مرکز پژوهش کیفیت و بهرهوری پارسیاننشریه علمی پژوهشی مهندسی و مدیریت کیفیت2322-13058420190220Multi-Objective Modeling of a Reverse Supply Chain by Robust in the Uncertainty of Demand Conditions Using a Meta-Heuristic Algorithm (NSGA-II) in Steel Industryمدلسازی چندهدفه زنجیره تأمین معکوس به روش استوار در شرایط عدم قطعیت تقاضا با بهرهگیری از الگوریتم فرا ابتکاریNSGA-II در صنعت فولاد24225891961FAاحمد جعفرنژاد چقوشیعضو هیئت علمی دانشگاه تهران0000-0001-6763-5033حنان عموزاد مهدیرجیعضو هیئت علمی دانشگاه تهران0000-0002-8382-6603سید حسین رضوی حاجی آقاعضو هیئت علمی دانشگاه خاتمامیر کارگر سلطان آبادپردیس البرز دانشگاه تهران، تهران، ایرانJournal Article20190812Abstract: In design of the supply chain, the use of returned products and their re-cycles in the production and consumption network is called reverse logistics. The proposed model aims to optimize the flow of materials in the supply chain network, determining the amount and location of facilities and planning of transportation in conditions of uncertainty of demand. So that: Maximize total profit of operation, Minimize Adverse environmental effects, Maximize customer & supplier service level. In order to deal with the uncertainty of the model, a scenariobased robust planning is used and to solve the model with the actual data of the case study in the steel industry, a meta-heuristic algorithm (NSGA-II) is utilized. The results of the model obtained from the actual data set and data validation indicate that the model can be integrated in optimizing the objectives and determining the amount and location of the necessary facilities in the steel industry. <span dir="RTL" lang="FA">در طراحی زنجیره تأمین استفاده از محصولات برگشتی و چرخه دوباره آنها در شبکه تولید و مصرف در قالب لجستیک معکوس</span><span dir="RTL" lang="FA">مطرح میشود.</span><span dir="RTL" lang="FA">مدل پیشنهادی به بهینه سازی جریان مواد در شبکه زنجیرهتاٌمین، تعیین مقدار و مکان تسهیلات و برنامهریزی حملونقل در شرایط عدم قطعیت تقاضا میپردازد به گونهایکه: کل سود عملیاتی زنجیره حداکثر، اثرات نامساعد زیست محیطی حداقل و سطح خدمتدهی به مشتریان و تاٌمین کنندگان زنجیره حداکثر شود.</span><span dir="RTL" lang="FA">برای مواجهه با عدم قطعیت مدل از برنامه ریزی استوار مبتنی بر سناریو و برای حل مدل با دادههای واقعی در صنعت فولاد از الگوریتم فراابتکاری </span>NSGA-II<span dir="RTL"> <span lang="FA">استفاده شده است.</span></span><span dir="RTL" lang="FA">نتایج بدست آمده مدل از مجموعه دادههای واقعی و اعتبارسنجی انجام شده نشان میدهد که مدل میتواند بصورت یکپارچه نسبت به بهینه سازی اهداف و تعیین تعداد و مکان تسهیلات لازم برای صنعت فولاد، کارایی لازم را به همراه داشته باشد. </span>https://www.pqprc.ir/article_91961_383c2625382cd33b9f63b86afedcc07c.pdfمرکز پژوهش کیفیت و بهرهوری پارسیاننشریه علمی پژوهشی مهندسی و مدیریت کیفیت2322-13058420190220Designing a Non-Linear Mixed Integer Two-objective Math Model to Maximize the Reliability of Blood Supply Chainطراحی مدل ریاضی دوهدفه عدد صحیح مختلط غیرخطی با هدف افزایش قابلیت اطمینان زنجیره تأمین خون25927491962FAمجید معتمدیمدیریت صنعتی، واحد فیروزکوه، دانشگاه آزاد اسلامی، فیروزکوه، ایران0000-0003-1880-6574دکتر محمد مهدی موحدیمدیریت صنعتی، گروه مدیریت صنعتی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد فیروزکوه،فیروزکوه، ایران0000-0001-5414-2109جواد رضاییان زیدیگروه مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی صنایع و مدیریت، دانشگاه علوم و فنون مازندران، مازندران، ایران،
