ORIGINAL_ARTICLE
قیمت گذاری محصول در یک زنجیره تامین دوسطحی با استفاده از مفهوم تئوری بازی ها در محیط فازی شهودی
در بکارگیری تئوری مجموعه های فازی در نظریه بازی ها، تعیین استراتژی های بازیکنان بر اساس متغیرهای فازی با یکتابع عضویت قطعی صورت می گیرد که در آن درجه عدم عضویت تنها به صورت مکمل درجه عضویت بیان می شود. درحالیکه تعیین مقادیر پارامترهای نادقیق تصمیمات، ممکن است با درجه ای از تردید همراه باشد. از این رو در مقاله حاضراز متغیرهای فازی شهودی به منظور توصیف بهتر اطلاعات مبهم و نادقیق و مواجه با عدم قطعیت و ابهام موجود در فرآیندقیمت گذاری محصول استفاده گردیده است. به منظور ارائه مدل پیشنهادی، یک زنجیره تامین دو سطحی متشکل از یکتولیدکننده و یک خرده فروش در نظر گرفته شده است. در طراحی بازی قیمت گذاری پیشنهادی از ساختار برنامه ریزیدو سطحی در قالب بازی استکلبرگ بهره گرفته شده است. در پایان، با استفاده از یک مثال عددی صحت ساختاری واثربخشی مدل پیشنهادی پژوهش در فرآیند قیمت گذاری محصول نشان داده شده است
https://jims.atu.ac.ir/article_7028_26629ebfcc6a155e782affc866d3c099.pdf
2016-12-21
1
25
10.22054/jims.2017.7028
زنجیره تامین
نظریه بازی ها
متغیرهای فازی شهودی
بازی استکلبرگ
آمنه
خدیور
a_khadivar@yahoo.co
1
استادیار گروه مدیریت دانشکده علوم اجتماعی و اقتصاد دانشگاه الزهرا
AUTHOR
عادل
آذر
azar@modares.ac.ir
2
استاد گروه مدیریت، دانشگاه تربیت مدرس، تهران
AUTHOR
فاطمه
مجیبیان
f.mojibian@modares.ac.ir
3
دانشجوی دکتری مدیریت صنعتی، دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
Atanassov, K,. (1986) “Intuitionistic fuzzy sets”, Fuzzy Sets and Systems, 20, 87–96.
1
Aust, G., Buscher, U., (2012), “Vertical cooperative advertising and pricing decisions in a manufacturer–retailer supply chain: A game-theoretic approach”, European Journal of Operational Research, Vol 223, pp. 473-482.
2
Boran, F.E, Genç, S, Kurt, M, Akay, D, (2009) “A multi-criteria intuitionistic fuzzy group decision making for supplier selection with TOPSIS method” Expert Systems with Applications. 36, 11363-11368.
3
Cai, G., Zhang, Z.G., Zhang, M., (2009), Game theoretical perspectives on dual-channel supply chain compe tition with price disc ounts and pricing schemes, International journal of Production Economics, Vol. 117, pp. 80–96.
4
Giri, B.C., Sharma, S., (2014), “Manufacturer’s pricing strategy in a two-level supply chain with competing retailers and advertising cost dependent demand”, Economic Modelling, Vol 38, pp. 102-111.
5
Heilpern S., (1992) “The expected value of a fuzzy number,” Fuzzy Sets and Systems, vol. 47, pp.81-8.
6
Huang, Y., Huang, G.Q., Newman, S.T., (2011), “Coordinating pricing and inventory decisions in a multi-level supply chain: A game-theoretic approach”, Transportation Research Part E, Vol 47, pp. 115–129.
7
Leng, M., Parlar, M., (2012), “Transfer pricing in a multidivisional firm: A cooperative game analysis”, Operations Research Letters, 40, pp. 364-369.
8
Liu, B. (2002).Theory and practice of uncertain programming. Heidelberg: Physica-Verlag.
9
Liu, B., & Liu, Y. (2002). Excepted value of fuzzy variable and fuzzy expected value models.IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 10,
10
445–450.
11
Liu, H.W., Wang, G.J., (2007) “Multi-criteria decision-making methods based on intuitionistic fuzzy sets”, European Journal of Operational Research, 179, 220–233.
12
Nahmias, S. (1978). Fuzzy variables. Fuzzy Sets and Systems, 1, 97–110.
13
Nehi, H. M., (2010) “A New Ranking Method for Intuitionistic Fuzzy Numbers, International Journal of Fuzzy Systems, Vol. 12, No. 1.
14
Nehi, H. M. Maleki, H. R. (2005), “Optimization problem”, In Proceedings of the 9th WSEAS international conference on systems, Athens, Greece.
15
SeyedEsfahani, M.M, Biazaran, M., Gharakhani, M., (2011). A game Theoretic approach to coordinate pricing and vertical co-op advertising in manufacturer–retailer supply chains, European Journal of Operational Research, Vol 211, pp. 263–273.
16
Wei, J. Zhao, J., (2011), “Pricing decisions with retail competition in a fuzzy closed loop supply chain”, Expert Systems with Applications. 38, pp. 11209–11216.
