ORIGINAL_ARTICLE
طراحی و تبیین مدل تخصیص منبع افزونه و بافر برای بهبود پایایی پروژهها در شرایط عدم قطعیت زمان و هزینه (مورد مطالعه: صنعت نفت و گاز)
هدف: دستیابی به اهداف زمانی و هزینهای پروژهها در دنیای واقعی به دلیل مسائل پیشبینی نشده و غیرقطعی، با دشواری روبروست. تخمینهای زمانی و هزینهای در ابتدای پروژه معمولاً خوشبینانه بوده و عدم قطعیتهایی را که منجر به انحراف از اهداف تعیینشده میگردند، در نظر نمیگیرد. هدف این پژوهش ارائه روش ترکیبی تخصیص منبع افزونه و بافر جهت بهبود دستیابی به اهداف زمانی و هزینهای (پایایی پروژه) است.روش: در این پژوهش با استفاده از تخصیص یک ذخیره زمانی احتیاط در پایان هر فعالیت و در پایان پروژه و تخصیص منابع افزونه، پایایی پروژه بهگونهای بهبود یافته است که زمان و هزینه، هر یک فدای دیگری نگردیده و مطلوبترین میزان هزینه و زمان برای پروژه دستیابی گردد. برای این منظور مدل ریاضی تخصیص بهینه بافر و منبع افزونه جهت بهبود پایایی زمانی و هزینهای، ارائه گردیده و کاربردی بودن آن در یکی از پروژههای واقعی صنعت نفت و گاز کشور مورد بررسی و رواییسنجی قرار گرفته است.یافتهها: یافتههای پژوهش بیانگر ایجاد بهبود 37 درصدی در پایایی زمانی و بهبود 28 درصدی در پایایی هزینهای پروژه با بهکارگیری روش ارائهشده میباشد.نتیجهگیری: نتایج پژوهش حاکی از بهبود فابل توجه در دستیابی به اهداف زمانی و هزینهای پروژه با استفاده از روش ارائهشده و با در نظر گرفتن شرایط واقعی پروژهها شامل عدم قطعیتها و شرایط ویژه مانند تحریمها میباشد.
https://imj.ut.ac.ir/article_83180_722b80d1f2bdebada3375bb1c41caff1.pdf
2020-12-21
521
544
10.22059/imj.2021.303889.1007745
پایایی پروژه
عدم قطعیت
منبع افزونه
بافر
ایمان
دوستمحمدی
i_doostmohamadi@sbu.ac.ir
1
دانشجوی دکترای مدیریت تولید و عملیات، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
اکبر
عالم تبریز
a-tabriz@sbu.ac.ir
2
استاد، گروه مدیریت صنایع، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
AUTHOR
عباس
راد
raad@sbu.ac.ir
3
استادیار، گروه مدیریت صنایع، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
AUTHOR
مصطفی
زندیه
m_zandieh@sbu.ac.ir
4
استاد، گروه مدیریت صنایع، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
AUTHOR
امیری، مقصود؛ تقوی فرد، محمد تقی؛ عظیمی، پرهام؛ آقایی، مجتبی (1398). مدل چندهدفه تعیین اندازه بهینه بافر و تخصیص افزونگی ـ دسترسپذیری بهصورت همزمان در سیستمهای تولیدی. مدیریت صنعتی، 11(3)، 427-460.
1
بیوسه، رضا؛ مؤمنی، منصور؛ حمیدی زاده، محمدرضا (۱۳۹۰). شناسایی نقاط ضعف و مشکلات شرکت های داخلی در اجرای پروژه های EPC صنایع نفت و گاز با استفاده از روش AHP. سومین همایش ملی ارتقای توان داخلی با رویکرد رفع موانع تولید در شرایط تحریم، تهران، مرکز مطالعات تکنولوژی دانشگاه صنعتی شریف، 1390.
2
شهرخی، محمود (1397) . ارائه رویکردی برای محاسبه قابلیت اطمینان فازی بر پایه آهنگ خرابی فازی. فصـلنامه مـدیریت صنعتی، 10(2)، 183 - 200.
3
فاروقی، هیوا؛ پاینده، سعدی؛ عبدی، فریده (1398). زمانبندی چندهدفه پروژه با قابلیت فشردهسازی چندگانـه فعالیـتهـای چندحالته و محدودیت منابع و حالت اجرای یکسان فعالیتهای همگروه. مدیریت صنعتی، 11(2)، 351 -379.
4
References
5
Amiri, M., Taghavifard, M.T., Azimi, P., & Aghaei, M. (2019). Multi-Objective Model for determining Optimal Buffer Size and Redundancy-Availability Allocation Simultaneously in Manufacturing Systems. Industrial Management Journal, 11(3), 427-460. (in Persian)
6
Biuseh, Reza, & Momeni, Mansour, & Hamidizadeh, Mohamad Reza. (2012). Identifying weaknesses and problems of domestic companies in EPC projects og the oil and gas industry using AHP method. 3rd national conference on Improving Domestic Power with an Approach to Remove Production Barriers in condition of Sanctions. Tehran, Center for Technology Studies, 2012. (In Persian)
7
Burdett, R., L., & Kozen, E. (2015). Techniques to effectively buffer schedules in the face of uncertainties. Computers & Industrial Engineering, 87, 16–29.
8
Chang, Kuo-Hao, & Kuo, Po-Yi (2018). An Efficient Simulation Optimization Method for the Generalized Redundancy Allocation Problem. European Journal of Operational Research, 265 (3), 1094-1101.
9
Chief of the Bureau of Naval Weapons (2016). HANDBOOK RELIABILITY ENGINEERING.
10
Farughi, H., Payandeh, S., & Abdi, F. (2019). Multi-objective Project Scheduling Considering Discrete Resource Constraints Problem with Multiple Crashable Modes and Modeidentity Capabilities. Industrial Management Journal, 11(2), 351- 379. (in Persian)
11
Fu, Na, & Lau, Hoong Chuin, & Varakantham, Pradip (2015). Robust execution strategies for project scheduling with unreliable resources and stochastic durations. J Sched, DOI 10.1007/s10951-015-0425-1.
12
Herroelen, Willy, & Leus, Roel (2004). The construction of stable project baseline schedules. European journal of operational research, 156(2004), 550-565.
13
Herroelen, Willy, & Leus, Roel (2005). Project scheduling under uncertainty: Survey and research potentials. European journal of operational research, 165(2) , 289-306.
14
Huang, Ding-Hsiang, & Huang, Cheng-Fu, & Lin, Yi-Kuei (2020). Exact project reliability for a multi-state project network subject to time and budget constraints. Reliability Engineering and System Safety, 195(2020) 106744.
15
Izmailov, Azar, & Korneva, Diana, & Kozhemiakin, Artem (2016). Project management using the buffers of time and resources. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 235(2016), 189 – 197.
16
Kim, Heungseob, & Kim, Pansoo (2017). Reliability–redundancy allocation problem considering optimal redundancy strategy using parallel genetic algorithm. Reliability Engineering & System Safety, 159(2017), 153-160.
17
Kuchta, Dorota (2014). A new concept of project robust schedule – use of buffers. Procedia Computer Science, 31(2014) , 957 – 965.
18
Lambrechts, Olivier, & Demeulemeester, Erik, & Herroelen, Willy (2008). Proactive and reactive strategies for resource-constrained project scheduling with uncertain resource availabilities. J Sched, 11(2008), 121–136.
19
Lambrechts, Olivier, & Demeulemeester, Erik, & Herroelen, Willy (2011). Time slack-based techniques for robust project scheduling subject to resource uncertainty. Annals of Operations Research, 186(2011), 443–464.
20
Lambrechts, Olivier, & Demeulemeester, Erik, & Herroelen, Willy (2007). Exact and suboptimal reactive strategies for resource-constrained project scheduling with uncertain resource availabilities. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=1094654 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1094654.
21
Ma, Zhigiang, & Demeulemeester, Erik, & He, Zhengwen, Wang, Nengmin (2019). A computational experiment to explore better robustness measures for project scheduling under two types of uncertain environments. Computers & Industrial Engineering, 131(2019), 382-390.
22
O’Donovan, Ronan, & Uzsoy, Reha, & McKay, Kenneth (1999). Predictable scheduling of a single machine with breakdowns and sensitive jobs. International Journal of Production Research, 37(18), 4217–4233.
23
Poshdar, Mani, & gonzález, Vicente A., & Raftery, Gary M., & Orozco, Francisco, & Guillermo, G. Cabrera-Guerrero (2018). A multi-objective probabilistic-based method to determine optimum allocation of time buffer in construction schedules. Automation in Construction, 92(2018), 46-58.
24
Project Management Institute (2017). Project management body of knowledge, PMBOK Guide. 6th edition. Pennsylvania: Project Management Institute.
25
Rohaninejad, M., & Tavakkoli-Moghaddam, R., & Vahedi-Nouri, B. (2015). Redundancy resource allocation for reliable project scheduling: A game-theoretical approach. Procedia Computer Science, 64(2015), 265 – 273.
26
Reyes, Francisco, & Cerpa, Narciso, & Candia-Véjar, Alfredo, Bardeen, Matthew (2011). The optimization of success probability for software projects using genetic algorithms. The Journal of Systems and Software, 84(2011), 775–785.
27
Saputra, Yudha Andrian, & Latiffianti, Effi (2015). Project Reliability Model Considering Time–Cost–Resource Relationship under Uncertainty. Procedia Computer Science, 72(2015), 561 – 568.
28
Shahrokhi, M. (2018). Developing an Approach to Calculate Fuzzy Reliability Based on Fuzzy Failure Rate. Industrial Management Journal, 10(2), 183-200. (in Persian)
29
She, Bingling, & Chen, Bo, & G. Hall, Nicholas (2020). Buffer Sizing in Critical Chain Project Management by Netwrok Decomposition. Omega (2020), doi: https://doi.org/10.1016/j.omega.2020.102382.
30
Tao, Ran, & Tam, Chi-Ming (2012). System reliability optimization model for construction projects via system reliability theory. Automation in Construction, 22(2012), 340–347.
31
Wang, Pidong, & Zhang, Jianguo, & Zhai, Hao, & Qiu, Jiwei (2017). A new structural reliability index based on uncertainty theory. Chinese Journal of Aeronautics, 30(4), 1451–1458.
32
Zhao, Ping, & Hao, Fengtian (2011). Risk Study on Subway Construction based on Reliability Theory. Applied Mechanics and Materials, 44-47, 1872-1877.
