به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

simulation optimization

در نشریات گروه مدیریت
تکرار جستجوی کلیدواژه simulation optimization در نشریات گروه علوم انسانی
تکرار جستجوی کلیدواژه simulation optimization در مقالات مجلات علمی
  • Taha-Hossein Hejazi *, Bahareh Hekmatnia, Mehrad Soltanzadeh
    This study addresses simulating manufacturing processes and maintenance activities in a multi-product industry to model the complexity of interactions between maintenance strategies and their effects on a manufacturing system. A novel simulation model has been developed using Discrete Event Simulation (DES) to investigate interactions between manufacturing and maintenance systems. A real two-product manufacturing line in an automotive factory was studied to demonstrate the proposed model's efficacy. Two significant challenges were considering Preventative Maintenance (PM) as imperfect PM activities and estimating unknown probability distribution in a real industry. These are new assumptions that generally have not been considered in the prior studies. To overcome these problems, imperfect maintenance activities are defined as different scenarios and unknown probability distributions are estimated based on historical records in the case study. A simulation-based optimization method was developed using OptQuest, and the results of the proposed method were then compared with the current values in the case study. The findings illustrate that the proposed model can reduce the system's manufacturing and maintenance costs by 13%. In addition, the implementation of maintenance planning in this research improved some factors in the manufacturing system efficiently.
    Keywords: Preventive maintenance, simulation-optimization, imperfect maintenance, maintenance cost, OptQuest
  • هلیا یوسف نژاد، مسعود ربانی *، ندا معنوی زاده
    توازن ظرفیت ، به عنوان سطح میانی برنامه ریزی تولید سلسله مراتبی در سیستم های تولید ترکیبی MTS/MTO، تصمیمات مهم متعددی را شامل می شود. در این مقاله، دو مورد از این تصمیمات شامل یافتن بهترین استراتژی برای رد یا قبول سفارشات ورودی و تعیین موعد تحویل سفارشات، مورد بررسی قرار می گیرد. همچنین یک مدل شبیه سازی با هدف ارزیابی کارایی مدل عدد صحیح مختلط ارائه شده، تبیین می گردد. در نهایت، یک مطالعه موردی صنعتی در یک کارخانه فرآوری مواد غذایی مورد بررسی قرار می گیرد تا چارچوب ارائه شده مورد ارزیابی قرار گرفته و تحلیل حساسیت های مورد نیاز انجام گیرد.
    کلید واژگان: برنامه ریزی تولید، ساخت بر مبنای انبارش، ساخت بر مبنای سفارش، پذیرش سفارشات، شبیه سازی بهینه سازی
    Helia Yousefnejad, Masoud Rabbani *, Neda Manavizadeh
    Capacity coordination, as the tactical level of hierarchical production planning in hybrid MTS/MTO systems, includes numerous important decisions. In this paper, two of these decisions i.e. finding the best strategy for the acceptance/rejection of incoming orders and determining orders’ due dates – are investigated. Also a simulation model is proposed to evaluate the efficiency of the presented mixed integer model. Finally, an industrial case study is considered in a food processing plant to evaluate the proposed framework and conduct suitable sensitivity analysis.
    Keywords: Production planning, Make to stock, Make to order, Order Acceptance, Simulation Optimization
  • علیرضا شهرکی *، امید فراست
    هدف این مقاله، ارائه رویکردی مبتنی بر بهینه سازی شبیه سازی برای بهبود عملکرد سیستم تولید سلولی با بهینه سازی تخصیص منابع و تعیین توالی انجام کارها در هر سلول است. از فرضیات در نظر گرفته شده در این پژوهش، احتمالی بودن کلیه پارامترهای مدل، خرابی ماشین آلات و در نظر گرفتن چندین محصول در سیستم تولیدی است. ابتدا متغیرهای کنترل شدنی و پاسخ مسئله براساس هدف پژوهش و شرایط سیستم تولیدی درحال بررسی و حدود آنها تعیین شده است. سپس با استفاده از طراحی آزمایش های تاگوچی، سناریوهای آزمایشی براساس ترکیب متغیرهای کنترل شدنی طراحی شده است. بعد از آن با استفاده از شبیه سازی، سناریوهای آزمایشی ارزیابی و متغیرهای پاسخ مربوطه تعیین شده اند. درادامه برای بسط نتایج به کل فضای جواب از شبکه های عصبی مصنوعی استفاده شده است. درپایان سناریوی بهینه با استفاده از روش تحلیل پوششی داده ها مشخص شده است. در آخر عملکرد سناریوی بهینه شناسایی شده با وضعیت فعلی سیستم تولیدی مقایسه و میزان بهبود درصورت پیاده سازی سناریوی بهینه مشخص شده است. برای پیاده سازی رویکرد ارائه شده یک واحد تراشکاری صنعتی در نظر گرفته شده است که از سیستم سلولی استفاده می کند.