17
Wu, J.Z., Zhang, Q., (2010) “Multi-criteria decision making method based on intuitionistic fuzzy weighted entropy”, Expert Systems with Applications,
18
Ye, J., (2011), “Expected value method for intuitionistic trapezoidal fuzzy multicriteria decision-making problems”, Expert Syst. Appl. doi: 10.1016 /j.eswa. 2011.03.059.
19
Zadeh, L.A., (1965) “Fuzzy sets”, Information and Control, 8, 338–356.
20
ORIGINAL_ARTICLE
مدل بهینه سازی استوار برای برنامه ریزی تولید ادغامی چند کارخانه ای محصولات فاسد شدنی تحت شرایط عدم قطعیت با در نظر گرفتن سیاست تعویق
در این پژوهش، برنامه ریزی تولید ادغامی چند کارخانه ای برای تولید محصولات فاسد شدنی مانند هدیه هایسال نو، تقویم ها و سررسید ها با استفاده از سیاست تعویق در شرایط عدم قطعیت، تعیین می شود. فرایند تولیداین محصولات با اعمال مفهوم تعویق، به دو مرحله ی تولید محصول نهایی و نیمه ساخته تقسیم می گردد.بنابراین سه فعالیت تولیدی شامل تولید مستقیم، تولید محصول نیمه ساخته و مونتاژ نهایی وجود دارد. همچنین،یک مدل بهینه سازی استوار جهت حل برنامه ریزی تولید ادغامی این محصولات، گسترش داده می شود.مجموعه ای از داده های واقعی شرکت تولید کننده انواع سالنامه در تهران به نام شرکت " سالنامه نیک" جهتاعتبار سنجی و نشان دادن کارایی مدل، مورد استفاده قرار می گیرند. نتایج محاسباتی، به خوبی نشان می دهند کهمدل این مقاله می تواند برای مسائل واقعی برنامه ریزی تولید ادغامی کارخانه های تولیدی مشابه در شرایط عدمقطعیت پارامترها، کاربرد مناسبی داشته باشد.
https://jims.atu.ac.ir/article_7029_b79099204c1fb9b0701a67526272ab2b.pdf
2016-12-21
27
51
10.22054/jims.2017.7029
بهینه سازی استوار
برنامه ریزی تولید ادغامی
محصولات فاسد شدنی
سیاست تعویق
عادل
اعظمی
a_aazami@ind.iust.ac.ir
1
دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه علم و صنعت
AUTHOR
احمد
ماکویی
amakui@iust.ac.ir
2
دانشیار، دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه علم و صنعت ایران
AUTHOR
Aviv, Y., & Federgruen, A. (2001a). Capacitated multi-item inventory systems with random and seasonally fluctuating demand: implications for postponement strategies. Management Science, 47(4), 512–531.
1
Aviv, Y., & Federgruen, A. (2001b). Design for Postponement: A Comprehensive Characterization of Its Benefits Under Unknown Demand Distributions. Operations Research, 49(4), 578-598.
2
Awudu, I., & Zhang, J. (2013). Stochastic production planning for a biofuel supply chain under demand and price uncertainties. Applied Energy, 103, 189-196.
3
Bai, D., Carpenter, T., & Mulvey, J. (1997). Making a Case for Robust Optimization Models. Management Science, 43(7), 895-907.
4
Baykasoglu, A. (2001). MOAPPS 1.0: Aggregate production planning using the multiple-objective tabu search. International Journal of Production Research, 39(16), 3685-3702.
5
Bertsimas, D., & Sim, M. (2003). Robust discrete optimization and network flows .Mathematical Programming, 98(1-3), 43-71.
6
Garg, A., & Tang, C. S. (1997). On postponement strategies for product families with multiple points of differentiation. IIE Transactions, 29, 641–650.
7
Ghasemy Yaghin, R., Torabi, S. A., & Fatemi Ghomi, S. M. T. (2012). Integrated markdown pricing and aggregate production planning in a two echelon supply chain: A hybrid fuzzy multiple objective approach. Applied Mathematical Modelling, 36(12), 6011-6030.
8
Høyland, K., & Wallace, S .W. (2001). Generating Scenario Trees for Multistage Decision Problems. Management Science, 47, 295-307.
9
Jabbarzadeh, A., Fahimnia, B., & Sheu, J.-B. (2015). An enhanced robustness approach for managing supply and demand uncertainties. International Journal of Production Economics.
10
Jang, Y. J., Jang, S. J., Chang, B. M., & Park, J. (2002). A combined model of network design and production/distribution planning for a supply network. Computers & Industrial Engineering, 43, 263-281.
11
José Alem, D., & Morabito, R. (2012). Production planning in furniture settings via robust optimization. Computers & Operations Research, 39(2), 139-150.
12
Leung, S. C. H., & Chan, S. S. W. (2009). A goal programming model for aggregate production planning with resource utilization constraint. Computers & Industrial Engineering, 56(3), 1053-1064.
13
Leung, S. C. H., & Ng, W. L. (2007a). A goal programming model for production planning of perishable products with postponement. Computers & Industrial Engineering, 53(3), 531-541.
14
Leung, S. C. H., & Ng, W. L. (2007b). A stochastic programming model for production planning of perishable products with postponement. Production Planning & Control, 18(3), 190-202.
15
Leung, S. C. H., Tsang, S. O. S., Ng, W. L., & Wu, Y. (2007c). A robust optimization model for multi-site production planning problem in an uncertain environment. European Journal of Operational Research, 181(1), 224-238.
