| تعداد نشریات | 61 |
| تعداد شمارهها | 2,227 |
| تعداد مقالات | 18,270 |
| تعداد مشاهده مقاله | 56,111,323 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 29,069,496 |
ارزیابی عملکرد سیستم و زیر سیستم های تهویه قطار های مترو تهران به کمک مدل تحلیل پوششی داده های ارتباطی فازی سه مرحله ای | ||
| مطالعات مدیریت صنعتی | ||
| مقاله 5، دوره 15، شماره 44، فروردین 1396، صفحه 117-157 اصل مقاله (962.97 K) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22054/jims.2016.7340 | ||
| نویسندگان | ||
| سید علیرضا میر محمد صادقی1؛ مهدی مغان2؛ مهدی کشاورز3؛ مهرنوش کشاورز4؛ فاطمه خواجه نوری5 | ||
| 1استادیار مرکز تحقیقات مهندسی سیستم ها، دانشگاه جامع امام حسین، تهران | ||
| 2پژوهشگر مرکز تحقیقات مهندسی سیستم ها، دانشگاه جامع امام حسین، تهران | ||
| 3دانشجوی دکترا مهندسی صنایع، دانشکده صنایع، دانشگاه تهران، تهران | ||
| 4کارشناس ارشد مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبایی تهران | ||
| 5کارشناس ارشد شرکت واگن سازی تهران | ||
| چکیده | ||
| توسعه شبکه مترو، گستردگی روز افزون و پیچیدگی های ذاتی مدیریت آن، ضرورت نگاه علمی و استفاده از تجربیات و دانش روز دنیا در خصوص نگهداری و تعمیرات را اجتناب ناپذیر ساخته است. بخش عمده ای از تجهیزات شبکه مترو و قطار های آن را تجهیزات تعمیر پذیر تشکیل می دهند که درصد قابل توجهی از منابع مالی و انسانی سازمان را به خود معطوف می سازند . هدف این مقاله، اندازه گیری کارائی و رتبه بندی سیستم تهویه مطبوع قطار های دی سی متروتهران و زیر سیستم های آن به کمک مدل تحلیل پوششی داده های ارتباطی سه مرحله ای می باشد. در خصوص اهمیت سیستم تهویه در مترو همین بس که در حدود 8 ماه از سال، سیستم تهویه پس از ترکشن ها که نیروی محرکه جهت جابه جایی قطار را فراهم می آورد، بیشترین اهمیت را از منظر مدیریت بهره برداری دارا می باشد. در این پژوهش با تعریف سیستم تهویه به عنوان واحد های تصمیم گیری، از آن جهت ارزیابی عملکرد سیستم و در نهایت کمک به تصمیم سازی راهبردی نگهداری و تعمیرات اعم از داشتن تخمینی از ظرفیت کارگاه نگهداری وتعمیرات، تامین قطعات یدکی و نیروی انسانی مورد نیاز استفاده می شود. شایان ذکر است به علت وجود خطاهای گوناگونی از جمله خطای انسانی، خطای دستگاه ها، محدودیت های مربوط به تحلیل داده های میدانی و غیره، در این مقاله از رویکرد فازی جهت چالش با عدم قطعیت در داده ها استفاده شده است. در ضمن از آنالیز قابلیت اطمینان، قابلیت دسترسی و نگهداشت پذیری که از مهمترین شاخص های حوزه نگهداری و تعمیرات هستند، جهت تعیین ورودی ها و خروجی های سیستم تهویه استفاده شده است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| تحلیل پوششی داده های ارتباطی فازی سه مرحله ای؛ قابلیت اطمینان؛ دسترس پذیری؛ نگهداشت پذیری؛ سیستم تهویه | ||
| مراجع | ||
|
Al-Najjar, B., & Alsyouf, I. (2004). Enhancing a company's profitability and competitiveness using integrated vibration-based maintenance: A case study. European Journal of Operational Research, 157(3), 643-657. Alsyouf, I. (2006). Measuring maintenance performance using a balanced scorecard approach. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 12(2), 133-149. Arts, R., Knapp, G. M., & Mann Jr, L. (1998). Some aspects of measuring maintenance performance in the process industry. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 4(1), 6-11. Azadeh, A., Ghaderi, S., & Izadbakhsh, H. (2008). Integration of DEA and AHP with computer simulation for railway system improvement and optimization. Applied Mathematics and Computation, 195(2), 775-785. Barabady, J., & Kumar, U. (2007). Availability allocation through importance measures, International Journal OF Quality & Reliability Management, 24(6) 63-657 Bertolini, M., & Bevilacqua, M. (2006). A combined goal programming—AHP approach to maintenance selection problem. Reliability Engineering & System Safety, 91(7), 839-848. Bevilacqua, M., & Braglia, M. (2000). The analytic hierarchy process applied to maintenance strategy selection. Reliability Engineering & System Safety, 70(1), 71-83. Chang, T.-Y., Chung, P.-H., & Hsu, S.-S. (2012). Two-stage performance model for evaluating the managerial efficiency of higher education: application by the Taiwanese tourism and leisure department. Journal of Hospitality, Leisure, Sport & Tourism Education, 11(2), 168-177. Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444. 