33
ORIGINAL_ARTICLE
طراحی مدل ریاضی بهینهسازی شبکه زنجیرهتامین یکپارچه سطوح استراتژیک و تاکتیکی
هدف: در اقتصاد رقابتی، عرضه محصولات در کمیت و کیفیت مناسب با حداقل هزینه در زمان تعیین شده، رمز بقا و موفقیت کسب و کارها محسوب میشود. زنجیرهتامین کارآمد نقش مهمی در تضمین این موفقیت دارد. هدف تحقیق حاضر مدلسازی شبکه زنجیرهتامین یکپارچه برای دستیابی به حداکثر سود و حداقل کردن زمان پاسخگویی میباشد.روش: باتوجه به اهمیت مدیریت زنجیرهتامین و لجستیک در شرایط حاضر، طراحی و بهینهسازی شبکه زنجیرهتامین یکی از مهمترین تصمیمات جهت ایجاد مزیت رقابتی میباشد و بهینهسازی تصمیمات در هر یک از سطوح تصمیمگیری را به دنبال دارد. این تحقیق شامل دو مرحله در سطح استراتژیک برای طراحی زیرساختهای زنجیرهتامین و سطح تاکتیکی برای برنامهریزی عملیاتی زنجیرهتامین انجام شده است که مدلسازی ریاضی در این دو سطح فرموله شد. جهت تایید و اعتبار مدل پیشنهادی، از دادههای یک شرکت تولید کیسهای کامپیوتری استفاده شد و بعد از مدلسازی، حل شده است.یافتهها: تحقیق حاضر ابزاری برای بهینهسازی شبکه یکپارچه زنجیرهتامین جهت استفاده مدیران و تصمیم گیرندگان در طراحی و بهره برداری شبکههای تولید و توزیع را فراهم میآورد. اعتبار مدل پیشنهادی بهدلیل بهبود در مقادیر توابع هدف نسبت به وضع موجود مورد بررسی و تایید قرار گرفت.نتیجهگیری: نتایج نشان میدهد که مدل پیشنهادی میتواند رویکردی مناسب، برای تحقق یک برنامهریزی موثر در یک زنجیرهتامین در دو سطح استراتژیک و تاکتیکی فراهم کند و نیز مدیران میتوانند با بکارگیری این مدل، نسبت به پارامترهای عملکردی زنجیره تامین اطمینان حاصل نمایند.
https://imj.ut.ac.ir/article_83181_b316709fa783954e0f9a25918f445244.pdf
2020-12-21
545
577
10.22059/imj.2021.312894.1007797
بهینهسازی
زنجیرهتامین استراتژیک
زنجیرهتامین تاکتیکی
حمیدرضا
فلاح لاجیمی
h.fallah@umz.ac.ir
1
استادیار، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده علوم اقتصادی و اداری دانشگاه مازندران، بابلسر، ایران.
LEAD_AUTHOR
زهرا
جعفری سرونی
z.jafari.s@ut.ac.ir
2
دانشجوی کارشناس ارشد مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، ایران.
AUTHOR
آسانا
حسینی دولت آباد
asanahoseini@ut.ac.ir
3
دانشجوی کارشناس ارشد مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
AUTHOR
امینپور، سعید؛ ایرجپور، علیرضا؛ یزدانی، مهدی؛ محتشمی، علی (1399). طراحی مدل چندهدفه شبکه زنجیره تـأمین حلقـه بسته در صنعت خودرو با توجه به طرحهای بازده انرژی و زمان. مدیریت صنعتی، 12(2)،319 -343.
1
فلاح لاجیمی, حمیدرضا, جعفرنژاد, احمد, مهرگان, محمدرضا, الفت, لعیا. (1394). پیکره بندی شبکة زنجیرة تأمین یکپارچة راهبردی تصادفی. مدیریت صنعتی, 7(1), 83-105.
2
محمدی, امیرسالار, عالم تبریز, اکبر, پیشوایی, میرسامان. (1397). طراحی شبکه زنجیره تأمین سبز حلقه بسته همراه با تصمیمهای مالی در شرایط عدم قطعیت. مدیریت صنعتی. 10 (1). 64-81.
3
References
4
Altiparmak, F., Gen, M., Lin, L., and T. Paksoy (2006). A genetic algorithm approach for multi-objective optimization of supply chain networks. Computers & Industrial Engineering, 51 (1), 196-215.
5
Aminpour, Saeed, Irajpour, Alireza, Yazdani, Mehdi & Mohtashami, Ali (2020). The Design of a Multi-directional Network Chain Model Offering a Closed Loop in the Automotive Industry by Providing Energy and Time Efficiency Programs. Industrial Management Journal, 12(1), 319-343. (in Persian).
6
Anthony, R. N. (1965). Planning and control systems: A framework for analysis [by]. Division of Research, Graduate School of Business Administration, Harvard University.
7
Aras, N., & Bilge, Ü. (2018). Robust supply chain network design with multi-products for a company in the food sector. Applied Mathematical Modelling, 60, 526-539.
8
Barbosa-Povoa, A. P., Mota, B., & Carvalho, A. (2018). How to design and plan sustainable supply chains through optimization models? Pesquisa Operacional, 38(3), 363-388.
9
Bashiri, M., Rezanezhad, M., Tavakkoli-Moghaddam, R., & Hasanzadeh, H. (2018). Mathematical modeling for a p-mobile hub location problem in a dynamic environment by a genetic algorithm. Applied Mathematical Modelling, 54, 151-169.
10
Biuki, M., Kazemi, A., & Alinezhad, A. (2020). An integrated location-routing-inventory model for sustainable design of a perishable products supply chain network. Journal of Cleaner Production, 260, 120842.
11
Cigolini, R., Pero, M., Rossi, T., & Sianesi, A. (2014). Linking supply chain configuration to supply chain perfrmance: A discrete event simulation model. Simulation Modelling Practice and Theory, 40, 1-11.
12
da Silveira Farias, E., Li, J. Q., Galvez, J. P., & Borenstein, D. (2017). Simple heuristic for the strategic supply chain design of large-scale networks: A Brazilian case study. Computers & Industrial Engineering, 113, 746-756.
13
Durmaz, Y. G., & Bilgen, B. (2020). Multi-objective optimization of sustainable biomass supply chain network design. Applied Energy, 272, 115259.
14
Ejikeme-Ugwu, E., Liu, S., & Wang, M. (2011). Integrated refinery planning under product demand uncertainty. In Computer Aided Chemical Engineering (Vol. 29, pp. 950-954).
15
Fallah Lajimi, H., Jafarnejad, A., Mehrgan, M., Olfat, L. (2015). Configuring integrated supply chain network stochastic strategic. Industrial Management Journal, 7(1), 83-105. (in Persian).
16
Fazlollahtabar, H., Mahdavi, I., & Mohajeri, A. (2013). Applying fuzzy mathematical programming approach to optimize a multiple supply network in uncertain condition with comparative analysis. Applied Soft Computing, 13(1), 550-562.
17
Gholizadeh, H., Tajdin, A., & Javadian, N. (2020). A closed-loop supply chain robust optimization for disposable appliances. Neural Computing and Applications, 32(8), 3967-3985.
18
Govindan, K., Jafarian, A., & Nourbakhsh, V. (2015). Bi-objective integrating sustainable order allocation and sustainable supply chain network strategic design with stochastic demand using a novel robust hybrid multi-objective metaheuristic. Computers & Operations Research, 62, 112-130.
19
Graves, S. C., & Willems, S. P. (2005). Optimizing the supply chain configuration for new products. Management science, 51(8), 1165-1180.
20
Handfield, R. B., & Nichols Jr, E. L. (1999). Introduction to. Supply Chain Management, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ.
21
Hong, Z., Dai, W., Luh, H., & Yang, C. (2018). Optimal configuration of a green product supply chain with guaranteed service time and emission constraints. European Journal of Operational Research, 266(2), 663-677.
22
Hosseini-Motlagh, S. M., Samani, M. R. G., & Saadi, F. A. (2019). Strategic optimization of wheat supply chain network under uncertainty: a real case study. Operational Research, 1-41.
23
Jabbarzadeh, A., Haughton, M., & Pourmehdi, F. (2019). A robust optimization model for efficient and green supply chain planning with postponement strategy. International Journal of Production Economics, 214, 266-283.
24
Keyvanshokooh, E., Ryan, S. M., & Kabir, E. (2016). Hybrid robust and stochastic optimization for closed-loop supply chain network design using accelerated Benders decomposition. European Journal of Operational Research, 249(1), 76-92.
25
Kim, J., & Rogers, K. J. (2005). An object‐oriented approach for building a flexible supply chain model. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management.
26
Kumar, S. K., & Tiwari, M. K. (2013). Supply chain system design integrated with risk pooling. Computers & Industrial Engineering, 64(2), 580-588.
27
Lee, Y. H., & Kwon, S. G. (2010). The hybrid planning algorithm for the distribution center operation using tabu search and decomposed optimization. Expert systems with applications, 37(4), 3094-3103.
28
Mohammadi, A., Alem Tabriz, A., Pishvaee, M. (2018). Designing Green Closed-loop Supply Chain Network with Financial Decisions under Uncertainty. Industrial Management Journal, 10(1), 61-84. (in Persian).
29
Mota, B., Gomes, M. I., Carvalho, A., & Barbosa-Povoa, A. P. (2018). Sustainable supply chains: An integrated modeling approach under uncertainty. Omega, 77, 32-57.
30
Negahban, A., & Dehghanimohammadabadi, M. (2018). Optimizing the supply chain configuration and production-sales policies for new products over multiple planning horizons. International Journal of Production Economics, 196, 150-162.
31
Nezamoddini, N., Gholami, A., & Aqlan, F. (2020). A risk-based optimization framework for integrated supply chains using genetic algorithm and artificial neural networks. International Journal of Production Economics, 225, 107569.
32
Qiu, X., Zhang, L., Ren, Y., Suganthan, P. N., & Amaratunga, G. (2014, December). Ensemble deep learning for regression and time series forecasting. In 2014 IEEE symposium on computational intelligence in ensemble learning (CIEL) (pp. 1-6). IEEE.
33
Rahmani, D., & Mahoodian, V. (2017). Strategic and operational supply chain network design to reduce carbon emission considering reliability and robustness. Journal of Cleaner Production, 149, 607-620.
34
Ramezani, M., Bashiri, M., & Tavakkoli-Moghaddam, R. (2013). A new multi-objective stochastic model for a forward/reverse logistic network design with responsiveness and quality level. Applied Mathematical Modelling, 37(1-2), 328-344.
35
Ross, J. W. (2003). Creating a strategic IT architecture competency: Learning in stages.
36
Soleimani, H., & Kannan, G. (2015). A hybrid particle swarm optimization and genetic algorithm for closed-loop supply chain network design in large-scale networks. Applied Mathematical Modelling, 39(14), 3990-4012.