16
Mirzapour Al-e-hashem, S. M. J., Malekly, H., & Aryanezhad, M. B. (2011). A multi-objective robust optimization model for multi-product multi-site aggregate production planning in a supply chain under uncertainty. International Journal of Production Economics, 134(1), 28-42.
17
Mulvey, J. M., & Ruszczynski, A. (1995). A new scenario decomposition method for large-scale stochastic optimization. Operations Research, 43, 477–490.
18
Mulvey, J. M., Vanderbei, R. J., & Zenios, S. A. (1995). Robust optimization of large-scale systems. Operations Research, 43, 264–281.
19
Niknamfar, A. H., Niaki, S. T. A., & Pasandideh, S. H. R. (2014). Robust optimization approach for an aggregate production–
20
مدل بهینه سازی استوار برای برنامه ریزی تولید ادغامی چند کارخانه ای... 93
21
distribution planning in a three-level supply chain. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 76(1-4), 623-634.
22
Pagh, J. D., & Cooper, M. C. (1998). Supply chain postponement and speculation strategies: How to choose the right strategy. Journal of Business Logistics, 19, 13–33.
23
Park, Y. (2005). An integrated approach for production and distribution planning in supply chain management. International Journal of Production Research, 43, 1205-1224.
24
Rahmani, D., Ramezanian, R., Fattahi, P., & Heydari, M. (2013). A robust optimization model for multi-product two-stage capacitated production planning under uncertainty. Applied Mathematical Modelling, 37(20-21), 8957-8971.
25
Van Hoek, R. I. (2001). The rediscovery of postponement a literature review and directions for research. Journal of Operations Research, 19, 161-184.
26
Wang, R. C., & Fang, H. H. (2000). Aggregate production planning in a fuzzy environment. International Journal of Industrial Engineering Theory, Applications, and Practice, 7, 5-14.
27
Wang, R. C., & Fang, H. H. (2001). Aggregate production planning with multiple objectives in a fuzzy environment. European Journal of Operational Research, 133, 521-536
28
ORIGINAL_ARTICLE
زمانبندی جریان کاری ترکیبی با وجود کارهای بدون انتظار: مدل ریاضی و الگوریتم حل
در این مقاله، مسئله زمانبندی جریان کاری ترکیبی با ماشینهای موازی در هر یک از ایستگاه های کاری موردبررسی قرار میگیرد. در این مسئله کارها به دو گروه تقسیم شده اند: کارهایی که باید به صورت بدون انتظارزمانبندی شوند و کارهای معمولی. کارهای بدون انتظار کارهایی محسوب می شوند که باید بین پردازشعملیات های آن کار نباید هیچ فاصله زمانی وجود داشته باشد. در این مقاله، پس از تشریح جوانب مختلفمسئله، دو مدل ریاضی قالب برنامه ریزی عددصحیح مختلط است. با استفاده از نرم افزارهای تجاری تخصصیتحقیق در عملیات مدل ریاضی حل و نتایج عملکردی آن تحلیل و مقایسه می شود. مدل های ریاضی تنها قادربه حل مسایل با اندازه کوچک هستند. سپس برای حل مسئله در اندازه های واقعی، دو الگوریتم فراابتکاریشامل الگوریتم رقابت استعماری و شبیه سازی تبرید طراحی می شود. یک مجموعه مثال آزمایشگاهی تولید وعملکرد الگوریتم ها با یکدیگر مقایسه می شود. الگوریتم رقابت استعماری در مقایسه با الگوریتم دیگر عملکردبهتری دارد
https://jims.atu.ac.ir/article_7030_f649c1344c46482424905325b5400f91.pdf
2016-12-21
53
77
10.22054/jims.2017.7030
جریان کاری ترکیبی
زمانبندی بدون انتظار
مدل ریاضی برانمه ریزی عددصحیح مختلط
شبیه سازی تبرید
الگوریتم رقابت استعماری
بهمن
نادری
bahman_naderi62@yahoo.com
1
هیات علمی، گروه مهندسی صنایع، دانشگاه خوارزمی
AUTHOR
Aldowaisan, T., Allahverdi, A., (2004). New heuristics for m-machine no-wait flowshop to minimize total completion time. Omega, 32, 345–352. Atashpaz-Gargari, E., Lucas, C., (2007) Imperialist competitive algorithm: an algorithm for optimization inspired by imperialistic competition. IEEE Congress, 4661–4670. Attar, S.F., Mohammadi, R., Tavakkoli-Moghaddam, M., (2011). A novel imperialist competitive algorithm to solve flexible flow shop scheduling problem in order to minimize maximum completion time, International Journal of Computer Applications, 28, 27-32. Chang, J.L., Gong, D.W., MA, X.P., (2007). A heuristic genetic algorithm for no-wait flowshop scheduling problem, Journal of China University of Mining and Technology, 17, 582–586. Chen, C., Neppalli, R., (1996). Genetic algorithms applied to the continuous flow shop problem. Computers and Industrial Engineering, 30, 919–929. Fink, A., Voß, S., (2003). Solving the continuous flow-shop scheduling problem by metaheuristics. European Journal of Operational Research, 151, 400–414. Hall, N.C., Sriskandarajah, C.A., (1996). Survey of machine scheduling problems with blocking and no-wait in process, Operations Research, 44, 510–525. Giaro, K., (2001). NP-hardness of compact scheduling in simplified open and flow shops, European Journal of Operational Research, 130, 90–98. Goyal, S.K., Sriskandarajah, C., (1998). No-wait shop scheduling: Computational complexity and approximate algorithms, Operations Research, 25, 220–244. Laha, D., Sapkal, S.U., (2014). An improved heuristic to minimize total flow time for scheduling in them-machine no-wait flow shop, Computers and Industrial Engineering, 67, 36-43.
