| تعداد نشریات | 60 |
| تعداد شمارهها | 2,199 |
| تعداد مقالات | 17,837 |
| تعداد مشاهده مقاله | 54,835,362 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 28,700,121 |
طراحی مدل ارزیابی ساختار بالادستی زنجیرههای تأمین در صنعت خودروسازی با رویکرد تطبیقی خوشهبندی طیفی | ||
| مطالعات مدیریت صنعتی | ||
| مقاله 6، دوره 19، شماره 61، تیر 1400، صفحه 147-180 اصل مقاله (2.79 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22054/jims.2021.56523.2566 | ||
| نویسندگان | ||
| مصطفی ضیائی حاجیپیرلو1؛ هوشنگ تقی زاده* 2؛ مرتضی هنرمند عظیمی3 | ||
| 1دانشجوی دکتری گروه مدیریت صنعتی، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران | ||
| 2استاد گروه مدیریت صنعتی ، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی ، تبریز ، ایران | ||
| 3استادیار گروه مدیریت صنعتی ، واحد تبریز ، دانشگاه آزاد اسلامی ، تبریز،ایران | ||
| چکیده | ||
| هدف از انجام این پژوهش، ارائه مدل ارزیابی طرح ساختاری در بالارده زنجیرههای تأمین در صنعت خودروسازی با رویکرد تطبیقی خوشهبندی طیفی بر اساس نظریه سیستمهای پیچیدۀ تطبیقپذیر میباشد. در این پژوهش، روشی برای ارزیابی درهمتنیدگیهای مربوط به پیچیدگی ساختاری(افقی، عمودی و فضایی) با لحاظ نمودن ویژگیهای عملکردی اجزای آن بر اساس پارادایم تابآوری ارائه شده است. در این راستا، پیشپردازش دادهها، مجموعه محاسبات جبری و الگوریتمهای محاسبات برای ارزیابی طرح ساختاری از منظر مؤلفههای پیچیدگی با لحاظ نمودن ماهیت دادهها تطبیق دادهشده است. در مدل ارائه شده برای ارزیابی طرح ساختاری از طریق خوشهبندی طیفی، امکان ورود اطلاعات مربوط به تعاملات مابین اجزای زنجیرههای تأمین در کنار وضعیت عملکردی اجزاء در قالب یک شبکه بهصورت گراف تشابه فراهم شده است. یافتههای میدانی بر اساس پیادهسازی مدل نشان داد که ویژگیهای زنجیرههای تأمین از منظر مؤلفههای پیچیدگی میتواند برهمکنشی متقابل بر عملکرد تابآوری اجزای آن داشته باشد. این امر بدان معنی است که مطابق با مفهوم درهمتنیدگی، عدم وجود محیطی مساعد در زنجیرههای تأمین، میتواند بر عملکرد تابآوری اجزای آن نیز اثر منفی بگذارد. یافتههای پژوهش از منظر دستیابی به مدل ارزیابی زنجیرههای تأمین بهعنوان کلیّتی یکپارچه، ابزار کاربردی مناسبی برای ارزیابی و آسیبشناسی آن از منظر مدیریت ریسک در اختیار تصمیمگیران قرار میدهد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| سیستمهای پیچیدۀ تطبیقپذیر؛ تابآوری زنجیره تأمین؛ پیچیدگی؛ خوشهبندی طیفی؛ صنعت &rlm؛ خودروسازی.&rlm | ||
| مراجع | ||
|
Bode, C., & Wagner, S. M. (2015). Structural drivers of upstream supply chain complexity and the frequency of supply chain disruptions. Journal of operations Management, 36, 215-228.
Chen, C., & Morris, S. (2003). Visualizing evolving networks: minimum spanning trees versus pathfinder networks. Paper presented at the Symposium on Information Visualization (IEEE Cat. No.03TH8714), 19-21 Oct. 2003, USA, 67-74.
Costa, A. S., Govindan, K., & Figueira, J. R. (2018). Supplier classification in emerging economies using the ELECTRE TRI-nC method: A case study considering sustainability aspects. Journal of Cleaner Production, 201, 925-947. doi:https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.07.285
Ding, S., Jia, H., Du, M., & Xue, Y. (2018). A semi-supervised approximate spectral clustering algorithm based on HMRF model. Information Sciences, 429, 215-228. doi:https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.11.016
Kim, Y., Chen, Y.-S., & Linderman, K. (2015). Supply network disruption and resilience: A network structural perspective. Journal of operations Management, 33, 43-59.
Li, X.-Y., & Guo, L.-J. (2012). Constructing affinity matrix in spectral clustering based on neighbor propagation. Neurocomputing, 97, 125-130. doi:https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.06.023
Mellat Parast, M. (2020). The impact of R&D investment on mitigating supply chain disruptions: Empirical evidence from U.S. firms. International Journal of Production Economics, 227, 107671. doi:https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2020.107671
Partl, C., Gratzl, S., Streit, M., Wassermann, A. M., Pfister, H., Schmalstieg, D., & Lex, A. (2016). Pathfinder: Visual analysis of paths in graphs. Paper presented at the Computer Graphics Forum.
Pettit, T. J., Croxton, K. L., & Fiksel, J. (2019). The Evolution of Resilience in Supply Chain Management: A Retrospective on Ensuring Supply Chain Resilience. Journal of Business Logistics, 40(1), 56-65.
Poudel, S. R., Marufuzzaman, M., & Bian, L. (2016). Designing a reliable bio-fuel supply chain network considering link failure probabilities. Computers & Industrial Engineering, 91, 85-99. doi:https://doi.org/10.1016/j.cie.2015.11.002
Pournader, M., Rotaru, K., Kach, A. P., & Hajiagha, S. H. R. (2016). An analytical model for system-wide and tier-specific assessment of resilience to supply chain risks. Supply Chain Management: An International Journal, 21(5), 589-609. doi:doi:10.1108/SCM-11-2015-0430
Shi, J., & Malik, J. (2000). Normalized cuts and image segmentation. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, 22(8), 888-905.
Sokolov, B., Ivanov, D., Dolgui, A., & Pavlov, A. (2016). Structural quantification of the ripple effect in the supply chain. International Journal of Production Research, 54(1), 152-169. doi:10.1080/00207543.2015.1055347
Tomaskovic-Devey, D., Leiter, J., & Thompson, S. (1994). Organizational survey nonresponse. Administrative Science Quarterly, 439-457.
Tukamuhabwa Rwakira, B., Busby, J., & Stevenson, M. (2015). Supply chain resilience: a case study analysis of a supply network in a developing country context. (Ph.D), Lancaster University.
Von Luxburg, U. (2007). A tutorial on spectral clustering. Statistics and computing, 17(4), 395-416.
Wagner, S. M., & Neshat, N. (2010). Assessing the vulnerability of supply chains using graph theory. International Journal of Production Economics, 126(1), 121-129. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2009.10.007
Xu, S., Zhang, X., Feng, L., & Yang, W. (2020). Disruption risks in supply chain management: a literature review based on bibliometric analysis. International Journal of Production Research, 58(11), 3508-3526. doi:10.1080/00207543.2020.1717011
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,898 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,007 |
||