ORIGINAL_ARTICLE
بهینه سازی سبد سرمایه گذاری چنددوره ای با رویکرد برنامه ریزی پویا
انتخاب سبد سرمایه گذاری همواره یکی از مباحث مهم در حوزه مدیریت سرمایه گذاری بوده که در رابطه بانحوه تخصیص سرمایه یک سرمایه گذار به دارایی های مختلف و تشکیل یک پرتفوی کارا بحث می کند کههرچه مفروضات و شرایط مدل سازی جهت انتخاب و بهینه سازی سبد سرمایه گذاری به شرایط دنیای واقعینزدیک تر باشد، نتایج حاصل از آن بیشتر قابل اتکا خواهد بود. در نظر گرفتن افق تک دوره ای برایسرمایه گذاری چندان واقعی نبوده و بیشتر سرمایه گذاران برای بیش از یک دوره اقدام به سرمایه گذاریمی کنند که سرمایه گذار بتواند موقعیت خود را در طول زمان مورد بازنگری قرار دهد. همچنین در دنیایواقعی داده ها و پارامترها همواره با عدم قطعیت مواجه هستند. بنابراین توسعه مدل های بهینه سازی سبدسرمایه گذاری چنددوره ای یک نیاز اساسی می باشد که در این پژوهش علاوه بر در نظر گرفتن افقچنددوره ای و هزینه معاملاتی، از قدرمطلق انحراف از میانگین به عنوان سنجه ریسک استفاده شده ومحدودیت های نقدینگی، کاردینالیتی، آستانه و کلاس نیز در مدل لحاظ گردیده و همچنین عدم قطعیتداده ها نیز با استفاده از ابزار درخت سناریو مدل سازی شده است. در ادامه پس از مدل سازی، به منظور حل اینمدل از روش برنامه ریزی پویا استفاده شده و سرانجام کارایی مدل با استفاده از داده های 0 سهم از بورس اوراقبهادار تهران مربوط به سال های 1975 تا 1974 آزمون شده است. در بهینه سازی مدل ارائه شده در این پژوهش،تأثیر عواملی نظیر حدود تعیین شده برای متغیرهای تصمیم و نیز تعداد دارایی های موجود در پرتفوی، موردبررسی قرار گرفته و نتایج حاصل گویای آن است که مدل ارائه شده دارای عملکرد مناسبی بوده و نتایجحاصل از آن با تئوری موضوع کاملاً سازگاری دارد.
https://jims.atu.ac.ir/article_9104_3556c5d9ee364961a72f3f2c4bf797bd.pdf
2018-09-23
1
26
10.22054/jims.2018.9104
سبد سرمایه گذاری چنددوره ای
قدرمطلق انحراف از میانگین
درخت سناریو
برنامه ریزی پویا
نگین
محبی
mohebbi.negin@yahoo.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی مالی، دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران
AUTHOR
امیرعباس
نجفی
aa_najafi@yahoo.com
2
دانشیار، گروه مهندسی مالی، دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران نویسنده مسئول
AUTHOR
هماییفر. ساغر، روغنیان. عماد (1395)، به کارگیری الگوهای بهینهسازی پایدار و برنامهریزی آرمانی در مسئله انتخاب سبد سرمایهگذاری چنددورهای، مجلهمهندسیمالیومدیریتاوراقبهادار، شماره 28، دوره 7، ص 153-167.
1
Arnott, R.D. and Wagner, W.H. (1990), "The measurement and control of trading costs", Financial Analysts Journal 6, 73–80.
2
Bertsimas, D. and Pachamanova, D. (2008), "Robust multiperiod portfolio management in the presence of transaction costs", Computers and Operations Research 35, 3–17.
3
Calafiore, G.C. (2008), "Multi-period portfolio optimization with linear control policies", Automatica 44, 2463–2473.
4
Celikyurt, U. and Ozekici, S. (2007), "Multiperiod portfolio optimization models in stochastic markets using the mean-variance approach", European Journal of Operational Research 1, 186–202.
5
Costa, O.L.V. and Araujo, M.V. (2008), "A generalized multi-period mean–variance portfolio optimization with Markov switching parameters", Automatica, 44(10), 2487–2497.
6
Giove, S. and Funari, S. and Nardelli, C. (2006), "An interval portfolio selection problem based on regret function", European Journal of Operational Research 170, 253–264.
7
Grauer, R.R. and Hakansson, N.H. (1993), "On the use of mean-variance and quadratic approximations in implementing dynamic investment strategies: a comparison of returns and investment policies", Management Science 39, 856–871.
8
Gupta, P. and Mehlawat, M.K. and Saxena, A. (2008), "Asset portfolio optimization using fuzzy mathematical programming", Information Sciences 178, 1734–1755.
9
Gulpınar, N. and Rustem, B. (2007), "Worst-case robust decisions for multi-period meanvariance portfolio optimization", European Journal of Operational Research 183, 981–1000.
10
Gulpınar, N. and Rustem, B. and Settergren, R. (2003), "Multistage stochastic mean-variance portfolio analysis with transaction cost. Innovations", in Financial and Economic Networks 3, 46–63.
11
Haimes, Y.Y. and Lasdon, L.S. and Wismer, D.A. (1971), "On a bicriterion formulation of the problems of integrated system identification and system optimization", IEEE Trans. Syst. Man Cybern,1, 296–297.
12
Huang, X. and Qiao, L. (2012), "A risk index model for multi-period uncertain portfolio selection", Information Sciences 217, 108–116.
13
Leippold, M. and Trojani, F. and and Vanini, P. (2004), "A geometric approach to multiperiod mean variance optimization of assets and liabilities", Journal of Economic Dynamics and Control, 28(6), 1079–1113.
14
Li, D. and Chan, T.F. and Ng, W.L. (1998), "Safety-first dynamic portfolio selection", Dynamics of Continuous Discrete and Impulsive Systems 4, 585–600.
15
Li, D. and Ng, W.L. (2000), "Optimal dynamic portfolio selection: multi-period mean-variance formulation", Mathematical Finance 10, 387–406.
16
Markowitz, H. (1952), "Portfolio selection", Journal of Finance 3, 77–91.
17
Mossin, J., (1968), "Optimal multi-period portfolio polices", The Journal of Business 41, 215–229.
18
Najafi, A.A. and Mushakhian, S. (2015), "Multi-stage stochastic mean–semivariance–CVaR portfolio optimization under transaction costs", Applied Mathematics and Computation 256, 445–458.
19
Pinar, M.C. (2007), "Robust scenario optimization based on downside-risk measure for multi-period portfolio selection", OR Spectrum 29, 295–309.
20
Pindoriya, N.M. and Singh, S.N. and Singh, S.K. (2010), "Multi-objective mean–variance–skewness model for generation portfolio allocation in electricity markets", Electric Power Systems Research 80, 1314-1321.
21
Sadjadi, S.J. and Seyedhosseini, S.M. and Hassanlou, Kh. (2011), "Fuzzy multi period portfolio selection with different rates for borrowing and lending", Applied Soft Computing, , 11, 3821–3826.
22
Steuer, R. (1986), "Multiple Criteria Optimization: Theory, Computation and Application", John Wiley & Sons: New York.
23
Sun, J. and Fang, W. and Wu, X. and Lai, C.H. and Xu, W. (2011), "Solving the multi-stage portfolio optimization problem with a novel particle swarm optimization", Expert Systems with Applications38, 6727–6735.
24
Wei, S.Z. and Ye, Z.X. (2007), "Multi-period optimization portfolio with bankruptcy control in stochastic market", Applied Mathematics and Computation 186, 414– 425.
25
Xia, Y.S. and Liu, B.D. and Wang, S.Y. and Lai, K.K. (2000), "A model for portfolio selection with order of expected returns", Computers & Operations Research 27, 409–422.
26
Yan, W. and Li, S.R. (2009), "A class of multi-period semi-variance portfolio selection with a four-factor futures price model", Journal of Applied Mathematics and Computing 29, 19–34.
27
Yan, W. and Miao, R. and Li, S.R. (2007), "Multi-period semi-variance portfolio selection: Model and numerical solution", Applied Mathematics and Computation 194, 128–134.
28
Yu, J.R. and Lee, W.Y. (2011), "Portfolio rebalancing model using multiple criteria", European Journal of Operational Research 209, 166–175.
29
Yu, M. and Takahashi, S. and Inoue, H. and Wang, S. (2010), "Dynamic portfolio optimization with risk control for absolute deviation model", European Journal of Operational Research 201, 349–364.
30
Zhang, P. and Zhang, W.G. (2014), "Multi-period mean absolute deviation fuzzy portfolio selection model with risk control and cardinality constraints", Fuzzy Sets and Systems 255, pp.74–91.
31
Zhao, Y. and Ziemba, W.T (2008), "Calculating risk neutral probabilities and optimal portfolio policies in a dynamic investment model with downside risk control", European Journal of Operational Research 185, 1525–1540.
32
Zhu, S.S. and Li, D. and Wang, S.Y. (2004), "Risk control over bankruptcy in dynamic portfolio
33
ORIGINAL_ARTICLE
ارائه یک سیستم خبره فازی برای مدلسازی تشخیص میزان ابتلای به بیماری قلبی وعروقی کرونر
بیماری های قلبی عروقی، همه ساله میلیون ها نفر را در جهان مبتلا نموده و بخش اعظمی از بیماری ها را به خوداختصاص داده است. اگرچه پیشرفت های بسیاری در حوزه دانش پزشکی صورت گرفته ، ولی تشخیص زود هنگام بیماری، همچنان یک چالش، برای پیشگیری از ابتلای به آن هست. هدف این پژوهش، طراحی وایجاد یک سیستم خبره تشخیص است که به تشخیص بیماری قلبی و عروقی کرونر، در مراحل اولیه کمککند. قواعد با کمک پزشکان ایجاد شدند و روش استنتاج فازی، برای فائق آمدن بر عدم اطمینان موجود بکار گرفته شد. نتایج حاصل از سیستم طراحی شده، بیانگر میزان بالای تشخیص درست گروه ها ی نرمال و غیرنرمال از افراد هست. سیستم طراحی شده می تواند به ارائه خدمات به افرادی بپردازد که در حوزه دانشپزشکی فعالیت می کنند و به پیش بینی وضعیت خطر بیماران کمک کند.
https://jims.atu.ac.ir/article_9105_4fd53aa76d528c02a12c6efe406a87d3.pdf
2018-09-23
27
52
10.22054/jims.2018.9105
بیماری قلبی و عروقی کرونر
سیستم خبره فازی
قواعد فازی
منطق فازی
رضا
یوسفی زنوز
reza.zenouz@gmail.com
1
استادیار گروه مدیریت عملیات و فناوری اطلاعات دانشگاه خوارزمی (نویسنده مسئول)
AUTHOR
رضا
علمایی
rezaolamaei@yahoo.com
2
متخصص پزشکی هسته ای، مرکز پزشکی هسته ای یاس
AUTHOR
سمیه
علمایی
somayeholamaee@yahoo.com
3
کارشناس ارشد مدیریت فناوری اطلاعات دانشگاه خوارزمی
AUTHOR
منابع
1
Abrishami, Z., & Tabatabaee, H. (2015). Design of a fuzzy expert system and a multi-layer neural network system for diagnosis of hypertension. Bull. Env. Pharmacol. Life Sci, 4, 138-145.
2
Adeli, A., & Neshat, M. (2010, March). A fuzzy expert system for heart disease diagnosis. In Proceedings of International Multi Conference of Engineers and Computer Scientists, Hong Kong (Vol. 1).