1
زمانبندی جریان کاری ترکیبی با وجود کارهای بدون انتظار... 55
2
Naderi, B., Salmasi, N., (2012). Permutation flowshops in group scheduling with sequence-dependent setup times, European Journal of Industrial Engineering, 6(2), 177-199. Naderi, B., Khalili, M., Khamseh, A.A., (2014). Mathematical models and a hunting search algorithm for the no-wait flowshop scheduling with parallel machines, International Journal of Production Research, 52, 2667-2681. Nagano, M.S., da Silva, A.A., Lorena, L.A.N., (2014). An evolutionary clustering search for the no-wait flow shop problem with sequence dependent setup times, Expert Systems with Applications, 41, 3628-3633. Schuster, C.J., Framinan, J.M., Approximate procedure for no-wait job shop scheduling. Operations Research Letters, 31, 308–318. Rajendran, C., (1994). A no-wait flowshop scheduling heuristic to minimize makespan, Journal of the Operational Research Society, 45, 472–478. Röck, H., (1984). Some new results in flow shop scheduling, Mathematical Methods of Operations Research, 28, 1–16. Ruiz, R., Allahverdi, A., (2007). Some effective heuristics for no-wait flowshops with setup times to minimize total completion time, Annals of Operations Research, 156, 143–171. Pan, Q.K., Wang, L., Zhao, B.H., (2008). An improved iterated greedy algorithm for the no-wait flow shop scheduling problem with makespan criterion, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 38, 778-786. Stafford, E.F., Tseng, F.T., Gupta, J.N.D., (2005). Comparative evaluation of MILP flowshop models, Journal of Operational Research Society, 56, 88–101. Tseng, F.T., Stafford, E.F., (2008). New MILP models for the permutation flowshop problem, Journal of the Operational Research Society, 59, 1373–1386.
3
ORIGINAL_ARTICLE
زمانبندی تعمیرات و جایگزینی پیشگیرانه چند هدفه فازی با استفاده از برنامه ریزی غیرخطی عدد صحیح
زمانبندی تعمیرات و جایگزینی پیشگیرانه یکی از مهمترین موضوعات در ادبیات مهندسی قابلیتاطمینان و تعمیرات سیستم می باشد . اهمیت این موضوع در سیستمهای سری که باتوقف یک جزءکل سیستم نیز متوقف می شود بیشتر مشهود است. هر چند تلاش برای زمان بندی دوره ای کارا برایهمه اجزا یک سیستم در حالی که دارای اهداف متضاد هست کار ساده ای به نظر نمی رسد. هدف ازاین مقاله ارائه مدل زمانبندی تعمیرات و جایگزینی پیشگیرانه برای سیستم های سری در بازه هایزمانی متغیر و از پیش تعیین نشده و با اعمال تورم در مدل می باشد. اهداف مدل شامل کمینه کردنهزینه های از کارافتادگی، تعمیرات، جایگزینی، ثابت و بیشینه کردن قابلیت اطمینان سیستم می باشد.مدل به مدد برنامه ریزی چند هدفه فازی و همچنین برنامه ریزی غیرخطی عدد صحیح طراحی شدهاست. همچنین مدل پیشنهادی برای یک سیستم مورد مطالعه بامثال عددی حول و ضمن تحلیلسناریوهای مختلیف، به بررسی اثر تورم و نحوه اثر گذاری آن در مدل پرداخته می شود. نتایج به دستآمده حاکی از آن است که اعمال تورم در مدل نه تنها برنامه زمانبندی برای جایگزینی و تعمیرات رابا تغییر مواجه می کند، بلکه عمر مؤثر اجزا را هم تحت تاثیر قرار می دهد.
https://jims.atu.ac.ir/article_7031_842dc2d865df6add80f953b67626da50.pdf
2016-12-21
79
108
10.22054/jims.2017.7031
زمانبندی
تعمیرات و جایگزینی پیشگیرانه
قابلیت اطمینان
تورّم
برنامه ریزی چند هدفه فازی
رضا
علیخانی
reza.alikhani@ut.ac.ir
1
کاندیدای دکترای مدیریت صنعتی، گروه مدیریت صنعتی، دانشگاه تهران،
AUTHOR
محمود
صارمی
msarami@ut.ac.ir
2
دانشیار، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران
AUTHOR
Allaoui, H., & Artiba, A. (2004). Integrating simulation and optimization to schedule a hybrid flow shop with maintenance constraints. Computers & Industrial Engineering, 47(4), 431-450.
1
Asif Raza, S., & Mustafa Al-Turki, U. (2007). A comparative study of heuristic algorithms to solve maintenance scheduling problem. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 13(4), 398-410.
