ORIGINAL_ARTICLE
فرآیند قیمت گذاری محصول در خوشه های صنعتی با استفاده از الگوریتم ژنتیک
بیش از یک دهه است که توسعه صنعتی مبتنی بر ساختار خوشههای صنعتی، به عنوان یک استراتژی نوین مورد برنامهریزی و سیاستگذاری کشورهای صنعتی در حال توسعه قرار گرفته است. با توجه به اهمیت نقش خوشههای صنعتی در برنامههای توسعه اقتصادی، ارائه راهکارهایی به منظور بهبود، پیشرفت و توسعه خوشهها همواره مسئله مورد توجه محققان و متخصصان این موضوع بوده است. هدف از پژوهش حاضر نیز ارائه راهکاری برای فرآیند قیمتگذاری محصول در این پدیده صنعتی-اقتصادی می باشد به گونه ای که ساختار مدل پیشنهادی بر پایه سازوکارها و فعالیتهای اجزای تشکیل دهندهی خوشه های صنعتی تعریف گردیده است.فرآیند قیمتگذاری پیشنهادی بر اساس مفهوم بازی استکلبرگ و استراتژی قیمتگذاری تعرفهای ارائه گردیده و به منظور حل مدل در سطوح تولیدی خوشه، از الگوریتم فراابتکاری ژنتیک استفاده شده است. در پایان، عملکرد و کارایی مدل ارائه شده در قالب یک مثال عددی مورد بررسی قرار گرفته و با استفاده از روش تنظیم پارامتر تاگوچی مقادیر بهینه متغیرهای مدل ارائه گردیده است. بر اساس نتایج حاصل از حل مدل پیشنهادی، قیمت بهینه عمده فروشی محصولات خوشه تعیین گردیده و هر بنگاه بر اساس مقدار بهینه تقاضای خود تعرفه مناسب خوشه را انتخاب مینماید.
https://jims.atu.ac.ir/article_11425_7cccd1eaecce80860e337a60121305c2.pdf
2021-09-23
1
22
10.22054/jims.2017.10509.1386
خوشه صنعتی
قیمت گذاری تعرفه ای
بازی استکلبرگ
الگوریتم ژنتیک
روش تاگوچی
فاطمه
مجیبیان
f.mojibian@modares.ac.ir
1
دانشگاه تربیت مدرس
LEAD_AUTHOR
آمنه
خدیور
a_khadivar@yahoo.com
2
دانشگاه الزهرا
AUTHOR
عادل
آذر
a.azar@modares.ac.ir
3
دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
عماد
روغنیان
e_roghanian@kntu.ac.ir
4
دانشگاه خواجه نصیر طوسی
AUTHOR
آشتیانی، وحید؛ معرفی، ابولفضل؛ ایلانلو، مهدی (1392)، مدیریت خوشههای صنعتی، انتشارات مهر سجاد، چاپ اول.
1
عبدلی، قهرمان (1392)، نظریه بازی ها و کاربردهای آن (بازی های ایستا و پویا با اطلاعات کامل) ، سازمان انتشارات جهاد دانشگاهی واحد تهران، چاپ چهارم.
2
محتشمی، علی؛ فلاحیان نجف آبادی، علی (1392)، زمانبندی حمل و نقل کامیون ها در زنجیره تامین با درنظر گرفتن بارانداز تقاطعی و با استفاده از الگوریتم های فراابتکاری، فصلنامه مطالعات مدیریت صنعتی، سال یازدهم، شماره 31، صفحات 55-84.
3
References
4
Lee, W.J., Kim, D., (1993) Optimal and heuristic decision strategies for integrated product and marketing planning. Decision Science. 24 (6), pp. 1203–1214.
5
Li, M., Jiang, X. (2012), “Co-Opetition Pricing Game of Industrial Clusters based on Incomplete Information Cournot Model”, International Journal of Advancements in Computing Technology, Volume4, Number18, pp. 424-432.
6
Mousavi, S.M., Alikar, N., Akhavan Niaki, S.T., Bahreininejad, A., (2015), “Two tuned multi-objective meta-heuristic algorithms for solving a fuzzy multi-state redundancy allocation problem under discount strategies”, Applied Mathematical Modelling, Vol 39, pp. 6968-6989.
7
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.
8
Shy, Oz., (2008) “How to Price: A Guide to Pricing Techniques and Yield Management”, Published in the United States of America by Cambridge University Press, New York.
9
Wang, Ch., Huang, R., Wei, Q., (2015), “Integrated pricing and lot-sizing decision in a two-echelon supply chain with a finite production rate”, International journal of production economics”, Vol. 161, pp.44-53.
10
Yue, D., You, F., (2014), “Game-Theoretic modeling and optimization of multi-echelon supply chain design and operation under Stacklberg game and market equilibrium”, Computers and Chemical Engineering, Vol 71, pp. 347-361.
11
Zhao, J., Wang, L., (2015), “Pricing and retail service decisions in fuzzy uncertainty environments”, Applied Mathematics and Computation, 250, pp. 580-592.
12
In Persian
13
Ashtiani, V., Moarefi, A., Ilanlo, M. (2013). Industrial Cluster Management, Mehr Sajad Publications, First Edition.
14
Abdoli, Gh. (2013). Game theory and its application (Static and Dynamic games with complete information), Tehran University Jahad Publishing Organization, Fourth Edition.
15
Mohtashami, A., Fallahian Najaf Abadi, A. (2014), Scheduling trucks transportation in supply chain regarding cross docking using meta-heuristic algorithms, Industrial Management Studies, Eleventh Year, No. 31, Pages 55-84.
16
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی فرایند تحلیل بازار از طریق رویکرد شبیه سازی ترکیبی SD-DES (مطالعه موردی: بازار تلفن همراه کشور)
امروزه کسب وکارهایی موفق ترند که مشتریان خود را راضی نگه دارند و افزون بر سطح کلان سیاستگذاریهای خود، به سطح خُرد و جزئیات بازار نیز توجه جدی داشته باشند. در این مقاله در راستای بررسی هرچه بیشتر عوامل تأثیرگذار در بازار تلفن همراه، از روش پویایی سیستم به همراه روش گسسته پیشامد به صورت ترکیبی استفاده شده است. دو شرکت همراه اول و ایرانسل به عنوان بازیگران اصلی بازار تلفن همراه ایران، به عنوان دو رقیب در نظر گرفته شدهاند. از آنجایی که در تحلیل و شناخت عوامل تأثیرگذار بر سهم بازار، سطوح عملیاتی و استراتژیک بر یکدیگر اثر میگذارند، پس از مشخص نمودن عوامل تأثیرگذار در هر سطح، از رویکرد گسسته پیشامد در سطح عملیاتی، و رویکرد پویایی سیستم در سطح استراتژیک و ترکیب آنها جهت ارائه مدل ترکیبی بازار تلفن همراه بهره گرفته شده است.یافته ها حاکی است هرگونه تغییری در سطوح عملیاتی و استراتژیک هر یک از رقبا، تأثیر جدی در نرخ افزایش / کاهش رضایت از خدماتشان و متعاقب آن افزایش یا کاهش مشتریان خواهد داشت. از سویی، نشان میدهد که چطور میتوان با ترکیب روشهای شبیه سازی گسسته پیشامد و پویایی سیستم، سطح بیشتری از جزئیات را مورد توجه قرار داد.مدل ترکیبی پیشنهادی در مقایسه با مدلهای شبیه سازی ساده جزئیات بیشتری از اتفاقات را مورد بررسی قرار میدهد، از این رو، میتوان از آن برای بررسی سناریوهای مختلف تصمیم گیری و تصمیم سازی بهره برد.
https://jims.atu.ac.ir/article_12995_6ff2338d64d5db1fced2cb6137b54070.pdf
2021-09-23
23
66
10.22054/jims.2021.57172.2583
شبیه
سازی ترکیبی
پویایی سیستم
گسسته پیشامد
بازار تلفن همراه
رضایت مشتری
محسن
جاویدمؤید
mohsen.moayed@ut.ac.ir
1
دانشجوی دکتری مدیریت سیستم، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران مرکزی، تهران، ایران.
AUTHOR
عباس
طلوعی اشلقی
tolouei.research@gmail.com
2
استاد، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
محمدعلی
افشارکاظمی
m_afsharkazemi@iauec.ac.ir
3
داﻧﺸﯿﺎر، ﮔﺮوه ﻣﺪﯾﺮﯾﺖ ﺻﻨﻌﺘﯽ، داﻧﺸﮑﺪه ﻣﺪﯾﺮﯾﺖ، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران مرکزی، تهران، ایران.
AUTHOR
حضرتی، رضا؛ حذار، بهنام؛ شاهبهرامی، اسداله. (1395). استفاده از شبیهسازی سیستمهای گسسته پیشامد جهت ارائه سیستم هوشمند مدیریت و کنترل عملیات امداد شرکتهای خدمات شهری.
1
حمزهنژادی، میلاد. (1395). مدیریت پروژه پویا با استفاده از ترکیب پویایی سیستم و شبیهسازی رویداد گسسته (مورد مطالعه: پروژه منتخب).
2
خانزادی، مصطفی؛ نصیرزاده، فرناد؛ میر، مصطفی. (1397). مدلسازی ترکیبی در پروژه های ساخت با استفاده از ترکیب رویکردهای شبیهسازی پویایی سیستم و مدلسازی عامل محور. نشریه مهندسی سازه و ساخت.
3
سهرابینژاد، آزاده؛ درجزی، مصطفی؛ حسینی وفا، سیدامیر. (1393). ارائه مدل هیبریدی پویایی سیستم در مدیریت پروژه.
4
کمالی، بیتا؛ الیاسی، مهدی؛ حاجحسینی، حجتاله. (1394). عوامل مؤثر بر نوآوریپذیری صنعت اپراتوری تلفن همراه در گذار به سمت موبایل باند پهن، مورد مطالعه کشور ایران. رشد فناوری، دوره 11، شماره 43، تابستان 1394.
