مدیریت کیفیت زنجیره تأمین با رویکرد مسیریابی کانال حمل و نقل و استفاده از الگوریتم ژنتیک

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 مدیریت صنعتی، گروه مدیریت صنعتی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد فیروزکوه،فیروزکوه، ایران،

2 مدیریت صنعتی، آزاد اسلامی ، فیروزکوه ، ایران

3 مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه آزاد اسلامی واحد فیروزکوه، فیروزکوه، ایران: زنجیره تأمین

چکیده

هدف این مقاله بررسی کیفیت کالا در فرآیند انتقال بین اعضای زنجیره تامین میباشد. برای این منظور مدل ریاضی مناسبی برای مدیریت مسیر کانال حمل و نقل طراحی و با استفاده از الگوریتم ژنتیک به حل مسئله پرداخته شده است. در تحقیق حاضر، با درنظرگرفتن شرایط دنیای واقعی از جمله محدودیت تردد وسایل و همچنین کیفیت کالا با در نظر گرفتن اقلام برگشتی بررسی می‌شود و همچنین از زنجیره مارکوف برای بررسی احتمال سالم ماندن کالا در فرآیند انتقال بین اعضای زنجیره تامین استفاده شده است. نوآوری این تحقیق معرفی سیستم انتخاب کانال برای برنامه‌ریزی حمل و نقل در زنجیره تأمین است. و مدیران را در حل مسائل بخش لجستیک به صورت مؤثری یاری میکند. نتایج این تحقیق نشان میدهد که روش مورد استفاده در این پژوهش عملکرد مناسبی دارد و نحوه بهینه جریان محصولات در یک شبکه توزیع با استفاده از الگوریتم ژنتیک ارائه شده است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Supply Chain Quality Management in Transportation Routing Using Genetic Algorithm 

نویسندگان [English]

  • Mohammad Mehdi Movahedi 1
  • Alireza Azizi 2
  • Seyed Ahmad Shayannia 3
1 Associate Professor, Department of Industrial Management, Firoozkooh Branch, Islamic Azad University, Firoozkooh, Iran. 
2 PhD student, Department of Industrial Management, Firoozkooh Branch, Islamic Azad University, Firoozkooh, Iran.   
3 Assistant Professor, Department of Industrial Management, Firoozkooh Branch, Islamic Azad University, Firoozkooh, Iran
چکیده [English]


 The purpose of this article is to examine the quality of goods in the process of transfer between members of the supply chain. For this purpose, a suitable mathematical model has been designed to manage the supply channel route of the supply chain problem and the problem has been solved using a genetic algorithm. In the present study, real-world conditions such as vehicle traffic constraints as well as product quality are considered by considering returned items, and also the Markov chain is used to investigate the possibility of transfer between members of the supply chain. The innovation of this research is the introduction of the channel selection system for transportation planning in the supply chain. The results show that the method used in this study has a good performance and the optimal way of product flow in a distribution network using genetic algorithm is presented. 

کلیدواژه‌ها [English]

  • Genetic Algorithm
  • Supply Chain Quality
  • Routing 
[1]. Zhang, M., Hu, H., & Zhao, X. (2020). Developing product recall capability through supply chain quality management. International Journal of Production Economics, 229, 107795.
[2]. Jafarnejad, C. A. (2002). Development of Strategy in Electronic Supply Chain Management National Conference on Logistics and Supply Chain of Iran.tehran.22-35. (Persian)
[3]. Forouzanfar, F., & Tavakkoli-Moghaddam, R. (2012). Using a genetic algorithm to optimize the total cost for a location-routing-inventory problem in a supply chain with risk pooling. Journal of Applied Operational Research, 4(1), 2-13.
[4]. Mirzaee, H., Nakhaee, A., kamal abadi, E. & zegordy, S.H. (2012). A New Algorithm for Solving the Routing Inventory Problem by Direct Sending. Scientific Research Journal of Production and Operations Management. 7.31-42. (Persian)
[5]. Hong, J., Liao, Y., Zhang, Y., & Yu, Z. (2019). The effect of supply chain quality management practices and capabilities on operational and innovation performance: Evidence from Chinese manufacturers. International Journal of Production Economics, 212, 227-235.
[6]. Modares, A. H. (2004). Comprehensive solution for supply chain transportation planning. the first national conference on logistics and supply chain. tehran.51-63 (Persian)
[7]. Liao, S. H., Hsieh, C. L., & Lai, P. J. (2011). An evolutionary approach for multi-objective optimization of the integrated location–inventory distribution network problem in vendor-managed inventory. Expert Systems with Applications, 38(6), 6768-6776.
[8]. Olivares-Benitez, E., González-Velarde, J. L., & Ríos-Mercado, R. Z. (2012). A supply chain design problem with facility location and bi-objective transportation choices. Top, 20(3), 729-753.
[9]. Bastas, A., & Liyanage, K. (2019). Integrated quality and supply chain management business diagnostics for organizational sustainability improvement. Sustainable Production and Consumption, 17, 11-30.
[10]. Sommerfeld, D., Teucke, M., & Freitag, M. (2018). Identification of sensor requirements for a quality data-based risk management in multimodal supply chains. Procedia CIRP, 72, 563-568.
[11]. Modak, N. M., Modak, N., Panda, S., & Sana, S. S. (2018). Analyzing structure of two-echelon closed-loop supply chain for pricing, quality and recycling management. Journal of Cleaner Production, 171, 512-528.
[12]. Altiparmak, F., Gen, M., Lin, L., & Paksoy, T. (2006). A genetic algorithm approach for multi-objective optimization of supply chain networks. Computers & industrial engineering, 51(1), 196-215.
[13].Toorajipour, R., Sohrabpour, V., Nazarpour, A., Oghazi, P., & Fischl, M. (2021). Artificial intelligence in supply chain management: A systematic literature review. Journal of Business Research, 122, 502-517.
[14]. Olivares-Benitez, E., Ríos-Mercado, R. Z., & González-Velarde, J. L. (2013). A metaheuristic algorithm to solve the selection of transportation channels in supply chain design. International Journal of Production Economics, 145(1), 161-172.
[15]. Pinto-Varela, T., Barbosa-Póvoa, A. P. F., & Novais, A. Q. (2011). Bi-objective optimization approach to the design and planning of supply chains: Economic versus environmental performances. Computers & Chemical Engineering, 35(8), 1454-1468.
[16]. Xiang, X., Fu, H., Zhou, J., Deng, Y., & Yang, X. (2021). Taboo rate and hitting time distribution of continuous-time reversible Markov chains. Statistics & Probability Letters, 169, 108969