فهرست مطالب
مجله مهندسی صنایع و مدیریت شریف
سال سی و یکم شماره 2 (پاییز و زمستان 1394)
- تاریخ انتشار: 1394/12/20
- تعداد عناوین: 14
-
- مقاله پژوهشی
-
صفحات 3-13در مدل های مرسوم مکان یابی پوشش، هر نقطه ی تقاضا تنها می تواند با یک وسیله پوشش داده شود. با پوشش اشتراکی که یکی از روش های توسعه ی این مدل هاست، هر نقطه ی تقاضا را می توان با یک یا چند وسیله پوشش داد. در این نوشتار مفهوم «پوشش اشتراکی» به مدل مکان یابی بیشینه پوشش سلسله مراتبی با ارجاع گسسته در دو حالت بدون تخصیص برای سیگنال های فیزیکی و با تخصیص برای سیگنال های غیر فیزیکی توسعه داده شده و سپس مدل پیشنهادی در مثال های عددی تحلیل می شود. در ادامه، الگوریتم فراابتکاری تبرید شبیه سازی شده برای حل مدل پیشنهادی در مثال هایی با ابعاد بزرگ ارائه می شود. الگوریتم ارائه شده، برای جست وجوی چندین استقرار سطح پایین و انتخاب بهترین آنها در هر جابه جایی وسایل سطح
بالا، قابل تنظیم است. مقایسه ی نتایج الگوریتم با روش حل دقیق نشان می دهد که عملکرد الگوریتم در مسائلی با ابعاد بزرگ مناسب است و در زمانی کوتاه به جواب نزدیک بهینه می رسد.کلیدواژگان: مدل بیشینه پوشش سلسله مراتبی، ارجاع، پوشش اشتراکی، مکان یابیٓ، تخصیص، تبرید شبیه سازی شده -
صفحات 15-23عملیات توزیع کالاهای امدادی به مناطق آسیب دیده و تخلیه ی مصدومین به مراکز درمانی موقت از فعالیت های اساسی لجستیک امداد بلایاست. لزوم ملاحظه ی عدم قطعیت، سبب ایجاد انگیزه برای توسعه ی ابزارهای تصمیم گیری مناسب برای غلبه بر پارامترهای غیرقطعی و نادقیق در طراحی لجستیک امداد شده است. در این نوشتار یک مدل برنامه ریزی ریاضی فازی چندهدفه، و چند مدل حمل تحت عدم قطعیت پارامترهای ورودی ارائه شده است. مدل شامل دو هدف است: 1. کمینه سازی مجموع هزینه های لجستیکی )شامل هزینه های راه اندازی، حمل و نقل، هزینه ی تخصیص وسایل نقلیه و هزینه های کمبود اقلام امدادی(؛ 2.
بیشینه سازی تعداد مجروحین منتقل شده. برای حل مدل پیشنهادی، یک رویکرد حل فازی تعاملی پیشنهاد شده است. به منظور اثبات کاربردی بودن مدل برنامه ریزی فازی ارائه شده و سودمندی رویکرد حل پیشنهادی، مطالعه ی موردی مورد بررسی و تجزیه و تحلیل قرار گرفته است.کلیدواژگان: لجستیک امداد بلایا، توزیع اقلام امدادی، تخلیه مصدومین، بهینه سازی چندهدفه ی فازی، عدم قطعیت -
صفحات 25-35در سال های اخیر به دلیل رقابت جهانی، افزایش پیچیدگی زنجیره ی تامین،تلاش برای کسب مزیت رقابتی و استفاده از تامین کنندگان جهانی، موضوعمدیریت ریسک زنجیره ی تامین توجهات بسیاری را به خود جلب کرده است.همچنین به دلیل پیچیده شدن زنجیره های تامین، موضوع شبکه ی تامین شکل گرفته است. در این تحقیق به بررسی مدیریت ریسک شبکه ی تامین پرداخته شده و مدلی برای انتخاب تامین کنندگان، تولیدکنندگان ومراکز توزیع از میان گزینه های بالقوه و همچنین تعیین میزان جریانمواد خریداری، تولید و توزیع شده میان آنها، برای کمینه کردن ریسک هایی نظیر ریسک عملیاتی تامین کنندگان، ریسک عملیاتی و مالی تولیدکنندگان و ریسک وقوع حوادث طبیعی برای مراکز توزیع ارائه شده است. برایکمینه کردن این ریسک ها از ابزارهای ارزش در معرض ریسک، نظریه ی مقدار فرین، و جریان نقدی در معرض ریسک استفاده شده و برای بیان عدم قطعیت موجود در اجزاء زنجیره و پارامترهای مسئله، نظریه ی اعداد فازی مورداستفاده قرار گرفته است.کلیدواژگان: مدیریت ریسک شبکه ی تامین، ارزش در معرض ریسک، نظریه ی مقدار فرین تعمیم یافته، جریان نقد در معرض ریسک، نظریه ی اعداد فازی
-
صفحات 37-48چالش اصلی در حل مسائل فرایند تحلیل سلسله مراتبی فازی، محاسبات فازی و رتبه بندی اعداد فازی با استفاده از روش های مختلفی است که برای این کار وجود دارد. از آنجا که در روش تحلیل فراخ وزن های دقیق عناصر استخراج می شود، نیاز به محاسبات اضافی فازی و رتبه بندی اعداد فازی از بین می رود. این روش تاکنون در تحقیقات بسیار زیادی کاربرد داشته است اما در نوشتار حاضر نشان داده می شود که وزن های این روش صحیح نیست. به منظور رفع نقص روش تحلیل فراخ، در این نوشتار یک روش جدید مبتنی بر الگوریتم های فراابتکاری برای استخراج وزن های دقیق از ماتریس های مقایسات زوجی فازی معرفی می شود. همچنین برای نشان دادن اعتبار روش پیشنهادی،این روش با چهار روش موجود در ادبیات موضوع مقایسه شده که نتایج حاصله نشان دهنده ی اعتبار بالای روش پیشنهادی است.کلیدواژگان: فرایند تحلیل سلسله مراتبی، بردار وزن، تصمیم گیری چندمعیاره، الگوریتم های فراابتکاری