5
والافر، محمدعلی؛ حمیدی، ناصر؛ البرزی، محمود؛ ایرانبانفرد، سیدجواد. (1398). تحلیل راﻫﺒﺮدی ﺑﺎزار ﺧﺪﻣﺎت ارزش اﻓﺰوده ﻣﻮﺑﺎﯾﻞ در ایران با استفاده از رویکرد پویاییشناسی سیستم. ﭘﮋوﻫﺶﻫﺎی ﻣﺪﯾﺮﯾﺖ راﻫﺒﺮدی، ﺳﺎل ﺑﯿﺴﺖوﭘﻨﺠﻢ، ﺷﻤﺎره 75، زﻣﺴﺘﺎن 1398.
6
غفورنیان، محمد؛ موسوی حقیقی، محمدهاشم؛ رعنایی کرد شولی، حبیبالله. (1392). تحلیل بازار تلفن همراه ایران با رویکرد پویاییهای سیستم. چشمانداز مدیریت صنعتی – صص 135 – 158.
7
References
8
Alzraiee, H; Moselhi, O; Zayed, T. (2012). A Hybrid Framework for Modeling Construction Operations Using Discrete Event Simulation and System Dynamics. Proceedings - Winter Simulation Conference, December 2012.
9
Bokor, O; Florez, L; Osborne, A; Gledson, B. (2019). Overview of construction simulation approaches to model construction processes. Organization, Technology and Management in Construction 2019; 11: 1853–1861.
10
Borshchev, A; Grigoryev, I (2013). The Big Book of Simulation Modeling Multimethod Modeling with AnyLogic 8.
11
Brailsford, S; Eldabi, T; Kunc, M; Mustafee, N; Osorio, A. (2019). Hybrid simulation modelling in operational research: A state-of-the-art review. European Journal of Operational Research 278 (2019) 721–737
12
Bui, T; Loebbecke, C. (1996). Supporting cognitive feedback using system dynamics: A demand model of the global system of mobile telecommunication. Elsevier, Volume 17, Issue 2, 21 May 1996, Pages 83-98.
13
Fernández, Z; Usero, B. (2009). Competitive behavior in the European mobile telecommunications industry: Pioneers vs. followers. Telecommunications Policy 33(7):339-347.
14
Helal, M. & Rabelo, L. (2017). Synchronizing Discrete Event Simulation Models and System Dynamics Models. International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM) Bristo.
15
Helal, M. (2008). A Hybrid System Dynamics-discrete Event Simulationapproach To Simulating The Manufacturing Enterprise. University of Central Florida; Electronic Theses and Dissertations, 2004-2019. Helal, M; Jones, A; Rabelo, L; Hyeung-Sik, M. (2005). Enterprise simulation: A hybrid system approach. International Journal of Computer Integrated Manufacturing 18(6):498-508 · September 2005.
16
Jacob, M; Suchan, C; Ferstl, O. (2010). Modeling of Business Systems using Hybrid Simulation: A New Approach. European Conference on Information Systems (ECIS).
17
Jae H, J; Seung K, P. (2020). Simulation-based prediction for 5G mobile adoption. ScienceDirect, ICT Express 6 (2020) 109–112 Jong hwa, K; Deok-Joo, L; Jaek young, A (2006). A dynamic competition analysis on the Korean mobile phone market using competitive diffusion model. Elsevier, Volume 51, Issue 1, September 2006, Pages 174-182.
18
Jovanoski, B; Minovski, R; Christian Lichtenegger, G; Vössner, S. (2012). Combining system dynamics and discrete event simulations - Overview of hybrid simulation models. Resarchgate, January 2012.
19
Kedia, S; Philippon; T. ,(2009), "The Economics of Fraudulent Accounting", The Review of Financial Studies, Vol. 22 (6),PP. 2169-2199.
20
Košeckà, J; Bajcsy, R. (1994). Discrete Event Systems for autonomous mobile agents. Robotics and Autonomous Systems Volume 12, Issues 3–4, April 1994, Pages 187-198.
21
Krzak, Ł. (2015). Simulation framework for modelling energy consumption in ultra-low duty cycle mobile ad-hoc networks. IFAC-PapersOnLine Volume 48, Issue 4, 2015, Pages 290-295.
22
Lassnig, A; Rienmueller, T; Kramer, D; Leodolter, W; Baumgartner, C; Schroettner, J. (2019). A novel hybrid modeling approach for the evaluation of integrated care and economic outcome in heart failure treatment. BMC Medical Informatics and Decision Making 2019.
23
Łatuszyńska, M; Fate, S. (2019). A Hybrid Simulation Approach to Modelling the Impact of Public Interventions on Poverty. European Research Studies Journal. Volume XXII, Issue 4, 2019
24
Linnéusson, G; Amos H.C, Ng; Aslam, T. (2019). A hybrid simulation-based optimization framework supporting strategic maintenance development to improve production performance. European Journal of Operational Research. 19 August 2019.
25
Lyubchenko, A; Kopytov, E Y; Bogdanov, A; Maystrenko, V A. (2019). Discrete-event Simulation of Operation and Maintenance of Telecommunication Equipment Using AnyLogic-based Multistate Models. Journal of Physics: Conference Series: AMSD-2019.
26
Madden, G; Coble-Neal, G; Dalzell, B. (2004). A dynamic model of mobile telephony subscription incorporating a network effect. Telecommunications Policy 28(2):133-144 · March 2004.
27
Moallemi, M; Wainer, G. A; Jafer, S; Boudreau, G. (2013). Simulation of mobile networks using discrete event system specification theory. Conference: Proceedings of the 16th Communications & Networking Symposium - April 2013.
28
Moradi, S; Nasirzadeh, F; Golkhoo, F. (2017). Modeling labor productivity in construction projects using hybrid SD-DES approach. Scientia Iranica A (2017) 24(6), 2752-2761.
29
Padilha, R; Iano, Y; Moschim, E; Borges Monteiro, A; José Loschi, H. (2017). Computational Simulation Performance based in Hybrid Modelling with Discrete Events for Telecommunication Systems. Brazilian Technology Symposium 2017.
30
Pagani, M; Fine, C. (2008). Value network dynamics in 3G-4G wireless communications: A systems thinking approach to strategic value assessment. Journal of Business Research 61(11):1102-1112 · February 2008.
31
Pedai, A; Astrov, I; (2008). Demand and Supply Chain Simulation in Telecommunication Industry by Multi-Rate Expert Systems. world academy of science engineering and technology Volume 2, Issue5, 2008.
32
Russo, D; Passacntando, F; Geppert, L; Manca, L. (2013). Business Process Modeling and Efficiency Improvement through an Agent-Based Approach. Systemic, Cybernetics and Informatics, 11, 1-6.
33
Sian Morgan, J; Howick, S; Belton, V. (2017). A toolkit of designs for mixing Discrete Event Simulation and System Dynamics. European Journal of Operational Research 257 (2017) 907–918
34
Voigt, J; Steil, A; Fettweis; G. (1998). Modeling a Mobile Cellular Network Using a Discrete-Event Simulator. Design Automation for Embedded Systems volume 3, pages239–253(1998).
35
Wen-Lin, C; Feng-Shang, W; Kai-Sheng, K; David, Y. (2010). Diffusion of mobile telephony: An empirical study in Taiwan. Journal of Business Research 63(5):497-501 · May 2010.
36
Yan, G. (2019). Simulation analysis of key technology optimization of 5G mobile communication network based on Internet of Things technology. International Journal of Distributed Sensor Networks.2019, Vol. 15(6).
37
In Persian
38
Hazrati, R; Hazar, Behnam; Shah Bahrami, Asadollah. (2017). Use of simulated discrete event systems to provide an intelligent system for managing and controlling the relief operations of utility companies.HmzehNejadi, M. (2017). Dynamic project management using a combination of system dynamics and discrete event simulation (Case study: selected project).Khanzadi, M; Nasirzadeh, F; Mir, M. (2018). Combined modeling in construction projects using a combination of system dynamics simulation approaches and factor-based modeling. Journal of Structural and Construction Engineering.Sohrabi Nejad, Ah; Darjazi, M; Hosseini Wafa, S. (2014). Provide a hybrid model of system dynamics in project management.Kamali, B; Elyasy, M; Haj Hosseini, H. (2015). Factors Affecting the Innovation of the Mobile Operator Industry in the Transition to Broadband Mobile, studied in Iran. Technology Growth, Volume 11, Number 43, Summer 2015.Valafar, M; Hamidi, N; Alborzi, M; Iranbanfard, S. (2019). Analysis of the value ode value in Iran using the system dynamics approach. Strategic Management Research, Volume 25, Number 75, winter 2019.Ghafoornian, M; Mousavi Haghighi, M; Ranaei Kord Shavali, H. (2013). Analysis of Iran's mobile phone market with the approach of system dynamics. Industrial Management Perspective - pp. 135 - 158.
39
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر مدیریت کیفیت زنجیرهتأمین و عملکرد نوآوری بر عملکردعملیاتی کسب وکارهای فعال در صنایع غذایی استان گلستان
اهمیت عملکرد نوآوری به عنوان یکی از ابعاد مهم عملکرد شرکت ها، در ادبیات مدیریت کیفیت زنجیره تأمین (SCQM) به اندازه کافی مورد تأکید و بررسی قرار نگرفته است. علاوه بر این، تحقیقات داخلی در مورد قابلیت های SCQM، به عنوان محرک اساسی SCQM، بسیار محدود بوده است. برای پر کردن این شکاف تحقیقاتی، این مقاله به بررسی اینکه چگونه قابلیت های SCQM و عملکردهای SCQM می توانند بر نوآوری و عملکرد عملیاتی شرکت تأثیر گذار باشد و نحوه تعامل آنها با یکدیگر چگونه است، پرداخته است. بـه همیـن منظـور اطلاعـات مورد نیاز از جانب مـدیران و کارشناسان بنگاه های فعال در صنایع غـذایی استان گلستان با استفاده از پرسشـنامه گـردآوری و مورد تجزیـه و تحلیل قرار گرفت. یافته های پژوهش نشان می دهد شیوه های SCQM تأثیر مثبتی بر قابلیت های SCQM دارد. از نتایج به دست آمده دیگر اینکه شیوه های SCQM تأثیر مثبتی بر عملکرد عملیاتی صنایع غذایی استان گلستان ندارد. همچنین نتایج نشان داد قابلیت های SCQM تأثیر مثبتی بر عملکرد نوآوری ندارد.
https://jims.atu.ac.ir/article_13162_3c5a12243726fb6d2d28032717cb884a.pdf
2021-09-23
67
98
10.22054/jims.2021.58750.2612
مدیریت کیفیت زنجیره تامین
قابلیت های مدیریت کیفیت زنجیره تامین
عملکرد نوآوری
عملکرد عملیاتی
صنایع غذایی
ابولفضل
کزازی
kazazi@atu.ac.ir
1
عضو هیات علمی دانشگاه علامه طباطبائی
AUTHOR
امیر محمد
خانی
amir_khani@atu.ac.ir
2
کارشناسیارشد، مدیریت صنعتی، گرایش کیفیت و بهرهوری، دانشگاه علامه طباطبایی
LEAD_AUTHOR
ثریا
بیرامی
soraya.birami@gmail.com
3
مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران
AUTHOR
اجلی، مهدی؛ اصغری زاده، عزتاله ؛ صفری، حسین؛ قاسمیان صاحبی، ایمن. (1396). تحلیل روابط میان عوامل مدیریت کیفیت زنجیره ی تأمین صنعت گاز با رویکرد ترکیبی مدل سازی ساختاری تفسیری فازی و تحلیل مسیر. مطالعات مدیریت صنعتی، 15(46)،27-55.