112 مطالعات مدیریت صنعتی – سال پانزدهم، شماره 44 ، بهار 69 Chen, K., & Guan, J. (2012). Measuring the efficiency of China's regional innovation systems: application of network data envelopment analysis (DEA). Regional Studies, 46(3), 355-377. Cullinane, K., Wang, T.-F., Song, D.-W., & Ji, P. (2006). The technical efficiency of container ports: comparing data envelopment analysis and stochastic frontier analysis. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 40(4), 354-374. Dal, B., Tugwell, P., & Greatbanks, R. (2000). Overall equipment effectiveness as a measure of operational improvement-A practical analysis. International Journal of Operations & Production Management, 20(12), 1488-1502. Du, j., (2008). Evaluation Of equipment Reliability, Availability and Maintainability in an oil sands processing plant. the university of British Colombia. Fallah-Fini, S., Triantis, K., Jesus, M., & Seaver, W. L. (2012). Measuring the efficiency of highway maintenance contracting strategies: A bootstrapped non-parametric meta-frontier approach. European Journal of Operational Research, 219(1), 134-145. Färe, R., & Grosskopf, S., (2000). Network DEA, Socio-Economic Planning Sciences, 34, 35-49. Ghotbi, M. R., Monazzam, M. R., Baneshi, M. R., Asadi, M., & Fard, S. M. B. (2012). Noise pollution survey of a two-storey intersection station in Tehran metropolitan subway system. Environmental monitoring and assessment, 184(2), 1097-1106. Halkos, G. E., Tzeremes, N. G., & Kourtzidis, S. A. (2014). A unified classification of two-stage DEA models. Surveys in operations research and management science, 19(1), 1-16. Hassannayebi, E., Sajedinejad, A., & Mardani, S. (2014). Urban rail transit planning using a two-stage simulation-based optimization approach. Simulation Modelling Practice and Theory, 49, 151-166. Hung, S.-W., Lu, W.-M., & Wang, T.-P. (2010). Benchmarking the operating efficiency of Asia container ports. European Journal of Operational Research, 203(3), 706-713. ارزیابی عملکرد سیستم و زیر سیستم های تهویه قطار های مترو تهران... 111 Jitsuzumi, T., & Nakamura, A. (2010). Causes of inefficiency in Japanese railways: Application of DEA for managers and policymakers. Socio-Economic Planning Sciences, 44(3), 161-173. Kao, C. (2009). Efficiency decomposition in network data envelopment analysis: A relational model. European Journal of Operational Research, 192(3), 949-962. Kao, C. (2014). Network data envelopment analysis: A review. European Journal of Operational Research, 239(1), 1-16. Kao, C., & Hwang, S.-N. (2008). Efficiency decomposition in two-stage data envelopment analysis: An application to non-life insurance companies in Taiwan. European Journal of Operational Research, 185(1), 418-429. Kao, C., & Hwang, S.-N. (2010). Efficiency measurement for network systems: IT impact on firm performance. Decision Support Systems, 48(3), 437-446. Kao, C., & Lin, P.-H. (2012). Efficiency of parallel production systems with fuzzy data. Fuzzy Sets and Systems, 198, 83-98. Kao, C., & Liu, S.-T. (2000). Fuzzy efficiency measures in data envelopment analysis, Fuzzy Sets and Systems 113, 427–437. Kao, C., & Liu, S.-T. (2011). Efficiencies of two-stage systems with fuzzy data. Fuzzy Sets and Systems, 176(1), 20-35. Khalili-Damghani K, Taghavifard M (2012) A three-stage fuzzy DEA approach to measure performance of a serial process including JIT practices, agility indices, and goals in supply chains. International Journal of Services and Operations Management 13(2), 147–188 Khalili-Damghani, K., Taghavifard, M. (2013). Sensitivity and stability analysis in two-stage DEA models with fuzzy data. International Journal of Operational Research, 17(1), 1-37. Khalili-Damghani, K., Taghavifard, M., Abtahi, A.R. (2012). A fuzzy two-stage DEA approach for performance measurement: real case of agility performance in dairy supply chains. International Journal of Applied Decision Sciences, 5(4), 293-317. 