-
صفحات 49-59خانه ی کیفیت ابزاری کارآمد در کلیه ی مراحل طراحی و توسعه ی یک محصولاست که وظیفه ی اصلی آن، ترجمه ی ندای مشتری به زبان قابل فهم برای تیم طراحی است تا طراحان بتوانند خواسته های مشتریان را شناسایی و نسبت به ارضاء آنها اقدام کنند. از آنجا که هنوز روش منسجمی برای ارزیابی خانه ی کیفیت ارائه نشده، در این نوشتار سعی شده تا سیستمی هوشمند برای ارزیابی خانه ی کیفیت ارائه شود. این سیستم به طراحان کمک می کند تا بتوانند خواسته های واقعی مشتریان را در محصول اعمال کنند و به این طریق رضایت مندی آنان را افزایش دهند. نوشتار حاضر شامل پیشینه یی از خانه ی کیفیت، مروری بر کارهای گذشته در این زمینه، و ارائه ی سیستم هوشمند مورد نظر است. همچنین نمونه یی موردی ارائه شده و نتایج آن مورد ارزیابی قرار گرفته است.کلیدواژگان: خانه ی کیفیت، سیستم هوشمند، ندای مشتری، سیستم استنتاج فازی، تیم طراحی
-
صفحات 61-71مسئله ی تخصیص سفارشات خرید به تامین کنندگان، یکی از مهم ترین فعالیت های مدیران خرید در یک زنجیره ی تامین محسوب می شود. در این نوشتار با ارائه ی مدلی در زنجیره ی تامین علاوه بر کمینه کردن کل هزینه های خریدار، به کیفیت و تحویل به موقع نیز توجه شده و از رویکرد پارتو برای حل مسئله ی انتخاب تامین کننده استفاده می شود. علاوه بر این، استراتژی تخفیف تدریجی و همچنین هزینه ی کمبود کالا نیز در نظر گرفته شده است. به منظور حل مدل پیشنهادی انتخاب تامین کننده از دو الگوریتم چندهدفه ی مبتنی بر رویکرد پارتو به نام های الگوریتم ژنتیک مرتب سازی نامغلوب )N S G A-I I( و الگوریتم ژنتیک رتبه بندی نامغلوب )N R G A( بهره گرفته ایم. در نهایت به منظور اثبات عملکرد مناسب روش های حل ارائه شده در مدل پیشنهادی، این روش ها روی مسائل آزمایشی تولیدشده با ابعاد مختلف مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفته و پاسخ های به دست آمده نیز با استفاده از روش های آماری مورد تحلیل قرار گرفته اند.کلیدواژگان: زنجیره ی تامین، انتخاب تامین کننده، تصمیم گیری چندهدفه، الگوریتم ژنتیک مرتب سازی نامغلوب، الگوریتم ژنتیک رتبه بندی نامغلوب
-
صفحات 73-81روند فعلی موجود در صنایع مختلف این نکته را اذعان می دارد که برقراری سیستمی با قابلیت ارجاع سریع میزان خرابی های محصول یا برآورد قابلیت اطمینان آن، از ضروریات هر صنعت است. یکی از محصولات صنایع نظامی گلوله های ضدهوایی است که در برابر تهدیدات دشمن مورد استفاده قرار می گیرد. در این تحقیق برای محاسبه ی قابلیت اطمینان و ارتقاء عملکرد سامانه ی سلاح مهمات، ابتدا با استفاده از نمودار جریان کارکردی محصول F F B D و نمودار کارکردی F B D تمام بخش های محصول، و در ادامه با استفاده از F B D سطوح بالای مربوط به تحلیل درخت خطا F T A شناسایی می شود. پس از آن نمودار قابلیت اطمینان R B D تهیه و با استفاده از تکنیک بیزین فازی قابلیت اطمینان تخمین زده می شود. سپس با استفاده از تجزیه و تحلیل حالات بالقوه خرابی و آثار آن F M E A به صورت فازی خطاهای طراحی را شناسایی کرده و آن را بهبود می بخشند.کلیدواژگان: قابلیت اطمینان، جریان کارکردی محصول F F B D، تحلیل درخت خطا F T A، شبکه ی بیزین فازی، تجزیه و تحلیل حالات بالقوه خرابی و آثار آن (F M E A)
-
صفحات 83-91در طراحی و تحلیل آزمایش ها، پس از تعیین متغیرهای موثر بر متغیر پاسخ، کشف رابطه ی بین آنها و ارائه ی مدل پیش بینی مد نظر است. در روش های کلاسیک لازم است مفروضات اولیه یی برای شناسایی رابطه ی بین متغیرهای پاسخ و متغیرهای کنترلی بررسی و تایید شوند که در دنیای واقعی اغلب متغیرهای پاسخ چنین شرایطی را ندارند. برنامه ریزی ژنتیک G P ازجمله روش های نوین برای پی بردن به رابطه ی بین دسته یی از متغیرهاست و از مزیت های آن می توان به عدم وابستگی آن به نوع توزیع باقی مانده ها اشاره کرد. این روش برخلاف الگوریتم ژنتیک به دنبال کشف رابطه بین متغیرهای اثرگذار است. در این پژوهش، روش برنامه ریزی ژنتیک برای کشف رابطه بین متغیرهای ورودی یک طرح آزمایش که چند متغیر پاسخ دارد پیشنهاد شده و در ادامه از الگوریتم ژنتیک به منظور بهینه سازی استفاده می شود.کلیدواژگان: طراحی آزمایشات، متغیرهای چندپاسخه، توزیع نامعین باقی مانده ها، برنامه ریزی ژنتیک، الگوریتم ژنتیک