1
آذر، عادل؛ مرتضوی، لیلا؛ عباسی، محمد مهدی . (1396). اکتساب دانش ضمنی در مدیریت دانش با استفاده از روش شبکه خزانه (موردمطالعه: واکاوی و تبیین عوامل کلیدی موفقیت در مدیریت کیفیت زنجیرهتأمین از نگاه خبرگان صنعت روی). خط مشیگذاری عمومی در مدیریت، 8(4)، 1-11.
2
حیدرعلی، هومن. (1390). مدل یابی معادلات ساختاری با کاربرد نرمافزار لیزرل. انتشارات سمت.
3
داوری، علی. (1393). مدلسازی معادلات ساختاری با نرم افزار PLS. تهران: سازمان انتشارات جهاد دانشگاهی.
4
محسنین، شهریار؛ اسفیدانی، رحیم. ( 1393). معادلات ساختاری مبتنی بر رویکرد حداقل مربعات جزئی به کمک نرم افزار Smart-PLS :آموزشی و کاربردی. تهران: موسسه کتاب مهربان نشر.
5
ناظری، علی؛ نصرت پور، مهدی؛ عساکره، شبنم. (1396). بررسی تاثیر اقدامات مدیریت کیفیت زنجیرهتأمین بر عملکرد در صنعت خودرو ایران با در نظر گرفتن نقش میانجی نوآوری. پژوهشنامه بازرگانی، 22(85)، 59-103.
6
References
7
Baird, K., Hu, J.K. and Reeve, R. (2011). The relationships between organizational culture, total quality management practices and operational performance. International Journal of Operations & Production Management, 31(7) ,789-814.
8
Bastas, A., & Liyanage, K. (2018). Sustainable supply chain quality management: A systematic review. Journal of Cleaner Production, 181, 726–744.
9
Beske, P., Land, A., & Seuring, S. (2014). Sustainable supply chain management practices and dynamic capabilities in the food industry: A critical analysis of the literature. International Journal of Production Economics, 152, 131–143.
10
Bittencourt, O., Verter, V. and Yalovsky, M. (2018). Hospital capacity management based on the queuing theory. International Journal of Productivity and Performance Management, 67(2), 224-238.
11
Chavez, R., Yu, W., Gimenez, C., Fynes, B., & Wiengarten, F. (2015). Customer integration and operational performance: The mediating role of information quality. Decision Support Systems, 80, 83–95.
12
Cheng, J. H., Chen, M. C., & Huang, C. M. (2014). Assessing inter-organizational innovation performance through relational governance and dynamic capabilities in supply chains. Supply Chain Management, 19(2), 173–186.
13
Dubey, R., Gunasekaran, A. and Ali, S.S. (2015), “Exploring the relationship between leadership, operational practices, institutional pressures and environmental performance: a framework for green supply chain”, International Journal of Production Economics, 160(1), 120-132.
14
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39.
15
Foster, S. T. (2008). Towards an understanding of supply chain quality management. Journal of Operations Management, 26(4), 461–467.
16
Foster, S. T., Wallin, C., & Ogden, J. (2011). Towards a better understanding of supply chain quality management practices. International Journal of Production Research, 49(8), 2285–2300.
17
Gambi, L.D.N., Boer, H., Gerolamo, M.C., Jørgensen, F., Carpinetti, L.C.R.,(2015). Therelationship between organizational culture and quality techniques, and its impact on operational performance. International Journal of Operations & Production Management. 35 (10), 1460–1484.
18
Ganbold, O., Matsui, Y., & Rotaru, K. (2020). Effect of information technology-enabled supply chain integration on firm's operational performance. Journal of Enterprise Information Management.
19
Gu, J., Zhang, G. and Li, K.W. (2015). Efficient aircraft spare parts inventory management under demand uncertainty. Journal of Air Transport Management, 42(1), 101-109.
20
Gunday, G., Ulusoy, G., Kilic, K., & Alpkan, L. (2011). Effects of innovation types on firm performance. International Journal of Production Economics, 133(2), 662–676.
21
He, Y., Lai, K., Sun, H. and Chen, Y. (2014). The impact of supplier integration on customer integration and new product performance: the mediating role of manufacturing flexibility under trust theory. International Journal of Production Economics, 14(1), 260-270.
22
Heizer, J.H., Render, B. and Weiss, H.J. (2008). Principles of Operations Management, Pearson Prentice Hall, PA.
23
Hong, J., Liao, Y., Zhang, Y., & Yu, Z. (2019). International Journal of Production Economics The effect of supply chain quality management practices and capabilities on operational and innovation performance : Evidence from Chinese manufacturers. Intern. Journal of Production Economics, 212(August 2018), 227–235.
24
Hong, J., Zhang, Y., Ding, M. (2018). Sustainable supply chain management practices, supply chain dynamic capabilities, and enterprise performance. J. Clean. Prod. 172 (2), 3508–3519.
25
Jimenez-Jimenez, D.,Vall,R.S .and Espallardo,M.H .(2008). Fostering innovation - The role of market orientation and organizational learning. European Juornal of innovation Management , 11 (3). 389-412.
26
Jose, T.V., Jayakumar, A. and Sijo, M.T. (2013). Analysis of inventory control techniques; a comparative study. International Journal of Scientific and Research Publications, 1(3), 1-6.
27
Ju, K. J., Park, B., & Kim, T. (2016). Causal relationship between supply Chain dynamic capabilities, technological innovation, and operational performance. Management and Production Engineering Review, 7(4), 6–15.
28
Kannan, V.R. and Tan, K.C. (2005). Just in time, total quality management, and supply chain management: understanding their linkages and impact on business performance. Omega, 33(2),153-162.
29
Kaynak, H. (2003). The relationship between total quality management practices and their effects on firm performance. Journal of operations management, 21(4), 405-435.
30
Kaynak, H., & Hartley, J. L. (2008). A replication and extension of quality management into the supply chain. Journal of Operations Management, 26(4), 468–489.
31
Kim, D. Y., Kumar, V., & Kumar, U. (2012). Relationship between quality management practices and innovation. Journal of Operations Management, 30(4), 295–315.
32
Kim, S. W. (2009). An investigation on the direct and indirect effect of supply chain integration on firm performance. International Journal of Production Economics, 119(2), 328–346.
33
Lau, A. K. W., Lee, S. H. N., & Jung, S. (2018). The role of the institutional environment in the relationship between CSR and operational performance: An empirical study in Korean manufacturing industries. Sustainability (Switzerland), 10(3).
34
Liao, S. H., & Kuo, F. I. (2014). The study of relationships between the collaboration for supply chain, supply chain capabilities and firm performance: A case of the Taiwans TFT-LCD industry. International Journal of Production Economics, 156, 295–304.
35
Liao, S. H., Hu, D. C., & Ding, L. W. (2017). Assessing the influence of supply chain collaboration value innovation, supply chain capability and competitive advantage in Taiwan’s networking communication industry. International Journal of Production Economics, 191, 143–153.
36
Lin, Y., Wang, Y., & Yu, C. (2010). Investigating the drivers of the innovation in channel integration and supply chain performance: A strategy orientated perspective. International Journal of production economics, 127(2), 320-332.
37
Liu, Hefu, Ke, W., Wei, K. K., & Hua, Z. (2013). The impact of IT capabilities on firm performance: The mediating roles of absorptive capacity and supply chain agility. Decision Support Systems, 54(3), 1452–1462.
38
Liu, Huiming, Wu, S., Zhong, C., & Liu, Y. (2020). The sustainable effect of operational performance on financial benefits: Evidence from chinese quality awards winners. Sustainability (Switzerland), 12(5), 1–23.
39
Maiga, A. S., & Jacobs, F. A. (2005). Antecedents and Consequences of Quality Performance. Behavioral Research in Accounting, 17(1), 111–131.
40
Majumdar, R. (2014). Business decision making, production technology and process efficiency. International Journal of Emerging Markets, 9(1), 79-97.
41
Marodin, G.A., Tortorella, G.L., Frank, A.G. and Filho, M.G. (2017). The moderating effect of Lean supply chain management on the impact of Lean shop floor practices on quality and inventory. Supply Chain Management: An International Journal, 22(6), 473-485.
42
Miller, W.J., Duesing, R.J., Lowery, C.M. and Sumner, A.T. (2018). The quality movement from six perspectives. The TQM Journal, 30(3), 182-196.
43
Nabass, E.H. and Abdallah, A.B. (2018). Agile manufacturing and business performance: the indirect effects of operational performance dimensions. Business Process Management Journal, 25(4), 647-666.
44
Nguyen, H. A., Ha, H. H., & Doan, T. D. (2020). The impact of supply chain quality management on firm performance: Empirical evidence from Vietnam. Uncertain Supply Chain Management, 8(2), 331–350.
45
Nosratpour, M., Nazeri, A., Soofifard, R., 2018. Study on the relationship between supply chain quality management practices and performance in the Iranian automotive industry. International Journal of Productivity and Quality Management. 23 (4), 492–523.
