به طور وسیعی جهت افزایش توان رقابتی و کسب سود و تمرکز بر روی مزیت رقابتی خود به دنبال برون سپاری هستند.در این تحقیق رویکردی مبتنی بر برنامهریزی ریاضی به منظور بهینه سازی مساله برون سپاری در زنجیره تامین ارائه شده است. در این رویکرد در ابتدا مدل ریاضی مساله تشریح شده و سپس به منظور حل مساله تئوری زنجیره های مارکوف تشریح شده است. تابع هدف مساله شامل کمینه سازی هزینههای خرید، برون سپاری و تقاضای از دست رفته است. به منظور حل مساله از سه الگوریتم فراابتگاری ژنتیک، گرگ خاکستری و شیرمورچه استفاده شده که پس از بررسی نمودهای عددی، الگوریتم گرگ خاکستری بالترین سطح عملکرد را دارا است. به منظور گسترش ابعاد کاربردی تحقیق در شرایط دنیای واقعی، شرکت تولید کننده عایقهای فشارقوی، مانه پرتو به عنوان مورد مطالعاتی تحقیق درنظر گرفته شده است | ||
| کلیدواژهها | ||
| برون سپاری در زنجیره تامین؛ برنامه ریزی ریاضی؛ زنجیره مارکوف | ||
| مراجع | ||
|
[1] Kakabadse, A., & Kakabadse, N. (2002). Trends in outsourcing:: Contrasting USA and Europe. European management journal, 20(2), 189-198.
[2] Ferguson M, Toktay LB. The effect of competition on recovery strategies. Prod Oper Manag 2006;15(3):351–68
[3] Martin P, Guide VDR Jr, Craighead CW. Supply chain sourcing in remanufacturing operations: an empirical investigation to remake versus buy. Decis Sci 2010;41(2):301–21
[4] Meade L, Sarkis J. A conceptual model for selecting and evaluating third party reverse logistics providers. Supply Chain Manag 2002;7(5):283–95.
[5] Daugherty PJ, Droge C. Organizational structure in divisionalized manufacturers: the potential for outsourcing logistical services. Int J Phys Distrib Logist Manag 1997;27(5/6):337–49. De Brito MP, Dekker R. Rev
[6] Insigna RC, Werle MJ. Linking outsourcing to business strategy. Acad Manag Exec 2000;14(4):58–70
[7] Boyson S, Corse T, Dresner D, Rabinovich E. Managing effective third party logistics relationships: what does it take? J Bus Logist 1999;20:73–100.
[8] Arnold U. New dimensions of outsourcing: a combination of transaction cost economics and the core competencies concept. Eur J Purch Supply Manag2000;6(1):23–9.
[9] Wu F, Li HZ, Chu LK, Sculli D. An outsourcing model for sustaining long-term performance. Int J Prod Res 2005;43(12):2513–35.
[10] Serrato MA, Ryan SM, Gaytan J. A Markov decision model to evaluate outsourcing in reverse logistics. Int J Prod Res 2007;45(18–19):4289–315
[11] Ko HJ, Evans GW. A genetic algorithm-based heuristic for the dynamic integrated forward/reverse logistics network for 3PLs. Comput Oper Res 2007;34(2):346–66
[12] Pagell M, Wu Z, Murthy NN. The supply chain implications of recycling. Bus Horiz 2007;50:133–43.
[13] Kannan D, Diabat A, Shankar KM. Analyzing the drivers of end-of-life tire management using interpretive structural modeling (ISM). Int J Adv Manuf Technol 2012;72(9–12):1603–14
[14] Huscroft JR, Hazen BT, Hall DJ, Hanna JB. Task-technology fit for reverse logistics performance. Int J Logist Manag 2012;24(2):230–46
[15] Saurabh Agrawal , Rajesh K. Singh, Qasim Murtaza, A literature review and perspectives in reverse logistics, Resources, Conservation and Recycling 97 (2015) 76–92.
[16] Krumwiede DW, Sheu C. A model for reverse logistics entry by third party providers. Omega 2002;30(5):325–33.
[17] Ordoobadi SM. Outsourcing reverse logistics and remanufacturing functions: a conceptual strategic model. Manag Res News 2009;32(9):831–45.