-
صفحات 93-105پس از وقوع هر بحران یا رویداد طبیعی نظیر زلزله، مهم ترین واکنش،حمل ونقل افراد آسیب دیده و توزیع کالاهاست. در این نوشتار یک مدل چندهدفه، چند پریودی برای برنامه ریزی لجستیکی کالا و مصدومانپس از زلزله با در نظر گرفتن مراکز درمانی موقت و مراکز توزیع موقت ارائه شده است. افزون بر این، در این مدل به مکان یابی مراکز توزیع موقت و تعیین ظرفیت مراکز درمانی موقت و بیمارستان ها نیز توجه شده است. با توجه به ماهیت غیرقطعی پارامترهایی همچون میزان تقاضا،مقدار منابع موجود، تعداد افراد آسیب دیده و ظرفیت درمانی منطقه از رویکرد بهینه سازی استوار برای مدل کردن و برخورد با عدم قطعیت استفاده شده است. مدل ارائه شده به دنبال کمینه کردن تعداد افراد سرویس داده نشده، میزان تقاضای برآورده نشده و نیز تعداد کل وسیله ی نقلیه ی استفاده شده است. برای حل مدل نیز با توجه به متفاوت بودن اهمیت اهداف از رویکرد سلسله مراتبی استفاده کرده ایم. در نهایت با استفاده از مدل ارائه شده، برنامه ریزی لجستیکی کالا و مصدومان را پس از زلزله ی فرضی در منطقه 17 شهر تهران مورد مطالعه قرار داده ایم.کلیدواژگان: لجستیک بشردوستانه، امداد بحران، بهینه سازی استوار، مراکز توزیع و درمان موقت، واکنش به زلزله
- یادداشت فنی
-
صفحات 107-115فرایند نگه داری و تعمیرات، یکی از حیاتی ترین فرایندهای هر سازمان است که وظیفه ی اصلی آن نگه داری و حفظ ماشین آلات در شرایط مطلوب یا بازگرداندن آن ها از شرایط نامطلوب به شرایط مطلوب است. خرابی ماشین آلات منجر به از دست رفتن زمان دسترسی تجهیزات و افزایش هزینه های سازمان می شود، و لذا همواره بهبود عملکرد ماشین آلات و درنتیجه بهبود فرایند نت مورد توجه متخصصین بوده است. تحقیق حاضر با هدف محاسبه ی شاخص های «میانگین مدت زمان بین دوخرابی»، «میانگین زمان تا تعمیر»، «قابلیت اطمینان»، «دسترس پذیری برحسب زمان» و «احتمال خرابی» در واحد صنعتی مهد خودرو انجام گرفته است. همچنین، این پژوهش به بررسی علل توقفات دستگاه ها پرداخته است که با شناسایی دستگاه های بحرانی و مهم و تشخیص خرابی های تاخیردار و وقفه انداز و علل آن ها، به شناسایی واحدهای مرتبط با توقفات پرداخته و تاثیر هر واحد را محاسبه می کند. نتایج مربوط به 4 ماهه اخر سال 88 و 4 ماهه اول سال 89 با 8 ماهه اول سال 88 مقایسه شد که نشان دهنده ی کاهش 200 ساعتی زمان توقفات در ارتباط با واحدهای تولیدی و اداری بود. تاکید اصلی بر توقفاتی است که ناشی از تعمیر نیستند بلکه دلایلی از قبیل ضعف مدیریتی واحد نت، عدم تعهد پیمان کاران، امور مالی و... دارند.کلیدواژگان: قابلیت اطمینان، دسترس پذیری، نگه داری و تعمیرات، میانگین مدت زمان بین دو خرابی، میانگین زمان تا تعمیر، احتمال خرابی
-
صفحات 117-124مهندسی پایایی و متعاقب آن تخصیص پایایی به زیرسیستم ها در فاز طراحی، عوامل مهمی هستند که توجه به آنها در طراحی محصول ضروری است. تخصیص پایایی، موجب دست یابی به محصولی پایا، ارزان و در عین حال مطابق با خواسته های مشتری، رقابت پذیر و سازگار با محدودیت های ما و نیز بهبود روش های طراحی و ساخت می شود. محققین بسیاری از پارامترهای فرایند تخصیص پایایی را با ایده هایی متفاوت ارائه داده اند که با آنالیز آنها، ضعف هایی آشکار شده است. یک جنبه ی مهم در نظر گرفته نشده، میزان اهمیت زیرسیستم ها با توجه به مکان آنها در چیدمان کل سیستم و میزان تاثیر آنها بر پایایی کل سیستم است. در این نوشتار با استفاده از معیارهای تعیین میزان اهمیت در پایایی، بر این ضعف غلبه شده است. با مقایسه ی نتایج اجرای شیوه ی جدید و دو مورد از پرکاربردترین شیوه های موجود در متون علمی بر مثال های آورده شده،برتر بودن نتایج حاصل از شیوه ی جدید مورد تایید قرار گرفته است.کلیدواژگان: تخصیص پایایی، معیارهای میزان اهمیت در پایایی، اشکالاتبنیادی، نقش هر زیرسیستم در پایایی سیستم
-