46
Panayides, P. M., & Lun, Y. V. (2009). The impact of trust on innovativeness and supply chain performance. International journal of production Economics, 122(1), 35-46.
47
Phan, A. C., Nguyen, H. A., Trieu, P. D., Nguyen, H. T., & Matsui, Y. (2019). Impact of supply chain quality management practices on operational performance: empirical evidence from manufacturing companies in Vietnam. Supply Chain Management, 24(6), 855–871.
48
Prajogo, D. I., & Sohal, A. S. (2006). The integration of TQM and technology/R&D management in determining quality and innovation performance. Omega, 34(3), 296–312.
49
Prajogo, D., & Olhager, J. (2012). Supply chain integration and performance: The effects of long-term relationships, information technology and sharing, and logistics integration. International Journal of Production Economics, 135(1), 514–522.
50
Quang, H. T., Sampaio, P., Carvalho, M. S., Fernandes, A. C., Binh An, D. T., & Vilhenac, E. (2016). An extensive structural model of supply chain quality management and firm performance. International Journal of Quality and Reliability Management, 33(4), 444–464.
51
Rai, A., Patnayakuni, R., & Seth, N. (2006). This content downloaded from 216.227.221.251 on Tue. Managerial MIS Quarterly, 30(2), 226–246.
52
Santos, H., Lannelongue, G., & Gonzalez-Benito, J. (2019). Integrating green practices into operational performance: Evidence from Brazilian manufacturers. Sustainability (Switzerland), 11(10), 1–18.
53
Saunila, M., Pekkola, S., & Ukko, J. (2014). The relationship between innovation capability and performance: The moderating effect of measurement. International Journal of Productivity and Performance Management, 63(2), 234–249.
54
Sharma, S., & Modgil, S. (2019). TQM, SCM and operational performance: an empirical study of Indian pharmaceutical industry. Business Process Management Journal, 26(1),331-370.
55
Shou, Y., Hu, W., Kang, M., Li, Y., & Park, Y. W. (2018). Risk management and firm performance: the moderating role of supplier integration. Industrial Management and Data Systems, 118(7), 1327–1344.
56
Soares, A., Soltani, E., & Liao, Y. Y. (2017). The influence of supply chain quality management practices on quality performance: an empirical investigation. Supply Chain Management, 22(2), 122–144.
57
Song, H., Turson, R., Ganguly, A., & Yu, K. (2017). Evaluating the effects of supply chain quality management on food firms’ performance: The mediating role of food certification and reputation. International Journal of Operations and Production Management, 37(10), 1541–1562.
58
Tenenhaus, M., Amato, S., & Vinzi, V. E. (2000). A global Goodness – of – Fit index for PLS structural. In Proceedings of the XLII SIS Scientific Meeting, 1(2), 739–742.
59
Truong, H. Q., Sameiro, M., Fernandes, A. C., Sampaio, P., Duong, B. A. T., Duong, H. H., & Vilhenac, E. (2017). Supply chain management practices and firms’ operational performance. International Journal of Quality and Reliability Management, 34(2), 176–193.
60
Wong, C. W. Y., Yew, C., & Boon-itt, S. (2013). Int . J . Production Economics The combined effects of internal and external supply chain integration on product innovation. Intern. Journal of Production Economics, 146(2), 566–574.
61
Wong, W. P., & Wong, K. Y. (2011). Supply chain management, knowledge management capability, and their linkages towards firm performance. Business Process Management Journal, 17(6), 940–964.
62
Wu, F., Yeniyurt, S., Kim, D., & Cavusgil, S. T. (2006). The impact of information technology on supply chain capabilities and firm performance: A resource-based view. Industrial Marketing Management, 35(4), 493–504.
63
Wu, I. L., Chuang, C. H., & Hsu, C. H. (2014). Information sharing and collaborative behaviors in enabling supply chain performance: A social exchange perspective. International Journal of Production Economics, 148, 122–132.
64
Yu, Y., Zhang, M. and Huo, B. (2017). The impact of supply chain quality integration on green supply chain management and environmental performance. Total Quality Management & Business Excellence, 30(9/10), 1110-1125.
65
Yu, Y., Zhang, M., & Huo, B. (2019). The impact of supply chain quality integration on green supply chain management and environmental performance. Total Quality Management and Business Excellence, 30(9–10), 1110–1125.
66
Zhang, M., Guo, H., Huo, B., Zhao, X., & Huang, J. (2019). Linking supply chain quality integration with mass customization and product modularity. International Journal of Production Economics, 207, 227–235.
67
In Persian
68
Ajalli, M., Asgharizadeh, E., Safari, H., Ghasemian sahebi, I. (2017). Analysis of the Relationship between Supply Chain Quality Management Factors in Gas Industry with Fuzzy Interpretive Structural Modeling and Path Analysis. Industrial Management Studies, 15(46), 27-55.
69
Azar, A., Mortazavi, L., Abbasi, M. (2018). Acquisition of tacit knowledge in knowledge management with using of the repertory grid method (Case Study: Exploring and explaining key success factors in Supply Chain Management from the perspective of industry Zen Experts). Public Policy In Administration, 8(4), 1-11.
70
Davari, Ali (1393). Structural equation modeling with PLS software. University Jahad Organization Publishing, Tehran.
71
Haidar Ali, H. (1390). Structural equation modeling using LISREL software. SAMT Publications, Tehran.
72
Mohsenin, Sh., Esfidani, R. (2014). Structural equations based on the partial least squares approach using Smart-PLS software: educational and practical. Mehraban Publishing, Tehran.
73
Nazeri, A., Nosratpur, M., ASAKARE, S. (2018). The Impact of Supply Chain Quality Management on Performance Due to Rule of Innovation. Iranian Journal of Trade Studies, 22(85), 59-103.
74
ORIGINAL_ARTICLE
شبیه سازی عامل بنیان رفتار مصرف کننده در خرید آنی
به دلیل اشاعه رفتار خرید آنی در مصرفکنندگان، مطالعات دانشگاهی آن طی یک دهه اخیر افزایشیافته است. به این دلیل که در فروشگاه-های بزرگ بایستی میزان فروش بالا باشد، لذا بررسی رفتار مصرفکننده در خرید آنی نیز باید موردتوجه محققان و مدیران فروشگاهها قرار گیرد. هدف از انجام مقاله حاضر شبیهسازی عامل بنیان رفتار خرید آنی مصرفکنندگان (مشتریان)، با در نظر گرفتن عاملهای تخفیف، زمان مطلوب حضور مشتری در خرید از سوی مدیر فروشگاه و یادگیری مصرفکننده از خریدهای قبلی است. جامعه و نمونه آماری پژوهش حاضر شامل 15 نفر اساتید دانشگاهی مسلّط به مباحث بازاریابی و خریدآنی است. پژوهش حاضر از حیث هدف اجرایی و از نظر نوع دادهها و روش مدلسازی، ریاضی و با بررسی واقعیت موجود از رفتار خرید مصرفکننده، به توسعه مدلهای خرید آنی تحت محیط شبیهسازی مدل عامل بنیان با استفاده از نرمافزار نت لگو پرداخته است. پس از مرور مبانی نظری و پیشینهی پژوهش، 5 بُعد و هفده شاخص با روش غربالگری فازی شناسایی شده است. نتایج نشان داد، عاملهای در نظر گرفته شده در این پژوهش رفتار خرید آنی مصرفکنندگان را به عنوان یک آنالیز اقتصادی و بر پایه روابط بین مصرفکنندگان و ارتباط بین مشتری- محصول به خوبی توصیف مینماید که این نهاده، با شبیهسازی رفتار مشتریان در هنگام خرید، تلاش مینماید اطلاعات ارزشمندی برای مدیران، صاحبان سهام و تصمیمگیران فروشگاههای بزرگ فراهم آورد.
https://jims.atu.ac.ir/article_13160_5c5273d06ea9a55cea74fd39f3ca7fd4.pdf
2021-09-23
99
138
10.22054/jims.2021.57792.2592
خرید آنی
تخفیف
رفتار مصرفکننده
یادگیری
شبیهسازی عامل بنیان
سلمان
عباسی سیر
salman.abbasisiar@gmail.com
1
دانشجوی دکتری ،گروه مدیریت صنعتی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی،تهران، ایران
AUTHOR
محمد علی
کرامتی
mohammadalikeramati@yahoo.com
2
دانشیار، گروه مدیریت صنعتی، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
محمدرضا
معتدل
dr.motadel@gmail.com
3
استادیار، گروه مدیریت صنعتی، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
AUTHOR
آذر، عادل، مشایخی، مهدی، امیری، مجتبی و صفری، حسین. (1400). طراحی مدل زنجیره فولاد و برآورد میزان مصرف با رویکرد مدلسازی عامل بنیان. نشریه چشمانداز مدیریت صنعتی، 11(1)، 52-33.
1
آذر، عادل و فرجی، حجت. (1389). علم مدیریت فازی. تهران: مؤسسه کتاب مهربان نشر. 212-205.
2
اسماعیلزاده، علی، امرایی، حافظ، قلیپور، سارا و مقدم، آرش. (1396). تأثیر جو و طراحی چیدمان فروشگاههای اینترنتی، بر رفتار خرید آنی آنلاین مشتریان. مدیریت بازرگانی، 9(2). 232-213.
3
اصفهانی، میر ابراهیم، حدادیان، علیرضا و رحیمی زاده، حسنا. (1393). بررسی عوامل مؤثر بر رفتار خرید ناگهانی در فروشگاههای زنجیرهای مشهد(مطالعه موردی فروشگاه زنجیرهای پروما). تحقیقات بازاریابی نوین. 4(4)، 84-71.
4
امیری، نازنین، نوعپسنداصیل، سیدمحمد و اکبری، محسن. (1394). تأثیر باورهای مصرفکنندگان بر رفتار خرید آنی آنها در محیط آنلاین. تحقیقات بازاریابی نوین، 5(3)، 34-21.
5
بحرینی زاد،منیژه، مقدم جزء، محبوبه. (1399). تأثیر مادیگرایی مصرفکننده بر خرید وسواسی، خرید ناگهانی و استفاده نادرست از کارت اعتباری. نشریه علمی راهبردهای بازرگانی، 13(7) 12-1.
