@article { author = {simkhah, masuod and Feizi, kamran}, title = {Supply Risk Management in Automotive Industry Supply Chain: A Grounded Theory}, journal = {Industrial Management Studies}, volume = {12}, number = {33}, pages = {1-25}, year = {2014}, publisher = {Allameh Tabataba'i University}, issn = {2251-8029}, eissn = {2476-602X}, doi = {}, abstract = {This paper provides a process model for supply risk management in the automotive supply chain. Process model describes why the automobile manufacturer's entry into the supply risk management process and how automobile manufacturer manages supply risk. Rely on grounded theory and based on 13 qualitative in-depth interviews with 10 managers and experts in Iran's automotive industry supply chain, a theoretical framework for this issue is developed. Based on this framework, the category of perceptional process explains why the automobile manufacturer's entry into the supply risk management process and four categories of bedder factors, contingency factors, goals and process of facing to the supply risk explains how automobile manufacturer manages supply risk.  }, keywords = {Automotive supply chain,Supply risk,Grounded Theory}, title_fa = {مدیریت ریسک عرضه در زنجیره‌‌تأمین صنعت خودرو: نظریه‌ای برخاسته از داده‌ها}, abstract_fa = {هدف این مقاله ارائه مدل فرایندی مدیریت ریسک عرضه در زنجیره‌‌تأمین صنعت خودرو است. مدل فرآیندی مدلی است که چرایی ورود خودروساز به فرآیند مدیریت ریسک عرضه و چگونگی این فرآیند را تشریح می‌نماید. با اتکاء به رویکرد نظریه‌ برخاسته از داده‌ها و نتایج حاصل از ۱۳مصاحبه‌ عمیق با ۱۰ تن از مدیران و کارشناسان زنجیره‌تأمین صنعت ‌خودرو، چارچوبی نظری برای این موضوع صورت‌بندی شد. بر مبنای این چارچوب، مقوله فرآیند ادراکی-اسنادی چرایی ورود خودروساز به فرآیند مدیریت ریسک عرضه را تبیین می‌کند. همچنین چهار مقوله عوامل بسترساز، عوامل اقتضایی، اهداف و فرآیند مواجهه چگونگی مدیریت ریسک عرضه را توسط خودروساز تشریح می‌نمایند.      }, keywords_fa = {زنجیره‌‌تأمین صنعت خودرو,ریسک عرضه,نظریه‌ برخاسته از داده‌ها}, url = {https://jims.atu.ac.ir/article_584.html}, eprint = {https://jims.atu.ac.ir/article_584_468766b95c5919be24c5817427c6a790.pdf} } @article { author = {Morovati sharifabadi, Ali and Namakshenas Jahromi, Mahsa and Ziaei Bideh, Alireza}, title = {Investigating the effect of green innovation dimensions on firm performance: the study in tile and ceramic industry in Yazd province}, journal = {Industrial Management Studies}, volume = {12}, number = {33}, pages = {25-42}, year = {2014}, publisher = {Allameh Tabataba'i University}, issn = {2251-8029}, eissn = {2476-602X}, doi = {}, abstract = {     The modern world causes increased pollution and environmental problems and governments and organization‘s concerns about the environment and finally creates a concept as green innovation. This paper aims to evaluate the effect of green innovation dimensions on firm performance, with environmental performance as mediator. The firms in tile and ceramic industry in Yazd province are the target population of this study. This study proposes to evaluate green innovation practices with a particular focus on the managerial, process, product and technology innovation aspects. Structural equation modeling based on PLS method have been used to test the hypothesis. Results showed that green innovation dimensions including green process and technological innovation have significant effect directly on firm performance and also indirectly through the mediator role of environmental performance. Also, green management and product innovation effect only indirectly on firm performance.  }, keywords = {green innovation,Firm performance,Environmental Performance,structural equation modeling,Partial Least Square}, title_fa = {بررسی تأثیر ابعاد نوآوری سبز بر عملکرد سازمان}, abstract_fa = {دنیای مدرن امروز، موجب افزایش آلودگی‌ها و مشکلات زیست‌محیطی و در‌نتیجه افزایش نگرانی‌ دولت‌ها و سازمان‌ها در رابطه با محیط‌زیست شده‌است. این نگرانی‌ها موجب به‌وجود‌آمدن مفهوم جدیدی تحت‌عنوان نوآوری سبز شد. این پژوهش، با هدف بررسی تأثیر ابعاد نوآوری سبز بر عملکرد سازمان انجام‌شده و در این رابطه نقش میانجی عملکرد زیست‌محیطی سازمان نیز بررسی شده‌است. جامعة آماری پژوهش حاضر را شرکت‌های فعال در صنعت کاشی و سرامیک استان یزد تشکیل می‌دهند. به‌منظور سنجش نوآوری سبز ۴بُعد، شامل نوآوری مدیریتی سبز، نوآوری محصول سبز، نوآوری فرآیند سبز و نوآوری فناورانه سبز، در‌نظر گرفته‌شد. برای آزمون فرضیه‌های پژوهشی از مدل‌سازی معادلات ساختاری بر پایة روش کم‌ترین مربعات جزئی استفاده شده‌است. نتایج نشان داد که ابعاد نوآوری سبز شامل نوآوری فرآیند و فناورانة سبز هم به‌صورت مستقیم و هم به‌‌صورت غیرمستقیم به‌واسطة نقش میانجی عملکرد زیست‌محیطی، بر عملکرد سازمان تأثیرگذارند. همچنین نوآوری مدیریتی و محصول سبز تنها به‌صورت غیر‌مستقیم  بر عملکرد سازمان تأثیر می‌گذارند. در‌نهایت بر پایه اثر کلی ابعاد نوآوری سبز بر عملکرد سازمان، پیشنهادهای کاربردی برای پیاده‌سازی جنبه‌های مختلف از نوآوری سبز در صنعت کاشی و سرامیک ارائه شد.  }, keywords_fa = {سبز,صنعت کاشی و سرامیک,عملکرد زیست‌محیطی,مدل‌سازی معادله ساختاری,کمترین مربعات جزئی}, url = {https://jims.atu.ac.ir/article_585.html}, eprint = {https://jims.atu.ac.ir/article_585_498c8d50badd2a55c1898c8ce7313a72.pdf} } @article { author = {Yazdani, Mehdi and Zandieh, Mostafa and Tavakkoli-Moghaddam, Reza}, title = {A hybrid meta-heuristic algorithm for dual resource constrained flexible job shop scheduling problem}, journal = {Industrial Management Studies}, volume = {12}, number = {33}, pages = {43-74}, year = {2014}, publisher = {Allameh Tabataba'i University}, issn = {2251-8029}, eissn = {2476-602X}, doi = {}, abstract = {     In this paper, the dual-resource constrained flexible job-shop scheduling problem (DRCFJSP) with objective of minimizing the makespan is investigated. Under studied problem is NP-hard and mainly includes three sub-problems. The first one is to assign each operation to a machine out of a set of capable machines, the second one is to determine a worker among a set of skilled workers for processing each operation on the selected machine and the third one deals with sequencing the assigned operations on the machines considering workers in order to optimize the performance measure. In this paper, we provide a mathematical model for this problem and then propose a hybrid meta-heuristic algorithm for solving the problem. The proposed hybrid algorithm uses variable neighborhood search and simulated annealing algorithms to search in the solution space. Computational study with randomly generated test problems is performed to evaluate the performance of the proposed algorithm. The results show the proposed algorithms are effective approaches for solving the DRCFJSP.   }, keywords = {Scheduling,Dual-resource constrained,Flexible job shop,Mathematical Modeling,Simulated Annealing,Variable neighborhood search}, title_fa = {یک الگوریتم فراابتکاری ترکیبی برای مسئله زمان‌بندی کار کارگاهی منعطف با منابع دوگانه محدود انسان و ماشین}, abstract_fa = {در این مقاله مسئله زمان‌بندی کار کارگاهی منعطف با در‌نظر‌گرفتن منابع دوگانه محدود انسان و ماشین با هدف کمینه‌سازی معیار حداکثر زمان تکمیل کارها مورد بررسی قرار گرفته‌است. مسئله مورد‌مطالعه از گروه مسائل NP-hardاست و از ۳ زیر‌مسئله تشکیل شده‌است. مسئله اول تخصیص هر عملیات به یک ماشین از میان ماشین‌های موجود برای انجام آن عملیات، مسئله دوم تخصیص هر عملیات به یک کارگر از میان کارگرهای قادر به انجام آن عملیات و مسئله دیگر تعیین توالی عملیات‌ها روی ماشین‌ها با توجه به کارگران در‌نظر گرفته‌شده به‌منظور بهینه‌سازی معیار عملکرد می‌باشد. ما در این مقاله مدل ریاضی مسئله مورد‌نظر را تهیه و در ادامه یک الگوریتم فراابتکاری ترکیبی را برای حل آن ارائه کرده‌ایم. الگوریتم ترکیبی توسعه داده‌شده از الگوریتم‌های جستجوی همسایگی متغیر و شبیه‌سازی تبرید برای جستجوی فضای جواب استفاده می‌کند. به‌منظور ارزیابی عملکرد الگوریتم ارائه‌شده، مطالعات محاسباتی با در‌نظر‌گرفتن مسائل نمونه ایجاد‌شده انجام خواهد‌شد. نتایج نشان می‌دهد که الگوریتم ارائه‌شده روشی مؤثر برای حل مسئله زمان‌بندی کار کارگاهی منعطف با منابع دوگانه محدود انسان و ماشین است. }, keywords_fa = {زمان‌بندی,منابع دوگانه محدود انسان و ماشین,محیط کار کارگاهی منعطف,مدل‌سازی ریاضی,الگوریتم شبیه‌سازی تبرید,الگوریتم جستجوی همسایگی متغیر}, url = {https://jims.atu.ac.ir/article_586.html}, eprint = {https://jims.atu.ac.ir/article_586_320fcbd59a67cc3680315cafc70911a6.pdf} } @article { author = {Jafarnejad, Ahmad and Yasaei, Mehrdad}, title = {Supply Chain Flexibility Mathematical Modeling using Goal Programming}, journal = {Industrial Management Studies}, volume = {12}, number = {33}, pages = {75-96}, year = {2014}, publisher = {Allameh Tabataba'i University}, issn = {2251-8029}, eissn = {2476-602X}, doi = {}, abstract = {Due to the changes in production and market conditions, companies are facing many pressures. One of the ways of confronting with these pressures is the concept of supply chain and increasing its flexibility to satisfy different needs of customers. Despite the importance of supply chain flexibility, lack of appropriate analytical models to explain the relationship between the flexibility in a system and the performance of overall system is still recognized. Therefore, in this study a mathematical model of supply chain flexibility has been presented. This research is applied and of the descriptive research types. This study is done in two phases; dimensions detection and modeling. Identified dimensions in the first phase are labor flexibility, machine flexibility, routing and process flexibility. They are important dimensions for assess each three levels; provide, produce and assemble the entire supply chain. The result of the second phase was the design of a mathematical model for each three levels, separately, but dependent on other levels by objective function. Their limitations are defined by identified dimensions in the first phase. .