3
Adlassnig, K., & Kolarz, G. (1982). Computer-assisted medical diagnosis using fuzzy subsets. Approximate Reasoning in Decision Analysis (North-Holland, Amsterdam, 1982), 219-248.
4
Andreeva, P. (2006). Data modelling and specific rule generation via data mining techniques. In International Conference on Computer Systems and Technologies-CompSysTech.
5
Azadeh, A., Fam, I. M., Khoshnoud, M., & Nikafrouz, M. (2008). Design and implementation of a fuzzy expert system for performance assessment of an integrated health, safety, environment (HSE) and ergonomics system: The case of a gas refinery. Information Sciences, 178(22), 4280-4300.
6
Azar, A. and Faraji, H. (2008). Fuzzy Management Science, Ketab-e-Mehraban Publication(2nd), Tehran, Iran
7
Chirinos, J. A., Veerani, A., Zambrano, J. P., Schob, A., Perez, G., Mendez, A. J., & Chakko, S. (2007). Evaluation of comorbidity scores to predict all-cause mortality in patients with established coronary artery disease. International journal of cardiology, 117(1), 97-102.
8
Das, R., Turkoglu, I., & Sengur, A. (2009). Effective diagnosis of heart disease through neural networks ensembles. Expert systems with applications, 36(4), 7675-7680.
9
Durkin J. (1994). expert system design and development,Newyork Prentic Hall. : Macmillan Publishing Company, Inc., 1994
10
Esfahanipour, A., & Aghamiri, W. (2010). Adapted neuro-fuzzy inference system on indirect approach TSK fuzzy rule base for stock market analysis. Expert Systems with Applications, 37(7), 4742-4748.
11
Fasanghari, M., & Montazer, G. A. (2010). Design and implementation of fuzzy expert system for Tehran Stock Exchange portfolio recommendation. Expert Systems with Applications, 37(9), 6138-6147.
12
Gamberger, D., Lavrač, N., & Krstačić, G. (2003). Active subgroup mining: a case study in coronary heart disease risk group detection. Artificial Intelligence in Medicine, 28(1), 27-57.
13
Karimian, F. (2007). “Using fuzzy expert systems in ordinary buildings structure design.” Master Thesis, Architecture Faculty, University of Tehran, Iran.
14
Keleş, A., & Keleş, A. (2008). ESTDD: Expert system for thyroid diseases diagnosis. Expert Systems with Applications, 34(1), 242-246.
15
Korenevskiy, N. A. (2015). Application of fuzzy logic for decision-making in medical expert systems. Biomedical Engineering, 49(1), 46-49.
16
Kurt, I., Ture, M., & Kurum, A. T. (2008). Comparing performances of logistic regression, classification and regression tree, and neural networks for predicting coronary artery disease. Expert systems with applications, 34(1), 366-374.
17
Langarizade M, Khajehpour E, Khajehpour H, Noori T. (2014). Fuzzy Expert System for Diagnosis of Bacterial Meningitis from Other Types of Meningitis in Children. Journal of Health and Biomedical Informatics.; 1 (1) :19-25
18
Li, S., & Li, J. Z. (2010). AgentsInternational: Integration of multiple agents, simulation, knowledge bases and fuzzy logic for international marketing decision making. Expert Systems with Applications, 37(3), 2580-2587.
19
Maria Jose´ de, Paula Castanho La,e´cio, Carvalho de Barros Akebo Yamakami c, Lae´rcio Luis Vendite. (2008). An example in prostate cancer, elsevier, Applied Mathematics and Computation, (202) 78–85.
20
Maihami, V., Khormehr, A., & Rahimi, E. (2016). Designing an expert system for prediction of heart attack using fuzzy systems. Scientific Journal of Kurdistan University of Medical Sciences, 21(4), 118-131.
21
Muthukaruppan, S., & Er, M. J. (2012). A hybrid particle swarm optimization based fuzzy expert system for the diagnosis of coronary artery disease. Expert Systems with Applications, 39(14), 11657-11665.
22
Nalavade, J., Gavali, M., Gohil, N., & Jamale, S. (2014). Impelling Heart Attack Prediction System using Data Mining and Artificial Neural Network. International Journal of Current Engineering and Technology, 4(3), 1-5.
23
Ngai, E. W. T., & Wat, F. K. T. (2003). Design and development of a fuzzy expert system for hotel selection. Omega, 31(4), 275-286.
24
Omid, M., Lashgari, M., Mobli, H., Alimardani, R., Mohtasebi, S., & Hesamifard, R. (2010). Design of fuzzy logic control system incorporating human expert knowledge for combine harvester. Expert Systems with Applications, 37(10), 7080-7085
25
Omran, A. R. (1979). Changing patterns of health and disease during the process of national development. Health, Illness and Medicine: A Reader in Medical Sociology. Chicago, IL: Rand McNally.
26
Pal, D., Mandana, K. M., Pal, S., Sarkar, D., & Chakraborty, C. (2012). Fuzzy expert system approach for coronary artery disease screening using clinical parameters. Knowledge-Based Systems, 36, 162-174.
27
Russell, S. J., & Norvig, P. (1995). A modern, agent-oriented approach to introductory artificial intelligence. SIGART Bulletin, 6(2), 24-26.
28
Samavat T & Shams M. (2013).Prevention ways and Controling Coronary Artery Disease (especially for government staff), Ministry of Health and Medical Education.
29
Shantakumar B. (2009), Intelligent and Effective Heart Attack Prediction System Using Data Mining and Artificial Neural Network, European journal of scientific research ,vol.3.1 no.4, pp 642 – 656
30
Shortliffe, E. H. (1976). Computer-based medical consultation. MYCIN.
31
Siler, W., & Buckley, J. J. (2005). Fuzzy expert systems and fuzzy reasoning. John Wiley & Sons.
32
Sohrabi, B., Vanani, I. R., Tahmasebipur, K., & Fazli, S. (2012). An exploratory analysis of hotel selection factors: A comprehensive survey of Tehran hotels. International Journal of Hospitality Management, 31(1), 96-106.
33
Tsipouras, M. G., Exarchos, T. P., Fotiadis, D. I., Kotsia, A. P., Vakalis, K. V., Naka, K. K., & Michalis, L. K. (2008). Automated diagnosis of coronary artery disease based on data mining and fuzzy modeling. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, 12(4), 447-458.
34
Ustundag, A., Kılınç, M. S., & Cevikcan, E. (2010). Fuzzy rule-based system for the economic analysis of RFID investments. Expert systems with applications, 37(7), 5300-5306.
35
Vaisi-Raygani, A., Ghaneialvar, H., Rahimi, Z., Nomani, H., Saidi, M., Bahrehmand, F., ... & Pourmotabbed, T. (2010). The angiotensin converting enzyme D allele is an independent risk factor for early onset coronary artery disease. Clinical biochemistry, 43(15), 1189-1194.
36
Zarandi, M. F., & Ahmadpour, P. (2009). Fuzzy agent-based expert system for steel making process. Expert systems with applications, 36(5), 9539-9547.
37
Zarandi, M. F., Zolnoori, M., Moin, M., & Heidarnejad, H. (2010). A fuzzy rule-based expert system for diagnosing asthma. Scientia Iranica. Transaction E, Industrial Engineering, 17(2), 129.
38
ORIGINAL_ARTICLE
موقعیت رقابتی زنجیره تأمین لارج در صنعت سیمان و تحلیل اهمیت عملکرد الزامات راهبردی مرتبط با آن
مدیریت زنجیره تأمین در صنعت سیمان بهعنوان عاملی کلیدی برای دستیابی به اهدافی مانند ایجاد مزیتهایرقابتی، بهبود کیفیت محصول و افزایش سودآوری قلمداد میگردد. پژوهش حاضر با هدف تعیین موقعیترقابتی زنجیره تأمین لارج در صنعت سیمان و تحلیل اهمیت عملکرد الزامات راهبردی مرتبط با آن )نقاط: -- قوت، ضعف، فرصت و تهدید( انجام گرفت. روش پژوهش پیمایشی توصیفی بوده و نمونه آماری شامل 11شرکت فعال در این صنعت میباشد. ابتدا با توجه به پیشینه پژوهش و فن دلفی الزامات راهبردی زنجیره تأمینلارج در صنعت سیمان شناسایی گردیدند. سپس، اهمیت هرکدام از الزامات راهبردی، با استفاده از تکنیکسوارا تعیین گردید. در مرحله بعد، نتایج ماتریس تجزیه و تحلیل عوامل داخلی و خارجی نشان داد جهتدستیابی به موقعیت رقابتی مناسب زنجیره تأمین لارج در صنعت سیمان میبایستی راهبرد تهاجمی اتخاذ گردد.در مرحله نهایی، مدل تحلیل اهمیت عملکرد نشان داد که بهجز فرصتهای صادراتی در منطقه و فرهنگ –همکاری در زنجیره تأمین که در ناحیه اول قرار داشتهاند، سایر الزامات راهبردی مرتبط با راهبرد تهاجمی درزنجیره تأمین لارج در صنعت سیمان در ناحیه دوم یعنی تداوم وضعیت موجود قرار داردند. در پایانپیشنهادهایی برای تداوم و بهبود عملکرد زنجیره تأمین لارج در این صنعت ارائه گردید.
https://jims.atu.ac.ir/article_9106_089c52cefbc9f904ac160cfe9d97a679.pdf
2018-09-23
53
77
10.22054/jims.2018.9106
تکنیک سوارا
تحلیل اهمیت عملکرد
راهبرد تهاجمی
مدیریت زنجیره تأمین - لارج
غلامرضا
جمالی
gjamali@pgu.ac.ir
1
استادیار گروه مدیریت صنعتی، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه خلیج فارس، بوشهر(نویسنده مسئول)
AUTHOR
الهام
کریمی اصل
elh.karimiasl@gmail.com
2
کارشناسی ارشد مدیریت صنعتی، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه خلیج فارس، بوشهر
AUTHOR
انصاری، ا.، صادقی مقدم، م. (1393). شناسایی، تعیین روابط و سطح بندی محرکهای مدیریت زنجیره تأمین سبز با رویکرد مدلسازی تفسیری ساختاری. مطالعات مدیریت صنعتی، سال دوازدهم، شماره 35: 123-150.
1
آذر، ع.، خسروانی، ف.، جلالی، ر. (1392). تحقیق در عملیات نرم، تهران. مدیریت صنعتی.
2
آقایی، ا.، صالحی صدقیانی، ج.، قربانی زاده، و.، میکائیلی، ف. (1394). طراحی الگوی زنجیره تأمین ناب با استفاده از تکنیک معادلات ساختاری. مطالعات مدیریت صنعتی، سال سیزدهم، شماره 36 : 95-113.
3
تیزرو، ع.، آذر، ع.، احمدی، ر.، رفیعی، م. (1390). ارائه مدل چابکی زنجیره تأمین مورد مطالعه: شرکت سهامی. مدیریت صنعتی دوره 3، شماره 7 : 17-36.
4
جمالی، غ. (1393). پیش بینی سهم بازار و احتمال ابقا و جابه جایی مشتریان بانکهای شهر بوشهر: مقایسهی تحلیلی نتایج روش زنجیرهی مارکف و SWARA. مجله تحقیق در عملیات در کاربردهای آن، سال یازدهم، شماره چهارم (پیاپی43)، 2251-7286 : 75-87.