37
Thanh, P. N., Bostel, N., & Péton, O. (2012). A DC programming heuristic applied to the logistics network design problem. International Journal of Production Economics, 135(1), 94-105.
38
Vahdani, B., & Mohammadi, M. (2015). A bi-objective interval-stochastic robust optimization model for designing closed loop supply chain network with multi-priority queuing system. International Journal of Production Economics, 170, 67-87.
39
Wang, R. C., & Liang, T. F. (2005). Applying possibilistic linear programming to aggregate production planning. International journal of production economics, 98(3), 328-341.
40
Yang, D., Li, X., Jiao, R. J., & Wang, B. (2018). Decision support to product configuration considering component replenishment uncertainty: A stochastic programming approach. Decision Support Systems, 105, 108-118.
41
Zhang, L. L., Lee, C., & Zhang, S. (2016). An integrated model for strategic supply chain design: Formulation and ABC-based solution approach. Expert Systems with Applications, 52, 39-49.
42
ORIGINAL_ARTICLE
طراحی چارچوب مفهومی کیفیت رابطه خریداران و تامینکنندگان در زنجیرهتامین و اولویتبندی مولفهها کلیدی آن: رهیافت فراترکیب
هدف: کیفیت رابطه به عنوان کلیدیترین مفهوم روابط خریداران و تامینکنندگان در زنجیرهتامین، شناخته میشود. هدف این تحقیق، بررسی و تجزیه و تحلیل کیفیت رابطه خریداران و تامینکنندگان و اولویتبندی مولفهها آن میباشد.
روش: با استفاده از رویکرد فراترکیب، تحقیقات موجود در حوزه کیفیت رابطه خریداران و تامینکنندگان از سال 1998 تا بهار 2020 میلادی، با استفاده واژگان جستوجو مربوطه، جمعآوری شد. سپس با توجه به عنوان، معیارها ورودی، چکیده، معیارها خروجی و برنامه مهارتها ارزیابی حیاتی، مقالات نامرتبط حذف و مقالات نهایی انتخاب شدند. با کدگذاری و ترکیب یافتهها مقالات منتخب در نرمافزار مکس کیودی، عناصر و مقولهها کلیدی کیفیت رابطه شناسایی شدند و در نهایت با بهکارگیری فرایند تحلیل سلسلهمراتبی، مقولهها کیفیت رابطه از طریق جمعآوری نظرات خبرگان صنعت و دانشگاه و با استفاده از نرمافزار اکسپرت چویس، بر اساس اهمیت اولویتبندی شدند.
یافتهها: بر اساس یافتهها پژوهش، کیفیت رابطه خریداران و تامینکنندگان از سه بعد اجتماعی، فنی و رابطهای تشکیل شده است. بعد اجتماعی، شامل اعتماد، تعهد و رضایت میباشد. بعد فنی از همکاری، مدیریت دانش و انطباق تشکیل شده است و بعد رابطهای در برگیرنده تعامل و ماهیت رابطه میباشد.
نتیجهگیری: نتایج پژوهش نشان میدهد که اعتماد مهمترین مقوله کیفیت رابطه میباشد و پس از آن به ترتیب، همکاری، تعامل، تعهد، رضایت، مدیریت دانش، انطباق و ماهیت رابطه از مهمترین مولفهها کیفیت رابطه شناخته میشوند و طرفین رابطه برای بهبود کیفیت رابطه خود و به دستآوردن مزایا آن، میبایست بر روی تقویت و ارتقا مولفهها ذکر شده، تمرکز کنند.
https://imj.ut.ac.ir/article_83182_9833d319481963f848771cde90ab825b.pdf
2020-12-21
578
608
10.22059/imj.2021.311129.1007785
کیفیت رابطه خریداران و تامینکنندگان
زنجیرهتامین
فراترکیب
فرایند تحلیل سلسلهمراتبی
هاشم
آقازاده
haghazade@ut.ac.ir
1
استاد، گروه مدیریت بازرگانی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
AUTHOR
حسین
مالکی
maleki.hossein@ut.ac.ir
2
کارشناس ارشد مدیریت بازرگانی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
اسفیدانی، محمدرحیم؛ نظری، محسن؛ آقایی، محمد؛ عبدالعلی، حامد (1396). طراحی مدل بازاریابی رابطه ای بین بنگاهی در شبکه کسب و کار گردشگری پارسیان. فصلنامه علمی- پژوهشی تحقیقات بازاریابی نوین، 7(4)، 34–40.
1
امیری، صبا؛ نادری، نادر؛ محمدیفر، یوسف؛ رضایی، بیژن (1399). تدوین مولفههای اصلی رکود بنگاههای صنعتی غذایی و دارویی. مجله مدیریت صنعتی، 12(1)، 143–171.
2
امیری، مقصود؛ جهانی، سمانه (1389). به کارگیری یک روش IDEA/AHP برای ارزیابی و انتخاب تامینکنندگان. مجله مدیریت صنعتی، 2(5)، 5–22.
3
امیری، مقصود؛ حسینی دهشیری، سیدجلالالدین؛ یوسفی هنومرور، احمد (1397). تعیین ترکیب بهینه استراتژیهای زنجیره تامین لارج با بهره گیری از تحلیل SWOT، تکنیکهای تصمیمگیری چند معیاره و تئوری بازی. مجله مدیریت صنعتی، 10(2)، 221–246.
4
ایزدیار، مهدی؛ طلوعیاشلقی، عباس؛ سیدحسینی، سیدمحمد (1399). مدل ارزیابی عملکرد پایداری شیوههای مدیریت زنجیره تامین لارج در زنجیره تامین خودروسازی با استفاده از پویایی سیستم. مجله مدیریت صنعتی، 12(1)، 111–142.
5
حسنقلی پور، طهمورث؛ آقازاده، هاشم؛ مهدیزاده، ملیکا (1396). شناسایی و اولویتبندی عوامل کلیدی موفقیت شرکتهای صادرکننده سنگهای تزئینی ایران. بررسیهای بازرگانی، 15، 49-61.
6
حقیقی نسب، منیژه؛ حیدرزاده، کامبیز؛ شریعت زاده، حدیقه (1389). شناسایی عوامل موثر بر کیفیت رابطه در بازار جرثقیل صنعتی در ایران. مجله آیندهپژوهی مدیریت، 21(86)، 71–84.
7
شیرازی، محمود (1383). کاربرد تکنیک شبکه عصبی (ANN) برای ارزیابی روابط بین خریدار و فروشنده. فصلنامه چشمانداز مدیریت بازرگانی، 11(12)، 79–95.
8
صبحی نصرت، اصغر؛ تاج دینی، آزنگ؛ پورموسی، شادمان (1394). سنجش شاخص های موثر بر رضایت خریدار صنعتی در زنجیره تامین صنعت مبلمان چوبی منزل در استان تهران. فصلنامه علمی- پژوهشی تحقیقات علوم چوب و کاغذ ایران، 30(3)، 475–490.
9
عبدالوند، محمدعلی؛ شماعی، آناهیتا (1388). ارزیابی عوامل موثر بر رضایت خریدار در زنجیرهتامین (مطالعه موردی: کارخانجات مواد غذایی استان اصفهان). مجله مدیریت بازاریابی، 4(7)، 69–98.
10
غفاری توران، حسین (1390). نقش و جایگاه مدیریت روابط تامینکنندگان (SRM) در لجستیک و زنجیرهتامین. فصلنامه مدیریت زنجیره تامین، 13(32)، 34–45.
11
قادرزاده، داوود (1397). مدیریت زنجیره تامین (توزیع فیزیکی). فصلنامه جهان نوین، 1(1)، 54–78.
12
کلانتری، رضا؛ معینی، علی؛ صفری، حسین؛ عربسرخی، ابوذر (1399). ارائه چارچوب مفهومی، برای سنجش عملکرد زنجیره تامین خدمات امنیت اطلاعات مبتنی بر رویکرد فراترکیب و روش دلفی فازی. مجله مدیریت صنعتی، 12(1)، 24–46.
13
گنجی، ملیحه؛ کاظمیپور، حامد؛ حاجیمولانا، سیدمحمد؛ سجادی، سیدمجتبی (1399). توسعه مدل دوهدفه یکپارچه زمانبندی زنجیره تامین سبز: تولید، توزیع و مسیریابی با وسیله نقلیه ناهمگن و پنجرههای زمانی مشتریان. مجله مدیریت صنعتی، 12(1)، 47–81.
14
مهرگان، محمدرضا؛ محقق، علی؛ سماواتی، محمد (1389). انتخاب هم زمان تکنولوژی برای خریدار و تامینکننده با استفاده از یک مدل برنامه ریزی آرمانی. نشریه کاوشهای مدیریت بازرگانی، 2(3)، 60–90.
15
نوربخش، سیدکامران؛ خیری، بهرام؛ پشنگ، لیلا (1391). بررسی تاثیر عوامل موثر بر بازاریابی رابطهمند در روابط کامل خریدار-فروشنده (مطالعه موردی: شرکت بهمن دیزل). فصلنامه مدیریت توسعه و تحول، 10، 65–75
16
Abdolvand, MoHammad Ali., & Shamaei, Anahita (2009). The Evaluation of Effective Factors on Buyers’ Satisfaction in Supply chain – A Case Study of Food Factories in Esfahan. Journal of Marketing Management, 4(7), 69-98. (in persian)
17
Adler, C., & Lalonde, C. (2020). Identity, agency and institutional work in higher education: a qualitative meta-synthesis. Qualitative Research in Organizations and Management, 15(2), 121–144.
18
Alves, H., Campón-cerro, A. M., & Hernández-mogollón, J. M. (2019). Enhancing rural destinations’ loyalty through relationship quality. Spanish Journal of Marketing - ESIC.
19
Amiri, Maghsoud., Hosseini Dehshiri, Seyyed Jalaladdin., & Yousefi Hanoomarvar, Ahmad (2018). Determining the Optimal Combination of LARG Supply Chain Strategies Using SWOT Analysis, Multi-criteria Decision-making Techniques and Game Theory. Industrial Management Journal, 10(2), 221-246. (in persian)
20
Amiri, Maghsoud., & Jahani, Samaneh (2010). Application of IDEA/AHP for Supplier evaluation and Selection. Industrial Management Journal, 2(5), 5-22. (in persian)
21
Amiri, Saba., Naderi, Nader., Mohammadifar, Yousef., & Rezaee, Bijan (2020). Defining the Main Factors of the Stagnation of Food and Pharmaceutical Industrial Enterprises. Industrial Management Journal, 12(1), 143-171. (in persian)
22
Bammert, S., Matthias Konig, U., Roeglinger, M., & Wruck, T. (2020). Exploring potentials of digital nudging for business processes processes. Business Process Management Journal.