2
Batun, S., & Azizoğlu, M. (2009). Single machine scheduling with preventive maintenances. International Journal of Production Research, 47(7), 1753-1771.
3
Cassady, C. R., & Kutanoglu, E. (2005). Integrating preventive maintenance planning and production scheduling for a single machine. Reliability, IEEE Transactions on, 54(2), 304-309.
4
Certa, A., Galante, G., Lupo, T., & Passannanti, G. (2011). Determination of Pareto frontier in multi-objective maintenance optimization. Reliability Engineering & System Safety, 96(7), 861-867.
5
Duffuaa, S. O., & Al-Sultan, K. (1999). A stochastic programming model for scheduling maintenance personnel. Applied Mathematical Modelling, 23(5), 385-397.
6
Gao, Y., Feng, Y., Zhang, Z., & Tan, J. (2015). An optimal dynamic interval preventive maintenance scheduling for series systems. Reliability Engineering & System Safety, 142, 19-30.
7
Ghezail, F., Pierreval, H., & Hajri-Gabouj, S. (2010). Analysis of robustness in proactive scheduling: A graphical approach. Computers & Industrial Engineering, 58(2), 193-198.
8
Gustavsson, E., Patriksson, M., Strömberg, A.-B., Wojciechowski, A., & Önnheim, M. (2014). Preventive maintenance scheduling of multi-component systems with interval costs. Computers & Industrial Engineering, 76, 390-400.
9
Hadidi, L. A., Al-Turki, U. M., & Rahim, A. (2011). Integrated models in production planning and scheduling, maintenance and quality: a review. International Journal of Industrial and Systems Engineering, 10(1), 21-50.
10
Jayabalan, V., & Chaudhuri, D. (1992). Cost optimization of maintenance scheduling for a system with assured reliability. Reliability, IEEE Transactions on, 41(1), 21-25.
11
Konak, A., Coit, D. W., & Smith, A. E. (2006). Multi-objective optimization using genetic algorithms: A tutorial. Reliability Engineering & System Safety, 91(9), 992-1007.
12
Kuo, Y., & Chang, Z. A. (2007). Integrated production scheduling and preventive maintenance planning for a single machine under a cumulative damage failure process. Naval Research Logistics (NRL), 54(6), 602-614.
13
Leng, K., Ren, P., & Gao, L. (2006). A novel approach to integrated preventive maintenance planning and production scheduling for a single machine using the chaotic particle swarm optimization algorithm. Paper presented at the Intelligent Control and Automation, 2006. WCICA 2006. The Sixth World Congress on.
14
Lu, Z., Cui, W., & Han, X. (2015). Integrated production and preventive maintenance scheduling for a single machine with failure uncertainty. Computers & Industrial Engineering, 80, 236-244.
15
Manzini, R., Accorsi, R., Cennerazzo, T., Ferrari, E., & Maranesi, F. (2015). The scheduling of maintenance. A resource-constraints mixed integer linear programming model. Computers & Industrial Engineering, 87, 561-568.
16
Manzini, R., Regattieri, A., Pham, H., & Ferrari, E. (2009). Maintenance for industrial systems: Springer Science & Business Media.
17
Moghaddam, K. S. (2013). Multi-objective preventive maintenance and replacement scheduling in a manufacturing system using goal programming. International Journal of Production Economics, 146(2), 704-716.
18
Moghaddam, K. S., & Usher, J. S. (2010). Optimal preventive maintenance and replacement schedules with variable improvement factor. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 16(3), 271-287.
19
Moghaddam, K. S., & Usher, J. S. (2011). Sensitivity analysis and comparison of algorithms in preventive maintenance and replacement scheduling optimization models. Computers & Industrial Engineering, 61(1), 64-75.
20
Pan, E., Liao, W., & Xi, L. (2010). Single-machine-based production scheduling model integrated preventive maintenance planning. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 50(1-4), 365-375.
21
Regattieri, A., Manzini, R., & Battini, D. (2010). Estimating reliability characteristics in the presence of censored data: A case study in a light commercial vehicle manufacturing system. Reliability Engineering & System Safety, 95(10), 1093-1102.
22
Sherwin, D. (2000). A review of overall models for maintenance management. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 6(3), 138-164.
23
Sortrakul, N., & Cassady, C. R. (2007). Genetic algorithms for total weighted expected tardiness integrated preventive maintenance planning and production scheduling for a single machine. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 13(1), 49-61.
24
Sortrakul, N., Nachtmann, H. L., & Cassady, C. R. (2005). Genetic algorithms for integrated preventive maintenance planning and production scheduling for a single machine. Computers in Industry, 56(2), 161-168.
25
Tiwari, R., Dharmar, S., & Rao, J. (1987). Fuzzy goal programming—an additive model. Fuzzy sets and systems, 24(1), 27-34.
26
Xiang, Y., Cassady, C. R., Jin, T., & Zhang, C. W. (2014). Joint production and maintenance planning with machine deterioration and random yield. International Journal of Production Research, 52(6), 1644-1657.
27
Xu, B., Han, X., Wang, Y., & Sun, D. (2012). Risk-based optimization model for system maintenance scheduling. Paper presented at the Power System Technology (POWERCON), 2012 IEEE International Conference on.
28
Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and control, 8(3), 338-353.