5
جمالی، غ.، قاسمیه، ر.، کریمیاصل، ا. (1394). یکپارچهسازی استراتژیهای مدیریت زنجیره تأمین لارج (مورد مطالعه؛ صنعت سیمان). اولین همایش مدیریت، اقتصاد، توسعه. 1-13.
6
رضائی کلیدبری، ح.، گودرزوند چگینی، م.، سیده علوی فومنی، ف. (1393). تأثیرمدیریتزنجیرةتأمینبربهبودعملکردصنایعتولیدقطعات خودروییازطریقمزیترقابتی. مدیریت بازرگانی، دوره 6، شماره1: 68-88.
7
علی نژاد، ع.، شهریاری، ز.، سیدرحمتی، ح.، سیمیاری، ک. (1393). مکان یابی پویای چند تسهیلاتی در یک زنجیره تأمین در شرایط فازی. مطالعات مدیریت صنعتی، سال دوازدهم، شماره 35: 151-178.
8
الفت، ل.، براتی، م. (1391). تحلیلاهمیت_عملکردشاخصهایمدیریتروابطزنجیره تأمیندر شرکتهایکوچکومتوسطصنعتقطعهسازیخودرو. فصلنامه مدیریت صنعتی، دوره4، شماره 2، 42-21.
9
فریبرز، م.، فتحی واجارگاه، ک.، پرداختچی، م.، ابوالقاسمی، م. (1390). تحلیل رضایتمندی فراگیران از دوره های آموزش ضمن خدمت بر مبنای مدل تحلیل اهمیت - عملکرد. دو فصلنامه مدیریت و برنامه ریزی در نظامهای آموزشی، 53-32.
10
فکورثقیه، ا.، الفت، ل.، فیضی، ک.، امیری، م. (1391). مدلی برای قابلیت ارتجاعی زنجیره تأمین برای رقابتپذیری در شرکتهای خودروسازی ایران. مدیریت تولید و عملیات، دوره (5)، پیاپی (8)، شماره (1): 143-164.
11
قاسمیه، ر.، جمالی، غ.،کریمیاصل، ا. (1394). تحلیل ابعاد رویکرد مدیریت زنجیرة تأمین لارج در صنعت سیمان از طریق تلفیق تکنیکهای تصمیمگیری چند معیاره. فصلنامه مدیریت صنعتی، دانشگاه تهران، 7(4)، 813-836.
12
قاضی زاده، م.، صفری، س.، نوروززاده، ف.، حیدری، ق. (1394). یکپارچهسازی رویکردهای مدیریت زنجیره تأمین در قالب زنجیره تأمین لارج با استفاده از تکنیکهای تصمیمگیری چند شاخصه در شرکت سایپا. پژوهشنامه مدیریت اجرایی، سال هفتم، شماره چهاردهم، نیمهی دوم، 134-114.
13
Agarwal, A., Shankar, R., & Tiwari, M. (2006). Modeling the metrics of lean, agile and leagile supply chain: An ANP-based approach. European Journal of Operational Research, 173 (1): 211-225.
14
Alimardani, M., Hashemkhani Zolfani , S., & Aghdaie , M. (2013). A Novel Hybrid SWARA and VIKOR Methodology for Supplier Selection in an Agile Environment. print/ISSN 2029- 4921,(19): 533–548.
15
Anand, G., & Kodali, R. (2008). A conceptual framework for lean supply chain and its implementation. International Journal of Value Chain Management, 2 (3): 313-357.
16
Azevedo, S. G., Carvalho, H., & Cruz-Machado, V. (2016). LARG index: a benchmarking tool for improving the leanness, agility, resilience and greenness of the automotive supply chain. Benchmarking: An International Journal, 23(6), 1472-1499.
17
Azevedo, S., Govindan, K., Carvalho, H., & Cruz-Machado, V. (2011). Ecosilient Index to assess the greenness and resilience of the upstream automotive supply chain. International Symposium on the Analytic Hierarchy Process: 1-6.
18
Bortolotti, T., Boscari, S., & Danese, P. (2015). Successful lean implementation: Organizational culture and soft lean practices. International Journal of Production Economics, 160: 182-201.
19
Cabral, I., António, G., & Rogerio, P. L. (2011). Modelling Lean, Agile, Resilient, and Green Supply Chain Management. Conf. on Information Technology Interfaces: 365-369.
20
Cabral, I., Espadinha-Cruz, P., Grilo, A., Puga-Leal, R., & Cruz-Machado, V. (2011). Decision-making models for interoperable lean, agile, resilient and green supply chains. Proceedings of the International Symposium on the Analytic Hierarchy Process: 1-6.
21
Carvalho, H., & Cruz-Machado, V .(2011). Integrating Lean, Agile, Resilience and Green Paradigms in Supply Chain Management (LARG_SCM). Supply Chain Management: 28-47.
22
Carvalho, H., Duarte, S., & Cruz Machado, V. (2011). Lean, agile, resilient and green: divergences and synergies. Emerald Group Publishing Limited, 2(2): 151-179.
23
Christopher , M., & Peck, H. (2004). Building the resilient supply chain. International Journal of Logistics, 15 (2): 1-13.
24
Cruz Machado , V., & Duarte , S. (2010). Tradeoffs among Paradigms in Supply Chain Management. International Conference on Industrial Engineering and Operations Management Dhaka, Bangladesh: 9-10.
25
Dües, C., Tan, K., & Lim, M. (2011). Green as the New Lean: How to Use Lean Practices as a Catalyst to Greening Your Supply Chain. Journal of Cleaner Production: 1-18.
26
Espadinha-Cruz, P., Grilo, A., Puga-Leal, R., & Cruz-Machado, V. (2011). A Model for Evaluating Lean, Agile, Resilient and Green Practices Interoperability in Supply Chains. Proceedings of the 2011 IEEE IEEM (978-1-4577-0739-1/11/$26.00 ©2011 IEEE). 1209-1231.
27
Ghotbabadi, A. R., Gandaee, S., & Gandaee, M. T. (2016). Making LARG Supply Chain Management Smart and Identification of its Conditions with Management Tools of SWOT, BI, and RFID Technology. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 6(9),321-333.
28
González, P., Sarkis, J., & Adenso-Díaz, B. (2008). Environmental management system certification and its influence on corporate practices: Evidence from the automotive industry. International Journal of Operations & Production Management, 28 (11): 1021-1041.
29
Gurumurthy, A., & Kodali, R. (2009). Application of benchmarking for assessing the lean manufacturing implementation. Benchmarking: An International Journal, 16 (2): 274-308.
30
Hashemkhani Zolfani, S., & Saparauskas, J. (2013). New application of SWARA method in prioritizing sustainability assessment indicators of energy system. Engineering Economics, 24 (5): 408-414.
31
Holt, D., & Ghobadian, A. (2009). An empirical study of green supply chain management practices amongst UK manufacturers. Journal of Manufacturing Technology Management, 20 (7(: 933-956.
32
Iakovou, E., Vlachos, D., & Xanthopoulos, A. (2007). An analytical methodological framework for the optimal design of resilient supply chains. International Journal of Logistics Economics and Globalisation, 1 (1): 1-20.
33
Jamali, G., Karimi Asl, E., Zolfani, S. H., & Šaparauskas, J. (2017). Analysing LARG supply chain management management competitive strategies in Iranian cement industries. Ekonomika a Management, XX(3),70-83.
34
Kangas, J.; Kurttila, M.; Kajanus, M.; Kangas, A., 2003. Evaluating the management strategies of a forestland estate-the S-O-S approach. Journal of Environmental Management, 69 (4): 349-358.
35
Rachid, B., Roland, D., Sebastien, D., & Ivana, R. (2017). Risk Management Approach for Lean, Agile, Resilient and Green Supply Chain. World Academy of Science, Engineering and Technology, International Journal of Social, Behavioral, Educational, Economic, Business and Industrial Engineering, 11(4), 742-750.
36
Rao, P., & Holt, D. (2005). Do green supply chains lead to competitiveness and economic performance?. International Journal of Operations and Production Management, 9 (25): 898-916.
37
Stanujkic, D., Karabasevic, D., Zavadskas, E. K., (2015). Framework for the Selection of a Packaging Design Based on the SWARA Method. Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 26 (2): 181-187.
38
Vafaeipour M., Hashemkhani Zolfani S., Morshed Varzandeh M. H., Derakhti A., Keshavarz Eshkalag M. (2014). Assessment of regions priority for implementation of solar projects in Iran: New application of a hybrid multi-criteria decision making approach. Energy Conversion and Management, (86): 653–663.
39
Zhu, Q., Sarkis, J., & Lai, K. H. (2008). Green supply chain management implications for closing the loop. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 44 (1): 1-18.
40
ORIGINAL_ARTICLE
مدیریت بلادرنگ اختلالات چندگانه در زنجیره تامین چند سطحی با رویکرد برنامه ریزی بازیابی
در دنیای رقابتی امروز، مدیریت زنجیره تامین هر روز بیش از پیش مورد توجه قرار گیرد، یکی از موضوعاتمهمی که توجه بسیاری از مدیران و متخصصین این حوزه را به خود جلب کرده است مدیریت اختلالاتزنجیره تامین می باشد. وقتی اختلالی در فعالیت یک عضو زنجیره تامین رخ دهد ممکن است فعالیت دیگراعضا زنجیره را نیز تحت تاثیر قرار دهد، هدف اصلی این تحقیق کمک به تصمیم گیری در خصوص میزانتامین، تولید و ارسال بین حلقه های مختلف زنجیره تامین می باشد به گونه ای که پس از وقوع اختلال باکمترین هزینه به شرایط قبل از اختلال باز گردد.در مقاله حاضر اختلالات رخ داده در خرده فروشان و تولید کننده مورد مطالعه و مدل سازی قرار می گیرد وسعی برآنست که با طراحی مدل ریاضی برنامه ریزی بازیابی با کمترین هزینه زنجیره تامینی که بخشی از آندچار اختلال شده است را به حالت قبل از وقوع اختلال بازگردانیم. در نهایت مدل ارائه شده با الگوریتمابتکاری در نرم افزار متلب 2544 حل و نتایج به دست آمده با نرم افزار گمس مقایسه شده است.
https://jims.atu.ac.ir/article_9107_133f29f48d7a26164f35449e8f3745a4.pdf
2018-09-23
79
104
10.22054/jims.2018.9107
زنجیره تامین
توقف تولید
برنامه ریزی بازیابی
مدیریت اختلال
خرده فروش
لعیا
الفت
1
استاد گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی(نویسنده مسئول)
AUTHOR
مقصود
امیری
jims@atu.ac.ir
2
استاد گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی.
AUTHOR
ابراهیم
تیموری
teimoury@iust.ac.ir
3
دانشیار گروه مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه علم و صنعت ایران.
AUTHOR
فاطمه
قاسم زاده گوری
ghasemzadeh.fa@gmail.com
4
دانشجوی دکترای مدیریت - تولید و عملیات، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی.
AUTHOR
1-
1
Cavinato, J. L. (2004). Supply chain logistics risks: from the back room to the board room. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 34(5), 383-387.
2
Chen, L.-M., Liu, Y. E., & Yang, S.-J. S. (2015). Robust supply chain strategies for recovering from unanticipated disasters. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 77, 198-214.
3
Christopher, M., & Lee, H. (2004). Mitigating supply chain risk through improved confidence. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 34(5), 388-396.
4
Eisenstein, D. D. (2005). Recovering cyclic schedules using dynamic produce-up-to policies. Operations research, 53(4), 675-688.