23
Barnes, B. R., Leonidou, L. C., Siu, N. Y. M., & Leonidou, C. N. (2015). Interpersonal Factors as Drivers of Quality and Performance in Western – Hong Kong Interorganizational Business Relationships. Journal of International Marketing, 23(1), 23–49.
24
Barry, J. M., & Graca, S. S. (2019). Moderating effects of institutional factors on relationship quality: a comparative analysis of the US, Brazil, and China. Journal of Business & Industrial Marketing.
25
Boeck, H., & Fosso wamba, samuel. (2008). RFID and buyer-seller relationships in the retail supply chain. International Journal of Retail & Distribution Management, 36(6), 433–460.
26
Bunduchi, R. (2008). Trust , power and transaction costs in B2B exchanges — A socio-economic approach. Industrial Marketing Management, 37, 610–622.
27
Butler-henderson, K., Dalton, L., Probst, Y., Maunder, K., & Merolli, M. (2020). A meta-synthesis of competency standards suggest allied health are not preparing for a digital health future. International Journal of Medical Informatics, 144.
28
Carmeli, A., Zivan, I., Gomes, E., & Markman, G. D. (2016). Underlining micro socio-psychological mechanisms of buyer-supplier relationships : Implications for inter-organizational learning agility. Human Resource Management Review.
29
Cater, B., & Cater, T. (2010). Product and relationship quality influence on customer commitment and loyalty in B2B manufacturing relationships. Industrial Marketing Management, 39, 1321–1333.
30
Chang, J. (2017). The effects of buyer-supplier’s collaboration on knowledge and product innovation. Industrial Marketing Management, 65, 129–143.
31
Chen, J., Hu, F., Xiang Yang, B., Cai, Y., & Cong, X. (2020). Experience of living with pain among older adults with arthritis: A systematic review and meta-synthesis. International Journal of Nursing Studies, 111.
32
Cho, W., Ke, J. F., & Han, C. (2019). An empirical examination of the use of bargaining power and its impacts on supply chain financial performance. Journal of Purchasing and Supply Management, 25.
33
Choo, H. J., Jung, J.-W., & Chung, I. H. (2009). Buyer-supplier relationships in Dongdaemun fashion market : relationship quality model. Journal of Fashion Marketing and Management, 13(4), 481–500.
34
Claycomb, C., & Frankwick, G. L. (2010). Buyers â€TM perspectives of buyer – seller relationship development. Industrial Marketing Management, 39(2), 252–263.
35
Crowe, M., Gillon, D., Jordan, J., & Mccall, C. (2017). Older peoples ’ strategies for coping with chronic non-malignant pain : A qualitative meta-synthesis. International Journal of Nursing Studies, 68, 40–50.
36
Daneshjoovash, S. K., Jafari, P., & Khamseh, A. (2020). Effective commercialization of high-technology entrepreneurial ideas: a meta-synthetic exploration of the literature. Journal of Small Business & Entrepreneurship.
37
Donmez, K., & Uslu, S. (2020). The effect of management practices on aircraft incidents. Journal of Air Transport Management, 84.
38
Esfidani, Mohammad Rahim., Nazari, Mohsen., Aghaiee, Mohsen., & Abdolali, Hamed (2017). Designing a Model for B2B Relationship Marketing in the Parsian Tourism Business Network. Journal of New Marketing Research, 7(4), 34-40. (in persian)
39
Friede, G. (2019). Why don’t we see more action? A metasynthesis of the investor impediments to integrate environmental, social, and governance factors. Business Strategy and the Environment, 1–23.
40
Ganji, maliheh., kazemipoor, Hamed., Hadji Molana, Seyyed mohammad., & Sajadi, seyed Mojtaba (2020). Development of Integrated Multi-objective Green Supply Chain Scheduling Model: Production, Distribution and Heterogeneous Vehicle Routing with Customer Time Windows. Industrial Management Journal, 12(1), 47-81. (in persian)
41
Ghaderzadeh, Davoud (2018). Supply Chain Management (Physical Distribution). New World Quarterly, 1(1), 54-78. (in persian)
42
Ghafari Touran, Hossein (2011). The role and position of supplier relationship management (SRM) in logistics and supply chain. Supply Chain Management Quarterly, 13(32), 34-45. (in persian)
43
Gil-saura, I., Frasquet-deltoro, M., & Cervera-taulet, A. (2009). The value of B2B relationships. Industrial Management & Data Systems, 109(5), 593–609.
44
Gullett, J., Do, L., Canuto-carranco, M., Brister, M., Turner, S., & Caldwell, C. (2009). The Buyer – Supplier Relationship : An Integrative Model of Ethics and Trust. Journal of Business Ethics, 90, 329–341.
45
Haghighi Nasab, Manijeh., Heidarzadeh, Kambiz., Shariatzade, Hadigheh (2010). Identification of Factors Affecting Relationship Quality in the Iran Industrial Crane Machinery Market. Journal of Future Studies Management, 21(86), 71-84. (in persian)
46
Hall, H., Leach, M., Brosnan, C., & Collins, M. (2017). Nurses ’ attitudes towards complementary therapies : A systematic review and meta-synthesis. International Journal of Nursing Studies, 69, 47–56.
47
Han, S., Sung, H., & Shim, H. (2014). Antecedents and performance outcomes of flexibility in industrial customer – supplier relationships. Journal of Business Research, 67(10), 2115–2122.
48
Hasan Gholipur, Tahmores., Agazadeh, Hashem., & Mehdizadeh, Melika (2018). Identifying and Prioritizing the Key Success Factors of Iran’s Ornamental Stones Exporting Companies. Business Reviews, 15, 49-61. (in persian)
49
Huan, L., Gaoping, Z., & Dan, L. (2017). Do big customers influence listed firms ’ performance? Based on supplier – customer relationships in China. China Journal of Accounting Studies.
50
Izadyar, Mehdi., Toloie-Eshlaghy, Abbas., & Seyed Hosseini, Seyed Mohammad (2020). A Model of Sustainability Performance Assessment of LARG Supply Chain Management Practices in Automotive Supply Chain Using System Dynamics. Industrial Management Journal, 12(1), 111-142. (in persian)
51
Jaiswal, R. K., Thomas, T., Galkate, R. V., Ghosh, N. C., & Singh, S. (2014). Watershed prioritization using Saaty’s AHP based decision support for soil conservation measures. Water resources management, 28(2), 475-494.
52
Jap, S. D., & Mohr, J. J. (2002). Leveraging Internet Technologies in B2B Relationships. California Management Review, 44(4), 23–38.
53
Kalaignanam, K., Kushwaha, T., & Nair, A. (2017). The Product Quality Impact of Aligning Buyer-Supplier Network Structure and Product Architecture : an Empirical Investigation in the Automobile Industry. Customer Needs and Solutions, 4, 1–17.
54
Kalantari, Reza., Moeini, Ali., Safari, Hossein., & Arabsorkhi, Abouzar (2020). A Conceptual Framework for Measuring the Performance of the Information Security Service Supply Chain Based on Meta-synthesize and Fuzzy Delphi Method. Industrial Management Journal, 12(1), 24-46. (in persian)
55
Kam, B. H., & Khang lai, M. (2017). Buyer-supplier exchange relationship : How do exchange partners behave across the relationship life-cycle ? Transportation Research Part E.
56
Kwiatek, P., Morgan, Z., & Thanasi-Boce, M. (2019). The role of relationship quality and loyalty programs in building customer loyalty. Journal of Business & Industrial Marketing.
57
Lazazzara, A., Tims, M., & de Gennaro, D. (2018). The process of reinventing a job: A meta–synthesis of qualitative job crafting research. Journal of Vocational Behavior.
58
Le, S., Wu, J., & Zhong, J. (2020). Relationship quality and supply chain quality performance: The effect of supply chain integration in hotel industry. Computational Inteligence, 1–17.
59
Ledikwe, A., Roberts-Lombard, M., & Klopper, H. B. (2018). The perceived influence of relationship quality on brand loyalty An emerging market perspective. African Journal of Economic and Management Studies.
60
Li, G. (2020). The impact of supply chain relationship quality on knowledge sharing and innovation performance: evidence from Chinese manufacturing industry. Journal of Business & Industrial Marketing.
61
Li, Y., Zhang, Y., Xu, J., & Feng, T. (2020). The impacts of customer involvement on the relationship between relationship quality and performance. Journal of Business & Industrial Marketing, 35(2), 270–283.
62
Liu, Y., Luo, Y., Huang, Y., & Yang, Q. (2017). A diagnostic model of private control and collective control in buyer-supplier relationships. Industrial Marketing Management, 63, 116–128.
63
Martins, A. L., Duarte, H., & Costa, D. (2018). Buyer – supplier relationships in IT outsourcing: consultants ’ perspective. The International Journal of Logistics Management.
64
Mehregan, Mohammadreza., Mohaghegh, Ali., & Samavati, Mohammad (2010). Simultaneous selection of technology for the buyer and supplier using an ideal planning model. Journal of Business Administration Researches, 2(3), 60-90. (in persian)
65
Mesic, Ž., Molnár, A., & Cerjak, M. (2018). Assessment of traditional food supply chain performance using triadic approach: the role of relationships quality. Supply Chain Management: An International Journal, 23(5), 396–411.
66
Moeller, K., Copes, H., & Hochstetler, A. (2016). Advancing restrictive deterrence : A qualitative meta-synthesis. Journal of Criminal Justice, 46, 82–93.
67
Moon, M. A., & Bonney, L. (2007). An Application of the Investment Model to Buyer- Seller Relationships : A Dyadic Perspective. Journal of Marketing Theory and Practice, 15(4), 335–347.
68
Mukherji, A., & Francis, J. D. (2008). Mutual adaptation in buyer – supplier relationships. Journal of Business Research, 61, 154–161.
69
Narimissa, O., Kangarani-Farahani, A., & Molla-Alizadeh-Zavardehi, S. (2019). Evaluation of sustainable supply chain management performance: Indicators. Sustainable Development, 1–14.
70
Ndubisi, N. O., Wah, C. K., & Ndubisi, G. C. (2007). Supplier-customer relationship management and customer loyalty The banking industry perspective. Journal of Enterprise Information Management, 20(2), 222–236.
71
Noorbakhsh, Seyed Kamran., Kheiri, Bahram., & Pashang, Leila (2013). An Evaluation of the Effective Factors on Relational Marketing in Mature Relationships between Buyer-Seller in Bahman Diesel Company. Journal of Development Evolution Management, 10, 65-75. (in persian)
72
Okeke-ihejirika, P., Salami, B., & Amodu, O. (2019). Exploring intimate partner violence from the perspective of African men: A meta-synthesis. Aggression and Violent Behavior.