    کلید واژگان: بهینه سازی شبیه سازی، تحلیل پوششی داده ها، تخصیص اپراتور، توالی انجام کارها، سیستم تولید سلولی، شبکه های عصبی مصنوعی
    Alireza Shahraki*, Omid Farasat
    The purpose of this article is to present an approach based on simulation optimization for improving the performance of cellular manufacturing systems through optimizing operator allocation and job dispatching rules in each cell. In this study, we have considered stochastic parameters, machines’ breakdown and multiple products in order to consider the problem as close as possible to real-world situation. The presented approach is composed of Taguchi design of experiments, discrete event simulation, artificial neural networks, and data envelopment analysis. First, controllable and response variables are determined based on the objective of the study and expert judgment. Then, the design of experiments is used in order to develop experimental scenarios base on controllable variables. Furthermore, simulation is used to evaluate experimental scenarios and their related response variables. Then, in order to expand the experimental results to the whole feasible solution space, artificial neural networks is used. Finally, the optimum scenario is determined using data envelopment analysis. After determining the optimum scenario, it is compared to the present condition of the case and the improvements are determined. In order to evaluate the performance of the presented approach, a lathing factory which uses a cellular manufacturing system is considered as the case study.
    Introduction
    Due to the fact that the high volume of manufacturing systems around the world forms the cellular manufacturing system, optimization of these lines has been of great importance and so far have been studied by many researchers in this regard. Most researchers have considered the problems in simple terms and ignored many of the assumptions. They have been optimized cellular manufacturing line problems by using mathematical modellings and meta-heuristic algorithms, but it should be noted that assumptions such as the uncertainty of problem parameters, machines’ breakdown and variable demand are among the existing and dominant conditions in cellular manufacturing problems, which, by taking them, can bring the problem as close as possible to real-world conditions, and, on the other hand, research results become more practical. Because of the complicated nature of such problems, mathematical modelling will not be efficient and useful. In this situation, simulation is one of the best approaches at hand. By using simulation modelling, it is possible to consider all parameters of the problem, stochastic, which make the model much closer to reality. The purpose of this study is to present an approach for optimizing operator allocation and job dispatching rules on machines in a cellular manufacturing ambience, in order to minimize delay costs per piece and maximizing the average efficiency of machines. Since the model of this study is seeking multiple objectives, the simulation model of the problem includes several responses. In the end, the operator's optimum number for allocation to each cell and the optimal job dispatching rules in each cell will be determined with the aim of achieving the objectives of the problem. Azadeh et al. used fuzzy data envelopment analysis (FDEA) and computer simulation to optimize operator allocation in a cellular manufacturing system. They indicated the effectiveness and superiority of the method through a practical case study (Azadeh et al., 2010)(Azadeh, 2010 #9;Azadeh, 2010 #9). Besides, an approach for multi-response optimization problem by using artificial neural network (ANN) and data envelopment analysis (DEA) is studied by Bashiri et al., (2013). Studies have been done so far show that optimal operator allocation along with the optimal job dispatching rules in the cellular manufacturing system has not been performed in the stochastic conditions, and from this point of view, the present study is unique.
    Materials and Methods
    This section describes the proposed methodology which is illustrated in Figure 1
    Results and Discussion
    In the present study, the cellular manufacturing system was first evaluated and the data needed to simulate the system were collected. After the initial simulation of the manufacturing system in ARENA simulation software, controllable variables were determined according to the features of the manufacturing system. Then, using Taguchi’s experimental design method in Minitab software, experimental scenarios were designed by various combinations of controllable variables. Then, the simulation model was modified and simulated according to any experimental scenario, and the problem response variables, that were the same problem objective functions, were extracted. After extracting the results of the experimental scenarios, considering that without evaluating other not tested scenarios, it is impossible to identify the optimum scenario, by using artificial neural networks, the experimental results were expanded to the entire possible modes. For this purpose, data on experimental scenarios with their results were placed as training data in the neural network. After setting the parameter, the optimal neural network was identified. Table (1) shows that the network number 7 with 6.8% error is chosen as the optimal structure of the neural network.