صفحات 125-133در تحقیق حاضر قصد داریم روش عام طراحی محصول و برمبنای متدولوژی طراحی برای 6 ارائه دهیم. در روش ارائه شده، ادغام سه مفهوم بهینه سازی مبتنی بر قابلیت اطمینان، طراحی قوی و بهینه سازی چندهدفه در چهار مرحله صورت می پذیرد: فرمول بندی، بهینه سازی، شبیه سازی و انتخاب. روش مذکور در تعیین بهترین طرح اختلاط بلوک بتنی سبک با در نظرگرفتن نیازهای مشتری در سه حوزه ی وزن، هزینه و استحکام اعمال شد. بدین منظور بعد از مدل سازی ریاضی بلوک با الگوریتم چندهدفه ی تعاملی و با توجه به ترجیحات تصمیم گیرنده، دوازده جواب بهینه ی پارتو در راستای حفظ احتمال رضایت محدودیت تولید شد. سپس با توجه به سه معیار درجه ی مطلوبیت، ضریب تغییرات استحکام، و صرفه جویی نسبت به جواب پایه بهترین طرح اختلاط در سطح 1در هر متر مکعب: سیمان 409 کیلوگرم، الیاف 1٫4 کیلوگرم، سیلیس 12٫14 کیلوگرم و فوم 8٫8 لیتر برای پیاده سازی انتخاب شد.کلیدواژگان: طراحی برای 6 سیگما، طراحی قوی، بهینه سازی، قابلیت اطمینان، بلوک بتنی سبک
-
صفحات 135-140در این مقاله کاربرد شبیه سازی در بهینه سازی دو هدفه ی یک مسئله ی موجودی تحت سیاست (R،Q)تشریح شده است. در این سیاست هرگاه سطح موجودی به R یا کمتر از آن برسد به اندازه ی Q سفارش صادر می شود.هدف این تحقیق، تعیین مقادیر نقطه ی سفارش مجدد و مقدار سفارش برای این سیاست در سیستم انبارداری شرکت آریاگچ است، به طوری که ضمن کاهش هزینه های نگه داری موجودی در انبارها، زمان انتظار مشتری در سیستم نیز کمینه شود. بدین منظور سیستم انبارداری شرکت که متشکل از سه انبار است، با استفاده از یک مدل شبیه سازی در نرم افزار E D شبیه سازیشده است. پس از طراحی سناریوها و اجرای آنها در مدل شبیه سازی، مقادیر ممکن برای دو متغیر R و Q با کمک روش های سطح پاسخ و الگوریتم ژنتیک به دست آمده و نتایج با وضعیت فعلی شرکت آریاگچ مقایسه شده است.کلیدواژگان: بهینه سازی از طریق شبیه سازی، سیاست کنترل موجودی، طراحی آزمایش، رگرسیون، هزینه ی نگه داری
-
صفحات 141-152یکی از ابزارهای کاربرد بهینه ی دستاوردهای مدیریت دانش که می تواند با ارائه ی راهکار راهبردی از اتلاف زمان و هزینه جلوگیری کند، توسعه و به کارگیری سیستم درس آموخته های مدیریت پروژه است. در این نوشتار با استفاده از مرور ادبیات، مصاحبه و مطالعه ی موردی در شرکت سپانیر، نقشه ی راه سیستم درس آموخته های پروژه در چهار مرحله تبیین شد. مرحله ی اول درک درس آموخته ها و تجربیات در پروژه با استفاده از مرور ادبیات، مرحله ی دوم درک شیوه های معمول و مورد استفاده در ایران از دو منبع اطلاعاتی مصاحبه و موردکاوی، مرحله ی سوم تحلیل اطلاعات به دست آمده و توسعه ی مدل مفهومی با تحلیل محتوای اطلاعات به دست آمده در مراحل اول و دوم، و مرحله ی چهارم توسعه ی نقشه راه با مباحث کلیدی شناسایی شده در مرحله ی سوم و اضافه کردن فعالیت ها و چک لیست ها برای پیگیری آن فعالیت هاست.کلیدواژگان: مدیریت پروژه، مدیریت دانش، درس آموخته ها، نقشه راه
-
Pages 3-13In classic covering location models, each demand point can be covered by only one facility. In cooperative covering problems, each demand point can be covered by one or more facilities. As an application of cooperative models,
each facility sends signals out so that signal intensity decreases by an increase in distance. In the hierarchical maximal covering location problem (HMCLP), a fixed number of facilities with different servicing levels is located in order to maximize covered demands. In this paper, the cooperative covering concept is developed by the HMCLP with referral (HMCLP(R)) in a discrete space. It is assumed that there are two level facilities and the model is nested, so, high-level facilities provide both types of service. Each demand point is covered if its high-level demands are provided by high-level
facilities directly or with referral from low-level facilities. The proposed model is presented in two forms: CHMCLP(R) for physical signals and CHMCLAP(R) for non-physical signals, while the second one considers the allocation structure as well.