73
Othman, N., Wong, Y. Y., Lean, Q. Y., Mohd Noor, N., & Fen Neoh, C. (2020). Factors affecting self-management among adolescents and youths with type 2 diabetes mellitus: A meta-synthesis. European Journal of Integrative Medicine.
74
Perriman, N., Davis, D. L., & Ferguson, S. (2018). What women value in the midwifery continuity of care model : A systematic review with meta-synthesis. Midwifery, 62, 220–229.
75
Qian, C., Seuring, S., & Wagner, R. (2020). A review of inter-firm relationship quality in supply chains. Journal of Business & Industrial Marketing.
76
Qian, C., Seuring, S., & Wagner, R. (2020). Reviewing interfirm relationship quality from a supply chain management perspective. Management Review Quarterly.
77
Rajamma, R. K., Zolfagharian, M. A., & Pelton, L. E. (2011). Dimensions and outcomes of B2B relational exchange : a meta-analysis. Journal of Business & Industrial Marketing, 26(2), 104–114.
78
Rajaobelina, L., & Bergeron, J. (2009). Antecedents and consequences of buyer-seller relationship quality in the financial services industry. International Journal of Bank Marketing, 27(5), 359–380.
79
Rauyruen, P., & Miller, K. E. (2007). Relationship quality as a predictor of B2B customer loyalty. Journal of Business Research, 60, 21–31.
80
Revilla, E., & Villena, V. (2012). Knowledge integration taxonomy in buyer – supplier relationships : Trade-offs between efficiency and innovation. International Journal of Production Economics, 140, 854–864.
81
Sadiq Jajja, M. S., Asif, M., Montabon, F., & Ali Chatha, K. (2019). Buyer-supplier relationships and organizational values in supplier social compliance. Journal of Cleaner Production, 214, 331–344.
82
Schmitz, T., Schweiger, B., & Daft, J. (2016). The emergence of dependence and lock-in effects in buyer – supplier relationships — A buyer perspective. Industrial Marketing Management, 55, 22–34.
83
Shakerian, M., Jahangiri, M., Alimohammadlou, M., Nami, M., & Choobineh, A. (2019). Individual cognitive factors affecting unsafe acts among Iranian industrial workers: An integrative meta-synthesis interpretive structural modeling (ISM) approach. Safety Science, 120, 89–98.
84
Shin, Y., Thai, V., & Fai Yuen, K. (2018). The impact of supply chain relationship quality on performance in the maritime logistics industry in light of firm characteristics. The International Journal of Logistics Management.
85
Shirazi, mahmoud (2004). Application of neural network technique (ANN) to evaluate the buyer-seller relationship. Journal of Business Management Perspective, 11(12), 79-95. (in persian)
86
Smals, R. G. M., & Smits, A. A. J. (2012). Value for value — The dynamics of supplier value in collaborative new product development. Industrial Marketing Management, 41(1), 156–165.
87
Sobhi Nosrat, Asghar., Tajdini, Ajang., & Pourmousa, Shademan (2015). Evaluation of the effective indexes on industrial buyer satisfaction in the supply chain of the home wooden furniture industry in Tehran province. Iranian Journal of Wood and Paper Science Research, 30(3), 475-490. (in persian)
88
T. Thome, A. M., Felipe Scavarda, L., Pires, S. R. I., Ceryno, P., & Klingebiel, K. (2014). A multi-tier study on supply chain flexibility in the automotive industry. Intern. Journal of Production Economics, 158, 91–105.
89
Theng lau, G., & Goh, M. (2005). Buyer-seller relationships in the PCB industry. Supply Chain Management: An International Journal, 10(4), 302–312.
90
Vlachos, I. P., Bourlakis, M., & Karalis, V. (2008). Manufacturer – retailer collaboration in the supply chain : Empirical evidence from the Greek food sector. International Journal of Logistics: Research and Applications, 11(4), 267–277.
91
Walter, A., Muller, T. A., Helfert, G., & Ritter, T. (2003). Functions of industrial supplier relationships and their impact on relationship quality. Industrial Marketing Management, 32, 159–169.
92
Yang, J., & Huang, S. (2018). A study on the effects of supply chain relationship quality on firm performance-under the aspect of shared vision. Journal of Interdisciplinary Mathematics, 21(2), 419–430.
93
Yang, J., Xie, H., Wang, J., & Yang, Y. (2020). Performance implication of supplier relationship quality: a structural analysis. Benchmarking: An International Journal.
94
Zhang, H., & Xiao, J. (2020). Quality assessment framework for open government data Meta-synthesis of qualitative research, 2009-2019. The Electronic Library, 38(2), 209–222.
95
Zhang, Y., Hong, J., Li, X., & Shi, V. (2019). The Impacts of Quality System Integration and Relationship Quality on Quality Performance in Supply Chains: An Empirical Investigation in China. Emerging Markets Finance and Trade, 1–18.
96
ORIGINAL_ARTICLE
ارائه مدل مکانیابی-موجودی فرآوردههای خونی (پلاکت) در زنجیره تأمین خون بر اساس سیستم سفارشدهی EOQ
هدف: علیرغم پیشرفت تکنولوژی در زمینه بهداشت و درمان ، دانشمندان هنوز نتوانستهاند جایگزین مناسبی برای خون انسان پیدا کنند. درنتیجه مدیریت موجودی خون و فرآوردههای خونی همواره از دغدغههای اصلی جوامع پزشکی به شمار می رود. از میان فراوردههای خونی، مدیریت پلاکت ها به دلیل کاربردهای منحصر به فردشان و در مقابل فسادپذیری سریعشان، بسیار حائز اهمیت است. هدف اصلی این پژوهش ارائه مدل زنجیره تامین پلاکت جهت کاهش تعداد کمبودها و دوریزها بطور همزمان است.روش: در این مطالعه، یک مدل برنامهریزی غیرخطی مختلط مکان یابی-موجودی با استفاده از مفاهیم موجودی برای مدیریت موجودی پلاکت در مراکز خون و بیمارستان ها و مکانیابی تسهیلات جمعآوری به منظور کاهش هزینههای زنجیره تأمین پلاکت ارائه شده است. مدل مکان یابی-موجودی ارئه شده توسط روش خطیسازی تکه ای به مدل خطی تقریب زده شده و سپس توسط نرم افزار گمز حل شده است.یافتهها: با استفاده از مدل پیشنهادی، مراکز خون توانایی پاسخگویی به درصد بالایی از تقاضای بیمارستآنها را پیدا میکنند که موجب کاهش تعداد واحدهای کمبود پلاکت و هزینههای زنجیره تامین میگردد. همچنین با استفاده از مفاهیم موجودی و تخصیص بهتر بیمارستآنها به مراکز خون با به کارگیری سیاست فایفو، محدودیت هدررفت تعداد واحدهای دورریز در بیمارستآنها و مراکز خون برطرف میگردد.نتیجهگیری: با استفاده از نوآوری توسعه یافته و بکارگیری روابط و فرمولهای کنترل موجودی و میزان سفارش اقتصادی، میتوان موجودی پلاکت مراکز خون را به گونهای مدیریت کرد که در هر دوره، حداکثر تقاضای بیمارستآنها پاسخ داده شده و کمبود کاهش یابد. همچنین به دلیل ویژگیهای خاص خون، پلاکتها در شرایط مناسبتری نگهداری میشوند که سبب کاهش دورریز در بیمارستان ها میگردد. بعلاوه با استفاده از تسهیلات جمعآوری خون سیار میتوان تعداد اهداکنندگان خون را بهبود بخشید.
https://imj.ut.ac.ir/article_83183_40d3242a23bb7c1da3006a4f690926e6.pdf
2020-12-21
609
633
10.22059/imj.2021.309101.1007772
زنجیره تأمین پلاکت
مقدار سفارش اقتصادی
مکانیابی
مدیریت موجودی
دورریز
سروناز
آئینه وند
sarvenaz_aienehvand@ind.iust.ac.ir
1
دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران.
AUTHOR
محمدرضا
غلامیان
gholamian@iust.ac.ir
2
دانشیار، دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
یعقوبی، س. و کامور، م. (1396). مدیریت مصرف فرآورده ها در زنجیره ی تأمین خون با در نظر گرفتن امکان اننقال جانبی بین بیمارستان ها(مطالعه ی موردی: شهر تهران). مطالعات مدیریت صنعتی، (1)47، ص. 93-119.
1
Abdulwahab, U. & Wahab, M.I.M, (2014). Approximate dynamic programming modeling for a typical blood platelet bank. Computers & Industrial Engineering, 78, 259-270.
2
Arvan, Meysam; Tavakkoli-Moghaddam, Reza & Abdollahi, Mohammad, (2015). Designing a bi-objective and multi-product supply chain network for the supply of blood. Uncertain Supply Chain Management, 3, 57-68.
3
Asllani, Arben, Culler, Elizabeth & Ettkin, Lawrence, (2013). A simulation‐based apheresis platelet inventory management model. Transfusion, 54(10), 2730-2735.
4
Beliën, Jeroen & Forcé, Hein, (2012). Supply chain management of blood products: A literature review. European Journal of Operational Research, 217(1), 1-16.
5
Civelek, Ismail, Karaesmen, Itir & Scheller-Wolf, Alan, (2015). Blood platelet inventory management with protection levels. European Journal of Operational Research, 243(3), 526-838.
6
Duan, Jingnan, Su, Qiang, Zhu, Yanhong & Lu, Yuanshan, (2018). Study on the Centralization Strategy of the Blood Allocation Among Different Departments within a Hospital. Journal of Systems Science and Systems Engineering, 27, 417-434.
7
Ensafian, Hamidreza & Yaghoubi, Saeed, (2017). Robust optimization model for integrated procurement, production and distribution in platelet supply chain. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 103, 32-55.
8
Ensafian, Hamidreza, Yaghoubi, Saeed & Modarres Yazdi, Mohammad, (2017). Raising quality and safety of platelet transfusion services in a patient-based integrated supply chain under uncertainty. Computers & Chemical Engineering, 106, 355-372.
9
Eskandari-Khanghahi, Marzieh; Tavakkoli-Moghaddam, Reza; Taleizadeh, Ata Allah & Hassanzadeh Amin, Saman, (2018). Designing and optimizing a sustainable supply chain network for a blood platelet bank under uncertainty. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 71, 236-250.
10
Haijema, René, Wal, Jan Van der & Nico M. van Dijk, (2007). Blood platelet production: Optimization by dynamic programming and simulation. Computers & Operations Research, 34(3), 760-779.
11
Haghjoo, N.;Tavakkoli-Moghaddam, R.;Shahmoradi-Moghadam, H. & Rahimi, Y., (2020). Reliable blood supply chain network design with facility disruption: A real-world application.Engineering Applications of Artificial Intelligence, 90, 1-18.