    Keywords: Simulation Optimization, Cellular Manufacturing System, Operator Allocation, Job Dispatching Rules, Artificial Neural Network, Data Envelopment Analysis
  • صادق شهبازی، سید مجتبی سجادی *، فریبرز جولای
    مدیریت صحیح و اثربخش انجام پروژه ها در مراکز تحقیق وتوسعه، یکی از اهداف کلیدی این مراکز است. تعیین بهینه توالی انجام پروژه ها در محیط تحقیقاتی در بهره وری نیروی انسانی، ماشین آلات و هزینه های مربوط به دیرکرد و زودکرد تحویل پروژه ها تاثیرگذار است. از سوی دیگر، قوانین مختلفی برای تعیین اولویت دهی پروژه ها در گروه های تحقیقاتی وجود دارد که این موضوع در مسئله چندپروژه ای با توالی های مختلف، حل مدل های ریاضی را به یک مسئله NP-Hard تبدیل می نماید. لذا رویکرد بهینه سازی مبتنی بر شبیه سازی برای یافتن جواب نزدیک به بهینه، می تواند اثر بخش باشد. در این مقاله، ابتدا یک مدل مفهومی برنامه ریزی ریاضی جهت تعیین توالی انجام پروژه ها ارائه شده است؛ سپس به کمک نرم افزارArena 14 مدل شبیه سازی، طراحی و در ادامه با حل یک مثال عددی، جواب نزدیک به بهینه مسئله ازلحاظ بهره وری، هزینه دیرکرد و سود زودکرد به منظور انتخاب بهترین روش اولویت بندی کارها در گروه های پژوهشی ارائه شد و نتیجه آن با طراحی آزمایش ها و آزمون توکی موردبررسی و آزمون قرار گرفت. درنهایت، روش LPT، جهت اولویت بندی کارها هنگام ایجاد صف در ورودی گروه های پژوهشی انتخاب شد. همچنین نتایج این تحقیق نشان می دهد در شبیه سازی، برخلاف سایر روش های بهینه سازی، نیاز به ایجاد یک مدل ریاضی دقیق نیست بلکه با یک مدل مفهومی ریاضی می توان به نتایج مطلوبی دست یافت و این امر حل مسائل بهینه سازی پیچیده را درصورتی که بتوان به مدل شبیه سازی شده تبدیل نمود، تسهیل می نماید.
    کلید واژگان: بهینه سازی مبتنی بر شبیه سازی، توسعه پروژه جدید، بهره وری، دیرکرد، زودکرد
    Sadegh Shahbazi, Seyed Mojtaba Sajjadi *, Fariborz Jolai
    Effective management of projects in research and development centers is one of the key objectives of these centers. Determining the optimal sequence of jobs affect the group productivity, earliness, and tardiness costs. One of the deterministic variants of the problem solving is well-known to be NP-Hard. If random elements are introduced into the problem, the level of complexity becomes higher. Hence, many priority rules have been developed to tackle stochastic job shop scheduling problem. However, to devise a better solution approach, simulation- optimization approach might be used. In this study, a mathematical model is developed for project scheduling with random process times and possible machine breakdowns. Then, a simulation-optimization model is designed to choose among a list of priority rules using Rockwell Arena 14. Finally, a numerical example was used to evaluate the quality of the model. Results show that the rule Longest Processing Time (LPT) yields the lowest total earliness and tardiness costs.
    Keywords: Simulation Optimization, New product development, productivity, earliness, tardiness
  • سجاد شکوهیار*، عیسی اکبری
    زباله تجهیزات الکتریکی و الکترونیکی یکی از بزرگ ترین جریان های روبه رشد زباله در مقیاس جهانی. این زباله ها حاوی مواد خطرناکی هستند که اگر به درستی مدیریت نشوند، ممکن است بر محیط زیست و سلامت انسان اثر بگذارند. بنابراین برای حفاظت از محیط زیست نیاز است زباله های الکترونیکی به سمت یک فرایند پایان عمر مناسب مانند بازیافت و دفع، هدایت شوند. هدف این مقاله طراحی شبکه بازیافت زباله های الکترونیکی مبتنی بر اهداف توسعه پایدار، در سطح کشوری است که در آن مسائل اقتصادی، زیست محیطی و اجتماعی مدنظر هستند. مدل توسعه یافته بهینه سازی شبیه سازی به منظور تعیین بهترین مکان برای کارخانه های بازیافت برای مدیریت کلی زباله های الکترونیکی در ایران استفاده شده است؛ به طوری که دولت بتواند همزمان یک هم پوشانی بین مسائل زیست محیطی، اثرات اجتماعی و اقتصادی ایجاد کند.