5
Gallego, G. (1994). When is a base stock policy optimal in recovering disrupted cyclic schedules? Naval Research Logistics (NRL), 41(3), 317-333.
6
Hendricks, K. B., & Singhal, V. R. (2005). An Empirical Analysis of the Effect of Supply Chain Disruptions on Long‐Run Stock Price Performance and Equity Risk of the Firm. Production and Operations Management, 14(1), 35-52.
7
Hishamuddin, H., Sarker, R. A., & Essam, D. (2012). A disruption recovery model for a single stage production-inventory system. European Journal of Operational Research, 222(3), 464-473.
8
Hishamuddin, H., Sarker, R. A., & Essam, D. (2013). A recovery model for a two-echelon serial supply chain with consideration of transportation disruption. Computers & Industrial Engineering, 64(2), 552-561.
9
Hishamuddin, H., Sarker, R. A., & Essam, D. (2014). A recovery mechanism for a two echelon supply chain system under supply disruption. Economic Modelling, 38, 555-563.
10
Ivanov, D., & Sokolov, B. (2010). Adaptive supply chain management: Springer.
11
Li, Y., Zhen, X., Qi, X., & Cai, G. G. (2016). Penalty and financial assistance in a supply chain with supply disruption. Omega, 61, 167-181.
12
Paul, S. K., Sarker, R., & Essam, D. (2013). A disruption recovery model in a production-inventory system with demand uncertainty and process reliability Computer Information Systems and Industrial Management (pp. 511-522): Springer.
13
Paul, S. K., Sarker, R., & Essam, D. (2014a). Managing real-time demand fluctuation under a supplier–retailer coordinated system. International Journal of Production Economics, 158, 231-243.
14
Paul, S. K., Sarker, R., & Essam, D. (2014b). Real time disruption management for a two-stage batch production–inventory system with reliability considerations. European Journal of Operational Research, 237(1), 113-128.
15
Paul, S. K., Sarker, R., & Essam, D. (2015a). A disruption recovery plan in a three-stage production-inventory system. Computers & Operations Research, 57, 60-72.
16
Paul, S. K., Sarker, R., & Essam, D. (2015b). Managing disruption in an imperfect production–inventory system. Computers & Industrial Engineering, 84, 101-112.
17
Paul, S. K., Sarker, R., & Essam, D. (2017). A quantitative model for disruption mitigation in a supply chain. European Journal of Operational Research, 257(3), 881-895.
18
Paul, S. K., Sarker, R. A., & Essam, D. (2014). Managing supply disruption in a three-tier supply chain with multiple suppliers and retailers. Paper presented at the 2014 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management.
19
Pfeffer, J., & Salancik, G. R. (1978). The external control of organisations. New York.
20
Qi, X., Bard, J. F., & Yu, G. (2004). Supply chain coordination with demand disruptions. Omega, 32(4), 301-312.
21
Shao, X.-F., & Dong, M. (2012). Supply disruption and reactive strategies in an assemble-to-order supply chain with time-sensitive demand. IEEE Transactions on engineering management, 59(2), 201-212.
22
Spekman, R. E., & Davis, E. W. (2004). Risky business: expanding the discussion on risk and the extended enterprise. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 34(5), 414-433.
23
Tang, L. C., & Lee, L. H. (2005). A simple recovery strategy for economic lot scheduling problem: A two-product case. International Journal of Production Economics, 98(1), 97-107.
24
Thun, J.-H., & Hoenig, D. (2011). An empirical analysis of supply chain risk management in the German automotive industry. International Journal of Production Economics, 131(1), 242-249.
25
Tomlin, B. (2006). On the value of mitigation and contingency strategies for managing supply chain disruption risks. Management Science, 52(5), 639-657.
26
Xia, Y., Yang, M.-H., Golany, B., Gilbert, S. M., & Yu, G. (2004). Real-time disruption management in a two-stage production and inventory system. IIE transactions, 36(2), 111-125.
27
Yang, J., Qi, X., & Yu, G. (2005). Disruption management in production planning. Naval Research Logistics, 52(5), 420-442.
28
Zsidisin*, G. A., Melnyk, S. A., & Ragatz, G. L. (2005). An institutional theory perspective of business continuity planning for purchasing and supply management. International journal of production research, 43(16), 3401-3420.
29
ORIGINAL_ARTICLE
ارائه مدل ریاضی و حد پایین برای مساله زمانبندی گردش شغلی ارگونومیکی
کار در کارگاههای صنعتی و انجام فعالیتهای سنگین بر سلامت کارگران تاثیر داشته و به لحاظ آسیبهایشغلی مخاطرات فراوانی را برای آنان به همراه دارد. از آنجایی که در واحدهای صنعتی کارهای متفاوتی بهلحاظ بار ارگونومیکی و نیز سختی کار وجود دارد، می توان با ایجاد یک برنامه چرخش کار، آسیبهایشغلی را کاهش داد. در این مقاله با استفاده از رویکرد تبدیل، مساله زمانبندی گردش کار ارگونومیکی بهمساله ماشینهای موازی تبدیل شده تا از روشهای حل دقیق آن )مانند روش شاخه و کران( استفاده شود. باتوجه به تبدیل انجام شده، استفاده از حد پایینهای ارائه شده برای مساله زمانبندی ماشینهای موازی برایروش حل شاخه و کران مورد استفاده قرار گرفت. هدف اصلی تهیه جدول زمانی مطلوب برای گردش شغلیکارکنان با رویکرد مهندسی عوامل انسانی به منظور کمینه کردن بیشینه بار ارگونومیکی موجود روی کارکنانمی باشد . در اینجا با توجه به تبدیل انجام شده، حد پایینی ارائه شده است.
https://jims.atu.ac.ir/article_9108_7df1ca7b3bbb474348b8360ff9e7239e.pdf
2018-09-23
105
124
10.22054/jims.2018.9108
گردش شغلی
زمانبندی ارگونومیکی گردش شغلی
حد پایان
مساله ماشینهای موازی
جواد
بهنامیان
behnamian@basu.ac.ir
1
دانشیار گروه مهندسی صنایع دانشکده مهندسی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان؛ (نویسنده مسئول)
AUTHOR
زینب
اخوان
z.roma_1366@yahoo.com
2
دانشجوی دکتری گروه مهندسی صنایع دانشکده مهندسی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان
AUTHOR
عیوق، اشکان، زندیه، مصطفی و متقی، هایده ، ارائه مدل زمانبندی گردش شغلی با ملاحظه هزینه خستگی ناشی از شباهت کارها و توسعه الگوریتم های ژنتیک و رقابت استعماری برای حل آن، مطالعات مدیریت صنعتی سال ششم، شماره 16 ، 1386.
1
خیرخواه، امیرسامان،دلجو، ولی اله،توسعه یک مدل بهینهسازی چندهدفه چرخش کار به منظور حداقل سازی آسیبهای شغلی در واحدهای صنعتی، نشریه بین المللی مهندسی صنایع و مدیریت تولید، جلد 20، 1388.
2
Akbari M., Zandieh M., Dorri B.,Scheduling part-time and mixed-skilled workers to maximize employee satisfaction, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 11, 2013.
3
Azizi N., Zolfaghari S., Liang M., Modeling job rotation in manufacturing systems: The study of employee’s boredom and skill variations, Int. J. Production Economics, Vol. 123, 2010.
4
Bhadury J., Radovilsky Z., Job rotation using the multi-period assignment model, International Journal of Production Research,Vol.44, No. 20, 2006.
5
Boenzi F., Digiesi S., Mossa G., Mummolo G., Romano V.A., Modelling workforce aging in job rotation problems, IFAC-PapersOnLine, Vol. 48 , 2015.
6
Brusco M.J., Johns T.R., Reed J.H., Cross-utilization of a two-skilled workforce, Int .J. Oper. & Prod. Manag.,Vol. 18, No. 6, 1998.
7
Campbell G.M., Cross-utilization of workers whose capabilities differ, Management Science, Vol. 45, No. 5, 1999.
8
Carnahan B.J., Norman B.A., Redfern M.S., Incorporating physical demand criteria into assembly line balancing, iie Transactions, Vol. 33, No. 10, 2001.
9
Corominas A., Pastor R., Rodriguez E., Rotational allocation of tasks to multifunctional workers in a service industry, International Journal of Production Economics, Vol. 103, No.1, 2006.
10
Diego-Mas J.A., Asensio-Cuesta S., Sanchez-Romero M.A., Artacho-Ramirez M.A., A multi-criteria genetic algorithm for the generation of job rotation schedules, International Journal of Industrial Ergonomics, Vol. 39, No. 1, 2009.
11
Dorri B., Akbari, M., Zandieh, M., Bi-objective shift and job rotation scheduling for multi-skilled workforces with human factor engineering approach, Management Researches in Iran, Vol.17, No.3, 2013.
12
Easton F.F., Rossin D.F., Sufficient working subsets for the tour scheduling problem, Management Science, Vol. 37, No. 11, 1991.
13
Jafarnajad A., Esmaelian M., Preventive maintenance scheduling with multi skilled workforce, Management in Iran, Scientific Research Quarterly, Vol. 15, No. 2, 2011 [In Persian].
14
Li C., Robinson E.P., Mabert V.A., An evaluation of tour scheduling heuristics with differences in employee productivity and cost, Decision Sciences, Vol. 22, No. 4, 1991.
15
Mc Donald T., Ellis K.P., Van Aken E.M., Koelling C.P., Development and application of a worker assignment model to evaluate a lean manufacturing cell, International Journal of Production Research, Vol. 47, No. 9, 2009.
16
Molleman E., Slomp J., Functional flexibility and team performance, International Journal of Production Research, Vol. 37, No. 8, 1999.
17
Moreira M.C.O., Costa A.M., Hybrid heuristics for planning job rotation schedules in assembly lines with heterogeneous workers, International Journal of Production Economics,Vo. 141, 2013.
18
Mossa G., Boenzi F., Digiesi S., Mummolo G., Romano V.A., Productivity and ergonomic risk in human based production systems: A job-rotation scheduling model, International Journal of Production Economics, Vol. 171, 2016.
19
Otto A., Scholl, A., Reducing ergonomic risks by job rotation scheduling, OR Spectrum DOI 10.1007/s00291-012-0291-6, 2012.
20
Padula R. S., Caires Comper M. L., Sparer E.H., Dennerlein J.T., Job rotation designed to prevent musculoskeletal disorders and control risk in manufacturing industries: A systematic review, Applied Ergonomics, Vol. 58, 2017.
21
Tavakkoli-Moghaddam R., Rabbani M.,Taghavi S.M., Solving manpower scheduling problems by simulated annealing, Proceeding of the 33rd Int. Conf. on Computers and Industrial Engineering, Jeju Island, Korea, March 25- 27, 2004.
22
Tavakoli-Moghaddam R., Islami S., A new mathematical model for staffing and scheduling problems using genetic algorithms, Sharif Journal of Industrial Engineering & Management, Vol. 22. No. 36, 2007 [In Persian].
23
Techawi boonwong A., Yenradee P., Das S.K., A master scheduling model with skilled and unskilled temporary workers, International Journal of Production Economics, Vol. 103, No. 2, 2006.
24
Tharmmaphornphilas W., Norman B.A., A quantitative method for determining proper job rotation intervals, Annals of Operations Research, Vol. 128, No. 1-4), 2004.