29
Zhang, T., & Nakamura, M. (2005). Reliability‐based Optimal Maintenance Scheduling by Considering Maintenance Effect to Reduce Cost. Quality and Reliability Engineering International, 21(2), 203-220.
30
Zimmermann, H.-J. (1978). Fuzzy programming and linear programming with several objective functions. Fuzzy sets and systems, 1(1), 45-55.
31
ORIGINAL_ARTICLE
خوشه بندی فروشگاه های آنلاین از نگاه تأمین کننده با کمک بهینه یابی تعداد خوشه ها در الگوریتم دو مرحله ای SOM
با گسترش فناوری اطلاعات و ظهور بازارهای مجازی، برنامه ریزی و تحلیل این بازارها و اجزای آنها به اولویتسازمان های ذی نفع تبدیل شده است. یکی از مهم ترین بازارهای مجازی کنونی در کشور، بازار فروش آنلاینخدمات شارژ اپراتورهای مختلف تلفن همراه در قالب فروشگاه های اینترنتی است. با توجه به تعداد انبوه و درحال رشد این فروشگاه ها، دسته بندی آنها از دید تأمین کننده به منظور ارائه امتیازات و آینده نگری در همکاریضروری است. در این پژوهش، با استفاده از داده های یکی از مهم ترین تأمین کنندگان این محصولات، قریب بهسه هزار فروشگاه مجازی مورد تحلیل قرار گرفته و بر اساس شاخص های مورد نظر تأمین کننده خوشه بندیشده است. فرآیند خوشه بندی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی SOM و در قالب روش دو مرحله ای آن باالگوریتم k-means انجام شده است که تحلیل خوشه های حاصل از شبکه عصبی را تسهیل می کند. اگرچه بهمنظور تعیین بهترین تعداد خوشه ها، شاخص های اعتبارسنجی مختلفی گسترش پیدا کرده است اما در اینپژوهش با ترکیب روش تصمیم گیری چندشاخصه در مدل و تجمیع شاخص های مختلف، به ارائه یک مدلبهینه یابی با رویکرد جبرانی نسبت به شاخص ها پرداخته شده است.
https://jims.atu.ac.ir/article_7032_04f10cf89ec197a336fb67f8529c779d.pdf
2016-12-21
109
134
10.22054/jims.2017.7032
تحلیل خوشه ای
تصمیم گیری چندشاخصه
شبکه عصبی مصنوعی
فروشگاه آنلاین
نگاشت خود سازمان ده SOM
محمد علی
فائضی راد
1
دانشجوی دکتری مدیریت تحقیق در عملیات، دانشکده علوم اداری و اقتصاد، دانشگاه فردوسی،
AUTHOR
علیرضا
پویا
alirezapooya@gmail.com
2
دانشیار گروه مدیریت، دانشکده علوم اداری و اقتصاد، دانشگاه فردوسی، مشهد،
AUTHOR
ORIGINAL_ARTICLE
رویکرد یکپارچه زمانبندی و برنامهریزی فرایند بر مبنای تلفیق پایگاه دانش فازی و روشهای فراابتکاری
طرح ریزی فرآیند شامل تعیین مناسبترین و کارآمدترین فرآیندهای ساخت )مونتاژ( و نیز تعیین توالی آنها بهمنظور تولید یک محصول )قطعه(، مطابق با مشخصه های مورد نیازی است که در مستتندات طرا حی محصول،ذکر شده است. در مقاله حاضر در رویکردی یکپارچه به بهینه سازی برنامه ریزی فراینتد و زمانننتدی با در نظرداشتن پارامترهای کیفی موثر در سیستم ساخت و تولید کارگاهی و انعطاف پذیر پرداخته شده است. برای حلمسئله، از تلفیق الگوریتم های فراابتکاری و سیستم استنتاج فازی در قالب توابع هدف چندگانه و آرمانی شاملکمینه سازی هزینه و زمان پردارش قطعات و بیشینه سازی مطلوبیت طرح فرایند )از نظر پارامترهای کیفی جریانمواد، پایداری، سهولت جابه جایی و ارتباط نظارتی( با استفاده از پایگاه دانش فازی و با توجه به محدودیتهایسیستمی و آرمانی استفاده شده است. نتایج مطالعه حاکی از آن است که الگوریتم فراابتکاری شبیه سازی تبریدعسلکارایی بهتری در حل مدل پیشنهادی دارد
https://jims.atu.ac.ir/article_7033_e22b2cad9926cb59492fdf3db999687c.pdf
2016-12-21
135
161
10.22054/jims.2017.7033
الگوریتم های فراابتکاری
برنامه ریزی فرایند
پایگاه دانش فازی
رویکرد یکپارچه
زمانبندی
سیستم تولید انعطاف پذیر
داریوش
محمدی زنجیرانی
1
استادیار دانشکده علوم اداری و اقتصاد دانشگاه اصفهان
AUTHOR
مجید
اسماعیلیان
m.esmaelian@@ase.ui.ac.ir
2
استادیار دانشکده علوم اداری و اقتصاد دانشگاه اصفهان،
AUTHOR
سعیده
جوکار
> saeede.jokar@yahoo.com
3
کارشناسی ارشد مدیریت تولید و عملیات دانشگاه اصفهان
AUTHOR
Adithan, M. (2007). Process Plsnning and Cost Estimation. Publishing for one world new age international (P) limited, publishers.