    کلید واژگان: بهینه سازی شبیه سازی، توسعه پایدار، زباله های الکترونیکی، لجستیک معکوس
    Sajjad Shokohyar *, Eisa Akbari
    Waste from electrical and electronic equipment (WEEE) is one of the largest growing waste streams globally. Waste from electrical and electronic equipment contains hazardous materials that may have an impact on human environment and health if not properly managed. Thus, for a sustainable environment, e-waste needs to be directed to proper end-of-life processes, i.e. recycling and disposal. The objective of this paper is to design a national level WEEE recovery network based on sustainable development objectives in which economic, environmental and social issues are considered. A simulation-optimization model is developed to determine the best locations for the recycling plants for managing total WEEE in Iran, so that the government can simultaneously perform the trade-off between environmental issues and economical and social impacts.
    Keywords: Simulation Optimization, Sustainability, WEEE, Reverse Logistic
  • مجید عادلی، مصطفی زندیه
    در این پژوهش به بررسی مسئلهی یکپارچه منبع یابی و سیاست موجودی پرداخته ایم. در بازار رقابتی امروز، منبع یابی از مهم ترین مسائل تصمیم گیری راهبردی سازمان ها است. بسیاری از سازمان ها حجم عظیمی از سرمایه خود را در قالب موجودی نگهداری می کنند؛ بنابراین تصمیمات تاکتیکی کنترل موجودی و انتخاب سیاست بهینه موجودی تاثیر بسیاری بر هزینه آن ها خواهد داشت. تاکنون تحقیقات کمی در حوزه یکپارچه سازی منبع یابی و سیاست موجودی صورت گرفته است. در مسائل واقعی محاسبه دقیق هزینه کمبود موجودی کاری دشوار است. برای رفع این مشکل در این پژوهش، تعداد کمبود به عنوان هدفی مجزا در نظر گرفته شد. ازآنجاکه تقاضای کارخانه ها و زمان تحویل احتمالی هستند، با روش های معمول نمی توان تابع هدف را محاسبه کرد؛ بنابراین برای تخمین مقدار تابع هدف، از شبیه سازی استفاده کردیم. مسئله مطرح شده در این پژوهش از نوع NP-Hard است؛ بنابراین برای یافتن جواب بهینه مسئله از روش های فراابتکاری چندهدفه NSGA-II و MOPSO استفاده کردیم. برای آزمون مدل و الگوریتم ارائه شده، شش مسئله آزمایشی از کوچک تا بزرگ طراحی کردیم و سپس کیفیت تخمین های پارتوی به دست آمده از دو الگوریتم را توسط شش معیار مورد ارزیابی قراردادیم. نتایج نشان دادند که جواب های تولیدشده توسط الگوریتم NSGA-II از کیفیت بیشتری برخوردارند.
    کلید واژگان: منبع یابی، سیاست کنترل موجودی، بهینه سازی چندهدفه، بهینه سازی شبیه سازی، الگوریتم NSGA، II، الگوریتم MOPSO
    Majid Adeli, Mostafa Zandieh
    In today's competitive market, sourcing is one of the most important strategic decisions of organizations. This problem by considering such factors as transportation, quality and production capacity, selects suppliers for long-term cooperation. Inventory control tactical decisions and selection of optimal inventory policy have a great impact on the cost because many organizations have a tremendous amount of capital in the form of inventory. So far, little research has been done in the area of integrated sourcing and inventory policy and systematic approach to this issue has not yet been considered. In this study, we sought to fill this research gap. In real world problems, it is difficult to calculate the exact cost of inventory shortages. To resolve this problem, shortage number was considered as a separate goal. Also, due to the probabilistic nature of the demand of plants, the objective functions cannot be calculated with conventional methods, so simulation was used to estimate the fitness of objective functions. The issue raised in this study is NP-Hard, so multi-objective meta-heuristics were used for finding the optimum solutions. Then six test problems were developed from small to large. The quality of the Pareto approximation obtained from the NSGA-II and MOPSO algorithms were evaluated by six criteria. Results showed that the solutions generated by the NSGA-II algorithm, the higher the quality.
    Keywords: Sourcing, Inventory Control Policy, Multi-Objective Optimization, Simulation Optimization, NSGA-II Algorithm, MOPSO Algorithm
نکته
  • 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.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال