data-driven model
در نشریات گروه مدیریت-
مساله زمان بندی و توالی جریان کارگاهی همواره مساله مهمی در تمامی صنایع و کارخانه ها می باشد که با ظهور الگو های مختلف تغییرات اساسی در آن رخ می دهد. این مقاله تلاش می کند مساله زمان بندی و تعیین توالی وظایف در سیستم های تولید با جریان کارگاهی را متناسب با مولفه های انقلاب صنعتی چهارم مورد بررسی و تحلیل قرار دهد. در ابتدا یک مدل برنامه ریزی ریاضی چند هدفه داده محور ارائه شد که به دنبال کمینه کردن زمان ساخت، تاخیر کلی و مصرف انرژی کلی می باشد. سپس، برای مقابله با عدم قطعیت، در این مطالعه از یک رویکرد بهینه سازی استوار داده محور برای نخستین بار در مسائل جریان کارگاهی استفاده شده است. پارامترهای مهم مدل با استفاده از الگوریتم های SARIMA و SVR برآورد شده و سپس مدل مساله با استفاده از چند الگوریتم فراابتکاری ترکیبی حل گردید. نوآوری اصلی این مقاله ارائه رویکرد بهینه سازی داده محور استوار و استفاده از الگوریتم SVR در برآورد پارامتر و بررسی تاثیر مولفه های انقلاب صنعتی چهارم بر بهینه سازی جریان کارگاهی می باشد. نتایج نشان داد که LP-GA-SA توسعه یافته بهترین عملکرد را بر اساس معیار کیفیت پاسخ ها در مسائل آزمایشی با اندازه های کوچک و بزرگ دارد. دو مساله اصلی که صنعت 4.0 بر جریان کارگاهی تاثیر مستقیم می گذارد ضریب یادگیری و نرخ زوال پذیری می باشد که طبق تحلیل حساسیت مشاهده می شود افزایش ضریب یادگیری که به دلیل استفاده از فناوری های صنعت 4.0 حاصل می شود موجب بهبود تمامی توابع هدف می شود. هم چنین اثر زوال پذیری را نیز حداقل کرده که مجددا موجب بهبود توابع هدف می گردد.
کلید واژگان: توالی وظایف، جریان کارگاهی، زمان بندی، صنعت 4.0، مدل داده محورThe issue of scheduling flow shop is always an important issue in all industries and factories, which undergoes fundamental changes with the emergence of different paradigms. This article aimed to analyze the problem of scheduling and determining the sequence of tasks in production systems with flow shop according to the components of the industry4.0. For this purpose, a data-driven model and its integration with meta-heuristic hybrid algorithms are presented to solve the problem. In the first step the problem model is designed and to deal with uncertainty the data-driven robust optimization approach has been used for the first time in flow shop problems. The important parameters of the model were estimated using SARIMA and SVR algorithms, and then the problem model was solved using hybrid algorithms, and the findings showed that LP-GA-SA algorithm has the best performance. The main innovation of this article is to present a data-driven optimization approach and use the SVR algorithm in parameter estimation and investigate the impact of industry4.0 on flow shop optimization. The findings show that the use of robotics and AI from Industry 4.0 in the flow shop will improve the execution time and costs in the long run. The two main issues that Industry 4.0 directly affects the workshop flow are the learning coefficient and the deterioration rate. The increase in the learning coefficient that is obtained due to the use of Industry 4.0 technologies improves all the target functions. It also minimizes the deterioration effect, which again improves the target functions.
Keywords: Flow Shop, Sequence, Scheduling, Data-Driven Model, Industry 4.0 -
This research provides a data-driven model of electronic banking customer experience using digital marketing knowledge. The study is applied-developmental research, and it is a cross-sectional survey research. A semi-structured interview and a Likert scale questionnaire were used to collect data. The statistical population in the qualitative section includes banking industry experts. Using targeted method, 15 experts participated in this section. The statistical population is one million people (active customers of electronic banking) and the sample was calculated based on the Cochran table of 384 people. To analyze the data in the qualitative part, the foundation data analysis method was used in MAXQDA, and for the validation and presentation of the final model, the structural equation modeling method and SMARTPLS software were used. Based on the designed model, 6 categories for causal factors (proper decision-making, time management, digitalization effects, cost management, business trends, and relationship management), 2 categories for background conditions (banking industry and digital economy), 2 categories for intervening conditions (individual factors and environmental factors), 4 categories for strategy (digital tools, trust building and training, digital differentiation and digital platform), 3 categories for outcomes (prosperity of the banking industry, customer satisfaction, and economic productivity) became. Banks are an important pillar of the economy and the strategies they adopt will affect the recovery of the economy after the pandemic. Digitization is one of the important options for banks in order to provide the best and most reliable solutions to customers in their current business with the bank.
Keywords: Data-driven model, Customer experience, E-Banking, digital marketing knowledge
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.