12
Hamdan, Bayan & Diabat, Ali, (2019). A two-stage multi-echelon stochastic blood supply chain problem. Computers & Operations Research, 101, 130-143.
13
Haeri, A.; Hosseini-Motlagh, S.-M.; Ghatreh Samani, M. R. & M. Rezaei, (2020). A mixed resilient-efficient approach toward blood supply chain network design. International Transactions in Operational Research, 27, 1962–2001.
14
Hosseinifard, Zahra & Abbasi, Babak, (2018). The inventory centralization impacts on sustainability of the blood supply chain. Computers & Operations Research, 89, 206-212.
15
Max Shen, Zuo-Jun, Coullard, Collette & Daskin, Mark S, (2003). A Joint Location-Inventory Model. Transportation Science, 37(1), 40-55.
16
Norouzi, N., Tavakkoli-Moghaddam, R., Ghazanfari, M., Alinaghian, M., Salamatbakhsh, A., (2012). A New Multi-Objective Competitive Open Vehicle Routing Problem Solved by Particle Swarm Optimization. Networks and Spatial Economics, 12, 609-633.
17
Osorio, Andres F., Brailsford, Sally C. & Smith, Honora, (2015). A structured review of quantitative models in the blood supply chain: a taxonomic framework for decision-making.
18
International Journal of Production Research, 53(24), 7191-7212.
19
Pirabán, A., Guerrero, W.J. & Labadie, N., (2019). Survey on blood supply chain management: Models and methods. Computers & Operations Research, 112, 1-23.
20
Qiu, Ruozhen & Wang, Yizhi, (2016). Supply Chain Network Design under Demand Uncertainty and Supply Disruptions: A Distributionally Robust Optimization Approach. Scientific Programming, 2016(2), 1-15.
21
Rajendran, Suchithra & Ravindran, A. Ravi, 2017. Platelet ordering policies at hospitals using stochastic integer programming model and heuristic approaches to reduce wastage. Computers and Industrial Engineering, 110, 151-164.
22
Ramezanian, Reza & Behboodi, Zahra, (2017). Blood supply chain network design under uncertainties in supply and demand considering social aspects. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 104, 69-82.
23
Seirfried, E., Klueter, H., Weidmann, Christian, Staudenmaier, T., Schrezenmeier, Hubert, Henschler, Reinhard, Greinacher, A. & Mueller, Markus M., (2011). How much blood is needed?. Vox Sanguinis, 100(1), 10-21.
24
Shokouhifar, M.; Sabbaghi, M. & Pilrvari, N., (2021). Inventory management in blood supply chain considering fuzzy supply/demand uncertainties and lateral transshipment. Transfusion and Apheresis Science,103103.
25
Yousefi Nejad Attari, Mahdi, & Neishabouri Jami, Ensyieh, (2018). Robust stochastic multi-choice goal programming for blood collection and distribution problem with real application. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, 35(23-24), 1-19.
26
Zahiri, B.; Torabi, S. Ali; Mohammadi, M. & Aghabegloo, M., (2018). A multi-stage stochastic programming approach for blood supply chain planning. Computers and Industrial Engineering, 122, 1-14.
27
ORIGINAL_ARTICLE
انتخاب تأمینکنندگان تجهیزات تعمیر پذیر با هدف کمینه کردن هزینهها در فاز احداث و بهرهبرداری
هدف: انتخاب تأمینکنندگان قطعات سیستمهای صنعتی با هدف کمینه کردن مجموع هزینههای احداث و بهرهبرداری و پیادهسازی آن برای سیستم تغذیه آب بویلر بازیاب حرارتی (HRSG) در شرکت مپنا است.
روش: نخست به کمک زنجیره مارکوف وضعیتهای متفاوت سیستم ترسیم میشوند. سپس با استفاده از آهنگ انتقال وضعیت (آهنگ خرابی و تعمیر) قطعات، احتمال قرار گرفتن سیستم در هر یک از این وضعیتها به صورت پارامتری مشخص میشود. آنگاه، نتایج مدل زنجیره مارکوف در یک مدل ریاضی به محدودیتهای دیگر مسئله اضافه شده و به کمک نرمافزار GAMS حل میشود. اثر تغییرات پارامترهای هزینهای بر روی پاسخ بهینه مقایسه میشوند.
یافتهها: تأمینکنندگان برتر انتخاب شدهاند. بیشترین هزینههای ساخت و بهرهبرداری، به ترتیب صعودی عبارتند از: 1- هزینه خرید قطعات، 2- هزینه کاهش ظرفیت تولید، 3- هزینه تأخیر در تکمیل پروژه ساخت سیستم و 4- هزینه توقف کامل سیستم. همچنین رابطه پاسخ بهینه به این پارامترها در یک بازه گستردهای از تغییرات به صورت خطی است.
نتیجهگیری: همه هزینهها در طراحی سیستم تغذیه آب (خرید، تأخیر، کاهش ظرفیت و توقف) اثر مستقیم دارند ولی هزینه خرید قطعات بیشترین اثر را بر هزینه کل دارد. بنابراین توصیه میگردد که بیشترین تمرکز بر روی مذاکره برای کاهش این هزینه قرار گیرد.
https://imj.ut.ac.ir/article_83185_d9ff1286823c0a48de590ef8cbc9f7b1.pdf
2020-12-21
634
654
10.22059/imj.2021.307002.1007768
مدل دیاگرام بلوکی
دسترسیپذیری
قابلیت اطمینان
زنجیره مارکوف
قطعات تعمیرپذیر
محمدجواد
شمسی
m.j.shamsi66@gmail.com
1
دانشجو دکترا، گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران.
AUTHOR
محمود
شهرخی
m.shahrokhi@uok.ac.ir
2
دانشیار، گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران.
LEAD_AUTHOR
امیری، مقصود؛ تقوی فرد، محمدتقی؛ عظیمی، پرهام؛ آقایی، مجتبی (1398). مـدل چندهدفـه تعیـین انـدازه بهینـه بـافر و
1
تخصیص افزونگی ـ دسترسپذیری بهصورت همزمان در سیستمهای تولیدی. مدیریت صنعتی، 11 (3)، 427-460.
2
سبحانی، زهرا؛ شهرخی، محمود (1398). بهینهسازی دسترسیپذیری نوعی سیستم صنعتی چند وضعیتی با رویکرد زنجیره مارکوف. مدیریت صنعتی، 11 (3)،404-380.
3
تیموری، احسان؛ امیری، مقصود؛ الفت، لعیا؛ زندیه، مصطفی (1399). مدل انتخاب تأمینکننده، تخصیص سفارش و قیمـتگـذاری در مدیریت زنجیره تأمین چندکالایی تکدورهای و چند تأمینکننده با رویکرد روشهای سطح پاسخ و الگوریتم ژنتیک. مدیریت صـنعتی، 12 (1)، 1-23.
4
اختیاری، مصطفی؛ زندیه، مصطفی؛ عالم تبریز، اکبر؛ ربیعه، مسعود (2018). ارائه یـک مـدل برنامـهریـزی دوسـطحی بـرای زنجیره تأمین چند مرحلهای با تأکید بر قابلیت اطمینان در شرایط عدم قطعیت. مدیریت صنعتی، 11 (2)، 177-206.
5
Amiri, M., Taghavifard, M.T., Azimi, P., & Aghaei, M. (2019). Multi-Objective Model for determining Optimal Buffer Size and Redundancy-Availability Allocation Simultaneously in Manufacturing Systems. Industrial Management Journal, 11(3), 427-460. (in Persian)
6
Attar, A., Raissi, S., & Khalili-Damghani, K. (2017). A simulation-based optimization approach for free distributed repairable multi-state availability-redundancy allocation problems. Reliability Engineering & System Safety, 157, 177-191.
7
Bisht, S., & Singh, S. B. (2021). Reliability Evaluation of Repairable Parallel-Series Multi-State System Implementing Interval Valued Universal Generating Function. Journal of Reliability and Statistical Studies, 81-120.
8
Fyffe, D. E., Hines, W. W., & Lee, N. K. (1968). System reliability allocation and a computational algorithm. IEEE Transactions on Reliability, 17(2), 64-69
9
Ghodsypour, S. H., & O’brien, C. (1997, August). An integrated method using the analytical hierarchy process with goal programming for multiple sourcing with discounted prices. In Proceedings of the international conference on Production Research (ICPR), Osaka, Japan.
10
Guilani, P. P., Juybari, M. N., Ardakan, M. A., & Kim, H. (2020). Sequence optimization in reliability problems with a mixed strategy and heterogeneous backup scheme. Reliability Engineering & System Safety, 193, 106660.
11
Houshyar, A. (2005). Reliability and maintainability of machinery and equipment, part 2: benchmarking, life-cyclecost, and predictive maintenance. International Journal of Modelling and Simulation, 25(1), 1-11.
12
Huang, S. H., & Keskar, H. (2007). Comprehensive and configurable metrics for supplier selection. International journal of production economics, 105(2), 510-523.
13
Kagnicioglu, C. H. (2006). A fuzzy multiobjective programming approach for supplier selection in a supply chain. The Business Review, 6(1), 107-115.
14
Kamel, G., Aly, M. F., Mohib, A., & Afefy, I. H. (2020). Optimization of a multilevel integrated preventive maintenance scheduling mathematical model using genetic algorithm. International Journal of Management Science and Engineering Management, 1-11.
15
Kopfer, H., Kotzab, H., Lasch, R., & Janker, C. G. (2005). Supplier selection and controlling using multivariate analysis. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management.
16
Najafi, A. A., Karimi, H., Chambari, A., & Azimi, F. (2013). Two metaheuristics for solving the reliability redundancy allocation problem to maximize mean time to failure of a series–parallel system. Scientia Iranica, 20(3), 832-838.
17
Sharifi, M., Cheragh, G., Dashti Maljaii, K., Zaretalab, A., Shahriari, M. (2020). Reliability and Cost Optimization of a System with k-out-of-n Configuration and Choice of Decreasing the Components Failure Rates. Scientia Iranica.
18
Sharifi, M., Shahriyari, M., Khajepour, A., & Mirtaheri, S. A. (2021). Reliability Optimization of a k-out-of-n Series-Parallel System with Warm Standby Components. Scientia Iranica.