25
Thompson G.M., Goodale J.C., Variable employee productivity in workforce scheduling, European Journal of Operational Research, Vol. 170, No. 2, 2006.
26
Warner R.C., Needy K.L., Bidanda B., Worker assignment in implementing manufacturing cells, in Proceeding soft the Sixth Industrial Engineering Research Conference. Miami Beach, FL, 1997.
27
Yoon S-Y., Ko J., Jung M-C., A model for developing job rotation schedules that eliminate sequential high workloads and minimize between-worker variability in cumulative daily workloads: Application to automotive assembly lines, Applied Ergonomics, Vol. 55, 2016.
28
ORIGINAL_ARTICLE
مدل سازی و حل مسئله ی موازنه ی زمان، هزینه و کیفیت پروژه در شرایط وابستگی کیفیت به زمان و هزینه
در پژوهش حاضر مسئله ی موازنه ی زمان هزینه کیفیت از یک منظر جدید فرمولبندی و حل می شود. بدین - -منظور، ابتدا کیفیت اجرای هر فعالیت به صورت تابعی از زمان و هزینه تعریف شد، سپس با تعریف کیفیتاجرای پروژه به صورت کمترین مقدار کیفیتِ اجرای فعالیت های آن و رعایت روابط پیش نیازی بین فعالیت ها،یک مدل برنامه ریزی سه هدفه برای موازنه ی زمان، هزینه و کیفیت فرمولبندی گردید. برای حل مسئله، توابعهدفِ مربوط به زمان و هزینه به صورت آرمان هایی فازی توصیف شده و از یک رویکرد تصمیم گیریِ فازیبرای بازنویسیِ مدل سه هدفه ی پیشنهادی به صورت مدلی تک هدفه استفاده گردیده است. تولید یک جوابنهایی، به جای مجموعه ای از جواب های کارای پارتو، از مزیت های روش پیشنهادی است، که مانع ازسردرگمیِ تصمیم گیرنده می شود. به منظور توصیف عملکرد و کاربرد بالقوه ی روش پیشنهادی، مسئله یموازنه ی زمان هزینه کیفیت برای یک پروژه با داده های واقعی مربوط به سازمان نوسازی، توسعه و تجهیز - -مدارس استان کرمان حل گردید. در پایان نیز، به منظور اعتبارسنجیِ مدل و روش پیشنهادی از یک فرایندتحلیل پارامتری، که پارامترهای اصلی مدل را به صورت سیستماتیک تغییر می دهد، استفاده شد.
https://jims.atu.ac.ir/article_9109_3b9b3253c5ceddfbfa57875bb2629851.pdf
2018-09-23
125
157
10.22054/jims.2018.9109
زمان بندی پروژه
موازنه ی زمان هزینه کیفیت
برنامه ریزی چند هدفه
آرمان فازی
تصمیم گیری فازی
عباس
شول
shoul@vru.ac.ir
1
استادیار گروه مدیریت صنعتی، دانشکده علوم اداری و اقتصاد، دانشگاه ولی عصر (عج)، رفسنجان، ایران (نویسنده مسئول)
AUTHOR
اسماعیل
کشاورز
ekeshavarz@iausirjan.ac.ir
2
استادیار گروه ریاضی کاربردی، واحد سیرجان، دانشگاه آزاد اسلامی، سیرجان، ایران
AUTHOR
Afshar, A., A. Kaveh, and O. Shoghli, "Multi-Objective Optimization of Time-Cost-Quality Using Multi-Colony Ant Algorithm", ASIAN JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING (BUILDING AND HOUSING). 8(2), pp. 113-124 (2007).
1
Babu, A.J.G. and N. Suresh, "Project management with time, cost, and quality considerations", European Journal of Operational Research. 88(2), pp. 320-327 (1996).
2
Baptiste, P. and S. Demassey, "Tight LP bounds for resource constrained project scheduling", OR Spectrum. 26(2), pp. 251-262 (2004).
3
Bellman, R.E. and L.A. Zadeh, "Decision making in a fuzzy environment", Management Sience. 17(4), pp. 141-164 (1970)
4
Chen, S.-P. and M.-J. Tsai, "Time–cost trade-off analysis of project networks in fuzzy environments", European Journal of Operational Research. 212(2), pp. 386-397 (2011).
5
Correia, I., L.L. Lourenço, and F. Saldanha-da-Gama, "Project scheduling with flexible resources: formulation and inequalities", OR Spectrum. 34(3), pp. 635-663 (2012).
6
Ebrahimnezhad, S., V. Ahmadi, and H. Javanshir, "Time-Cost-Quality Trade-off in a CPM Network Using", International Journal of Industrial Engineering & Production Management. 24(3), pp. 361-376 (2013).
7
El-Rayes, K. and A. Kandil, "Time-Cost-Quality Trade-Off Analysis for Highway Construction", Journal of Construction Engineering and Management. 131(4), pp. 477-486 (2005).
8
Eshtehardian, E., A. Afshar, and R. Abbasnia, "Time–cost optimization: using GA and fuzzy sets theory for uncertainties in cost", Construction Management and Economics, 26(7), pp. 679-691 (2008).
9
Eshtehardian, E., A. Afshar, and R. Abbasnia, "Fuzzy-based MOGA approach to stochastic time–cost trade-off problem" Automation in construction, 18(5),pp. 692-701 (2009).
10
Iranmanesh, H., M.R. Skandari, and M. Allahverdilloo, "Finding Pareto Optimal Front for the Multi-Mode Time, Cost, Quality Trade-off in Project Scheduling", International Journal of Social, Behavioral, Educational, Economic, Business and Industrial Engineering. 2(4), pp. 397-401 (2008).
11
Ke, H., and J. Ma, "Modeling project time–cost trade-off in fuzzy random environment", Applied Soft Computing, 19, pp. 80-85(2014).
12
Kerzner H., "Project management: a systems approach to planning, scheduling, and controlling", John Wiley & Sons (2013).
13
Khang, D.B. and Y.M. Myint, "Time, cost and quality trade-off in project management: a case study", International Journal of Project Management. 17(4), pp. 249-256 (1999).
14
Kim, J., C. Kang, and I. Hwang, "A practical approach to project scheduling: considering the potential quality loss cost in the time–cost tradeoff problem", International Journal of Project Management, 30(2), pp. 264-272 (2012).
15
Mehdizadeh, E. and O. Mohsenian, "Solving time cost and quality trade off project problem using multi objective stochastic programming", Sharif Scientific Journal. 28-1(2), pp. 103-111 (2012).
16
Mohammadipour, F., and S. J. Sadjadi, "Project cost–quality–risk tradeoff analysis in a time-constrained problem", Computers & Industrial Engineering, 95, pp. 111-121(2016).
17
Monghasemi, S., M.R. Nikoo, M.A. Khaksar Fasaee, and J. Adamowski, "A novel multi criteria decision making model for optimizing time–cost–quality trade-off problems in construction projects", Expert Systems with Applications. 42(6), pp. 3089-3104 (2015).
18
Mungle, S., L. Benyoucef, Y. J. Son, and M. K. Tiwari, "A fuzzy clustering-based genetic algorithm approach for time–cost–quality trade-off problems: A case study of highway construction project", Engineering Applications of Artificial Intelligence, 26(8), pp. 1953-1966 (2013).
19
Nabipoor Afruzi, E., A.A. Najafi, E. Roghanian, and M. Mazinani, "A Multi-Objective Imperialist Competitive Algorithm for solving discrete time, cost and quality trade-off problems with mode-identity and resource-constrained situations", Computers & Operations Research. 50, pp. 80-96 (2014).
20
Saif, A., S. Abbas, and Z. Fayed, "The PDBO Algorithm for Discrete Time, Cost and Quality Trade -off in Software Projects with Expressing Quality by Defects", Procedia Computer Science. 65, pp. 930-939 (2015).
21
Singh, G. and A.T. Ernst, "Resource constraint scheduling with a fractional shared resource", Operations Research Letters. 39(5), pp. 363-368 (2011).
22
Tareghian, H.R. and S.H. Taheri, "On the discrete time, cost and quality trade-off problem", Applied Mathematics and Computation. 181(2), pp. 1305-1312 (2006).
23
Tavana, M., A.-R. Abtahi, and K. Khalili-Damghani, "A new multi-objective multi-mode model for solving preemptive time–cost–quality trade-off project scheduling problems", Expert Systems with Applications. 41(4, Part 2), pp. 1830-1846 (2014).
24
Xu, J., H. Zheng, Z. Zeng, S. Wu, and M. Shen, "Discrete time–cost–environment trade-off problem for large-scale construction systems with multiple modes under fuzzy uncertainty and its application to Jinping-II Hydroelectric Project", International Journal of Project Management, 30(8), pp. 950-966, (2012).
25
Zhang, H., and F. Xing, "Fuzzy-multi-objective particle swarm optimization for time–cost–quality tradeoff in construction", Automation in Construction, 19(8), pp. 1067-1075 (2010).
26
ORIGINAL_ARTICLE
بخشبندی قیمتی بازار خودروی سواری ایران و رتبهبندی خودروها در بخشهای قیمتی با استفاده از روش ترکیبی دیمتل خوشه بندی دو - مرحله ای تاپسیس و وزن دهی دو مرحله ای آنتروپی شانون
امروزه بیش از 055 نوع خودروی نو در بازار خودروی ایران وجود دارد که نسبت به دهه گذشته رشد قابلتوجهی داشته است. تنوع بالای مدلها امکان انتخاب خودرو را دشوار میسازد. تاکنون مدلی ریاضی جهتبخشبندی و رتبهبندی بازار خودرو توسعه داده نشده است که تعداد خوشههای بهینه توسط الگوریتم و بااستفاده از مدل ریاضی تعیین شود و نیز در رتبه بندی، وزن دهی به معیارها بهصورت خودکار صورت پذیرد. پژوهشفوق روشی ترکیبی را توسعه میدهد. ابتدا با استفاده از روش دیمتل، قیمت به عنوان تاثیرپذیرترین معیار انتخابمیشود و سپس براساس روش خوشه بندی دومرحله ای، بخشهای قیمتی بازار بهصورت خودکار شناساییمیشوند. سپس، با استفاده از روش وزندهی آنتروپی شانون دومرحله ای به تمامی امکانات خودروها وزن مناسبتخصیص داده میشود و با استفاده از تاپسیس، رتبه بندی خودروها براساس تمامی مشخصات عملکردی، امکانات،ارزش برند، ارزش استایل و نیز قیمت در داخل بخشهای قیمتی انجام میشود. آزمون همبستگی رتبه ای اسپیرمن نیزجهت مقایسه رتبه بندی مدل با رفتار بازار خودروی ایران انجام شده است. نتایج نشان میدهد که میتوان بازارخودرو را در شش سطح مختلف بخشبندی نمود و نیز در هر بخش قیمتی، قیمت تنها عامل تعیین کننده در مطلوبیتیک خودرو نمیباشد، بلکه ترکیبی وزنی از مشخصات عملکردی، امکانات و قیمت یک خودرو در مقایسه با رقبایموجود در آن بخش، تعیین کننده بهینه ترین انتخاب برای مشتری میباشد
https://jims.atu.ac.ir/article_9110_788cd18941c9677ae4bcc773967bc5aa.pdf
2018-09-23
159
192
10.22054/jims.2018.9110
الگوریتم خوشه بندی دومرحله ای
بخشبندی قیمتی
تاپسیس
دیمتل
طاهره
زعفریان
tahereh.zaefarian@gmail.com
1
دانشجوی دکتری تخصصی مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات - تهران
AUTHOR
محمد
اندبیلی
andabili@gmail.com
2
کارشناس ارشد آمار، دانشگاه شهید بهشتی تهران
AUTHOR
حسین
مومنی
alimomeni@gmail.com
3
استادیار گروه مدیریت، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد کرج
AUTHOR
سید اسماعیل
نجفی
e.najafi@srbiau.ac.ir
4
استادیار گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات تهران
AUTHOR
Aghabozorgi, S., SeyedShirkhorshidi, A., Wah, T.Y., (2015). Time-series clustering- A decade review, Information Systems, 53, 16-38.