The proposed models are analyzed using numerical examples. The analysis shows that the covering radii have important roles to play in the performance of the developed models. For instance, with very small referral covering radius, each
low level facility is located around and near a high-level facility. So, low level facilities are covered in a non-cooperative manner by the high-level facilities, and, moreover, they cover less demand points. Therefore, covering radii should be determined carefully by considering the problem, facility specifications and other determinant factors.
A simulated annealing (SA) algorithm was developed and tuned for solving the proposed models in large-scaledinstances. The developed algorithm was implemented using randomly generated problems with different sizes. Comparisons
between results of the solution algorithm and an exact solution approach show the efficiency of the proposed solution algorithm.Keywords: Hierarchical maximal covering, referral, cooperative covering, allocation, simulated annealing -
Pages 15-23Natural disasters are highly likely to lead to severe problems, including extensive human misery and physical loss or damage. In order to primarily reduce loss of human life, it is vital to respond quickly to natural disasters. One stage of disaster relief operations is in dealing with disaster response, an aspect of which is logistics. Both the distribution of disaster relief to the affected areas and the evacuation process of injured victims to temporary medical facilities are major activities in disaster relief logistics in the disaster response phase. The predictive analysis of natural disasters and their consequences is challenging because of uncertainties and incomplete data. The
significance of accounting for uncertainty in the context of disaster relief logistics stimulates an interest in developing appropriate decision making tools to cope with uncertain and imprecise parameters in relief logistics design.
This paper proposes a multi-objective, multi-mode, fuzzy mathematical programming model under the inherent uncertainty of input data in such a problem. The proposed model integrates strategic planning, such as the location
of relief distribution centers, with tactical support decisions, i.e., the quantity of flow between facilities to avoid separate decision-making processes between strategic and tactical levels. Furthermore, the model considers the
determination of the location of temporary medical facilities after natural disaster occurrences. In our approach, not only demands, but also supplies and the cost of transportation, are considered as the fuzzy parameters. According to recent studies, the performance of relief operations is measured based on total cost and demand satisfaction levels. Therefore, our multi-objective model contains: (i) minimization of the sumof the setup cost, transportation costs, vehicle assignment costs and shortage costs; (ii) maximization of serving injured people. To solve the proposed fuzzy multi-objective optimization model, an interactive fuzzy solution approach, based on the epsilon-constraint method,
is proposed, because of its capability of measuring and adjusting the satisfaction levels of each objective function explicitly. A case study is used to demonstrate the significance and applicability of the developed fuzzy optimization model, as well as the usefulness of the proposed solution approach.Keywords: Disaster relief logistics, relief distribution, victim evacuation, fuzzy multi, objective optimization, uncertainty -
Pages 25-35The risk thematic is not a new concept but a recent and growing subject in supply chain management. Global competition, the increasing complexity of the supply chain, the continuous search for competitive advantage and the use of global suppliers have all motivated the study of risk management in the supply chain. Supply chain risks can arise from multiple sources, including political events, demand fluctuation, technological changes, financial instability and natural disasters, etc. To be able to handle these risks, Supply Chain Risk Management (SCRM) is needed, and specific responses and strategies for the management of risk are required. Supply Chain Risk Management plays a major role in successfully managing business processes in a proactive manner.
The general trend towards focusing more on core competencies has forced companies to use outsourcing strategies and has led to the appearance of the supply chain. Also, due to the rapid advancement of technology, the basic supply chain is rapidly evolving into what is known as a ``Supply Network''. The Supply Network is also faced with these risks, so it requires specific and adequate responses such as techniques, attitude and strategies for their management. In this article, we focus on supply network risk management and propose a fuzzy mixed-integer linear programming model for designing a supply network, including selection of suppliers, manufacturers and distribution centers among potential choices and the determination of material flow between them. This is done by considering risks in different layers of the network, such as the operational risk of suppliers, the operational and financial risks of manufacturers and the disruption risk of distribution centers. Value at risk (VaR), generalized extreme value theory (EVT) and cash flow at risk (CFaR) methods are used to present a model for quantification of these risks, and the fuzzy set theory is used to represent the uncertainty of parameters. Finally, a numerical example is presented to show the application of this model and some computational results are reported.Keywords: Supply network risk management, value at risk, generalized extreme value theory, cash flow at risk, fuzzy theory -
Pages 37-48Different methods are provided to deal with imprecise judgments of decision makers for the analytical hierarchy process. Most previous methods, which allow consideration of imprecise judgments as fuzzy numbers, provide the local and global weights of elements as fuzzy numbers too. Local and global fuzzy numbers need additional aggregation, computation and ranking procedures. The global weights may overlap each other and make the ranking of alternatives difficult. As a result, since there are different methods of fuzzy computation and fuzzy ranking, in some problems, we cannot have a unique ranking of fuzzy numbers. In order to overcome this deficiency, one method for solving fuzzy analytical hierarchy process problems and obtaining the crisp priority vector is called extent analysis. As mentioned, the main challenges of solving such problems are the fuzzy computations and ranking of fuzzy numbers, because different computation and ranking of fuzzy numbers may result in the different ranking of alternatives. Since the extent analysis method derives the crisp priority vector from fuzzy comparison matrices, it eliminates the need for additional computation and ranking of fuzzy numbers. This method is used in much research, but, in this paper, it is indicated that the priority vector of this method is not appropriate. To overcome this defect, in this paper, a new meta-heuristic based algorithm is proposed to derive the crisp priority vector from fuzzy comparison matrices. Furthermore, in order to illustrate the proposed method of this paper, it is compared with four methods available in the literature. The computational results indicate that the proposed method is appropriate for deriving the crisp priority vector from fuzzy comparison matrices.Keywords: Analytic hierarchy process, priority vector, multiple criteria decision making, meta, heuristic algorithms
