طراحی شبکه زنجیره تأمین حلقه بسته با در نظر گرفتن عدم قطعیت در وضعیت کیفیت محصولات بازگشتی و حل آن با الگوریتم کاهش سناریو Lp-Shape

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار گروه مدیریت صنعتی و مالی، دانشکده مدیریت و حسابداری، پردیس فارابی دانشگاه تهران، قم، ایران

2 کارشناس ارشد مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و حسابداری، پردیس فارابی دانشگاه تهران، قم، ایران

3 گروه مدیریت صنعتی دانشکده علوم اجتماعی دانشگاه بین المللی امام خمینی (ره)، قزوین، ایران

چکیده

طراحی شبکه زنجیره تأمین حلقه بسته یکی از اساسی ترین تصمیمات استراتژیکی می باشد که طراحی مناسب آن باعث ایجاد یک ساختار مطلوب می گردد. یکی از اساسی‌­ترین مشکلات طراحی شبکه زنجیره تأمین حلقه بسته عدم قطعیت در وضعیت کیفیت محصولات بازگشتی است که از دلایل پیدایش این مشکل می­توان به فقدان اطلاعات قطعی و دقیق و همچنین پویایی و پیچیدگی اجزای زنجیره اشاره کرد. این پژوهش در فضای طراحی شبکه زنجیره تأمین حلقه بسته برای محصولات بادوام می باشد که این محصولات در کوتاه مدت خراب شدنی نبوده و امکان استفاده مجدد از قطعات در تولید محصولات جدید، بازیافت یا فروش در بازار ثانویه را دارا می‌­باشند. هدف اصلی از انجام این پژوهش به­‌کارگیری مدل برنامه‌­ریزی تصادفی و حداکثرسازی سود مورد انتظار برای تمام سناریوهای وضعیت کیفیت شناخته شده است که در آن تابع هدف، ترکیبی از درآمد حاصل از فروش محصولات و مواد بازیافت شده و اجزای بازیابی شده به‌­علاوه هزینه­‌های ثابت مراکز، فرآیندها، تدارکات و حمل و نقل می­‌باشد. با توجه به پیچیده بودن مدل، مسئله از الگوریتم Lp-shape و CPLEX استفاده شده است و جهت حل از نرم افزار GAMS استفاده شده است. براساس نتایج حاصل از پژوهش پاسخ موجه‌­ای که توسط CPLEX برای مسئله­‌های آزمون 3C تا 6C معرفی می­‌شود، به‌­طور قابل توجهی دور از پاسخ­‌های بهینه‌­ای است که از روش L-Shape حاصل می­‌شود.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Designing a Closed Loop Supply Chain Network Considering the Uncertainty in the Quality of Returning Products and solving it with Lp-Shape Scenario Reduction Algorithm

نویسندگان [English]

  • Mohammad Reza Fathi 1
  • Ali Banaei 2
  • Mahdi Nasrollahi 3
1 Assistant Professor, College of Farabi, University of Tehran, Iran
2 Master of Industrial Management, College of Farabi, University of Tehran, Iran
3 Assistant Professor of Industrial management, Imam Khomeini International University (IKIU), Qazvin, Iran
چکیده [English]

The design of the closed loop supply chain network is one of the most important and fundamental strategic decisions, with the proper design of which creates a desirable structure and facilitates the efficient management of the chain effectively. One of the most fundamental problems in the design of the supply chain network is the closed loop of uncertainty in the quality of the return products, due to the emergence of this problem, the lack of accurate and accurate information as well as the dynamics and complexity of the chain components. This research in the design space the closed loop supply chain network is for durable products, which in the short term cannot be damaged and allow the reuse of parts in the production of new products, recycling or sales on the secondary market. The main purpose of this study is to use a two-stage randomized programming model and maximize expected earnings for all of the quality status scenarios in which the target function is a combination of revenue from the sale of products and recycled materials and components Recovered, in addition to fixed costs for centers, processes, logistics and transportation. Due to the complexity of the model, the problem was used with the Lp-shape and CPLEX algorithms and the GAMS software was used to solve the problem. Based on the results of the research, the substantive response introduced by CPLEX for the C3 to C6 test questions is significantly far from the optimal responses obtained by the L-Shape method. 

کلیدواژه‌ها [English]