1
Chan, T. S ; Kumar,V; Tiwari ,M. K.(2006). Optimizing the Performance of an Integrated Process Planning and Scheduling Problem: An AIS-FLC based Approach, 1-4244-0023-6/06/$20.00 © IEEE
2
Khoshnevis, B.(2000). Integration of process planning and scheduling a review, Journal of Intelligent Manufacturing , 11, 51-63
3
Li, W. D; Mcmahan, C. A. (2007). A simulated annealing-based optimization approach for integrated process planning and scheduling. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 20:1, pp.80-95,
4
Lian, K; Zhang, Ch; Shao, X; & Gao,L. (2012). Optimization of process planning with various flexibilities using an imperialist competitive algorithm. International Journal Advanced Manufacturing Technology, vol. 59, pp. 815–828, DOI 10.1007/s00170-011-3527-8.
5
Wan, S.Y; Wong, T.N; Zhang,S; Zhang,L(2006). Integrated Process Planning and Scheduling whit Setup Time Consideration by Ant Colony Optimization. Proceedings of the 41st International Conference on Computers & Industrial Engineering
6
Wang, Y.F; Zhang, Y.F; & Fuh, J.Y.H. (2010). A PSO-based multi-objective optimization approach to the integration of process planning and scheduling. IEEE International Conference on Control and Automation, Xiamen, China, June 9-11.
7
Wang,Zh;Tian,j.(2008). The research about integration of process planning and production scheduling based on genetic algorithm, International Conference on Computer Science and Software Engineering
8
Zhao, F; Zhang,Q; & Yang,Y. ( 2006). An improved particle swarm optimization(PSO) algorithm and fuzzy inference systems based approach to process planning and production scheduling integration in holonic manufacturing system (HMS). Machine Learning and CyberneticsInternational Conference, 13-16 Aug, pp.396 – 401.
9
رویکرد یکپارچه زمانبندی و برنامهریزی فرایند بر مبنای تلفیق پایگاه... 616
10
Akgun, A., Sezer, E.A., Nefeslioglu, H.A., Gokceoglu, C., and Pradhan, B. (2011). An easy-to-use MATLAB program (MamLand) for the assessment of landslide susceptibility using a Mamdani fuzzy algorithm. Computers & Geosciences, Article in press.
11
Katambara, Z, and Ndiritu, J. (2009). A fuzzy inference system for modeling streamflow: Case of Letaba River, South Africa. Physics and Chemistry of the Earth, Vol. 34, pp. 688-700.
12
Mahapatra, S.S., Nanda, S.K., and Panigrahy, B.K. (2011). A Cascaded Fuzzy Inference System for Indian river water quality prediction. Advances in Engineering Software, Vol. 42, pp. 787-796.
13
Silvert, W. (2000). Fuzzy indices of environmental conditions, Ecological Modelling, Vol. 130, No. 1-3, pp. 111-119.
14
Atashpaz Gargari.E, (2008) "social optimization algorithm development and performance review," MS Thesis, School of Electrical and Computer Engineering Tehran University, In Persian
15
Zare mehrjerdi. Y,Barghi.sh, momeni. H, (2011), "The use of innovative methods to solve problems like slow cooling of the supply chain", Faculty of Engineering, University of Yazd, Journal of Operations Research and Applications, Issue 3, In Persian
16
Kashefi.A,Pormosavi.S.A,Jahanbani ardakani.A, (2007), "Training a multilayer neural networks using particle swarm algorithm", Amirkabir University of Technology, Faculty of Electrical Engineering, Intelligent Systems Conference, Ferdowsi University of Mashhad, In Persian
17
ORIGINAL_ARTICLE
ارائه یک سیستم پشتیبان تصمیم فازی جهت انتخاب مناسب ترین چیدمان جریان تولید ناب
یکی از مسائل مهم جهت کاهش اتلاف و به دنبال آن افزایش بهره وری در سازمان های تولیدی، داشتن چیدمانتولیدی روان و درست می باشد. سازمان ها می توانند با پیش رو قرار دادن الگو تفکر ناب به بهره ور کردنچیدمان جریان تولید پرداخته و محصولات نهایی را با حداقل اتلاف تولید نمایند. هدف از این تحقیق، ارائهمدلی جهت کمک به فرآیند تصمیم گیری مدیران صنایع در امر انتخاب مناسب ترین الگوی چیدمان جریانتولید از لحاظ میزان اتلاف در واحدهای تولیدی است؛ لذا این امر با در نظر گرفتن معیارهای سطح موجودی،حمل و نقل، زمان تحویل و کیفیت محصول انجام گرفته است. برای ارزیابی و انتخاب چیدمان ها براساسمعیارهای ذکر شده از سیستم استنتاج فازی استفاده شده است. ورودی این سیستم، امتیاز هر یک ازچیدمان های جریان تولید در هر معیار است، که با روش ANP بدست آمده و خروجی آن میزان اتلاف هریک از چیدمان های جریان تولید است. جهت شبیه سازی سیستم استنتاج فازی ارائه شده از نرم افزار Matlabاستفاده شده است. در نهایت چیدمان محصولی با اختلاف کمی نسبت به چیدمان گروهی )سلولی(، کم ترینمیزان اتلاف را به خود اختصاص داده و به عنوان مناسب ترین چیدمان جریان تولید ناب برای شرکت موردمطالعه انتخاب شده است
https://jims.atu.ac.ir/article_7034_daf8624f4684114f67789f5711986f63.pdf
2016-12-21
163
188
10.22054/jims.2017.7034
چیدمان محصولی
چیدمان فرآیندی
چیدمان گروهی سلولی
سیستم استنتاج فازی
کیوان
شاه قلیان
1
استادیار، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد قزوین، گروه مدیریت، قزوین
AUTHOR
میثم
علیزاده سیاهکل
meysam.alizadeh68@gmail.com
2
دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد قزوین، گروه مهندسی صنای
AUTHOR
اسدی، سعید.، قرائی، ابوالفضل.، پناهی، هانیه.، ) 3451 (، ارزیابی عوامل تولید ناب در فرآیند تولید
1
- . دوغ کارخانه شیر، پژوهشهای صنایع غذایی، سال 23 ، شماره 3، صفحات 359 933
2
توکلی، احمد.، ) 3416 (، نحوه انتقال از تولید انبوه به تولید ناب، دانش و توسعه، سال 33 ، شماره
3
- . 35 ، صفحات 47 97
4
متقی، هایده.، حسینزاده، امیر.، ) 3416 (، مدیریت تولید و عملیات، انتشارات آوای پاتریس.