6
بحرینیزاده، منیژه و رجبی، آزاده. (1395). سنجش تأثیر ادراک مصرفکننده از قابل استفاده بودن بستهبندی محصول، بر تصمیم خرید ناگهانی: با در نظر گرفتن متغیر تعدیلگر سطح پایین درگیری ذهنی مصرفکننده. تحقیقات بازاریابی نوین، 6(1)، 78-59.
7
حساسی، نادر، سامنی، سامان و توتونچی، مینا. (1398). کاربرد منطق فازی در بررسی تأثیر عوامل بیرونی و درونی بر خرید ناگهانی. رویکردهای پژوهشی نوین در مدیریت و حسابداری، 1 (3)، 75-63.
8
حساسی، نادر، کرمیعالم، صمد و کرمیعالم، امید. (1397). بررسی انگیختگی برای خرید ناگهانی مشتریان شرکت شاهسوند زرین با استفاده از منطق فازی. رویکردهای پژوهشی نوین در مدیریت و حسابداری، 2(4) 74-63.
9
سالار، جمشید و ابوالفضلی، سیدابوالفضل. (1392). بررسی تاثیر محیط فروشگاه بر خرید ناگهانی مشتریان فروشگاههای زنجیرهای. چشم انداز مدیریت بازرگانی، 12(17)، 140-123.
10
سهرابی، روحاله، صمدی، عباس و یوسفیفرد، ارسلان. (1393). طراحی و آزمون رفتار خرید ناگهانی مشتریان. کاوشهای مدیریت بازرگانی، 6 (11)، 182-147.
11
عابدی، بابک، عسگری، ناصر، صفری، حسین، اسدزاده، احمد و رهنما، افشین. (1394). نقش عوامل فردی، محیطی و مدگرایی در تسهیل خرید آنی. مدیریت بازرگانی، 7 (1)، 144-127.
12
مهرگان، محمدرضا، ابوییاردکان، محمد، صادقیآرانی، زهرا، نظری، محسن و روزمند، امید. (1395). شبیه سازی رفتار خرید ناگهانی در بازار: رویکرد مدلسازی مبتنی بر عامل. مدیریت فردا، 48(15)، 64-35.
13
ناطقپور، ابوذر و اسدپور، احمدعلی. (1395).شناسایی و رتبه بندی عوامل موثر بر خرید آنی در فروشگاه زنجیرهای تارا. پژوهشهای جدید در مدیریت و حسابداری، 14(3)، 192-177.
14
نعامی، عبداله، محمدیپور، مجتبی و نقدی، بهمن. (1396). بررسی رفتار خرید آنی مشتریان در فروشگاههای زنجیرهای (مورد مطالعه: فروشگاههای زنجیرهای رفاه). مدیریت کسب و کار، 9(34)، 138-119.
15
نیکبخت، محمدجواد، مشبکی، اصغر و خدادادحسینی، سیدحمید. (1394). بررسی تأثیر عوامل آنی گرایی خریدار و عوامل درون فروشگاهی بر خرید آنی در فروشگاههای زنجیرهای. مدیریت بازرگانی، 7(4)، 1004-985.
16
References
17
Adelaar, T., Chang, S., Lancendorfer, K.M., Lee, B. & Morimoto, M. (2003). Effects of media formats on emotions and impulse buying intent. Journal of Information Technology, 18(4), 247–266.
18
Ahmad, M.B., Ali, H.F., Malik, M.S., Humayun, A.A. & Ahmad, S. (2019). Factors affecting impulsive buying behavior with mediating role of positive mood: An empirical study. European Online Journal of Natural and Social Sciences, 8(1), 1-17.
19
Alvarez, B.A. & Casielles, R.V. (2005). Consumer evaluations of sales promotion: the effect on brand choice. european Journal of Marketing.
20
Antonides, G., Verhoef, P.C. & Van Aalst, M. (2002). Consumer perception and evaluation of waiting time: A field experiment. Journal of consumer psychology, 12 (3), 193–202.
21
Baumeister, R.F. (2002). Yielding to temptation: Self-control failure, impulsive purchasing, and consumer behavior. Journal of consumer research, 28 (4), 670–676.
22
Beatty, S.E. & Ferrell, M.E. (1998). Impulse buying: Modeling its precursors. Journal of retailing, 74 (2), 169–191.
23
Belk, R.W. (1975). Situational variables and consumer behavior. Journal of Consumer research, 2 (3), 157–164.
24
Bellenger, D.N., Robertson, D.H. & Hirschman, E.C. (1978). Impulse buying varies by product. Journal of advertising research, 18 (6), 15–18.
25
Blattberg, R.C., Briesch, R. & Fox, E.J. (1995). How promotions work. Marketing science. 14 (3_supplement), G122–G132.
26
Cakanlar, A. & Nguyen, T. (2019). The influence of culture on impulse buying. Journal of Consumer Marketing, 36 (1), 12-23.
27
Clover, V.T. (1950). Relative importance of impulse-buying in retail stores. Journal of marketing, 15 (1), 66–70.
28
Crawford, G. & Melewar, T.C. (2003). The importance of impulse purchasing behaviour in the international airport environment. Journal of Consumer Behaviour: An International Research Review, 3 (1), 85–98.
29
Dawes, J. (2004). Assessing the impact of a very successful price promotion on brand, category and competitor sales. Journal of product & brand management, 3(15), 303-314.
30
Dawson, S. & Kim, M. (2009). External and internal trigger cues of impulse buying online. Direct Marketing: An International Journal. 3(1), 20-34.
31
Dickinson, H. (2006). We’re a nation of impatient shoppers. Marketing. 13.
32
Foxall, G.R. (2010a) Accounting for consumer choice: Inter-temporal decision making in behavioural perspective. Marketing Theory, 10 (4), 315–345.
33
Foxall, G.R. (2010b). Invitation to consumer behavior analysis. Journal of Organizational Behavior Management, 30 (2), 92–109.
34
Garrick, G. (1986). Spend Better Advertising Dollars, Not More, Advertising Research Foundation, in Electronic Media Workshop. [Online]. 1986 p.
35
Geiger, S. (2007). Exploring night-time grocery shopping behaviour. Journal of Retailing and Consumer Services, 14 (1), 24–34.
36
Gilbert, N. (2008). Agent-based models. Vol. 153. Sage Publications.
37
Hayat, K., Jianjun, Z., Zameer, H. & Iqbal, S. (2020). Understanding the influence of corporate social responsibility practices on impulse buying. Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 27 (3), 1454–1464.
38
Hayu, R., Surachman, S., Rofiq, A. & Rahayu, M. (2020). The effect of website quality and government regulations on online impulse buying behavior. Management Science Letters, 10 (5), 961–968.
39
Hoch, S.J. & Loewenstein, G.F. (1991). Time-inconsistent preferences and consumer self-control. Journal of consumer research, 17 (4), 492–507.
40
Hosseini, S.H., Zadeh, F.H., Shafiee, M.M. & Hajipour, E. (2020). The effect of price promotions on impulse buying: the mediating role of service innovation in fast moving consumer goods. International Journal of Business Information Systems, 33 (3), 320–336.
41
Iberahim, H., Zulkurnain, N.A.Z., Raja Ainal Shah, R.N.A. & Rosli, S.Q. (2019). Visual merchandising and customers’ impulse buying behavior: a case of a fashion specialty store. International Journal of Service Management and Sustainability (IJSMS), 4 (1), 1–24.
42
Kacen, J.J. & Lee, J.A. (2002). The influence of culture on consumer impulsive buying behavior. Journal of consumer psychology, 12 (2), 163–176.
43
Kollat, D.T. & Willett, R.P. (1967). Customer impulse purchasing behavior. Journal of marketing research, 4 (1), 21–31.
44
Lattin, J.M. & Bucklin, R.E. (1989). Reference effects of price and promotion on brand choice behavior. Journal of Marketing research, 26 (3), 299–310.
45
Li, F., Zhou, N., Nicholls, J.A.F., Zhuang, G. & Kranendonk, C. (2004). Interlinear or inscription? A comparative study of Chinese and American mall shoppers’ behavior. Journal of Consumer Marketing, 21 (1), 51-61.
46
Mathur, S. (2019). A Review of Impulse Buying Behavior: Definition & Affecting Factors. Journal of Emerging Technologies and Innovative Research, 6270–275.
47
O’Donohue, W. & Ferguson, K.E. (2001). The psychology of BF Skinner. Sage.
48
Pierce, W.D. & Cheney, C.D. (2017). Behavior analysis and learning: A biobehavioral approach. Routledge.
49
Piron, F. (1991). Defining impulse purchasing. ACR North American Advances.
50
Plant, E.J. & Plant, M. (2005). A “leap in the dark?” Lessons for the United Kingdom from past extensions of bar opening hours. International Journal of Drug Policy, 16 (6), 363–368.
51
Poli, R., Kennedy, J. & Blackwell, T. (2007). Particle swarm optimization. Swarm intelligence, 1 (1), 33–57.
52
Rook, D.W. (1987). The buying impulse. Journal of consumer research, 14 (2), 189–199.
53
Rook, D.W. & Fisher, R.J. (1995). Normative influences on impulsive buying behavior. Journal of consumer research, 22 (3), 305–313.
54
Rook, D.W. & Hoch, S.J. (1985). Consuming impulses. ACR North American Advances, 12, 23-27.
55
Rugimbana, R., Donahay, B., Neal, C. & Polonsky, M.J. (2003). The role of social power relations in gift giving on Valentine’s Day. Journal of Consumer Behaviour: An International Research Review, 3 (1), 63–73.
56
Sayre, S. & Horne, D. (1996). I shop, therefore I am: the role of possessions for self definition. Advances In Consumer Research, 23, 323-328.
57
Sermboonsang, R., Tansuhaj, P.S., Silpakit, C. & Chaisuwan, C. (2020). Mindfulness-based transformational learning for managing impulse buying. Journal of Education for Business, 95 (2), 129–137.
58
Verplanken, B. & Herabadi, A. (2001). Individual differences in impulse buying tendency: Feeling and no thinking. European Journal of personality, 15 (1_suppl), S71–S83.