}, keywords = {(Supply Chain Flexibility,Mathematical Modeling,Goal Programming}, title_fa = {مدل‌سازی ریاضی انعطاف‌پذیری زنجیره تأمین با استفاده از برنامه‌ریزی آرمانی}, abstract_fa = {با توجه به تغییرات شرایط تولید و بازار، شرکت‌ها با فشار زیادی مواجه شده‌اند. یکی از راه‌های برخورد با این فشارها، مفهوم زنجیره تأمین و افزایش انعطاف‌پذیری آن برای برآوردن نیازهای متفاوت مشتریان است. با وجود اهمیت فراوان انعطاف‌پذیری زنجیره تأمین، کمبود مدل‌های تحلیلی مناسبی که روابط بین میزان انعطاف‌پذیری در یک سیستم و سطح عملکرد کلی سیستم را توضیح ‌دهد، همچنان احساس می‌شود. بنابراین، در این مطالعه یک مدل ریاضی برای انعطاف‌پذیری زنجیره تأمین ارائه شده‌است. مطالعة حاضر به لحاظ هدف، کاربردی است و از انواع تحقیقات توصیفی است.این مطالعه در دو مرحله انجام شده‌است؛ شناسایی ابعاد انعطاف‌پذیری زنجیره تأمین و مدل‌سازی ریاضی آن با استفاده از برنامه‌ریزی آرمانی. ابعاد شناسایی‌شده در مرحلة اول، انعطاف‌پذیری نیروی‌انسانی، ماشین‌آلات، تعمیرات و نگهداری و فرایند هستند که ابعادی عمومی و مهم برای ارزیابی هر‌یک از سه سطح تأمین، تولید و مونتاژ در زنجیره تأمین به شمار می‌روند. حاصل مرحلة دوم، طراحی مدلی ریاضی  برای هر یک از این سه سطح، به‌صورت جداگانه اما وابسته به سایر سطوح از طریق تابع هدف‌شان بود که محدودیت‌های‌شان  براساس ابعاد شناسایی‌شده در مرحلة اول تعریف شده‌اند.  }, keywords_fa = {انعطاف‌پذیری زنجیره تأمین,مدل‌سازی ریاضی,برنامه‌ریزی آرمانی}, url = {https://jims.atu.ac.ir/article_587.html}, eprint = {https://jims.atu.ac.ir/article_587_fb3497dba3506ce010e6452ae959b4af.pdf} } @article { author = {Mohtashami*, Ali}, title = {A New Hybrid Method for Redundancy Allocation in Production Systems using Modified NSGA-II and MOPSO Algorithm}, journal = {Industrial Management Studies}, volume = {12}, number = {33}, pages = {97-124}, year = {2014}, publisher = {Allameh Tabataba'i University}, issn = {2251-8029}, eissn = {2476-602X}, doi = {}, abstract = {This paper presents a multi-objective mathematical model for redundancy allocation in production systems. In many of the production and assembly lines, process times, time between failures and repaired times are generally distributed. The proposed method of this paper is able to consider time dependent parameters as general distribution functions by using the hybrid approach of simulation and response surface methodology. The objectives of the mathematical model are maximizing production rate, minimizing total cost and maximizing quality. In order to solve the proposed mathematical model, non-dominated sorting genetic algorithm and multiple objective particle swarm optimization are used. Numerical results indicate the effectiveness of both algorithms for generating non-dominated solutions. Moreover, comparative results indicate the superiority of the Non-dominated sorting genetic algorithm.}, keywords = {Production line,Response Surface Methodology,Simulation,Non-dominated sorting genetic algorithm,Multiple objective particle swarm optimization}, title_fa = {یک روش تلفیقی جدید جهت تخصیص افزونگی در سیستم‌های تولیدی با استفاده از NSGA-II و MOPSO اصلاح شده}, abstract_fa = {این مقاله به معرفی یک مدل ریاضی چند‌هدفه جهت تخصیص افزونگی در سیستم‌های تولیدی می پردازد. در بسیاری از خطوط تولید و مونتاژ در صنعت، توابع توزیع ورود قطعات، مدت زمان‌های پردازش، مدت زمان تابازمانی ماشین‌ها و مدت زمانهای تعمیر از توابع توزیع عمومی تبعیت