19
Sobhani, Z., & Shahrokhi, M. (2019). Availability Optimization of a Multi-State Industrial System with the Markov Chain Approach. Industrial Management Journal, 11(3), 380-404. (in Persian)
20
Teymouri, E., Amiri, M., Olfat, L., & Zandieh, M. (2020). Presenting a Supplier Selection, Order Allocation, and Pricing Model in Multi-item, Single-Period, and Multi-Supplier Supply Chain Management with Surface Response Methodology and Genetic Algorithm Approach. Industrial Management Journal, 12(1), 1-23. (in Persian)
21
Vanteddu, G., Chinnam, R. B., & Gushikin, O. (2011). Supply chain focus dependent supplier selection problem. International Journal of Production Economics, 129(1), 204-216.
22
ORIGINAL_ARTICLE
تعیین حق بیمه بهینه غیرعمر با استفاده از روش برنامهریزی پویای تصادفی
هدف: یکی از مهمترین مسائلی که شرکتهای بیمه با آن مواجه هستند تعیین حق بیمه منصفانه است. هدف این پژوهش طراحی مدل ریاضی محاسبه حقبیمه بهینه با بیشینهسازی مقدار مورد انتظار مطلوبیت کل تتزیل شده سرمایه، لحاظ کردن تقاضا و رقابت بازار بیمه غیرعمر است.روش: در ابتدا معادله سرمایه شرکت بیمه که حاصل جمع درآمد بیمهگری و درآمد سرمایهگذاری است، تعریف میشود. درآمد بیمهگری در هر سال از تفاوت میان حق بیمه و هزینههای بیمهگری در تابع تقاضای تصادفی محاسبه میگردد. در مرحله بعد، تابع تقاضای تصادفی براساس تعداد بیمه نامههای صادره سال گذشته، متوسط حق بیمه بازار، حق بیمه شرکت بهعنوان متغیر کنترل و نیز اختلال تصادفی خطی یا متغیرهای تصادفی مرتبط با تابع تقاضا تعریف شده است. از آنجا که مقادیر متوسط حق بیمه بازار و اختلال تصادفی هستند، تقاضا تصادفی در نظر گرفته میشود. در نهایت، حق بیمه بهینه با استفاده از برنامهریزی پویای تصادفی در قالب زمان گسسته با بیشینهسازی مقدار مورد انتظار مطلوبیت کل تتزیل شده سرمایه محاسبه میگردد.یافتهها: نتایج عددی بهدست آمده حاکی از آن است که حق بیمه بهینه با متوسط حق بیمه بازار، تقاضای سال قبل و حق بیمه سر به سر ارتباط مستقیم و با امید مورد انتظار اختلال تصادفی رابطه معکوس دارد. همچنین نشان داده شد که علامت امید مورد انتظار اختلال تصادفی تعیین کننده استراتژی حق بیمه بهینه است.نتیجهگیری: از یافتههای این پژوهش میتوان نتیجه گرفت که شرکتهای بیمه میبایست با استفاده از علامت مقدار مورد انتظار اختلال تصادفی که بر مبنای تابع تقاضا تعیین میشود، به تعیین حق بیمه بهینه غیرعمر در فضای رقابتی بپردازند. نتایج نشان داد که علامت مقدار مورد انتظار اختلال تصادفی مثبت، نشاندهنده تقاضای کاهشی است و شرکت بیمه میبایست به تغییر استراتژی تعیین حق بیمه بهینه به منظور گسترش تقاضا بپردازد.
https://imj.ut.ac.ir/article_83187_ba0b5743f8d07e8f8f6d9a9bd1d3f71b.pdf
2020-12-21
655
671
10.22059/imj.2021.314448.1007802
اختلال تصادفی
تابع تقاضا
متوسط حق بیمه
مریم
رستمیان
maryamrostamian@semnan.ac.ir
1
دانشجوی دکتری، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده اقتصاد، مدیریت و علوم اداری، دانشگاه سمنان، سمنان، ایران.
LEAD_AUTHOR
غلامحسین
گل ارضی
g_golarzi@semnan.ac.ir
2
استادیار، گروه مدیریت بازرگانی، دانشکده اقتصاد، مدیریت و علوم اداری، دانشگاه سمنان، سمنان، ایران.
AUTHOR
اسماء
حمزه
hamzeh@irc.ac.ir
3
استادیار، گروه پژوهشی بیمههای اموال و مسئولیت، پژوهشکده بیمه، تهران، ایران.
AUTHOR
نسرین
حضارمقدم
hozarmoghadam@irc.ac.ir
4
استادیار، گروه پژوهشی بیمههای اشخاص، پژوهشکده بیمه، تهران.ایران
AUTHOR
پازوکی، نیما؛ شیرکوند، سعید؛ مهدوی کلیشمی، غدیر(1398). قیمتگذاری محصولات بیمهای با استفاده از روش نسبت انحراف بالقوه از میانگین. فصلنامه تحقیقات مالی، 21(2)، 165-186.
1
پاینده نجفآبادی، امیرتیمور؛ عطاطلب، فاطمه؛ رضازاده، رمضان (1398). مدل تعیین حق بیمه نسبی یک سیستم نرخ گذاریشده براساس مدل پواسون آماسیده در دو نقطه، فصلنامه پژوهشنامه بیمه،34(2)،9-29.
2
شریفیسلیم، علیرضا؛ مؤمنی، منصور؛ مدرس یزدی، محمد؛ راعی، رضا(1394). برنامهریزی تصادفی چندهدفه برای انتخاب سبد سهام. فصلنامه مدیریت صنعتی، 7(3)، 490-509.
3
فلاح لاجیمی، حمیدرضا؛ جعفرنژاد، احمد؛ مهرگان، محمدرضا؛ الفت، لعیا(1394). پیکرهبندی شبکه زنجیر تأمین یکپارچه راهبردی تصادفی. فصلنامه مدیریت صنعتی ، 7(1)، 105-477.
4
منطقیپور، مهناز. (1396). تعیین نرخهای بهینه بیمهنامههای غیرعمر، رساله دکتری، دانشکده علوم پایه، دانشگاه شهید مدنی آذربایجان، تبریز.
5
مؤمنی، منصور؛ رضایی، نادر (1387). مدل بهرهبرداری از سد ارس با استفاده از برنامهریزی پویا. فصلنامه مدیریت صنعتی، 1(1)، 132-152.
6
Apergies, N., & Poufinas, T (2020). The role of insurance growth in economic growth: fresh evidence from a panel of OECD countries: North American Journal of Economics and finance. 53(C).101217.
7
Bertsekas, D. P. (2005). Dynamic programming and suboptimal control: A survey from ADP to MPC. European Journal of Control, 11(4), 310-334.
8
Emms, P., & Haberman, S., 2005, Pricing general insurance using optimal control theory, Astin Bulletin, 35(2), 427–453.
9
Emms, P., Haberman, S. & Savoulli, I. (2007). Optimal strategies for pricing general insurance. Insurance: Mathematics and Economics, 40(1), 15–34.
10
Emms, P. (2008). A stochastic demand model for optimal pricing of non-life insurance policies. Mathematical Control Theory and Finance, Springer-Verlang Berlin Heidelberg, 113–136.
11
Emms, P. (2011). Pricing general insurance in a reactive and competitive market. Journal of Computational and Applied Mathematics, 236(6), 1314–1332.
12
Falah Lagimi, H, & Jafarnezhad, A, & mehregan, M, & olfat, L. (2015). Industrial Management journal, 12(1), 82–110(in Persian).
13
Haugen, Kjetil kare. (2016). Stochastic Dynamic Programming. ISBN printed edition (print on demand): 978-82-15-02670-1, ISBN electronic pdf-edition: 978-82-15-02671-8.
14
Manteghipour, M. (2017). Determination the Optimal Rates of Non-Life Insurance. PhD Thesis. Faculty of Basic Sciences, Shahid Madani University of Azerbaijan. Tabriz (in Persian(.
15
Mao, H., Carson, J.M., Ostaszewski, K. M., &Wen, Z. (2013) Optimal decision on dynamic insurance price and investment portfolio of an insurer. Insurance: Mathematics and Economics 52(2013), 359–369.
16
Mao, H., Carson, J.M., Ostaszewski, K. M (2017) Optimal Insurance Pricing, Reinsurance, and Investment for a Jump Diffusion Risk Process under a Competitive Market.
17
Momeni, M, & Rezaei, N (2008). Operation model of Aras dam using dynamic planning. Industrial Management journal, 1 (1), 132-152(in Persian).
18
Mourdoukoutas, F., Boonen, T. & Koo, B Pantelous, A I. (2021). Pricing in a competitive stochastic insurance market. Insurance: Mathematics and Economics, 97(2021)44-56.
19
Pantelous, A.A. & Passalidou, E. (2013). Optimal premium pricing policy in a competitive insurance market environment. Annals of Actuarial Science, 7(2), 175–191.
20
Pantelous, A.A. & Passalidou, E. (2015). Optimal premium pricing strategies for competitive general insurance markets. Applied Mathematics and Computation, 259, 858–874.
21
Pantelous, A.A. & Passalidou, E. (2016). Optimal strategies for a Non-linear premium-reserve model in a competitive insurance Market.Annals of Actuarial Science, 11(1), 1–19.
22
Payandeh Najaf Abadi, A, & Atatalab, F, & Rezazadeh, R. (2019). Calculation of the Relative Premium based on Two-Point Inflated Poisson Model for Rate-Making System. Journal of insurance research .34(2), 9 –29 (in Persian).
23
Pazoki, N, & shirkavand, S, & mahdavi kalishami, G. (2019). Insurance products ratemaking and insurance company financial solvency ratio calculation via potential deviation ratio .Financial research journal, 21(2), 165–186 (in Persian).
24
Sharifi Salim, A, & Momeni, M, & Modares Yazdi, M, & Rai, R. (2015). Multi-objective random scheduling for stock portfolio selection. Industrial Management journal, 7(3),489-510(in Persian).
25
Taylor, G.C. (1986). Underwriting strategy in a competitive insurance environment. Insurance:
26
Mathematics and Economics, 5(1), 59–77.
27
Taylor, G.C. (1987). Expenses and underwriting strategy in competition. Insurance: Mathematics And Economics, 6 (4), 275–287.
28
Werner, G., Modlin, C. (2016), Basic RateMaking, Casualty Actuarial Society.