59
Verplanken, B. & Sato, A. (2011). The psychology of impulse buying: An integrative self-regulation approach. Journal of Consumer Policy, 34 (2), 197–210.
60
Vohs, K.D. & Faber, R.J. (2007). Spent resources: Self-regulatory resource availability affects impulse buying. Journal of consumer research, 33 (4), 537–547.
61
WALKER, A.E. (1994). Consumer Psychology in Behavioural Perspective. By Gordon Foxall. London: Routledge. 1990.
62
Weinberg, P. & Gottwald, W. (1982). Impulsive consumer buying as a result of emotions. Journal of Business research, 10 (1), 43–57.
63
Wierenga, B. & Soethoudt, H. (2010). Sales promotions and channel coordination. Journal of the Academy of Marketing Science, 38 (3), 383–397.
64
Xiao, S.H. & Nicholson, M. (2013). A Multidisciplinary Cognitive Behavioural Framework of Impulse Buying: A Systematic Review of the Literature. International Journal of Management Reviews, 15 (3), 333–356.
65
Yani-de-Soriano, M.M. & Foxall, G.R. (2006). The emotional power of place: The fall and rise of dominance in retail research. Journal of Retailing and Consumer Services, 13 (6), 403–416.
66
Yusuf, J. Bin (2010). Ethical implications of sales promotion in Ghana: Islamic perspective. Journal of Islamic marketing, 1(3), 220-230.
67
Zafar, A.U., Qiu, J., Li, Y., Wang, J. & Shahzad, M. (2019). The impact of social media celebrities’ posts and contextual interactions on impulse buying in social commerce. Computers in Human Behavior, 106178.
68
Zheng, X., Men, J., Yang, F. & Gong, X. (2019). Understanding impulse buying in mobile commerce: An investigation into hedonic and utilitarian browsing. International Journal of Information Management, 48151–160.
69
In Persian
70
Azar, A., Mashayekhi, M., Amiri, M. & Safari, H. (2021). Modeling Steel Supply Chain and Estimating Its Consumption through ABM Methodology. Journal of Industrial Management Perspective, 11 (1), 33–52.
71
Azar, A., Faraji, H. (2010). Fuzzy Management Science. Mehraban Book Institute. 205-212.
72
Esmaeelzadeh, A., Amraee, H., Gholipoor, S. & Moghadam, A. (2017). The effect of the atmosphere and store layout and web design, online impulse buying behavior of customers. Journal of Business Management, 9 (2), 213–232.
73
Esfahani, M., Hadadian, A., Rahimizadeh, H. (2014). Evaluating Effective Factors on Impulse Buying at Chain Store in Mashhad:(Case Study: Poruma Chain Store). New Marketing Research Journal, 4(4), 71-84.
74
Amiri, N., Nopasand Asil, S., Akbari, M. (2015). The influence of consumers' beliefs on their impulse buying in an online environment. New Marketing Research Journal, 5(3), 21-34.
75
Bahrainizadeh, M., Mogadam joz, M. (2020). Influence of Consumers materialism on Scrupulous Purchase, Sudden Purchase, and Incorrect Use of Credit Card. Commercial Strategies, 13(7), 1-12.
76
Bahrainizadeh, M. & RAJABI, A. (2016). Measuring the Impact of Consumer Perception of Usability of Product Packaging on Sudden Purchase Decision: Considering the Low-Level Modulator of Consumer Mental Conflict. New Marketing Research Journal, 6 (1), 59–78
77
Hasai, N., Sameni, S. & Totonchi, M. (2019). Application of fuzzy logic in investigating the effect of external and internal factors on Sudden purchase. New research approaches in management and accounting, 1 (3), 63–75.
78
Hasasi, N., Karami alam, S., Karami alam, O. (2018). Investigating the motivation for sudden purchase of Shahsvand Zarrin Company customers using fuzzy 2(4), 63-74.
79
Salar, J., Abolfazli, A. (2013). Investigating the Impact of Store Environment on Sudden Purchase of Chain Store Customers, Business Management Perspective, 12(17), 123-140.
80
Sohrabi, R., Samadi, A. & Yoosofifard, A. (2014). Recognize Effective Factors On Impulse Buying Behavior (Unplanned) of Customers (Case Study: Refah Chain Stores In Hamadan). Business Management Explorations, 6 (11), 147–182.
81
Abedi, B., Asgari, N., Safari, H., Assadzadeh, A. & Rahnama, A. (2015). The facilitating effect of individual, environmental and fashion involvement factors on impulse buying. Journal of Business Management, 7 (1), 127–144.
82
Mehregan, M.R., Abouie Ardakan, M., Sadeghi Arani, Z., Nazari, M. (2015). Simulating sudden buying behavior in the market: an agent-based modeling approach . Journal of farda Management. 48 (15), 35-64.
83
Nateghpour, A., & Asadpour, A.A. (2015). Identify and rank the factors affecting instant purchase in Tara chain store. New Research in Management and Accounting, 14 (3), 177-192.
84
Naami, A., Mohamadipour, M., & Naghdi, B. (2016). Investigating the Immediate Purchasing Behavior of Customers in Chain Stores (Case Study: Refah Stores). Business Management, 9 (34), 119-138.
85
Nikbakht, M.J., Moshabaki, A. & Khodadad Hosseini, H. (2015). Exploring the effects of buyer impulsivity factors and in-store environment factors on impulse buying in chain stores. Journal of business management, 7 (4), 985–1004.
86
ORIGINAL_ARTICLE
یک مدلDEA برای ارزیابی اجرای زنجیره تامین پایداربا حضور خروجیهای نامطلوب و شاخصهای دو نقش ورودی وخروجی : کاربردی ازصنعت برق
تحلیل پوششی داده ها یک روش مفید جهت اندازه گیری کارایی نسبی عملکردی و محیطی یک زنجیره تامین پایدار می باشد. بخش های یک زنجیره تامین براساس فعالیت اقتصادی دو نوع خروجی تولید میکنند و ورودی ها به دو دسته تحت دسترس پذیری عادی و مدیریتی افراز میشوند. این مقاله مدلی را برای تعیین کارایی یک زنجیره تامین جهت سرمایه گذاری روی نوع خاصی از ورودی ها به منظور ابداع تکنولوژی جدید همراه با شاخص های دو نقشی برای کنترل هزینه پاک سازی گاز فلرینگ ,مقدار الکتریسیته مصرفی نیروگاه ها و ارتقای سطح علمی درامور بهره برداری و انتقال ارائه میکند. بخش کاربردی این مطالعه شامل ده زنجیره تامین ازصنعت برق در نقاط متفاوت ایران می باشد هر زنجیره تامین شامل کمپانی نفت و گاز جهت تامین سوخت مورد نظرنیروگاه ها و نیروگاه های برق جهت تولید برق و شرکت برق منطقه ای برای انتقال برق تولید شده و شرکت های توزیع برق جهت توزیع الکتریسته مورد نیاز و هم چنین مصرف کنندگان می باشد.
https://jims.atu.ac.ir/article_13163_29691b7507efe273b44dfaf7bde7da58.pdf
2021-09-23
139
192
10.22054/jims.2020.43151.2330
دسترس پذیری آزاد
دسترس پذیری مدیریتی
فاکتورهایی دو نقشی
ابداع تکنولوژی نوین
ناکارایی زنجیره تامین
مژگان
پورعلیزاده
pouralizadehmojgan@yahoo.com
1
گروه ریاضی دانشگاه آزاد اسلامی واحد رشت
AUTHOR
علیرضا
امیرتیموری
aamirteimoori@gmail.com
2
گروه ریاضی، واحد رشت، دانشگاه آزاد اسلامی، رشت، ایران
AUTHOR
محسن
واعظ قاسمی
mohsen.vaez@gmail.com
3
دانشگاه آزاد اسلامی واحد رشت
LEAD_AUTHOR
[1] Cook, W D., Green, R H., & Zhu, J. (2006). Dual- role factors envelopment analysis. IIE Transaction, 38(2), 105-115.
1
[2] Cook, W D., Zhu, J. (2007). Classifying inputs and outputs in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 180 (2), 692-699.
2
[3] Kao, C., Hwang, S N. (2007). Efficiency decomposition in two-stage data envelopment Analysis: An application to non-life insurance companies in Taiwan. European Journal of Operational Research, 185(1), 418-429.
3
[4] Fare, R., Grosskopf, S., & Lovell, K. Pasurka, C. (1989). Multilateral productivity comparison When some outputs are undesirable. A nonparametric approach: The Review of Economics and statistical, 71(1), 90- 98.
4
[5] Farzipoor, Saen R. (2010a). Technology selection in the presence of dual- role factors. .International Journal of Advance Operation Management 2 (Nos, ¾), 249-269.
5
[6] Farzipoor, Saen R. (2010b) .Developing a new data envelopment analysis methodology for supplier selection in the presence of both undesirable outputs and imprecise data. International Journal of advance Manufacturing Technologhy, 51 (9), 1 243-1250.
6
[7] Farzipoor, Saen R. (2010c). Restricting weights in supplier selection decision in the presence of dual –role factors. Applied mathematical modeling, 34 (10), 2820-2830.
7
[8] Farzipoor, Saen, R. (2011). A decision model for selecting third – party reverse logistics provider in the presence of dual – role factors and imprecise data .Asia- pacific. Journal of Operation Research, 28 (9), 239-254.
8
[9] Farzipoor, Sean R., Mirhedayatian, SM., & Azadi, M. (2014). A novel network data envelopment analysis model for evaluation green supply chain Management .International Journal Production Economics, 147, 544-554.
9
[10] Hatefi, SM., Jolia, F. (2010). A new model for classifying inputs and outputs and evaluating the performance of DMUs based on trans log outputs distance function. Applied Mathematical Modeling, 34 (6), 1439-1449.
10
[11] Kao, C., Hwang, S N. (2007). Efficiency decomposition in two-stage data envelopment analysis: An application to non-life insurance companies in Taiwan. European Journal of Operational Research, 185(1), 418-429.
11
[12] Sueyoshi, T., Goto, M. (2009). Can environment investment and expenditure enhance financial performance of US electric utility firm under the clean air act amendment of 1990? Energy policy, 37, 4819-4826.