114 مطالعات مدیریت صنعتی – سال پانزدهم، شماره 44 ، بهار 69 Khalili-Damghani K, M Tavana . A new fuzzy network data envelopment analysis model for measuring the performance of agility in supply chains, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 69 (1-4), 291-318 Khalili-Damghani K ., Tavana, M. (2014), A new two-stage Stackelberg fuzzy data envelopment analysis model, Measurement 53, 277-296 Kutucuoglu, K., Hamali, J., Irani, Z., & Sharp, J. (2001). A framework for managing maintenance using performance measurement systems. International Journal of Operations & Production Management, 21(1/2), 173-195. Madu, C. N. (2005). Strategic value of reliability and maintainability management. International Journal of Quality & Reliability Management, 22(3), 317-328. Markovits-Somogyi, R. (2011). Measuring efficiency in transport: the state of the art of applying data envelopment analysis. Transport, 26(1), 11-19. 2001). An application of DEA to measure the efficiency of Spanish airports prior to privatization. Journal of Air Transport Management, 7(3), 149-157. Marzouk, M., & Abdelaty, A. (2014). BIM-based framework for managing performance of subway stations. Automation in Construction, 41, 70-77. Mather, D. (2005). Maintenance Scorecard, The: Industrial Press. Narasimhan, R., Talluri, S., & Das, A. (2004). Exploring flexibility and execution competencies of manufacturing firms. Journal of Operations Management, 22(1), 91-106. Ozbek, M. E., de la Garza, J. M., & Triantis, K. (2010). Data and modeling issues faced during the efficiency measurement of road maintenance using data envelopment analysis. Journal of Infrastructure Systems, 16(1), 21-30. Ozbek, M. E., Jesús, M., & Triantis, K. (2010). Efficiency measurement of bridge maintenance using data envelopment analysis. ارزیابی عملکرد سیستم و زیر سیستم های تهویه قطار های مترو تهران... 111 Journal of Infrastructure Systems. Raje, D.V., Olaniya, R.S., Wakhare, P.D. & Deshpande, A.W. (2000). Availability assessment of a two-unit stand-by pumping system, Reliability Engineering and System Safety 68(3), 269–274. Rouse, P., & Chiu, T. (2009). Towards optimal life cycle management in a road maintenance setting using DEA. European Journal of Operational Research, 196(2), 672-681. Sampaio, B. R., Neto, O. L., & Sampaio, Y. (2008). Efficiency analysis of public transport systems: Lessons for institutional planning. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 42(3), 445-454. Scheraga, C. A. (2004). Operational efficiency versus financial mobility in the global airline industry: a data envelopment and Tobit analysis. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 38(5), 383-404. Seiford, L. M., & Zhu, J. (1999). Profitability and marketability of the top 55 US commercial banks. management science, 45(9), 1270-1288. Sexton, T. R., & Lewis, H. F. (2003). Two-stage DEA: An application to major league baseball. Journal of Productivity Analysis, 19(2-3), 227-249. Van den Bergh, J., De Bruecker, P., Beliën, J., De Boeck, L., & Demeulemeester, E. (2013). A three-stage approach for aircraft line maintenance personnel rostering using MIP, discrete event simulation and DEA. Expert Systems with Applications, 40(7), 2659-2668. Wakchaure, S. S., & Jha, K. N. (2011). Prioritization of bridges for maintenance planning using data envelopment analysis. Construction Management and Economics, 29(9), 957-968. Wang, W.-K., Lu, W.-M., & Liu, P.-Y. (2014). A fuzzy multi-objective two-stage DEA model for evaluating the performance of US bank holding companies. Expert Systems with Applications, 41(9), 4290-4297. Yang, C., & Liu, H.-M. (2012). Managerial efficiency in Taiwan bank branches: A network DEA. Economic Modelling, 29(2), 450-461. Zadeh, L. A. (1972). A fuzzy-set-theoretic interpretation of linguistic hedges. 119 مطالعات مدیریت صنعتی – سال پانزدهم، شماره 44 ، بهار 69 Zadeh, L. A. (1975). The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning—I. Information sciences, 8(3), 199-249. Zhu, J. (2000). Multi-factor performance measure model with an application to Fortune 500 companies. European Journal of Operational Research, 123(1), 105-124 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 2,038 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,392 |
||