[18] Bernon M, Rossi S, Cullen J. Retail reverse logistics: a call and grounding framework for research. Int J Phys Distrib Logist Manag 2011;41(5):484–510
[19] Mafakheri F, Nasiri F. Revenue sharing coordination in reverse logistics. J Clean Prod2013;59:185–96
[20] Bottani E, Rizzi A. A fuzzy TOPSIS methodology to support outsourcing of logistics services. Supply Chain Manag 2006;11(4):294–308.
[21] Poles, R., & Cheong, F. (2009). A system dynamics model for reducing uncertainty in remanufacturing systems. PACIS 2009 Proceedings, 24.
[22] Gicquel, C., Kedad-Sidhoum, S., & Quadri, D. (2016, June). Remanufacturing planning under uncertainty: a two-stage stochastic programming approach. In International Conference on Informations Systems, Logistics and Supply chain ILS2016.
[23] Lee, D.-H., Dong, M., 2009. Dynamic network design for reverse logistics operations under uncertainty. Transp. Res. Part E Logist. Transp. Rev. 45, 61e71.
[24] El-Sayed, M., Afia, N., El-Kharbotly, A., 2010. A stochastic model for forward-reverse logistics network design under risk. Comput. Ind. Eng. 58, 423e431.
[25] Chu, L.K., Shi, Y., Lin, S., Sculli, D., Ni, J., 2010. Fuzzy chance-constrained programming model for a multi-echelon reverse logistics network for household appliances. J. Oper. Res. Soc. 61, 551e560.
[26] Fonseca, M.C., García-Sanchez, A., Ortega-Mier, M., Saldanha-Da-Gama, F., 2010.A stochastic bi-objective location model for strategic reverse logistics. Top 18,158e184.
[27] Kenne, J. P., Dejax, P., & Gharbi, A. (2012). Production planning of a hybrid manufacturing–remanufacturing system under uncertainty within a closed-loop supply chain. International Journal of Production Economics, 135(1), 81-93.
[28] Ramezani, M., Bashiri, M., Tavakkoli-Moghaddam, R., 2013. A new multi-objective stochastic model for a forward/reverse logistic network design with responsiveness and quality level. Appl. Math. Model. 37, 328e344
[29] De Rosa, V., Gebhard, M., Hartmann, E., Wollenweber, J., 2013. Robust sustainable bi-directional logistics network design under uncertainty. Int. J. Prod. Econ. 145, 184e198
[30] Chen, Y. J., & Liu, D. B. (2013). An uncertain programming model for manufacturing/remanufacturing hybrid system in reverse logistics environment. In Applied Mechanics and Materials (Vol. 288, pp. 251-255). Trans Tech Publications.
[31] Roghanian, E., Pazhoheshfar, P., 2014. An optimization model for reverse logistics network under stochastic environment by using genetic algorithm. J. Manuf. Syst. 33, 348e356
[32] Soleimani, H., Govindan, K., 2014. Reverse logistics network design and planning utilizing conditional value at risk. Eur. J. Oper. Res. 237, 487e497
[33] Govindan, K., Paam, P., Abtahi, A.-R., 2016b. A fuzzy multi-objective optimization model for sustainable reverse logistics network design. Ecol. Indic. 67, 753e768
[34] Soleimani, H., Seyyed-Esfahani, M., Shirazi, M.A., 2016. A new multi-criteria scenario- based solution approach for stochastic forward/reverse supply chain network design. Ann. Oper. Res. 242, 399e421
[35] Feito-Cespon, M., Sarache, W., Piedra-Jimenez, F., Cespon-Castro, R., 2017. Redesign of a sustainable reverse supply chain under uncertainty: a case study. J. Clean. Prod. 151, 206e217.
[36] Soleimani, H., Govindan, K., Saghafi, H., Jafari, H., 2017. Fuzzy multi-objective sustainable and green closed-loop supply chain network design. Comput. Ind. Eng. 109, 191e203
[37] Yu, H., & Solvang, W. D. (2017). A carbon-constrained stochastic optimization model with augmented multi-criteria scenario-based risk-averse solution for reverse logistics network design under uncertainty. Journal of cleaner production, 164, 1248-1267.
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,407 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,478 |
||