12
[13] Sueyoshi, T., Goto, M. (2010a) .Measurement of a linkage among environmental, operation al and financial performance in Japanese manufacturing firms : A use of data envelopment analysis with Strong complement slackness condition European Journal of Operational Research, 207, 1742-1753.
13
[14] Sueyoshi, T., Gotto, M. (2010b). Should the US clean air act include CO2 emission control? Examination by data envelopment analysis. Energy policy ,38, 5902-5911.
14
[15] Sueyoshi, T., Gotto, M. (2011a) .DEA approach for unified efficiency measurement assessment of Japanese fossil fuel power generation .Energy Econ ,33,195 -208.
15
[16] Sueyoshi, T., Gotto, M. (2011b). DEA approach for unified efficiency measurement assessment of Japanese fossil fuel power generation. EnergyEcon, 33, 195-208.
16
[17] Sueyoshi, T., Gotto, M. (2011c). A combined use of DEA (data envelopment analysis) with strong complementary slackness condition and DEA-DA (discriminant analysis).Appl Math Lett, 24, 1051-1056.
17
[18] Sueyoshi, T., Gotto, M. (2012a). Data envelopment analysis of environmental assessments comparison between public and private ownership in petroleum industries. European Journal of Operational Research, 216, 668-678.
18
[19] Sueyoshi, T., Gotto, M. (2012b). Methodological comparison between two unified (operational and environmental efficiency measurements for environmental assessment. European Journal of Operational Research, 210, 684-693.
19
[20] Sueyoshi, T., Gotto, M. (2012c). Efficiency-based rank assessment for electric power industry :a combined use of data envelopment analysis(DEA)and DEA discriminant analysis( DA). Energy Econ,34,634-644.
20
[21] Sueyoshi, T., Gotto, M. (2012 e). DEA radial and non-radial for unified efficiency under natural and managerial disposability theoretical extension by Strong complement slackness condition. Energy Econ,34,700-713
21
[22] Sueyoshi, T., Gotto, M. (2012 g). A Returns to scale vs , damages to scale under Strong complement slackness condition in DEA assessment Japanese corporate effort on environmental protection .Energy Econ ,34,1422-1434.
22
[23] Sueyoshi, T., Gotto, M. (2012 k). Efficiency –based rank assessment for electric power Industry. A combined use of data envelopment analysis DEA and DEA discriminant analysis DEA. Economic, 34, 634-644.
23
[24] Sueyoshi, T., Gotto, M. (2013). A Returns to scale vs, damages to scale in data envelopments analysis: A impact of US clean air act on coal fired power plants. OMEGA ,41, 164-175.
24
[25] Sueyoshi, T., Gotto, M (2014a). DEA radial measurement for environment assessment .A Comparative study between Japanese chemical and pharmaceutical firms, Applied Energy , 115,502- 513.
25
[26] Sueoshi, T. Gotto, M. (2014c). photovoltaic power station in Germany and the united states ,A comparative study by data envelopment analysis. Energy Economic,42, 271-288.
26
[27] Toolo, M. (2009). On classifying inputs and outputs in DEA: a revised model. European journal of operational research, 198 (1), 358-360.
27
[28] Tone, U., Tsutsui, M. (2009). Network DEA: A slack-based measure approach. European Journal of Operation research, 197(1), 243-252.
28
[29] Tone, K., Tsutsui, M. (2010). An epsilon-based measure of efficiency in DEA-A third pole of technical efficiency. European Journal of operational research, 207(3), 1554-156
29
[30] Tavana, M., Mirzagoltabar, H., Mirhedayatian, S m., & Farzipoor, Saen R. (2013). A new Network epsilon-based DEA model for supply chain performanceevaluation. Computer an industrial Engineering 66, 501-513.
30
[31] Yang, SL., Li, TF. (2002). Agility evaluation of mass customization product.Manufacturing. Journal of materials processing Technology, 129, 640-644.
31
[32] Zhu, J. (2003). Quantitative models for performance Evaluation and Benchmarking: Data Envelopment analysis with spreadsheets. Boston; Xluwer academic publishers
32
[33] Zhu, J., Cook, WD., & Liang, L. (2006). DEA models for supply chain efficiency evaluation Data Envelopment analysis with spreadsheets. Boston: Xluwer Academic publishers, 145, 35-49.
33
[34] http://amar.tavanir.org.ir/pages/report/stat94/sanatebargh/sanatebargh
34
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی و برنامهریزی خرید پارچه در زنجیره عرضه جهانی پوشاک: یک رویکرد تلفیقی ویکور گسترش یافته فازی-تصادفی و برنامهریزی غیرخطی
در این پژوهش، مسئله برنامهریزی خرید در صنعت پوشاک که با تامین کنندگانی در گستره بین المللی مواجه است بررسی میشود. توجه به چالشهای ارزیابی تامین کنندگان و انتخاب آنها با وجود شاخصهای کمی-کیفی و تعیین مقدار سفارش از هر واحد بافندگی پارچه برای صنعتگران این حوزه بسیار حیاتی است. لذا، در مقاله حاضر ابتدا با استفاده از یک رویکرد ترکیبی تصمیمگیری چند معیاره در حالت چند تصمیمگیرنده، یک مدل ارزیابی و انتخاب تامینکننده بینالمللی در صنعت نساجی و پوشاک توسعه داده میشود و سپس با استفاده از یک مدل برنامهریزی ریاضی، میزان سفارش به هر تامینکننده مدلسازی میشود. در مرحله اول از روش پژوهش، در ابتدا رویکرد فازی گروهی-فرآیند تحلیل سلسله مراتبی جهت بدست آوردن وزن کلی معیارها و زیرمعیارها استفاده شده است. به دلیل وجود هر دو نوع معیار کیفی و کمی، روش تلفیقی ویکور گسترش یافته فازی-تصادفی توسعه داده میشود که برای معیارهای کیفی از دادههای فازی و برای معیارهای کمی از دادههای تصادفی (بر اساس پیشینهی تاریخی) استفاده میشود در مرحله دوم از روش پژوهش، برای تعیین میزان خرید مدل برنامهریزی غیرخطی توسعه داده میشود. در انتها، با استفاده از یک مطالعه عددی، استقرار مدل فوق در صنعت پوشاک انجام میشود و با آنالیز حساسیت مورد تجزیه و تحلیل قرار میگیرد. نتایج این پژوهش بیانگر میزان اهمیت تقاضا و ظرفیتِ تخصیص داده شده توسط تامین کنندگان بر برنامه تدارکات است.
https://jims.atu.ac.ir/article_13159_bc8462834b464ea649610bcb8912ae3d.pdf
2021-09-23
193
223
10.22054/jims.2021.41113.2298
انتخاب تامینکننده جهانی
زنجیره عرضه پوشاک
ویکور گسترش یافته فازی-تصادفی
برنامهریزی ریاضی
خرید پارچه
رضا
قاسمی یقین
yaghin@aut.ac.ir
1
گروه مهندسی پوشاک و مدیریت، دانشکده مهندسی نساجی، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
فاطمه
درویشی
f.tt.darvishi@gmail.com
2
دانشجوی کارشناسی ارشد دانشکده مهندسی نساجی دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران
AUTHOR
درویشی، فاطمه.، قاسمی یقین، رضا.، (1397). خرید جهانی در زنجیره عرضه پوشاک: یک رویکرد یکپارچه تصمیمگیری چندمعیاره فازی-گروهی، مجله علوم و فناوری نساجی، 7(3)، 5-18.
1
References
2
Awasthi, A., Govindan, K., Gold, S. (2017). “Multi-tier sustainable global supplier selection using a fuzzy AHP-VIKOR based approach”, International Journal of Production Economics, S0925-5273, 30328-6.
3
BonacichJ , E., Cheng, L., Chinchilla, N., Hamnton, N., Ong, P. (1994). “Global production; The apparel industry in the Pacific Rim” ,Temple University Press, Philadelphia 19122, United States of America.
4
Çebi, F., Otay, I. (2016). “A two-stage fuzzy approach for supplier evaluation and order allocation problem with quantity discounts and lead time”, Information Sciences 339, 143-157.
5
Chan, T. Kumar, N., Tiwari, M., Lau, H., Choy, K. (2008). “Global supplier selection: a fuzzy AHP approach”, International Journal of Production Research 46 (14), 3825-3857.
6
Darvishi, F., Ghasemy Yaghin, R. and Sadeghi, A. (2020), “Integrated fabric procurement and multi-site apparel production planning with cross-docking: a hybrid fuzzyrobust stochastic programming approach”, Applied Soft Computing, 92, 106267.
7
Fagan, M.L. (1991) “A Guide to Global Sourcing", Journal of Business Strategy 12 (2), 21-25.
8
Gargeya, J.S., Richter, S.J. (2005). “Global sourcing shifts in the U.S. textile and apparel industry: a cluster analysis “, The Journal of The Textile Institute 96 (4), 261-276.
9
Gold, S., Awasthi, A. (2015) “Sustainable global supplier selection extended towards sustainability risks from (1+n)th tier suppliers using fuzzy AHP based approach”, IFAC-PapersOnline 48 (3), 966-971.
10
Hamdan, S., Cheaitou, A. (2016). “Supplier selection and order allocation with green criteria: An MCDM and multi-objective optimization approach”, Computers and Operation Research S0305-0548, 30269-6.
11
Hammami, R., Temponi, C., Frein, Y. (2014). “A scenario-based stochastic model for supplier selection in global context with multiple buyers, currency fluctuation uncertainties, and price discounts”, European Journal of Operational Research 233 (1), 159-170.
12
Holweg, M., Reichhart, A., Hong, E. (2010). “On risk and cost in global sourcing”, International Journal Production Economics 131, 333–341.
13
Jin, B., Farr, A. (2010). “Supplier selection criteria and perceived benefits and challenges of global sourcing apparel firms in the United States” Family & Consumer Sciences Research Journal 39 (1), 31–44.
14
Kim, S. (2012). “Global sourcing of South Korean apparel industry: sourcing trend and supplier selection”, The Journal of The Textile Institute 103, 1335-1351.
15
Koprulu, A., Albayrakoglu, M.M. (2017). “Supply chain management in the textile industry: a supplier selection model with the analytical hierarchy process”, ISAHP, Viña Del Mar, Chile.