-
Pages 49-59Global competitiveness has recently become a big challenge for many companies around the world, which are forced to seek lower costs and higher quality for what they produce. The prosperity of manufacturing firms depends on selecting and producing products which provide customer satisfaction to meet multiple objectives. If a company is able to produce customer-oriented products at a low price and in minimum time, it can be successful. So, customer need analysis should be paid attention to in product development and the design phase. Also, the technical capabilities of a manufacturing firm and the restrictions of a company should be considered. In this way, they have one big challenge: How can they respond effectively to different and easily changing customer demands? By focusing on customer opinion, Quality Function Deployment (QFD) has been developed. Quality Function Deployment (QFD) is a robust, efficient and powerful tool in the design, development and planning of products. QFD has been used in many industries and companies over the last few decades. The main function of QFD is conversion of the voice of the customer (VOC) to Technical Characteristics(TCs). However, it is not always easy to prioritize and assess TCs during the total mass of information from the different customer attitudes. This paper provides a methodology for the development of an intelligent Quality Function Deployment (IQFD) and points for developing an intelligent system based on a fuzzy inference system, in order to capture information through the House of Quality (HOQ) matrix. The paper describes the need for development of intelligent QFD to make it easier for engineers and managers to choose between TCs and improve the quality of products and systems. This paper is composed of a background of QFD, a review of related research work, and representation ofan intelligent system for its analysis. Then, it applies the proposed methodology to a case study of House of Quality for the design of a new undergraduate curriculum in the mechanical engineering department of the university of Wisconsin-Madison.Keywords: Quality function deployment, house of quality, expert system, fuzzy inference system, technical characteristics
-
Pages 61-71Supplier selection is one of the most critical activities of purchasing management in a supply chain, because of the key role of supplier performance in cost, quality, delivery and service towards achieving its objectives. Selecting the right supplier signi cantly reduces purchasing costs and improves corporate competitiveness, which is why many experts believe that supplier selection is the most important activity of a purchasing department. Supplier selection is a multiple-criteria decision-making (MCDM) problem that is aected by several con icting factors. Consequently, a purchasing manager must analyze the trade-o between the several criteria. MCDM techniques support the decision makers (DMS) in evaluating a set of alternatives. In a real situation, for supplier selection problems, the weights of criteriaaredierentanddependonpurchasingstrategies in a supply chain. It is a common practice for suppliers to oer quantity discounts to encourage the buyer towards larger orders. In this case, the buyer must decide what order quantities to assign to each supplier. This is a complicated multiobjective decision-making problem aected by several con icting factors. This paper develops a mixed integer nonlinear programming model to coordinate the system of a single buyer and multiple vendors under an incremental quantity discount policy for the vendors. In this paper, in addition to considering incremental discount strategies, the cost of shortages is also considered. In this model, three goals, including minimization of buyer costs, volume of defective produce and delayed received goods, are considered. Two Pareto-based multi-objective meta-heuristic algorithms, namely; the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) and the non-dominated ranking genetic algorithm (NRGA), are proposed to solve the supplier selection proposed model. Since the solution quality of all meta-heuristic algorithms severely depends on their parameters, the Taghuchi method has been utilized to tune the parameters of the algorithms. Finally, computational results obtained by implementing the algorithmsonseveralproblemsofdierentsizesdemonstrate the performance of the proposed methodologies.Keywords: Supply chain, supplier selection, multi objective decision making, non, dominated sorting genetic algorithm, non, dominated ranking genetic algorithm
-
Pages 73-81The process of development and expansion of advanced industries with abundant industrial production in the current era reveals the necessity of the implementation of preventive methods in dealing with possible failures. This necessity becomes more evident in industries whose real value of produce encompasses a large volume of potential assets (e.g. the munitions industry). Reliability is one of the most important qualitative characteristics of components, products, and large, complex systems that play a crucial role in the performance of such equipment.
Modern engineered products, from each component to large systems, must be designed and produced in such a way as to have the necessary reliability. In every industry, especially the aerospace industry, it would be dangerous and harmful from different economic, human, and political aspects when a system fails or becomes dysfunctional. The current trends in various industries indicate that establishing a system capable of quickly referring the failure rate of a product, or estimating its reliability, is a requirement for each industry. The reliability of a system is the probability that the system will perform a given task under certain conditions and at certain time intervals.
According to this definition, it is obvious that reliability indicates the continuation of functionality without failure (e.g. in accomplishing a mission). Therefore, reliability is defined as the probability that a system or component remain functional without failure. Reliability is of crucial importance in the arms industry. One of the products of the arms industry is the anti-aircraft missile, which is used against enemy threats. If such a product is functional or becomes functional late, there will be irreparable damage, which itself adds to the importance of the product.