1
Bacudio R. Lindley , Michael Francis D. Benjamin,Ramon Christian P. Eusebio, Sed Anderson K. Holaysan, Michael Angelo B. Promentilla, Krista Danielle S. Yu, Kathleen B. Aviso, (2016). Analyzing barriers to implementing industrial symbiosis networks using DEMATEL, Sustainable Production and Consumption, 7, 57–65.
2
Chen, X., (2015). A new clustering algorithm based on near neighbor influence, Expert Systems with Applications, 42 (21), 7746-7758.
3
Chiu, T., Fang, D., Chen, J., Wang, Y., & Jeris, C. (2001). A Robust and Scalable Clustering Algorithm for Mixed Type Attributes in Large Database Environment, In Proceedings of the 7th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 263–268.
4
Damilola F. Arawomo, Augustine C.Osigwe, (2016). Nexus of fuel consumption, car features and car prices: Evidence from major institutions in Ibadan, Renewable and Sustainable Energy Reviews 59, 1220–1228.
5
Francisco, D., (2012). Poor mental health symptoms among Romanian employees. A Two-Step Cluster analysis, Procedia - Social and Behavioral Sciences, 33, 293-297
6
Golchinfar, Sh., Bakhtaei, A., (2006). Market Segmentation, Tadbir Journal, 175 (in Persian).
7
Grace Haaf, C., Jeremy J. Michalek, W. Ross Morrow, Yimin Liu, (2014). Sensitivity of Vehicle MarketShare Predictions to DiscreteChoice Model Specification, Journal of Mechanical Design, 136 (12), 121402.
8
Graeme P Maxton and John Wormald, (2004). Time for a Model Change, New York: Cambridge University Press.
9
Heidarzade, A., Mahdavi, I., Mahdavi-Amiri, N., (2016). Supplier Selection Using a Clustering Method Based on a New Distance for Interval Type-2 Fuzzy Sets: A Case Study, Applied Soft Computing, 38, 213-231.
10
Huifeng, W., Xiaoyu, Z., Xiaojing, L., Peiqiu, L. Weisheng, L. Zhongfeng, L., Yijie, W., Fengkui, P., (2006). Studies on Acute Toxicity of Model Toxins by Proton Magnetic Resonance Spectroscopy of Urine Combined with Two-step Cluster Analysis, Chinese Journal of Analytical Chemistry, 34 (1), 21-25.
11
Luxburg, U. V., (2007). A tutorial on spectral clustering, Statistics and Computing, 17(4), 395–416.
12
Matas, Anna; Raymond, josep, (2006). Hedonic prices for cars: An application to the Spanish car market; Universitat Autonoma de Barcelona
13
Milani, A. S., Shanian, A., & El-Lahham, C., (2008). A decision-based approach for measuring human behavioral resistance to organizational change in strategic planning, Mathematical and Computer Modeling, 48, 1765–1774.
14
Milani, A. S., Shanian, A., Madoliat, R., & Nemes, J. A., (2005). The effect of normalization norms in multiple attribute decision making models: A case study in gear material selection. Structural and Multidisciplinary Optimization, 29, 312–318.
15
Min, J., Peng, K. H., (2012). Ranking emotional intelligence training needs in tour leaders: An entropy-based TOPSIS approach, Current Issues in Tourism, 15 (6), 563-576.
16
Ming-Yi Shih, Jar-Wen Jheng and Lien-Fu Lai, (2010). A Two-Step Method for Clustering Mixed Categorical and Numeric Data. Tamkang Journal of Science and Engineering, 13 (1), 11-19.
17
Momeni, M., Najafi Moghaddam, E., (2004). Performance analysis of accepted companies in Tehran Stoch Exchange using TOPSIS, Economical Research Journal, 3 (1), 55-75 (in Persian).
18
Rai, P., Singh, S., (2010). A survey of clustering techniques, International Journal of Compututer Applications, 7 (12), 1–5.
19
Rao, R. V., Davim, J. P. (2008). Decision-Making Framework Models for Material Selection Using a Combined Multiple Attribute Decision-Making Method, Journal of Advanced Manufacturing Technology, 35, 751–760.
20
Roy, S., Bhattacharyya, D. K., (2005). An approach to find embedded clusters using density based techniques. Lecture Notes in Computer Science, 3816, 523–535.
21
Satish, S.M., Bharadhwaj, S., (2010). Information search behaviour among new car buyers: A two-step cluster analysis, IIMB Management Review 22, 5-15.
22
Şchiopu, D., (2010). Applying TwoStep Cluster Analysis for Identifying Bank Customers’ Profile. Seria ŞtiinŃe Economice, 62 (3), 66-75.
23
Shao, J., Ahmadi, Z., Kramer, S., (2014). Prototype-based learning on concept-drifting data streams. In SIGKDD, 412–421.
24
Singh, R. K., Benyoucef, L., (2011). A fuzzy TOPSIS based approach for e-sourcing, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 24, 437–448.
25
Srdjevic, B., Medeiros, Y. D. P., & Faria, A. S. (2004). An objective multi-criteria evaluation of water management scenarios. Water Resources Management, 18, 35–54.
26
Triantaphyllou, E., Shu, B., Sanchez, N., Ray, T., (1998). Multi-Criteria Decision Making: An Operations Research Approach, Encyclopedia of Electrical and Electronics Engineering, 15, 175-186.
27
Wang, Y. J., (2008). Applying FMCDM to Evaluate Financial Performance of Domestic Airlines in Taiwan, Expert Systems with Applications, 34, 1837–1845.
28
Zhang, G., Shang, J., Li, W., (2012). An information granulation entropy-based model for third-party logistics providers’ evaluation. International Journal of Production Research, 50 (1), 177–190.
29
Zhang, H., Gu, C. L., Gu, L. W., & Zhang, Y., (2011). The evaluation of tourism destination competitiveness by TOPSIS & information entropy – a case in the Yangtze River delta of China. Tourism Management, 32, 443–451.
30
ORIGINAL_ARTICLE
انتخاب استراتژی مناسب نگهداری و تعمیرات با رویکرد سلسله مراتبی فازی
در سا ل های اخیر نگهداری و تعمیرات به عنوان عامل موثر و قابل توجهی در بهبود کارکرد دستگاه ها بودهاست. نگهداری و تعمیرات نقش مهمی در حفظ قابلیت اطمینان، دردسترس بودن، کیفیت تولیدات، کاهشریسک، افزایش بازدهی، امنیت تجهیزات برعهده دارد، لذا نگهداری و تعمیرات و استراتژی های آن از جایگاهویژه ای در صنایع برخوردار است. پژوهش های زیادی به لزوم استفاده از مجموعه های فازی در مسائلتصمیم گیری به دلیل انعطاف پذیری بالای آن اشاره نموده اند و از آنجایی که مساله انتخاب استراتژی نت نیزیک مساله با عدم قطعیت زیاد است بکارگیری عدم قطعیت فازی، اطمینان تصمیم گیری را افزایش می دهد، ازاین رو هدف این پژوهش ارائه یک مدل ریاضی مناسب تصمیم گیری برای ارزیابی و انتخاب استراتژینگهداری و تعمیرات با استفاده از روش طراحی بدیهی فازی سلسله مراتبی و روش تاپسیس فازی سلسله مراتبیدر شرکت صنایع هفت الماس بوده است، با توجه به اینکه معیارهای بسیاری از قبیل ارزش افزوده، ایمنی، هزینهو ... در انتخاب استراتژی نگهداری و تعمیرات موثرند، بنابراین ابتدا به کمک مرور ادبیات و نظراتکارشناسان نگهداری و تعمیرات، این متغیرها شناسایی و سپس با استفاده از روش تحلیل سلسله مراتبی فازی بهوزن دهی معیارها و به کمک روش طراحی بدیهی فازی سلسله مراتبی و روش تاپسیس فازی سلسله مراتبی بهانتخاب بهترین استراتژی نگهداری وتعمیرات پرداخته شده است. در پایان نتایج دو روش تاپسیس فازی وطراحی بدیهی فازی برای انتخاب استراتژی نگهداری و تعمیرات مقایسه گردید که نتایج، حاکی از یکسانبودن جواب های این دو روش بود، همچنین نتایج دو مدل نشان می دهد که استراتژی نگهداری و تعمیراتبهره ور فراگیر از اولویت برتری نسبت به سایر استراتژی ها برخوردار است
https://jims.atu.ac.ir/article_9111_7bd7800f817a307641fd41ee5c2f61ec.pdf
2018-09-23
193
228
10.22054/jims.2018.9111
استراتژی نگهداری و تعمیرات
طراحی بدیهی فازی سلسله مراتبی
تاپسیس فازی سلسله مراتبی
FAHP
راضیه
تقی پور
nasim.taghipour@gmail.com
1
دانشجو کارشناسی ارشد دانشگاه آزاد اسلامی، دانشکده مهندسی صنایع و مکانیک، واحد قزوین، قزوین، ایران،
AUTHOR
سروش
آوخ دارستانی
avakh@qiau.ac.ir
2
استادیار دانشگاه آزاد اسلامی، دانشکده مهندسی صنایع و مکانیک، واحد قزوین، قزوین، ایران،(نویسنده مسئول)
AUTHOR
آقایی، م.، و فضلی، ص. (1391). بهکارگیری روش ترکیبی DEMATELو ANP برای انتخاب استراتژی تعمیرات و نگهداری. چشمانداز مدیریت صنعتی. شماره 6، صفحات 107-89.
1
حاج شیرمحمدی، ع. (1390). برنامهریزی نگهداری و تعمیرات (مدیریت فنی در صنایع). چاپ هجدهم. اصفهان: ارکان دانش، 516 صفحه.
2
عرب شمالی، ا. (1392). مقدمهای بر نگهداری قابلیت اطمینان / پایایی محور (مبتنی بر قابلیت اطمینان). دوره آموزشی کارکنان واحد نت شرکت پالایش گاز بید بلند.
3
عطایی، م. (1389). تصمیمگیری چندمعیاره فازی. دانشگاه صنعتی شاهرود.
4
نایینی، ح. (1387) ، الگویی برای تغییر فرهنگ سازمانی متناسب با ارتقای سیستم نگهداری و تعمیرات، تدبیر، شماره 200.
5
Arunraj, N.S., & Maiti, J. (2010). Risk-based maintenance policy selection using AHP and Goal Programming. Safety Science, 48, PP. 238-247.
6
Bowersox, D., & Closs, D. (1996). Logistical management: the integrated Supply chain management. Mc Graw – Hill. New York, 10, PP. 283–286.
7
Bevilacqua, M., & Braglia, M. (2000). The analytic hierarchy process applied to maintenance strategy selection. Reliability Engineering and System Safety, 70, PP. 71–83.
8
Chen, Y., & Yang, B. (2013). Research on the maintenance decision model for marine equipment based on analytic network process. Journal of Convergence Information Technology (JCIT), 8, PP. 850-856.
9
Chen, C.T. (2000). Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy Sets and Systems, 114, pp. 1-9.
10
Ding, S.H., & Kamaruddin, S.H. (2012). Selection of optimal maintenance policy by using fuzzy multi criteria decision making method. Proceedings of international conference on industrial engineering and operations management, July 3–6, Istanbul, Turkey.
11
Ding, S.H. & Kamaruddin, S.H. (2015). Assessment of distance-based multi-attribute group decision making methods from a maintenance strategy perspective. Journal of Industrial Engineering International, 11, PP. 73–85.
12
Emovon, I., Norman, R.A., & Murphy, A.J. (2016). Elements of maintenance systems and tools for implementation within the framework of reliability centered maintenance - a review. Journal of Mechanical Engineering and Technology, 8, pp. 1-34
13
Güner, H., & Kulak, O. (2014). A new fuzzy multi-criteria decision making approach: extended hierarchical fuzzy axiomatic design approach with risk factors. Springer International Publishing Switzerland, 184, PP. 141–156.
14
Güner, H., Mutlu, O., & Kulak, O. (2005). Supplier selection in fuzzy environment. 35th Computers and Industrial Engineering. June 19-22, Turkey, Istanbul, 35, PP. 839–844.
15
Ge, Y., Xiao, M., Yang, Z.h., Zhang, L., Hu, Z., & Feng, D. (2017). An integrated logarithmic fuzzy preference programming based methodology for optimum maintenance strategies selection. Soft Computing, 60, pp. 591-601.
16
Hsieh, T.Y., Lu, S.T., & Tzeng, G.T. (2004). Fuzzy MCDM approach for planning and design tenders selection in public office buildings. International Journal of Project Management, 22, PP. 573–584.
17
Ighravwe, D.E., & Oke, S. (2017). Ranking maintenance strategies for sustainable maintenance plan in manufacturing systems using fuzzy axiomatic design principle and Fuzzy-TOPSIS. Journal of Manufacturing Technology Management.
18
Ilangkumaran, M., & Kirubakaran, B. (2016). Selection of optimum maintenance strategy based on FAHP integrated with GRA–TOPSIS. Annals of Operations Research. PP. 1-29.
19
Kulak, O., Çebi, S., & Kahraman, C. (2010). Applications of axiomatic design principles: A literaturereview. Expert Syst, 37, PP. 6705–6717.
20
Kahraman, C., & Çebi, S. (2009). A new multi-attribute decision making method: hierarchical fuzzy axiomatic design. Expert System, 36, PP. 4848–4861.
21
Kulak, O., & Kahraman, C. (2005). Fuzzy multi-attribute selection among transportation companies using axiomatic design and analytic hierarchy process. Information Sciences. 170, PP. 191–210.
22
Kulak, O., Kahraman, C., Oztysi, B., & Tanyas, M. (2005). Multi attribute information technology project selection using fuzzy axiomatic design. The Journal of Enterprise Information Management, 18, PP. 275-288.
23
Kulak, O., Goren, H.G., & Supciller, A.A. (2015). A new multi criteria decision making approach for medical imaging systems considering risk factors. Applied Soft Computing, 35, PP. 931–941.
24
Momeni, M., Fathi, M.R., Zarchi, M.K., & Azizollahi, S. (2011). A fuzzy TOPSIS-based approach to maintenance strategy selection: a case study. Middle-East Journal of Scientific Research, 8, PP. 699–706.
25
Mahdavi, I., Mahdavi-Amiri, N., Heidarzade, A., & Nourifar, R. (2008). Designing a model of fuzzy TOPSIS in multiple criteria decision making. Mathematics and Computation, 206, PP. 607-617.
26
Moubray, J. (1997). Reliability-Centered Maintenance. Oxford. Butterworth Heinemann.
27
Özcana, E., Ünlüsoyb, S., & Erenb, T. (2017). A combined goal programming – AHP approach supported with TOPSIS for maintenance strategy selection in hydroelectric power plants. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 78, pp. 1410–1423.
28
Pourjavad, E., Shirouyehzad, H., & Shahin, A. (2013). Selecting maintenance strategy in mining industry by analytic network process and TOPSIS. International Journal of Industrial and Systems Engineering, 15, PP. 171-192.
29
Suh, N.P. (1990). Axiomatic design theory for systems. Journal of Research in Engineering Design, 10, PP. 189-209.
30
Suh, N.P. (1998). Axiomatic design theory for systems. Journal of Research in Engineering Design, 10, PP. 210-225.
31
Shygith, K., Ilangkumaran, M., & Kumanan, S. (2008). Multi-criteria decision making approach to evaluate optimum maintenance strategy in textile industry. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 14, PP. 375-386.
32
Saghafian, S., & Hejazi, S.R. (2005). Multi-criteria group decision making using a modified fuzzy TOPSIS procedure. Proceedings of the International Conference on Computational Intelligence for Modeling, Control and Automation, and International Conference on Intelligent Agents, Web Technologies and Internet Commerce. 2, PP. 215-221.
33
Sadeghi, A., & Alborzi Manesh, R. (2012). The application of fuzzy group Analytic Network Process to selection of best maintenance strategy- A case study in Mobarakeh steel company, Iran. Social and Behavioral Sciences, 62, PP. 1378 – 1383
34
Seiti, H.R., Behnampour, A., Imani, D.M., & Houshmand, M. (2017). Failure Modes and Effects Analysis under Fuzzy Environment Using Fuzzy Axiomatic Design Approach. Int. J. Res. Ind. Eng, 4, PP. 51-68.
35
Tajadod, M., Abedini, M., Rategari, A., & Mobin, M.S. (2016). A Comparison of Multi-Criteria Decision Making Approaches for Maintenance Strategy Selection A Case Study. International Journal of Strategic Decision Sciences, 7, pp. 51-69.
36
Wang, L., Chua, J., & Wu, J. (2007). Selection of optimum maintenance strategies based on a fuzzy analytic hierarchy process. International Journal of Production Economics, 107, PP. 151-163.
37
ORIGINAL_ARTICLE
خوشه بندی، ارزیابی و انتخاب پروژه ها با رویکرد کوله پشتی و روشهای تصمیم گیری چند معیاره
انتخاب سبد بهینه از پروژهها، ازجمله تصمیمات استراتژیک در سطح مدیریت سازمانهای پروژه محورمی باشد؛ که به عنوان یکی از مراحل اصلی و موثر در مدیریت سبد پروژهها مطرح می گردد. به عبارت دیگر،پس از شناسایی و ارزیابی پروژههای مختلف، می بایست ترکیب بهینه ای از پروژه ها بر مبنای معیارهایمختلف انتخاب گردد. ازآنجایی که منابع سازمانها معمولاً کمتر از منابع موردنیاز در پروژههای پیش روسازمانهاست، لذا انتخاب پروژهها از میان سبدی از پروژهها و تصمیمگیری در این رابطه امری اجتناب ناپذیردر سازمان محسوب میشود. لذا حیات سازمانها ارتباط تنگاتنگی با نحوه مدلسازی و رویکرد استفاده شده درسازمان، جهت انتخاب پروژهها دارد. در پژوهش های صورت گرفته در راستای انتخاب پروژه عموماً به بحثخوشه بندی پروژه ها توجه زیادی نشده است درحالی که خوشه بندی پروژه ها این امکان را فراهم می آورد کهپروژه ها به بالاترین بازدهی برسند. در این مقاله به ارائه مدلی جهت خوشه بندی، ارزیابی و انتخاب پروژه هاخواهیم پرداخت. در ابتدا پروژه ها در سبدهای مختلف با استفاده از الگوریتم K-MEANS خوشه بندیخواهند شد، سپس به ارزیابی و اولویت بندی پروژه های هر سبد با استفاده از فرایند تحلیل شبکه ای پرداختهخواهد شد. درنهایت پس از ارزیابی و اولویت بندی پروژه ها، با استفاده از مسئله کوله پشتی، پروژه ها از هر سبدانتخاب خواهد شد.
https://jims.atu.ac.ir/article_9112_1e7c3059b8eb8ed0832a0d6bf2ae45db.pdf
2018-09-23
229
255
10.22054/jims.2018.9112
خوشه بندی
اولویت بندی
انتخاب پروژه
فرایند تحلیل شبکه ای
رویکرد کوله پشتی
اعظم
کشاورز حدادها
azam.keshavarz1369@gmail.com
1
کارشناسی ارشد مدیریت پروژه و ساخت، موسسه آموزش عالی علاء الدوله سمنانی گرمسار
AUTHOR
زهرا
جلیلی بال
zjalili222@gmail.com
2
دانشجوی دکتری مهندسی صنایع، دانشگاه شاهد
AUTHOR
سیامک
حاجی یخچالی
yakhchali@yahoo.com
3
دانشیار دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه تهران
AUTHOR
A. F. Carazo, T. Gómez, J. Molina, A. G. Hernández-Díaz, F. M. Guerrero, and R. Caballero, “Solving a comprehensive model for multiobjective project portfolio selection,” Computers & Operations Research, vol. 37, no. 4, pp. 630–639, Apr. 2010.
1
A. Singh, " Resource Constrained Multi-Project Scheduling with Priority Rules & Analytic Hierarchy Process" , Procedia Engineering, vol 69, pp.725 – 734.2014.
2
Badri, M. A., Davis, D., & Davis, D. (2001). A comprehensive 0–1 goal programming model for project selection. International Journal of Project Management, 19(4), 243-252.
3
Blichfeldt, B. S., Eskerod, P. Project portfolio management – There’s more to it than what management
4
enacts, International Journal of Project Management ٢۶ (٢٠٠٨), PP ٣۵٧–٣۶۵.
5
De Reyck, B., Grushka-Cockayne, Y., Lockett, M., Calderini, S. R., Moura, M., & Sloper, A. (2005). The impact of project portfolio management on information technology projects. International Journal of Project Management, 23(7), 524-537.
6
Doerner, K., Gutjahr, W. J., Hartl, R. F., Strauss, C., & Stummer, C. (2004). Pareto ant colony optimization: A metaheuristic approach to multiobjective portfolio selection. Annals of Operations Research, 131(1-4), 79-99.
7
Dos Santos, B. L. (1989). Selecting information systems projects: problems, solutions and challenges. Paper presented at the System Sciences, 1989. Vol. III: Decision Support and Knowledge Based Systems Track, Proceedings of the Twenty-Second Annual Hawaii International Conference on.
8
Elonen, S., Artto, K. A. Problems in managing internal development projects in multi-project
9
environments, International Journal of Project Management, ٢١ (٢٠٠٣), PP ٣٩۵–۴٠٢.
10
Ghasemzadeh, F., Archer, N., & Iyogun, P. (1999). A zero-one model for project portfolio selection and scheduling. Journal of the Operational Research Society, 50(7), 745-755.
11
Lootsma, F., Mensch, T., & Vos, F. (1990). Multi-criteria analysis and budget reallocation in long-term research planning. European journal of operational research, 47(3), 293-305.
12
Lucas, H. C., & Moore, J. R. (1976). A multiple-criterion scoring approach to information system project selection: New York University, Graduate School of Business Administration.
13
Medaglia, A. L., Graves, S. B., & Ringuest, J. L. (2007). A multiobjective evolutionary approach for linearly constrained project selection under uncertainty. European journal of operational research, 179(3), 869-894.
14
Pangsri, P., (2015). Application of the Multi Criteria Decision Making Methods for Project Selection. Universal Journal of Management 3(1), pp. pp.15-20.