16
Kumar, M., Vratb, P., Shankarc, R. (2004) “A fuzzy goal programming approach for vendor selection problem in a supply chain”, Computers & Industrial Engineering 46 (2004), 69–85.
17
Kumar, P., Shankar, R., Yadav, S.S. (2011). “Global supplier selection and order allocation using FQFD and MOLP”, International Journal of Logistics Systems and Management 9 (1), 43-68.
18
Majumdar, A., Sinha, s. k., Shaw m. and Mathiyazhagan k. (2020), “Analysing the vulnerability of green clothing supply chains in South and Southeast Asia using fuzzy analytic hierarchy process”, International Journal of Production Research, DOI: 10.1080/00207543.2019.1708988.
19
Mandal, S., Maity, A., Maity, K., Mondal, S., Maiti, M. (2011). “Multi-item multi-period optimal production problem with variable preparation time in fuzzy stochastic environment”, Applied Mathematical Modelling 35, 4341-4353.
20
Matthyssens, P. (2006). “The global purchasing challenge: A look back and a look ahead”, Journal of Purchasing & Supply Management 12, 167–169.
21
Nong, N.T., Ho, P.T., (2019). “Criteria for Supplier Selection in Textile and Apparel Industry: A Case Study in Vietnam”, Journal of Asian Finance, Economics and Business 6 (2), 213-221.
22
Opricovic, S., and Tzeng, G. H. (2007), “Extended VIKOR method in comparison with outranking methods”, European Journal of Operational Research, 178(2), 514-529.
23
Quintens, L., Pauwelsa, P. (2006) “Global purchasing: State of the art and research directions”, Journal of Purchasing & Supply Management 12 (4), 170-181.
24
Tavana, M., Kiani, R., JSantos-Arteaga, F., Doust, E.R. (2016) “An extended VIKOR method using stochastic data and subjective judgments”, Computers and Industrial Engineering 97, 240-247.
25
Teng, S., Jaramillo, H. (2005). “A model for evaluation and selection of suppliers in global textile and apparel supply chains”, International Journal of Physical Distribution & Logistics Management 35 (7), 503-523.
26
Warasthe, r., Brandenburg, m., (2018), “Sourcing Organic Cotton from African Countries Potentials and Risks for the Apparel Industry Supply Chain”, IFAC-PapersOnLine, 51(30), 297-301.
27
Wu, Z., Xia, W. (2007). “Supplier selection with multiplecriteria involume discount environments”, International Journal of Management Sience, Omega 35, 494-504.
28
Yalcin, N., Bayrakdaroglu, A., Kahraman, C., (2012),”Application of fuzzy multi-criteria decision making methods for financial performance evaluation of Turkish manufacturing industries”, Expert Systems with Applications 39, 350–364.
29
Zho, T., Li, L., Liao H., Zhang X., Shen, W. (2019), “A hybrid multi-criteria decision making model for elective admission control in a Chinese public hospital”, Knowledge-Based Systems 173 (2019) 37–51.
30
Zimmer, K., Fröhling, M., Breun, P., Schultmann, F. (2017). “Assessing social risks of global supply chains: a quantitative analytical approach and its application to supplier selection in the German automotive industry”, Journal of Cleaner Production, S0959-6526, 30245-7
31
Zyoud, S.H., Kaufmann, L.G., Shaheen, H., Samhan, S., Fuchs-Hanusch, D. (2016). “A framework for water loss management in developing countries under fuzzy environment: Integration of Fuzzy AHP with Fuzzy TOPSIS”, Expert Systems With Applications 61, 86-105.
32
[In Persian{
33
Darvishi, F., Ghasemy Yaghin, R., (2018), “Global purchasing in clothing supply chain: An integrated fuzzy-group multi-attribute decision making approach “ Journal of Textile Science and Technology, 7 (3), 5- 18.].
34
ORIGINAL_ARTICLE
برنامهریزی یک سیستم تولیدی-دوبارهکاری چندمرحلهای با درنظر گرفتن مصرف انرژی
امروزه تولید محصولات با کیفیت و همچنین تولید بهینه و اقتصادی دارای پیچیدگیهای فراوانی می-باشد و باید عوامل گوناگونی را برای به حداکثر رساندن بهرهروی، فروش و سود در نظر گرفت. یکی از این عوامل کلیدی و اثرگذار، انرژی است که صرفهجویی در آن یکی از نکات کلیدی برای دستیابی به موفقیت در هر کسب-وکاری میباشد و این موضوع برای سیستمها و کارخانههای تولیدی به جهت کاهش بهای تمام شده محصول تولیدی و افزایش بهرهوری از اهمیت بالاتری برخوردار است. از دیگر عوامل مهم، میتوان به دوبارهکاری در فرآیند تولید اشاره نمود که باعث کاهش ضایعات و استفاده بهینه از منابع میشود. بر اساس تحقیقات نویسندگان، پژوهشهای نادری در حوزهی برنامهریزی و بهینهسازی مصرف انرژی در سطح تصمیمات میان مدت برای سیستمهای تولید در ادبیات ارایه شده است. لذا در این پژوهش با پیشنهاد یک مدل برنامهریزی ریاضی خطی، به مدلسازی یک سیستم تولیدی چند مرحلهای با درنظر گرفتن مصرف انرژی و امکان دوبارهکاری پرداخته می-شود. سیستم تولیدی فرض شده، یک سیستم تولید مبتنی بر محصول یا خط تولید میباشد که عملیات تولید بصورت گسسته و مرحله به مرحله انجام میشود. در ادامه برای درک بیشتر از مساله یک مثال ارائه شده و با استفاده از نرمافزار بهینهسازی گمز، مثال ارائه شده به طور مبسوط تجزیه و تحلیل خواهد شد.
https://jims.atu.ac.ir/article_13161_8bbe0705d80658aaac74eb203384af97.pdf
2021-09-23
225
257
10.22054/jims.2021.46596.2382
بهینهسازی
برنامهریزی سیستمهای تولیدی
انرژی
دوباره کاری
مدلسازی ریاضی
هادی
مختاری
mokhtari_ie@yahoo.com
1
دانشیار مهندسی صنایع، دانشگاه کاشان
LEAD_AUTHOR
حسین
شیرانی
shirani54sd@gmail.com
2
فارغ التحصیل کارشناسی مهندسی صنایع دانشگاه کاشان
AUTHOR
Aghelinejad, M. M., Ouazene, Y., & Yalaoui, A. (2020). Energy-cost-aware flow-shop scheduling systems with state-dependent energy consumptions. Paper presented at the IOP Conference Series: Earth and Environmental Science.
1
Ashok, S. (2006). Peak-load management in steel plants. Applied energy, 83(5), 413-424.
2
Ashok, S., & Banerjee, R. (2001). An optimization mode for industrial load management. IEEE Transactions on Power Systems, 16(4), 879-884.
3
Bruzzone, A. A., Anghinolfi, D., Paolucci, M., & Tonelli, F. (2012). Energy-aware scheduling for improving manufacturing process sustainability: A mathematical model for flexible flow shops. CIRP annals, 61(1), 459-462.
4
Castro, P. M., Harjunkoski, I., & Grossmann, I. E. (2009). New continuous-time scheduling formulation for continuous plants under variable electricity cost. Industrial & engineering chemistry research, 48(14), 6701-6714.
5
Chang, P.-C., Lin, Y.-K., & Chen, J. C. (2015). A fuzzy-based assessment procedure for a clothing factory with waste-prevention consideration. Journal of Cleaner Production, 108, 484-493.
6
Ding, J.-Y., Song, S., & Wu, C. (2016). Carbon-efficient scheduling of flow shops by multi-objective optimization. European Journal of Operational Research, 248(3), 758-771.
7
He, Y., Li, Y., Wu, T., & Sutherland, J. W. (2015). An energy-responsive optimization method for machine tool selection and operation sequence in flexible machining job shops. Journal of Cleaner Production, 87, 245-254.
8
Ierapetritou, M., Wu, D., Vin, J., Sweeney, P., & Chigirinskiy, M. (2002). Cost minimization in an energy-intensive plant using mathematical programming approaches. Industrial engineering chemistry research, 41(21), 5262-5277.
9
Kondili, E., Shah, N., & Pantelides, C. C. (1993). Production planning for the rational use of energy in multiproduct continuous plants. Computers chemical engineering, 17, S123-S128.
10
Luo, Z., Kumar, R., Sottile, J., & Yingling, J. C. (1998). An milp formulation for load-side demand control. Electric machines power systems, 26(9), 935-949.
11
Moon, J.-Y., Shin, K., & Park, J. (2013). Optimization of production scheduling with time-dependent and machine-dependent electricity cost for industrial energy efficiency. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 68(1-4), 523-535.
12
Schulz, S., Buscher, U., & Shen, L. (2020). Multi-objective hybrid flow shop scheduling with variable discrete production speed levels and time-of-use energy prices. Journal of Business Economics, 1-29.
13
Shrouf, F., Ordieres-Meré, J., García-Sánchez, A., & Ortega-Mier, M. (2014). Optimizing the production scheduling of a single machine to minimize total energy consumption costs. Journal of Cleaner Production, 67, 197-207.
14
Uzel, E. (2004). A mathematical modeling approach to energy cost saving in manufacturing plant. (Master's thesis). Izmir Institute of Technology,
15
Wang, S., Wang, X., Chu, F., & Yu, J. (2020). An energy-efficient two-stage hybrid flow shop scheduling problem in a glass production. International Journal of Production Research, 58(8), 2283-2314.
16
Wang, S., Wang, X., Yu, J., Ma, S., & Liu, M. (2018). Bi-objective identical parallel machine scheduling to minimize total energy consumption and makespan. Journal of Cleaner Production, 193, 424-440.
17
Zhang, L., Li, X., Gao, L., Zhang, G., & Wen, X. (2012). Dynamic scheduling model in FMS by considering energy consumption and schedule efficiency. Paper presented at the Proceedings of the 2012 IEEE 16th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design (CSCWD).
18
استناد به این مقاله: نام خانوادگی نویسنده اول، نام. (سال). عنوان مقاله. عنوان نشریه (ایتالیک)، سال(شماره)، ص آغاز-ص پایان.
19
Name of Journal is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
20