In this study, first FFBD and FBD are used in order to calculate reliability and improve the functionality of munitions and weapon systems. Then, higher levels of FTA are identified using a FBD. After that, RBD is prepared, and reliability is estimated using the Fuzzy-Bayesian technique. Finally, design errors are identified and improved using a Fuzzy FMEA.Keywords: Reliability, function ow block diagram (FBD), fault tree analysis (FTA), fuzzy bayesian networks, failure mode, eect analysis -
Pages 83-91In most experiments, the experimenter is interested in identifying effective controllable factors to model their relationship function. The classic approaches of response surface methodology and experimental design need to meet some requirements such as residual normality. However, in many real world applications, the assumptions may be violated. In such cases, data transformation methods can be an alternative. However, the mentioned method may increase total error in multiple response analyses. Genetic programming is a meta-heuristic approach in determination of effective controllable variables, and has been previously applied to many areas. One of the major differences between GP and the GA (Genetic Algorithm) is in the representation of the solution. In addition, GP is used to identify a suitable relationship function between variables, while the GA is used to optimize an objective function and find the near optimal values of decision variables. Therefore, each solution in GP represents one equation of the relationship function between variables. In this paper, genetic programming is applied for determination of the relation function between the response variables and controllable factors for non-deterministic, non-normal distributed responses. In other words, three steps are considered in the proposed method. In the first step, a relation function is estimated for each response according to the GP. Then, all estimated response functions are aggregated to a single response by the desirability function. In the last step, a GA is used for optimization of the extracted integrated function. Moreover, three examples are used to illustrate applications of the proposed method. In the first example, the efficiency of the proposed method in a single response problem is considered. The second example is used to compare the performance of the proposed method with the result of the regression method, while residuals have non-normal distribution. In the last example, the proposed method is applied to a multi-response problem in a real case study from the literature. Finally, the computational results of simulated data and previous studies confirm that the proposed method has a proper performance in determination of a suitable level of controllable factors.Keywords: Design of experiments, multi response variables, non, deterministic residuals distribution, genetic programming, genetic algorithm
-
Pages 93-105Logistics management is a key issue that should be considered for an appropriate response to earthquakes. The problem of interest is the outgrowth of a recent paper [2], where they focused on the logistics of relief items among distribution centers, and the demand nodes and logisticsofinjuredpersonsamongaectedareasandhospitals for a prolonged period of time. The main drawback of their approach is that vehicles require to travel long distances among demand points, distribution centers and hospitals. In fact, they did not consider intermediate/temporary nodes to facilitate the logistics operations. In practice, temporary depots and medical centers are also established to facilitate the logistics of commodities and for serving injured people. This paper presents a multi-objective, multi-period model to manage the logistics of both commodities and injured people in the earthquake response phase. In the presented model, the optimal location of temporary distribution centers and the optimal capacity of medical centers are considered. Relief items can either be directly delivered from distribution centers to aected areas or they can be shipped from distribution centers to temporary depots, and, then, from temporary depots to aected areas. According to uncertain parameters, such as demand quantity, supply quantity, number of injured persons and capacity of medical centers, a robust optimization method is applied to deal with uncertainties. The presented model attempts to minimize the number of unserved persons, the number of unsatis ed demands and the number of utilized vehicles. The rst two objectives are humanitarian objectives and the third leads to cost eectiveness. The objective functions are of dierent importance. Humanitarian objectives are naturally more important than the third objective. Therefore, the hierarchical approach proposed in [2] is applied to solve the presented model. This approach achieves the optimal solution if the multi-objective model has a single optimal solution. Otherwise, it attains one of the optimal solutions. Finally, the logistics of commodities and injured persons in region 17 of Tehran are studied using the proposed model.Keywords: Humanitarian logistics, disaster relief, robust optimization, temporary distribution, medical center, response to earthquake
-
Pages 107-115The maintenance process is one of the most necessary processes in every organization, whose main task is to maintain machines in desired conditions or restore machines from non-optimal (non-operational) to optimal (operational) conditions. Machine failure results in the loss of availability time of machines and an increase in organizational costs. It increases the time of production causing irreparable damage to the company. Therefore, improving process performance and, as a result, improving the maintenance process, has been considered by many experts. In this paper, first we calculate the maintenance index, such as, ``Mean Time Between Failure'', ``Mean Time To repair'', and ``Mean Time To Failure''. Calculating this index is undertaken by using two approaches; ``time of declaration'' and ``time of repair''. Then, we calculate ``reliability'', and ``availability in time units'' for 3 machines: a 250 ton hydraulic, a 65 ton press and a heckert type. By checking the routine of failure in the past (during the first 8 months of 1388) and forecasting the following 4 months, it is seen that this failure follows an exponential distribution using the chi-square test. In addition, we proposed a new model for reasons behind machine failure, in which the greatest emphasis is on the major delays not due to repair. Also, we used this model to find the rate of delay for more important machines in the system. Finally, a table is created to explain the total rate of units for the delay factor at Mahd Khodro Fesharaki Company. The greatest effect is the lack of commitment of contractors, management weakness of the maintenance unit, and financial issues. It should be noted that the goal of this paper is to identify weakness and delay factors, so a solution is proposed for improving these delay factors and weaknesses.Keywords: reliability, availability, maintenance, mean time between failure, mean time to repair, failure probability
-