29
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی عوامل تأثیرگذار بر رضایت مشتریان اپراتورهای تلفن همراه ایران از طریق شبیهسازی ترکیبی پویایی سیستم – گسسته پیشامد
هدف: امروزه رقابت، حرف اول و آخر را در بازارهای مختلف میزند و در این میان کسبوکارهایی موفقترند که به موضوع جلب رضایت مشتریان خود و وفادارسازی آنها اهمیتی دوچندان میدهند. هدف اصلی این مقاله، بررسی هرچه بیشتر عوامل مختلف تأثیرگذار بر میزان رضایت یا نارضایتی مشتریان بازار تلفن همراه در سطوح خُرد و کلان و تأثیر آنها بر یکدیگر میباشد.روش: در این مقاله، دو شرکت همراه اول و ایرانسل، بهعنوان دو رقیب اصلی بازار تلفن همراه در ایران در نظر گرفته شدهاند و عوامل تأثیرگذار بر سطوح عملیاتی و راهبردی بازار این دو رقیب، مورد توجه قرار گرفتهاند. از رویکرد گسسته پیشامد در سطح عملیاتی، و رویکرد پویایی سیستم در سطح راهبردی و استفاده همزمان از این دو روش جهت ارائه مدل ترکیبی رضایت / نارضایتی مشتریان بازار تلفن همراه بهره گرفته شده است.یافتهها: یافتهها حاکی است چنانچه هر یک از رقبای اصلی بازار تلفن همراه نتوانند سطح خدمات مورد انتظار مشتریان خود را در پاسخ به اقدامات رقیب بهدرستی برنامهریزی کنند، تأثیر جدی در نرخ افزایش / کاهش رضایت از خدماتشان و متعاقب آن افزایش یا کاهش مشتریان خواهد داشت.نتیجهگیری: مدل ترکیبی پیشنهادی گسسته پیشامد – پویایی سیستم، کارآیی بیشتری در مقایسه با هر یک از مدلهای شبیهسازی به تنهایی دارد و امکان تجزیهوتحلیل دقیقتر بازار تلفن همراه و عوامل تأثیرگذار بر سهم رقبای اصلی آن را فراهم میآورد.
https://imj.ut.ac.ir/article_83188_04bbe0a66b43b718f8cad9a678bbbe0d.pdf
2020-12-21
672
696
10.22059/imj.2021.316015.1007810
رضایت مشتری
شبیهسازی ترکیبی
پویایی سیستم
گسسته پیشامد
بازار تلفن همراه
محسن
جاویدمؤید
mohsen.moayed@ut.ac.ir
1
گروه مدیریت صنعتی، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
AUTHOR
عباس
طلوعی اشلقی
edu.myresearch@hotmail.com
2
گروه مدیریت صنعتی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
محمدعلی
افشارکاظمی
m_afsharkazemi@iauec.ac.ir
3
گروه مدیریت صنعتی، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
AUTHOR
انصاری رنانی، ق. محمدیان، م. سینا قدس، ع. (1389). عوامل مؤثر بر حفظ مشتریان شرکتهای اپراتور تلفن همراه. مدیریت بازاریابی، شماره 9، پاییز و زمستان 1389.
1
بررسی میزان رضایت کاربران تلفنهای همراه از خدمات ارائه شده توسط اپراتورهای ارایهدهنده خدمات نسلهای سوم و چهارم در شهر تهران. وبسایت وزارت ارتباطات و فناوری اطلاعات. 16 اسفند 1395.
2
نبوی چاشمی، س. ع. نبیزاده، م. خلیلی، س. یزدانی ورزی، ع. (1395). تأثیر ابعاد کیفیت خدمات تلفن همراه بر رضایت مشتریان همراه اول. سومین کنفرانس بینالمللی پژوهشهای نوین در مدیریت، اقتصاد و علوم انسانی. 16 خرداد 1395. پاتومی گرجستان.
3
تقیزاده، ه. مسکاریان، آ. (1392). بررسی میزان رضایت مشتریان زن از خدمات تلفن همراه در شهرستان ارومیه (مقایسه دو شرکت همراه اول و ایرانسل). زن و مطالعات خانواده، سال ششم. شماره 21. پاییز 1392.
4
حسینی، س. ص. فاریابی، م. قلیزاده، م. ر. قلیزاده، م. (1399). تأثیر کیفیت خدمات و قیمت منصفانه بر رضایت مشتری با نقش میانجی تصویر شرکت (بررسی و مقایسه فعالیت اپراتورهای تلفن همراه در عرصه بینالمللی). مدیریت کسبوکار بینالمللی، سال سوم، شماره 3، پاییز 1399.
5
حضرتی، ر. حذار، ب. شاهبهرامی، ا. (1395). استفاده از شبیهسازی سیستمهای گسسته پیشامد جهت ارائه سیستم هوشمند مدیریت و کنترل عملیات امداد شرکتهای خدمات شهری. اولین کنفرانس ملی شهر هوشمند در قم.
6
حقیقی، م. حسینی، س. ح. اصغریه اهری، ح. آرین، ا. دریکنده، ع. (1391). بررسی تأثیر تاکتیکهای بازاریابی رابطهای بر وفاداری مشتریان از منظر مشتریان شرکت ایرانسل. تحقیقات بازاریابی نوین. سال دوم، شماره 4، زمستان 1391.
7
حمزهنژادی، م. (1395). مدیریت پروژه پویا با استفاده از ترکیب پویایی سیستم و شبیهسازی رویداد گسسته (مورد مطالعه: پروژه منتخب). پایان نامه کارشناسی ارشد.
8
خانزادی، م. نصیرزاده، ف. میر، م. (1397). مدلسازی ترکیبی در پروژه های ساخت با استفاده از ترکیب رویکردهای شبیهسازی پویایی سیستم و مدلسازی عامل محور. نشریه مهندسی سازه و ساخت.
9
زیویار، ف. ضیایی، م. ص. نرگسیان، ج. (1391). بررسی عوامل مؤثر بر رضایت مشتریان با استفاده از مدل سروکوال. تحقیقات بازاریابی نوین. سال دوم، شماره 3. پاییز 1391.
10
سهرابینژاد، آ. (1393). ارائه مدل هیبریدی پویایی سیستم در مدیریت پروژه. اولین کنفرانس بین المللی مدیریت در قرن 21.
11
کمالی، ب، الیاسی، م، حاجحسینی، ح (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.
12
گزارش شاخصهای آماری بخش ارتباطات و فناوری اطلاعات. جلد 30. شهریور 1398.
13
گزارش تحلیلی همراه با پیشبینی 5 ساله تا سال 2017 صنعت مخابرات ایران. فصل سوم، 2013.
14
والافر، م.ع، و حمیدی، ن، و البرزی، م و ایرانبانفرد، ج (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.
15
غفورنیان، م. و همکاران (1392). تحلیل بازار تلفن همراه ایران با رویکرد پویاییهای سیستم. چشمانداز مدیریت صنعتی – صص 135 – 158.
16
Andrei Borshchev, Ilya Grigoryev (2013). The Big Book of Simulation Modeling Multimethod Modeling with AnyLogic 8.
17
Alexander Lassnig, Theresa Rienmueller, Diether Kramer, Werner Leodolter, Christian Baumgartner and Joerg Schroettner (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.
18
Bojan Jovanoski, Robert Minovski, Gerald Christian Lichtenegger, Siegfried Vössner (2012). Combining system dynamics and discrete event simulations - Overview of hybrid simulation models. Resarchgate, January 2012.
19
Gary Linnéusson, AmosH.C. Ng, Tehseen Aslam (2019). A hybrid simulation-based optimization framework supporting strategic maintenance development to improve production performance. European Journal of Operational Research. 19 August 2019.
20
Guo Yan (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)
21
Hani Alzraiee, Osama Moselhi, and Tarek Zayed (2012). A Hybrid Framework for Modeling Construction Operations Using Discrete Event Simulation and System Dynamics. Proceedings - Winter Simulation Conference, December 2012.
22
Hidayati. J (2018), Customer behavior for telecommunication service provider. Journal of Physics Conference Series. December 2018.
23
Helal, M. & Rabelo, L. (2017). Synchronizing Discrete Event Simulation Models and System Dynamics Models. International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM) Bristo.
24
Jae H. Jahng, Seung K. Park (2020). Simulation-based prediction for 5G mobile adoption. ScienceDirect, ICT Express 6 (2020) 109–112
25
Jana Košeckà & Ruzena Bajcsy (1994). Discrete Event Systems for autonomous mobile agents. Robotics and Autonomous Systems Volume 12, Issues 3–4, April 1994, Pages 187-198.
26
Jennifer Sian Morgan, Susan Howick, Valerie Belton (2017). A toolkit of designs for mixing Discrete Event Simulation and System Dynamics. European Journal of Operational Research 257 (2017) 907–918
27
Jens Voigt, Andreas Steil & Gerhard P. Fettweis (1998). Modeling a Mobile Cellular Network Using a Discrete-Event Simulator. Design Automation for Embedded Systems volume 3, pages239–253(1998).
28
Jong hwa Kim, Deok-Joo Lee & Jaek young Ahn (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.
29
Kedia, S., Philippon, T. ,(2009), "The Economics of Fraudulent Accounting", The Review of Financial Studies, Vol. 22 (6),PP. 2169-2199.
30
Łukasz Krzak (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.
31
Małgorzata Łatuszyńska, Shivan Fate (2019). A Hybrid Simulation Approach to Modelling the Impact of Public Interventions on Poverty. European Research Studies Journal. Volume XXII, Issue 4, 2019.
32
Mathiraj,SP (2019). Customer Behaviour On Mobile Phone Network Portability Services. INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC & TECHNOLOGY RESEARCH VOLUME 8, ISSUE 12, DECEMBER 2019 .
33
Michael Jacob, Christian Suchan, Otto K. Ferstl (2010). Modeling of Business Systems using Hybrid Simulation: A New Approach. European Conference on Information Systems (ECIS).
34
Mohammad Moallemi, G. A. Wainer, Shafagh Jafer & Gary Boudreau (2013). Simulation of mobile networks using discrete event system specification theory. Conference: Proceedings of the 16th Communications & Networking Symposium - April 2013.
35
Orsolya Bokor, Laura Florez, Allan Osborne and Barry J. Gledson (2019). Overview of construction simulation approaches to model construction processes. Organization, Technology and Management in Construction 2019; 11: 1853–1861.
36
Reinaldo Padilha, Yuzo Iano, Edson Moschim, Ana Carolina Borges Monteiro and Hermes José Loschi (2017). Computational Simulation Performance based in Hybrid Modelling with Discrete Events for Telecommunication Systems. Brazilian Technology Symposium 2017.
37
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.
38
Sally C. Brailsford , Tillal Eldabi b, Martin Kunc, Navonil Mustafee, AndresF. Osorio (2019). Hybrid simulation modelling in operational research: A state-of-the-art review. European Journal of Operational Research 278 (2019) 721–737.
39
Sundararaj. V (2021). A detailed behavioral analysis on consumer and customer changing behavior with respect to social networking sites. Journal of Retailing and Consumer Services. January 2021.
40
S. Moradi, F. Nasirzadeh, and F. Golkhoo (2017). Modeling labor productivity in construction projects using hybrid SD-DES approach. Scientia Iranica A (2017) 24(6), 2752-2761.
41