  • Supply Chain
  • Supply Chain Network Design
  • Uncertainty
  • Quality. 
[1] Kuei C, Madu C.N, Lin C (2008). Implementing supply chain quality management, Total Quality Management; Vol. 19 (11): 1127-1141.
[2] Robinson C.J, Malhotra M.K (2005). Defining the concept of supply chain quality management and its relevance to academic and industrial practice. International Journal of Production Economics; 96: 315-37.
[3] کوشکی، فرشته و مشایخی نظام آبادی، المیرا (1397)، یک روش تحلیل پوششی داده‌های شبکه‌ای برای ارزیابی زنجیره‌های تأمین و کاربرد آن در داروسازی، نشریه مهندسی و مدیریت کیفیت، 8(1)، صص 37-48.
[4] Mousazadeh, M., Torabi, S. A., & Zahiri, B. (2015). A robust possibilistic programming approach for pharmaceutical supply chain network design. Computers & Chemical Engineering, 82, 115-128.
[5] نصراللهی، میثم، حکیمی اصل، مهدی، حکیمی اصل، علیرضا و کرامتی، عباس (1396)، ارایه یک مدل تلفیقی برنامه‌ریزی ریاضی برای انتخاب و تخصیص سفارشات تأمین‌کنندگان سبز نیروگاه زیست توده، نشریه مهندسی و مدیریت کیفیت، 7(1)، صص 1-15.
[6] Chen, Y. W., Wang, L. C., Wang, A., & Chen, T. L. (2017). A particle swarm approach for optimizing a multi-stage closed loop supply chain for the solar cell industry. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 43, 111-123.
[7] ارشدی خمسه، علیرضا، حمیدیه، علیرضا و نادری، بهمن (1395)، ترکیب جدید برنامه ریزی استوار با محدودیت اعتبار برای شبکه زنجیره تأمین حلقه بسته پاسخگو-پایا تحت عدم قطعیت و اختلالات، نشریه مهندسی و مدیریت کیفیت، 6(4)، صص 213-227.
[8] Subulan, K., Taşan, A. S., & Baykasoğlu, A. (2015). Designing an environmentally conscious tire closed-loop supply chain network with multiple recovery options using interactive fuzzy goal programming. Applied Mathematical Modelling, 39(9), 2661-2702.
[9] Shi, J., Liu, Z., Tang, L., & Xiong, J. (2017). Multi-objective optimization for a closed-loop network design problem using an improved genetic algorithm. Applied Mathematical Modelling, 45, 14-30.
[10] عزیزی, محمدرضا و جعفری، حمیدرضا (1395)، ارایه یک مدل ریاضی برای طراحی شبکه زنجیره تأمین حلقه ­بسته پایدار با در نظر گرفتن معیارهای انتخاب تأمین­کننده در شرایط عدم قطعیت، کنفرانس بین المللی مهندسی صنایع و مدیریت پایدار، اصفهان، دانشگاه آزاد اسلامی واحد زنجان.
[11] یاری، میلاد، پیشوایی، میرسامان و جبارزاده، آرمین (1395). طراحی زنجیره تأمین رقابتی با در نظر گرفتن اختلال در تأمین (مطالعه موردی: زنجیره تأمین سنگهای تزئینی)، فصلنامه علمی-پژوهشی مطالعات مدیریت صنعتی، 16(48)، صص 53-31.
[12] Hasani, A., Zegordi, S. H., & Nikbakhsh, E. (2015). Robust closed-loop global supply chain network design under uncertainty: the case of the medical device industry. International Journal of Production Research, 53(5), 1596-1624.
[13] Zhen, L., Wu, Y., Wang, S., Hu, Y., & Yi, W. (2018). Capacitated closed-loop supply chain network design under uncertainty. Advanced Engineering Informatics, 38, 306-315.
[14] قمی اویلی، مرتضی، جلالی نائینی، سید غلامرضا، توکلی مقدم، رضا و جبارزاده، آرمین (1395)، طراحی شبکه زنجیره تامین حلقه بسته تحت شرایط اختلال و عدم قطعیت با در نظرگرفتن کیفیت و استراتژی تاب آوری، نشریه مهندسی و مدیریت کیفیت، 6(2)، صص 133-145.
[15] Zeballos, L. J., Gomes, M. I., Barbosa-Povoa, A. P., & Novais, A. Q. (2012). Addressing the uncertain quality and quantity of returns in closed-loop supply chains. Computers & Chemical Engineering, 47, 237-247.
[16] Chen, W., Kucukyazici, B., Verter, V., & Sáenz, M. J. (2015). Supply chain design for unlocking the value of remanufacturing under uncertainty. European Journal of Operational Research, 247(3), 804-819.
[17] Salema, M. I. G., Barbosa-Povoa, A. P., & Novais, A. Q. (2007). An optimization model for the design of a capacitated multi-product reverse logistics network with uncertainty. European Journal of Operational Research, 179(3), 1063-1077.
[18] Listeş, O. (2007). A generic stochastic model for supply-and-return network design. Computers & Operations Research, 34(2), 417-442.
[19] Pishvaee, M. S., Jolai, F., & Razmi, J. (2009). A stochastic optimization model for integrated forward/reverse logistics network design. Journal of Manufacturing Systems, 28(4), 107-114.
[20] Fonseca, M. C., García-Sánchez, Á., Ortega-Mier, M., & Saldanha-da-Gama, F. (2010). A stochastic bi-objective location model for strategic reverse logistics. Top, 18(1), 158-184.
[21] Cardoso, S. R., Barbosa-Póvoa, A. P. F., & Relvas, S. (2013). Design and planning of supply chains with integration of reverse logistics activities under demand uncertainty. European Journal of Operational Research, 226(3), 436-451.
[22] Zeballos, L. J., Méndez, C. A., Barbosa-Povoa, A. P., & Novais, A. Q. (2014). Multi-period design and planning of closed-loop supply chains with uncertain supply and demand. Computers & Chemical Engineering, 66, 151-164.