Pages 117-124In the process of designing a product or a physical system, reliability engineering is an important factor to be considered. Also, as an essential step in reliability evaluation during the design phase, it is necessary to allocate reliability to subsystems, in such a way that full system reliability is satisfied. Performing this process, which is called reliability allocation, creates a more reliable and competitive system, which, at the same time, is compatible with our limitations. The consequences of considering this phase in designing a product are improved design and manufacturing methods, and, as a result, it is possible to gain cheap and reliable products compatible with customer demand. Many parameters that exist in the process of reliability allocation have been generated based on research investigations. These techniques have different attitudes towards performing an allocation process. By analyzing these approaches, the researchers discovered remarkable disorders. These disorders are consequences of weaknesses, some of which all techniques share. One important aspect not considered in these techniques, and considered to be a great weakness, is the importance of subsystems, regarding their place in system configuration and their contribution to full system reliability. In this study, according to the importance and effectiveness of reliability importance measures, we have utilized them as an approach to suggest a new and effective technique. In this process, we use the technique of reliability importance measures to propose a new way to overcome this weakness, and, in two examples, will show the effects of using these measures in the process of reliability allocation. Based on a comparison between the new technique and the two most applicable techniques in literature; ARINC and MAXIMAL ENTROPY, using one hypothetical and one real example, we have shown the preferable results of the new technique.Keywords: Reliability allocation, reliability importance measures, fundamental problems, subsystem role in system reliability
-
Pages 125-133Although most companies spend less on product design, experience shows that, these companies have to pay higher costs due to production problems or loss of market. Literature studies show that the Design for Six Sigma is a powerful approach for designing products, processes and services. While the tools used in Six Sigma require a process to be in place and functioning, DFSS has the objective of determining the needs of customers and the business, and driving those needs into the product solution so created. DFSS is relevant to the complex system/product synthesis phase, especially in the context of unprecedented system development The aim of this project is to provide a global method for designing robust products based on the Design for Six Sigma methodology. The methodology integrates three concepts: reliability-based optimization, robust design and multi-objective optimization.The methodology proposed for the design of Six Sigma can be explained in four stages: formulation, optimization, simulation and selection. The algorithm is to generate several Pareto-optimal solutions at the optimization stage. The algorithm was applied to the design of lightweight concrete blocks, with consideration of customer need, in three main areas: weight blocks, cost blocks and strength blocks. First, considering expert preferences, the mathematical modeling of the blocks was determined. Second, interactive multi-objective algorithms, taking the decision maker's preferences into account, were developed to generate twelve Pareto-optimal solutions that maintain a probability of constraint satisfaction. Then, 1 solution optimization (per cubic meter of: 409 kg of cement, 1.4 kg of Polypropylene fibers, 12.14 kg of silica and 8.8l of foam) was adopted for implementation as a compromise between the three criteria (the savings compared to the baseline solution, the coefficient of variance (robustness), and the degrees of desirability). The results show that the variable Polypropylene fibers cause the most variations in cost functions, while Polypropylene fibers, silica, water and foam are the most critical variables for the constraint. Blocks were built and compressive strength was obtained that was consistent with the calculated result.Keywords: Design for six sigma, robust design, optimization, reliability, lightweight concrete block
-
Pages 135-140This paper describes the application of simulation in the bi-objective optimization of an inventory control problem, which is based on a (R,Q) policy, in an inventory storage system composed of three stores, for an industrial chalk production company. In this inventory policy, when the inventory level is R or less than R, the order is released in amounts of Q. This policy is placed in an inventory policy group with a fixed order size. In this system, customers enter with a probability distribution function and have a demand with a distinct probability distribution. Customers go to stores for their needs, and the system for accountability to customers replenishes the stores. In this paper, the objective is to determine the amounts of R and Q in order to minimize daily inventory holding costs in each store, and also to minimize customer waiting time in the system. For this purpose, using an optimization approach via simulation, the storage system of a company is simulated using an ED model. The simulation model indicates the structure, manner and operation of the system. In this model, using 4Dscript programming language, the manner of the system is coded. After model validation of the present condition of the system using Mann-Whitneys nonparametric test and through the 2k factorial design, scenarios were designed. By executing them in the simulation model, the amount of customer waiting time in the system and the mean of inventory holding costs in each store for (R,Q) compounds are obtained. Through the amount of objective function for each compound, non-linear regression models for inventory holding cost and customer waiting time in the system were obtained using Minitab. By solving the regression models using a genetic algorithm, possible answers for problem variables were obtained in a Pareto chart and the results were compared to the present condition of the system. In order to improve system operation among the compounds obtained from regression models, shown in the Pareto chart, the management specifies a mixture for determining the policy programming and inventory control of the company.Keywords: Inventory policy, optimization, simulation, experiment design, regression, holding cost
-
Pages 141-152Progressive developments in economics, society and politics have raised knowledge as a key element in development and competitiveness, and knowledge management is considered to be an essential element in this field. By taking the temporary nature of the project into account, dynamics and competitiveness in project-oriented organizations within the business world make the preservation and management of knowledge in project-based organizations more important. The lesson learned system is a knowledge management tool that proposes strategic solutions that avoid wasting time and money and makes perfect use of knowledge management accomplishments. Lessons learned (LL) systems have been deployed in many military, commercial, and government organizations to disseminate validated experiential lessons. They support organizational LL processes, and implement a knowledge management (KM) approach for collecting, storing, disseminating, and reusing experiential working knowledge that, when applied, can significantly benefit targeted organizational processes. An effective lesson learned process can substantially improve decision processes, thus, representing an essential chapter in knowledge sharing and knowledge management. Unfortunately, these systems typically fail to deliver lessons when and where they are needed.
In this study, using a literature review, interviews and a case study, a roadmap for implementing the lesson learned system is explained in four stages. First, we illustrate the lesson learned and the learning in the project using a literature review. Second, we detail an understanding of commonly used methods in Iran obtained from two information sources; 1) interviews 2) a case study. Third, the information is analyzed and a conceptual model is developed based on the content analysis of data obtained in the second stage. Finally, we develop a roadmap by identifying key issues in the third stage and by adding activities and checklists to pursue its activities. This project learning roadmap assists business leaders in improving the lesson learned process. This model enables organizations to develop exclusive solutions tailored to the needs of the stakeholders.Keywords: Project management, knowledge management, lesson learned, roadmaps