گروه مهندسی صنایع، واحد فیروزکوه، دانشگاه آزاد اسلامی، فیروزکوه، ایرانعلیرضا رشیدی کمیجانگروه مهندسی صنایع،واحد فیروزکوه،دانشگاه آزاد اسلامی، فیروزکوه، ایرانJournal Article20190812The purpose of this article is to design a Non-Linear Mixed Integer Multilevel TwoObjective Mathematical Model to minimize the costs and maximize the reliability of blood supply chain. In this research, the reliability is measured according to the conditions and safety of transportation, temperature fluctuations, packaging standards, laboratory equipment and the demand. To test the model, the problem is modeled and solved by different dimensions using real data. In addition, the sensitivity analysis of the outputs is carried out to parameters changes. To solve the proposed mathematical model, Baron Solver of GAMS 24.9 is used. This model determines the product sent from blood center to hospital, the amount of production in blood center, the amount of blood donated from donors, the number of collection centers, the amount of product inventory in each center and hospital to minimize the costs and maximize the reliability. Given the fact that the first objective function is the maximization and the second one the minimization, there is a conflict between these two functions. That is, the costs will be minimized by maximizing the reliability. The model developed in this study determines the variables of decision so that by maximizing the reliability of supply chain, the costs will be well controlled and the waste and lack of blood minimized. هدف این تحقیق ارائه یک مدل برنامهریزی ریاضی دوهدفه چندسطحی عدد صحیح مختلط غیرخطی با اهداف کاهش هزینه و افزایش قابلیت اطمینان در زنجیره تامین خون است. در این تحقیق قابلیت اطمینان نسبت به عوامل: شرایط و ایمنی حمل، نوسان دما، استاندارهای بستهبندی، تجهیزات آزمایشگاهی و تقاضا در نظر گرفته شده است. برای آزمایش مدل، مسئله در ابعاد مختلف و استفاده از دادههای واقعی مدلسازی و حل گردید و نتایج به دست آمد. علاوه بر آن خروجیهای مسأله نسبت به تغییرات پارامترها مورد تحلیل حساسیت قرار گرفت. برای حل مدل ریاضی ارائه شده از حل کنندهBaron در نرمافزار 24.9 GAMS استفاده شده است. این مدل محصول ارسال شده از خون به بیمارستان، میزان تولید محصول در مرکز خون، میزان خون جمعآوری شده از اهداکنندگان، تعداد مراکز جمعآوری، میزان موجودی محصول در هر مرکز و بیمارستان را با هدف کاهش هزینه و افزایش قابلیت اطمینان تعیین مینماید. با توجه به اینکه تابع هدف اول از نوع حداکثرسازی و تابع هدف دوم از نوع حداقلسازی است، بین این دو تابع تضاد وجود دارد، به این معنی که با افزایش قابلیت اطمینان هزینهها کاهش مییابند. مدل ارائه شده در این تحقیق، متغیرهای تصمیم را به گونهای تعیین مینماید که ضمن افزایش قابلیت اطمینان زنجیره تامین خون، هزینهها به نحو مطلوب تحت کنترل قرار گیرند و اتلاف و کمبود خون نیز حداقل گردد.https://www.pqprc.ir/article_91962_6f1a8c937f6fb2c7d0952dbccddd34fb.pdfمرکز پژوهش کیفیت و بهرهوری پارسیاننشریه علمی پژوهشی مهندسی و مدیریت کیفیت2322-13058420190220Provide a Model for Estimating the Reliability of a Complex Submarine Based Stage System Using an Advanced Functional Block Diagramارائه مدلی برای تخمین قابلیت اطمینان در یک سیستم پیچیده مرحلهمحور زیردریایی با استفاده از بلوک دیاگرام کارکردی پیشرفته27529191963FAمهدی کرباسیاندانشیار، دانشگاه صنعتی مالک اشتر، دانشکده مهندسی صنایع، شاهین شهر،اصفهان، ایران0000-0001-9132-5078ام البنین یوسفیاستادیار، دانشگاه صنعتی مالک اشتر، دانشکده مهندسی صنایع، شاهین شهر، اصفهان، ایرانفاطمه رشیدیانکارشناسی ارشد مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی مالک اشتر، دانشکده مهندسی صنایع،اصفهان، ایرانJournal Article20190812The use of a Functional Block Diagram is usually one of the most commonly used methods to estimate the reliability of products. This method is not responsive in many missionoriented complex systems. Because at each stage of each mission, different sections and subsystems work and then stop at different times. This is precisely the problem of this research, which is a mission-centered submarine for rescue. For this purpose, in this paper, a method for calculating the reliability of this submarine, which has four 9-step subsystems, has been designed and presented. At first, the functions of each stage are extracted from the subsystems (electricity, secondary, radio-electronics and navigation) during the meetings with experts, then a Functional Block Diagram is drawn for each step. In the following, the potential failure states for each function are determined in the form of a Failure Mode and Effect Analysis tool. Also, for risk analysis, the severity-probability matrix and the average RPN number have been used and good suggestions for improving the design presented. Further, calculating the failure rate for each step by Kim formula, we calculated the reliability of each stage of each subsystem. Then, the reliability of each subsystem is computed. Finally, in order to calculate the reliability of the entire submarine, first, the reliability of each step is obtained by multiplying the reliability values of each of the four subsystems in each step, eventually multiplied by the successive steps. According to the calculations, the total submarine reliability in the design stage is approximately 0.6, which is considered by the experts to be reasonable. <br /> استفاده از بلوک دیاگرام کارکردی معمولا یکی از روشهای مرسوم در تخمین قابلیت اطمینان محصولات می باشد. در بسیاری از سیستمهای پیچیده که ماموریت محور هستند این روش جوابگو نیست و جوابی کاملا غلط تولید می کند . زیرا در هر مرحله از هر ماموریت بخشها و زیر سیستم های مختلفی و با مدت زمانهای مختلف کار کرده و سپس متوقف می گردند و این مراحل به صورت های مختلف باز هم تکرار می گردد. این مشکل و پیچیدگی در کارکرد سیستم ، دقیقا در مساله این تحقیق که یک زیر دریایی ماموریت محور برای نجات می باشد مصداق می کند.<br />به این منظور در این مقاله روشی برای محاسبه قابلیت اطمینان این زیر دریایی که دارای چهار زیرسیستم ۹ مرحلهای است، طراحی و ارائه گردیده است. ابتدا کارکردهای هر مرحله به تفکیک زیرسیستمها (برق، فرعی، رادیوالکترونیک و رانش) طی جلساتی با خبرگان استخراج شده، سپس بلوک دیاگرام کارکردی برای هر مرحله رسم گردیده است. در ادامه حالات باالقوه شکست برای هر کارکرد در قالب ابزار تحلیل حالات و اثرات خرابی مشخص شده است. همچنین به منظور تحلیل ریسک، از ماتریس شدت- احتمال وقوع و میانگین عدد اولویت ریسک استفاده و پیشنهادات خوبی برای بهبود طراحی ارائه گردیده است.. در ادامه با محاسبهی نرخ خرابی هر مرحله توسط فرمول کیم، به محاسبهی قابلیت اطمینان هر مرحله از هر زیرسیستم اقدام گردید. سپس قابلیت اطمینان کل هر زیرسیستم محاسبه گردید. در نهایت به منظور محاسبه قابلیت اطمینان کل زیردریایی، ابتدا قابلیت اطمینان کل هر مرحله را با ضرب مقادیر قابلیت اطمینان هر چهار زیرسیستم در هر مرحله بدست آورده، در نهایت به دلیل متوالی بودن مراحل، مقادیر حاصل در هم ضرب میگردند. طبق محاسبات به عمل امده مقدار قابلیت اطمینان کل زیردریایی در مرحله طراحی ۶/۰ است که این مقدار از نظر خبرگان صنعت مقدار قابل قبولی است.https://www.pqprc.ir/article_91963_92c2a48cd3b6aeda3cbb1946ac74e5c3.pdfمرکز پژوهش کیفیت و بهرهوری پارسیاننشریه علمی پژوهشی مهندسی و مدیریت کیفیت2322-13058420190220Designing a Closed Loop Supply Chain Network Considering the Uncertainty in the Quality of Returning Products and solving it with Lp-Shape Scenario Reduction Algorithmطراحی شبکه زنجیره تأمین حلقه بسته با در نظر گرفتن عدم قطعیت در وضعیت کیفیت محصولات بازگشتی و حل آن با الگوریتم کاهش سناریو Lp-Shape29230991964FAمحمد رضا فتحیاستادیار گروه مدیریت صنعتی و مالی، دانشکده مدیریت و حسابداری، پردیس فارابی دانشگاه تهران، قم، ایرانعلی بنائیکارشناس ارشد مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و حسابداری، پردیس فارابی دانشگاه تهران، قم، ایرانمهدی نصراللهیگروه مدیریت صنعتی دانشکده علوم اجتماعی دانشگاه بین المللی امام خمینی (ره)، قزوین، ایرانJournal Article20190812The 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. 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.https://www.pqprc.ir/article_91964_1afa35df618e3cedc01e27ec025fe41f.pdfمرکز پژوهش کیفیت و بهرهوری پارسیاننشریه علمی پژوهشی مهندسی و مدیریت کیفیت2322-13058420190220Introduce a New Simulation-Based Optimization Model to Integrate Decisions about Products under Warranty and Out of Warrantyارائه یک مدل نوین بهینهسازی مبتنی بر شبیهسازی جهت یکپارچهسازی تصمیمات مربوط به محصولات تحت وارانتی و از وارانتی خارجشده31032691965FAمحسن افصحیدکتری مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی صنایع و سیستمها، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایرانعلی حسین زاده کاشاندانشیار، دانشکده مهندسی صنایع و سیستمها، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران0000-0002-6004-6882بختیار استادیاستادیار، دانشکده مهندسی صنایع و سیستمها، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران0000-0001-8472-6244Journal Article20190812In today's competitive market, many products are sold under the basic warranty, and in order to increase profit margins and customer satisfaction after the end of the basic warranty, manufacturers offer warranty extensions to customers at a specific price and time. In this research, the aim is to maximize the producer profit by determining the optimal values of product price, length of basic warranty period, length of warranty renewal, repair level in incomplete repair and amount of spare parts (for demand of products under basic warranty, warranty extension and out of warranty). . In order to better model the real situation, it is assumed that the product can be repaired with three types of minimum, incomplete and complete repairs at the time of failure, and the percentage of products that are repaired each time is also considered as a decision variable. have became. The product reliability function is modeled at the time of incomplete repair with the Kijima virtual life model approach. The problem-solving approach is based on the simulation-based optimization approach in three stages. In the first stage, decision variables such as product price, basic warranty period, warranty renewal period, warranty renewal price, repair level and the probability of what kind of repair each product It is determined by a meta-heuristic algorithm. Then, using Monte Carlo simulation, the number of products that have purchased the warranty extension and the number of product failures is calculated, and finally, the production of spare parts is optimized using a dynamic programming algorithm. This model has also been analyzed for LG vacuum cleaner product and Goldiran after-sales service. <br /><br />در بازار رقابتی امروز، بسیاری از محصولات تحت وارانتی پایه به فروش میرسند و تولیدکنندگان بهمنظور افزایش حاشیه سود و رضایت مشتریان بعد از اتمام وارانتی پایه، تولیدکنندگان تمدید وارانتی را با قیمت و زمانی مشخص به مشتریان ارائه میکنند. در این تحقیق هدف بیشینهسازی سود تولیدکننده با تعیین مقادیر بهینه قیمت محصول، طول دوره وارانتی پایه، طول تمدید وارانتی، سطح تعمیر در تعمیر ناقص و میزان تولید قطعات یدکی (برای تقاضای محصولات تحت وارانتی پایه، تمدید وارانتی و از وارانتی خارجشده) است. برای مدلسازی هر چهبهتر شرایط واقعی، فرض بر این است که محصول با سه نوع تعمیر کمینه، ناقص و کامل در زمان خرابی میتواند مورد تعمیر قرار گیرد و درصد محصولاتی که هر بار تحت هر تعمیر قرار میگیرند نیز بهعنوان متغیر تصمیم لحاظ شدهاند. تابع پایایی محصول در زمان اعمال تعمیر ناقص با رویکرد مدل عمر مجازی کیجیما مورد مدلسازی قرار است. رویکرد حل مسئله بر مبنای رویکرد بهینهسازی مبتنی بر شبیهسازی در سه مرحله صورت گرفته است در مرحله اول متغیرهای تصمیم نظیر قیمت محصول، طول دوره وارانتی پایه، طول دوره تمدید وارانتی، قیمت تمدید وارانتی، سطح تعمیر و احتمال اینکه هر محصول چه نوع تعمیری بر آن صورت گیرد با الگوریتم فرا ابتکاری تعیین میشود. سپس با استفاده از شبیهسازی مونتکارلو تعداد محصولاتی که تمدید وارانتی و تعداد خرابی محصولات را خریداری نمودهاند محاسبه و در انتها با استفاده از الگوریتم برنامهریزی پویا تولید قطعات یدکی مورد بهینهسازی قرار میگیرد. این مدل نیز برای محصول جاروبرقی با برند الجی و خدمات پس از فروش گلدیران مورد حل و تحلیل قرارگرفته است.https://www.pqprc.ir/article_91965_f820c34533cc5b2504d05a9090036784.pdfمرکز پژوهش کیفیت و بهرهوری پارسیاننشریه علمی پژوهشی مهندسی و مدیریت کیفیت2322-13058420190220Forecasting the Customer Lifetime Value by the Developed RFM Model: A Case Study in Insuranceپیشبینی ارزش عمر مشتری توسط مدل RFM توسعهیافته (مطالعه موردی شرکت بیمه)32733691966FAعلیاصغر بازداراستادیار گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی گلپایگان، گلپایگان، اصفهان، ایرانشیرین بهرامیدانشجوی کارشناسی مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی گلپایگان، گلپایگان، اصفهان، ایرانJournal Article20190812In the past years, researchers considered the proceeds from selling items or services as the most important source of corporate profits, because there was not much competition among companies. Nowadays customers are the most important source of revenue in the business institutions and service companies. Thereupon, customer satisfaction must be plan by company managers in order to preserve current customer and develop new customer in today's competitive conditions. However forecasting the future manner of customer can be useful to allocate budget and limited resource for preservation of the most profitable customers that will do a great help to the managers in order to gain market and increase profitability. In this paper, we present the approach to determinate current customer lifetime value and introduce the developed model to predict the future of customer lifetime value. At the first, the current lifetime value of the customers is determined based on developed RFM and using hierarchy weight method. Then in order to model the downfall probability of customers based on the geometric probability distribution for waiting time, customers must be group based on their characteristics by clustering approach. In this research, it is compared some clustering criteria for determining the best number of clusters. We are used some technical instruments such as Rapid Miner software for data preprocessing and also such as IBM SPSS and expert Choice for clustering analysis and compared theirs abilities. After that, we are modelled customer behavior via Markov chain procedure. Then customer lifetime value estimated for the future customers. The power of this research is the usage of developed RFM in order to weight customers before grouping. Because of this, the optimum number of clusters can be carefully determined. In order to demonstrate the applicability of this approach, the research used on the insurance company employed as the case study.<span dir="RTL" lang="FA">در شرایط رقابتی امروز، مشتریان مهمترین منبع درآمد شرکتهای صنعتی، تجاری و موسسات خدماتی به حساب میآیند. این درحالی است که پیشبینی ارزش طول عمر مشتری و تخصیص بودجه و منابع محدود به سودآورترین مشتریان، کمک شایانی به مدیران در جهت کسب بازار و افزایش سودآوری خواهد نمود. در این پژوهش، ابتدا به تعیین ارزش عمر فعلی مشتریان براساس مدل </span>RFM<span dir="RTL" lang="FA"> توسعهیافته و با استفاده از وزندهی سلسله مراتبی پرداخته و سپس، احتمال ریزش مشتریان را برپایه توزیع هندسی زمان انتظار مدلسازی میکنیم. در ادامه با استفاده از مدل زنجیره مارکوف به </span><span dir="RTL" lang="FA">تحلیل تغییر وضعیت رفتار مشتریان </span><span dir="RTL" lang="FA">پرداخته و در انتها، ارزش طول عمر هر مشتری که شامل ارزش عمر فعلی و آینده مشتری میباشد تعیین میشود. همچنین، به منظورکاربرد این پژوهش، رویکرد معرفیشده، در قالب یک مطالعه موردی در خصوص شرکت بیمه به کار گرفته شده است.</span>https://www.pqprc.ir/article_91966_4c8f12e6e111dc1edc4b06dc08341757.pdf