میکنند. روش پیشنهادی این مقاله با استفاده از رویکرد تلفیقی شبیهسازی کامپیوتری و متدولوژی سطح پاسخ، قابلیت درنظرگیری پارامترهای زمانی مبتنی بر توابع توزیع عمومی در خطوط تولید را داراست. در مدل ریاضی این مقاله سه هدف حداکثرکردن نرخ تولید، حداقل‌کردن هزینه‌ها و حداکثر‌کردن کیفیت محصولات در‌نظر‌گرفته شده‌است. جهت حل مدل ریاضی چند‌هدفه پیشنهادی، از دو الگوریتم فراابتکاری تکاملی الگوریتم ژنتیک با مرتب‌سازی نامغلوب و بهینه‌سازی ازدحام ذرات چند‌هدفه استفاده شده‌است. نتابج محاسباتی مؤثر‌بودن دو الگوریتم فوق در تولید جواب‌های نامغلوب برای مسئله تخصیص افزونگی در سیستم‌های تولیدی نامطمئن را نشان می‌دهد. به‌علاوه، نتایج حاصل از مقایسه این دو الگوریتم نشان‌دهنده کیفیت بالاتر جواب‌های الگوریتم ژنتیک با مرتب‌سازی نامغلوب در این مسئله است. }, keywords_fa = {خط تولید,متدولوژی سطح پاسخ,شبیه‌سازی,الگوریتم ژنتیک با مرتب‌سازی نامغلوب,بهینه‌سازی ازدحام ذرات چند‌هدفه}, url = {https://jims.atu.ac.ir/article_588.html}, eprint = {https://jims.atu.ac.ir/article_588_6d3787d7180bae8a26c77a62c801d1cd.pdf} } @article { author = {Amiri, Magsud and Nayebi, , Mohammad Amin and Zarabadipour, Oveis}, title = {Developing (r,Q) & (R,T) inventory control models}, journal = {Industrial Management Studies}, volume = {12}, number = {33}, pages = {125-124}, year = {2014}, publisher = {Allameh Tabataba'i University}, issn = {2251-8029}, eissn = {2476-602X}, doi = {}, abstract = {In this paper we have developed inventory control models (r,Q) & (R,T) in multi-items environment by two objectives as minimizing costs (holding & shortage) and risk level under four constraints. These constraints include: available budge, service level, storage space & allowed shortage quantities. Demand functions assumed normal in the study and extra demands also are backlogged. First we developed crisp models and then fuzzy stochastic models with fuzzy budge, allowed shortage quantities and shortage space which are fuzzy-stochastic parameters with normal distribution. All of fuzzy numbers are triangular typically. In this methodology we changed fuzzy-stochastic models to crisp multi objectives problem, by using difuzzification of fuzzy constraints and then solving by Fuzzy logic method. Finally we have tested an example to describe the model and methodology which is solved by LINGO package. .  }, keywords = {(r,Q) & (R,T) Ordering Systems,Fuzzy Numbers,Fuzzy Constraints,Multi Objective Programming,Fuzzy Chance Constrained Programming}, title_fa = {توسعه مدل‌های کنترل موجودی (r,Q) و(R,T)}, abstract_fa = {در این مقاله مدل‌های سنتی کنترل موجودی (r,Q) و(R,T) به صورت یک مدل چند‌کالایی با دو هدف کمینه‌سازی هزینه‌ها و سطح خطر و تحت محدودیت‌های بودجه در‌دسترس، حداقل سطح عملکرد، فضای انبار و تعداد کمبود مجاز توسعه یافته‌اند. تابع توزیع تقاضا نرمال بوده و تقاضا با پس‌افت تأمین می‌گردد. ابتدا مدل قطعی و سپس مدل احتمالی- فازی با پارامترهای بودجه فازی، تعداد کمبود مجاز فازی، و فضای انبار که پارامتری احتمالی – فازی با تابع توزیع نرمال است توسعه می‌یابد. تمام اعداد فازی و از نوع مثلثی[1] هستند. در متدولوژی حل با استفاده از روش نافازی‌سازی محدودیت‌های فازی و روش بر نامه‌ریزی محدودیت‌های احتمالی فازی[2]، مدل به یک مسئله قطعی چند‌هدفه تبدیل شده و سپس از طریق روش فازی حل می‌گردد. در پایان یک مثال عددی جهت توصیف مدل و روش حل‌آمده که با نرم‌افزار لینگو8[3] حل شده‌است.  }, keywords_fa = {سیستم‌های سفارش (r؛ Q) و (R؛ T),اعداد فازی,محدودیت‌های فازی,برنامه‌ریزی چند‌هدفه,برنامه‌ریزی محدودیت‌های احتمالی فازی}, url = {https://jims.atu.ac.ir/article_589.html}, eprint = {https://jims.atu.ac.ir/article_589_0fbfd13cee64e34633643a578caba61c.pdf} } @article { author = {Mohagheghnia, Mohammad Javad and Mansoor, Kashi and Daliri, Alireza and Donyaei, Mohammad}, title = {Evaluation of Dual Long Memory Properties with Emphasizing the Skewed and Fat-Tail Distribution: Evidence from Tehran Stock Exchange}, journal = {Industrial Management Studies}, volume = {12}, number = {33}, pages = {151-181}, year = {2014}, publisher = {Allameh Tabataba'i University}, issn = {2251-8029}, eissn = {2476-602X}, doi = {}, abstract = {This paper investigates the presence of long memory in the Tehran stock market, using the ARFIMA, GPH, GSP and FIGARCH models. The data set consists of daily returns, and long memory tests are carried out both for the returns and volatilities of TEPIX series. Results of the GPH, GSP and ARFIMA models indicate the existence of long memory in return series. Also, suggest that long memory dynamics in the returns and volatility might be modeled by using the ARFIMA–FIGARCH model. Furthermore, results of this model shoes the strong evidence of long memory, both in conditional mean and conditional variance. In addition, the assumption of non-normality is appropriate for capturing the asymmetry and tail fatness of estimated residuals. These findings suggest that the model based on the Gaussian normality assumption may be inappropriate for modeling the long memory property. Finally, it seems that the Tehran Stock Exchange (TSE) cannot be considered an efficient market in terms of the speed of information transmission. Hence, speculative earnings could be gained via predicting stock prices.}, keywords = {Long memory,ARFIMA,FIGARCH,Skewed Student’s t-Distribution,Tehran Stock Exchange (TSE)}, title_fa = {بررسی حافظه بلندمدت دوگانه با تأکید بر توزیع چوله و دم پهن پسماندها: شواهدی از بورس اوراق بهادار تهران}, abstract_fa = {پژوهش حاضر وجود حافظه بلندمدت را در بورس اوراق بهادار تهران با کاربرد مدل‌های GPH، GSP، ARFIMA و FIGARCH بررسی می‌کند. داده‌های مورد‌بررسی، حاوی بازده روزانه هستند و آزمون‌های حافظه بلندمدت، برای بازده و نیز برای نوسان سری TEPIX انجام‌شده‌است. نتایج مدل‌های GPH، GSP و ARFIMA، وجود حافظه بلندمدت را در بازده سری نشان می‌دهند. همچنین نتایج اشاره بر‌این دارند که پویایی‌های حافظه بلندمدت در بازده و نوسان می‌تواند توسط کاربرد مدل ARFIMA-FIGARCH، مدل‌سازی شود. نتایج این مدل شواهد قوی حافظه بلندمدت را هم در میانگین شرطی و هم در واریانس شرطی نشان می‌دهد. به‌علاوه، فرض غیرنرمال برای در‌بر‌گرفتن دم پهن و نامتقارن باقیمانده‌های تخمین زده‌شده، مناسب است. یافته‌ها نشان می‌دهند که مدل بر‌اساس فرض نرمال گاوسی، ممکن است برای مدل‌سازی خصوصیت حافظه بلندمدت مناسب نباشد. در نهایت به‌نظر می‌رسد که بازار سرمایه تهران نمی‌تواند به‌عنوان بازار کارا از لحاظ سرعت انتقال داده‌ها بررسی شود. از‌این‌رو، امکان کسب سودهای غیر‌عادی باثبات، از طریق پیش‌بینی قیمت سهام وجود دارد.  }, keywords_fa = {: حافظه بلندمدت,ARFIMA,FIGARCH,توزیع چوله Student-t,بورس اوراق بهادار تهران}, url = {https://jims.atu.ac.ir/article_590.html}, eprint = {https://jims.atu.ac.ir/article_590_8785f29725fd8d19fd3fe345b4aede07.pdf} }