15
Rafiee, M., Kianfar, F., & Farhadkhani, M. (2014). A multistage stochastic programming approach in project selection and scheduling. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 70(9-12), 2125-2137.
16
Rathi, R. K. S., (2015). Six Sigma Project Selection Using Fuzzy TOPSIS Decision Making Approach. Management Science Letters,5, p. PP.447.
17
Rahmani, N. Talebpour, A. and Ahmadi, T. Developing a Multi Criteria Model for Stochastic IT Portfolio Selection by AHP Method. Procedia-Social and Behavarial sciences, 2012.62,p:1041-1045.
18
Salehi, K., (2015). A hybrid fuzzy MCDM approach for project selection problem. Decision Science Letters ,4, p. pp.109–116
19
Schmidt, R. L. (1993). A model for R&D project selection with combined benefit, outcome and resource interactions. Engineering Management, IEEE Transactions on, 40(4), 403-410.
20
Stummer, C., & Heidenberger, K. (2003). Interactive R&D portfolio analysis with project interdependencies and time profiles of multiple objectives. Engineering Management, IEEE Transactions on, 50(2), 175-183.
21
Tasan, S. O., & Gen, M. (2013). An integrated selection and scheduling for disjunctive network problems. Computers & Industrial Engineering, 65(1), 65-76.
22
Vinodh, S. S.,( 2015). Lean Six Sigma project selection using hybrid approach based on fuzzy DEMATEL–ANP–TOPSIS.". International Journal of Lean Six Sigma, Vol. 6.
23
W. J. Gutjahr and K. a. Froeschl, “Project portfolio selection under uncertainty with outsourcing opportunities,” Flexible Services and Manufacturing Journal, Jul. 2011.
24
Yousefi, A., Hadi-vencheh, A., Selecting Six sigma projects:MCDM or DEA?, Journal of Modelling in Management, 2016, 11(1):p309-325.
25
ج. کاظمی، م.رکنی، ا. اخروی، اولویتبندی پروژههای بهبود EFQM با استفاده از روش AHP فازی گروهی و ماتریس تلاش
26
موفقیت: مطالعه موردی یک صنعت تولیدی، مدیریت تولید و عملیات، دوره سوم پیاپی،1391، 119-134.
27
ع. علی نژاد، ک. سیمیاری، انتخاب سبد بهینه پروژه با استفاده از رویکرد تلفیقی DEA/DEMATEL ،مطالعات مدیریت صنعتی، دوره 11، شماره 28، 1392، 41-60.
28
ORIGINAL_ARTICLE
مدل شبیه سازی پذیرش موبایل بانک توسط مشتریان بانک ها با استفاده از رویکرد پویایی شناسی سیستم
پذیرش فناوری و محصولات توسعه داده شده، یکی از مسائل موردعلاقه مدیران ارشد سازمان های نوآورمحسوب میشود. سازمان های خدماتی از طریق توسعه محصولات و خدمات جدید، برای مشتریان خود ایجادارزش نموده و می توانند از این طریق سود کسب نمایند. توسعه محصولات جدید هزینههای بالای تحقیق وتوسعه را به دنبال خواهد داشت و چنانچه این محصولات و خدمات جدید توسط مشتریان هدف مورد پذیرشقرار نگیرند، سودآوری مورد انتظار نیز برآورده نمی شود. هدف پژوهش حاضر، فراهم کردن بینشی غنی درخصوص عوامل مؤثر بر پذیرش موبایل بانک توسط مشتریان بانکها میباشد. از آنجاییکه موبایل بانک یککانال بانکداری الکترونیک با قابلیت کسب درآمد و سود و نیز هزینه کم برای بانک ها می باشد، درک عواملموثر و نیز پویایی های موجود در فرآیند پذیرش و اشاعه آن توسط مشتریان از اهمیت بسیار برای مدیرانبانک ها برخوردار است. در این تحقیق، ضمن مرور پژوهشهای انجام شده درزمینه پذیرش فناوری و شناساییمتغیرهای مؤثر بر پذیرش موبایل بانک، با استفاده از متدولوژی پویاییشناسی سیستم و ترسیم ساختار علّیمسئله، مدلی برای تحلیل پویاییهای پذیرش موبایل بانک ارائه شده است. همچنین نتایج اجرای چهار سناریویتصمیم روی مدل شبیه سازی شده و مورد تجزیه وتحلیل قرار گرفت. نتایج نشان می دهد بهبود عوامل مؤثر رویقصد استفاده مشتریان از موبایل بانک راهکاری اثربخش تر نسبت به سیاست های افزایش تبلیغات و افزایشخدمات قابل ارائه در موبایل بانک می باشد.
https://jims.atu.ac.ir/article_9113_78b4c07f3109b5c6031d3475a45fde7a.pdf
2018-09-23
257
284
10.22054/jims.2018.9113
بانکداری الکترونیک
موبایل بانک
مدلهای پذیرش فناوری
پویایی شناسی سیستم
مهدی
باستان
bastan@ut.ac.ir
1
مربی، گروه مهندسی صنایع دانشگاه ایوان کی، گرمسار
AUTHOR
الهه
عباسی
e.abbasi@eyc.ac.ir
2
دانش آموخته کارشناسی ارشد، گروه مهندسی صنایع دانشگاه ایوان کی، گرمسار
AUTHOR
علی محمد
احمدوند
am.ahmadvand@eyc.ac.ir
3
استاد، گروه مهندسی صنایع، دانشگاه ایوان کی، گرمسار
AUTHOR
رضا
رمضانی خورشید دوست
4
استادیار، دانشکده مهندسی صنایع و سیستم های مدیریت دانشگاه صنعنی امیرکبیر، تهران
AUTHOR
باستان، م.، اکبرپور، س.، احمدوند، ع. م. (1396)، شبیهسازی پارادوکس سودآوری بانکهای تجاری ایران: مدلی بر اساس رویکرد پویاییشناسی سیستم، نخستین کنفرانس ملّی پویاییشناسی سامانهها، تهران، ایران
1
Akbarpour, H., Bastan, M., Mohammad Hosseini, S., Akbarpour, S. (2014). Investigation on short-term inflation rate in Iran using artificial neural network. The First National Conference on Development in Monetary and Banking Management, Tehran, Iran.
2
Bastan, M., Akbarpour, S., & Ahmadvand, A. (2016). Business Dynamics of Iranian Commercial Banks. The 34th International Conference of the System Dynamics Society, Delft, the Netherlands.
3
Bastan, M., Ramazani K., R., Delshad S., S., & Ahmadvand, A. (2017). Sustainable development of agriculture: a system dynamics model. Kybernetes, 47(1), 142-162.
4
Bastan, M., Ramazani K., R., Delshad S., S., & Akbarpour, S. (2017). Revenue Structure of Mobile Banking: A System Dynamics Model. The International Symposium on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM) Bristol, UK.
5
Bastan, M., Bagheri M., M., & Ahmadvand, A. (2016). Dynamics of Banking Soundness Based on CAMELS Rating System. The 34th International Conference of the System Dynamics Society, Delft, the Netherlands.
6
Chiu, Y.-B., Lin, C.-P., & Tang, L.-L. (2005). Gender differs: assessing a model of online purchase intentions in e-tail service. International Journal of Service Industry Management, 16(5), 416-435.
7
Chuchuen, C. (2016). The Perception of Mobile Banking Adoption: The Study of Behavioral, Security, and Trust in Thailand. International Journal of Social Science and Humanity, 6(7), 547.
8
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly, 319-340.
9
Forsythe, S. M., & Shi, B. (2003). Consumer patronage and risk perceptions in Internet shopping. Journal of Business Research, 56(11), 867-875.
10
Gu, J.-C., Lee, S.-C., & Suh, Y.-H. (2009). Determinants of behavioral intention to mobile banking. Expert Systems with Applications, 36(9), 11605-11616.
11
Ghafari Ashtiani, P., Asadi, F. (2011). The effect in overcoming the resistance of consumers to mobile banking adoption of Melli bank of Iran. The Ninth International Conference on Management, Tehran, Iran (in Persian).
12
Hanafizadeh, P., Behboudi, M., Koshksaray, A. A., Tabar, M. J. S. (2014). Mobile-banking adoption by Iranian bank clients. Telematics and Informatics, 31(1), 62-78.
13
Heydarieh, A., Seyed Hosseini, S. M., & Shahabi, A. (2013). Simulation model of technology adoption in the banking system dynamics approach (Case Study: Refah Bank). Journal of Technology Management, 1(2), (in Persian).
14
Kim, G., Shin, B., Lee, H. G. (2009). Understanding dynamics between initial trust and usage intentions of mobile banking. Information Systems Journal, 19(3), 283-311.
15
Kim, K. K., & Prabhakar, B. (2004). Initial trust and the adoption of B2C e-commerce: The case of internet banking. ACM sigmis database, 35(2), 50-64.
16
Koening-Lewis, N., Palmer, A., Moll, A. (2010). Predicting young consumers’ take up of mobile banking services. International Journal of Banking Marketing, 28(5), 410-432.
17
Konjkav Monfared, A. r., Mirhoseini, M. (2014). Factors affecting the adoption of mobile banking customers bank branches export city of Yazd. Journal of Marketing Management, 2(3), (in Persian).
18
Lee, K. C., Chung, N. (2009). Understanding factors affecting trust in and satisfaction with mobile banking in Korea: A modified DeLone and McLean’s model perspective. Interacting with computers, 21(5-6), 385-392.
19
Lockett, A., & Littler, D. (1997). The adoption of direct banking services. Journal of Marketing Management, 13(8), 791-811.
20
Lovelock, C. H., Patterson, P. G. & Walker, R. (2001). Services Marketing, 2nd ed., Pearson Education, Frenchs Forest
21
Luarn, P., Lin, H.-H. (2005).Toward an understanding of the behavioral intention to use mobile banking. Computers in human behavior, 21(6), 873-891.
22
Luo, X., Li, H., Zhang, J., Shim, J. (2010). Examining multi-dimensional trust and multi-faceted risk in initial acceptance of emerging technologies: An empirical study of mobile banking services. Decision support systems, 49(2), 222-234.
23
Maroofi, F., Kahrarian, F., Dehghani, M. (2013). An investigation of initial trust in mobile banking. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 3(9), 394.
24
Sarlak, M. A., Roustaei, M., Moqadasan, M. H. (2012). Factors affecting the mobile banking adoption in Iran. The Fourth International Conference Marketing of banking services, Tehran, Iran (in Persian).
25
Sun, S., Goh, T., Fam, K.-S., Xue, Y., & Xue, Y. (2012). The influence of religion on Islamic mobile phone banking services adoption. Journal of Islamic Marketing, 3(1), 81-98.
26
Taghavifard, M. T., & Torabi, M. (2010). Factors affecting the use of mobile banking services by customers and rank them Case study: Tejarat Bank branches in Tehran. Journal of Business Management Researches, 2(3), (in Persian).
27
Wessels, L., & Drennan, J. (2010). An investigation of consumer acceptance of M-banking. International Journal of Bank Marketing, 28(7), 547-568.
28
Wu, J.-H., & Wang, S.-C. (2005). What drives mobile commerce?: An empirical evaluation of the revised technology acceptance model. Information & Management, 42(5), 719-729.
29
Zhou, T., Lu, Y., & Wang, B. (2010). Integrating TTF and UTAUT to explain mobile banking user adoption. Computers in Human Behavior, 26(4), 760-767.
30