5
وانگ، لی.، ) 3417 (، سیستمهای فازی و کنترل فازی، مترجمان: تشنه لب، محمد.، صفارپور، نیما.،
6
افیونی، داریوش.، ناشر دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی.
7
Al Samman, T.A.S., (2014), Modeling lean agile leagile manufacturing strategies a fuzzy analytical hierarchy process approach for readymade ware (clothing) industry in Mosul Iraq,
8
International Journal of Advances in Engineering and Technology, 7,
9
1091-1108.
10
Alex, S., & Lokesh, A.C., & Ravikumar, N., (2010), Space utilization improvement in CNC machining unit through lean layout,
11
SAS TECH, 9, 31-38.
12
Bouzon, M., & Rodriguez, C.M.T., & De Queiroz, A.A., (2012),
13
Cell layout application in product recovery: A lean proposal to increase efficiency in Remanufacturing, Chinese Business Review,
14
11, 467-475.
15
De Carlo, F., & Arleo, M.A., & Borgia, O., & Tucci, M., (2013),
16
Layout design for a low capacity manufacturing line: A case Study,
17
International Journal of Engineering Business Management Special Issue on Innovation in Fashion Industry, 5, 1-10.
18
Drira, A., & Pierreval, H., & Hajri Gabouj, S., (2007), Facility layout problems: A survey, Annual Reviews in Control, 31, 255-267.
19
Da Silva, A.L., & Cardoza, E., (2010), Critical analysis of layout concept: Functional layout cell layout product layout modular layout fractal layout, International Conference on Industrial Engineering and Operations Management.
20
ارائه یک سیستم پشتیبان تصمیم فازی جهت انتخاب مناسب ترین چیدمان... 419
21
Gaither, N., (1992), Production and operations management, 5rd edition, Dryden Press.
22
Hu, Y., & Ye, F., & Fang, Z., (2000), A study on the integration of lean production and group technology, Management of Innovation and Technology, ICMIT, IEEE, 12, 839-842.
23
Krajewski, L.J., & Ritzman, L.P., (1996), Operations management: Strategy and Analysis, 4rd edition, Addison Wesley.
24
Pulkurte, R., & Masilamani, R., & Sonpatki, S., & Dhake, R.,
25
(2014), Cycle time reduction in assembly line through layout improvement ergonomics analysis and lean principles, International Journal Science and Engineering Research, 3, 455-463.
26
Pattanaik, L.N., & Sharma, B.P., (2009), Implementing lean manufacturing whit cellular layout: A case study, International Journal of Advances Manufacturing Technology, 42, 772-779.
27
Slomp, J., & Bokhorst, J.A.C., (2012), Decision support framework for the selection of a layout type,In: Modrak,&V.,Pandian, S.,Operations management research and cellular manufacturing system: Innovative methods and approaches,
28
IGI Global, Chapter 2, 21-23.
29
Shahin, A., & Janatyan, N., (2010), Group technology (GT) and lean production: A conceptual model for enhancing productivity, International Business Research, 3, 105-118.
30
Sundin, E., & Bjorkman, M., & Eklund, M., & Eklund, J., & Engkvist, I.L., (2011), Improving the layout of recycling center's by use of lean production principles, Waste Management, 31, 1121-1132.
31
Yang, T., & Hung, C.C., (2007), Multiple attribute decision making methods for plant layout design problem, Robotic and Computer Integrated Manufacturing, 23, 126-137.
32
Zong-Ze, L., & Xiao-Yu, L., (2011), Empirical study of lean production in rationalization of equipment layout, Management and Service Science, International Conference On.
33
Zhenyuan, J., & Xiaohong, L., & Wei, W., & Defeng, J., & Lijun, W., (2011), Design and implementation of lean facility layout system of a production line, International Journal of Industrial Engineering, 18, 260-269.
34