ORIGINAL_ARTICLE
طراحی مدل ارزیابی مدیریت ریسک در شرکتهای خودروساز: نظریه دادهبنیاد
هدف این پژوهش، ارائه مدل فرایندی ارزیابی مدیریت ریسک شرکتهای خودروساز است که چرایی ورود خودروساز به فرایند ارزیابی مدیریت ریسک و چگونگی این فرایند را تشریح میکند. با اتکا به رویکرد نظریه دادهبنیاد و نتایج حاصل از 28 مصاحبه عمیق با 18 تَن از خبرگان، بهصورتبندی الگویی اکتشافی ـ فرایندی برای تشریح پدیدهی ارزیابی مدیریت ریسک از دیدگاه شرکت خودروساز پرداخته شده است. برای تجزیه2وتحلیل و تلفیق دادهها از روش کیفی ـ استقرایی نظریه دادهبنیاد شامل مراحل کدگذاری باز، کدگذاری محوری و کدگذاری گزینشی مبتنی بر رویکرد سیستماتیک اشتراوس و کوربین استفاده شد. بر مبنای این چارچوب، مقوله شرایط علّی ورود خودروساز به فرایند ارزیابی مدیریت ریسک شامل عوامل سازمانی، ملّی و بینالمللی تبیین میشود؛ همچنین چهار مقوله دیگر که چگونگی ارزیابی مدیریت ریسک را توسط خودروساز تشریح میکند، عبارتاند از: مقوله عوامل بسترساز شامل بسترهای سازمانی، ملّی و بینالمللی؛ مقوله عوامل اقتضایی شامل ماهیت عوامل متغیر محیطی، ماهیت مشتری و ماهیت خودروساز؛ مقوله اهداف شامل نتایج ملّی و نتایج سازمانی (بقا، رشد و سودآوری) و مقوله راهکار (فرآیند مواجهه) شامل مراحل پیشمواجهه، مواجهه و پسمواجهه.
https://jimp.sbu.ac.ir/article_87545_67456b1bef30c098ccafe5e828162774.pdf
2020-09-22
9
28
10.52547/jimp.10.3.9
خودروساز
فرایند ارزیابی
مدل های ارزیابی
مدیریت ریسک
نظریه دادهبنیاد
علی
محقر
amohaghar@ut.ac.ir
1
استاد، دانشگاه تهران.
LEAD_AUTHOR
علیرضا
خراسانی
ar_khorasani@yahoo.com
2
دانشجوی دکتری، پردیس البرز دانشگاه تهران.
AUTHOR
1. Arena, M., Arnaboldi, M. & Azzone, G. (2011). Is enterprise risk management real? Journal of Risk Research, 14(7), 779-797.
1
2. Ballantyne, R. (2013). An Empirical Investigation into the Association between Enterprise Risk Management and Firm Financial Performance, Presented in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Business Administration, Lawrence Technological University College of Management.
2
3. Bazargan, A. (2015). The Introduction to the ways of quantity and mixed research. Tehran, Didar publication (In Persian).
3
4. Chileshe, N., & Kikwasi, G. (2014). Critical success factors for implementation of risk assessment and management practices within the Tanzania construction industry”. Engineering, Construction and Architrectual Management, 21(3), 291-319.
4
5. Coetzee, G.P. & Lubbe, D. (2013). Southern African Journal of Accountability and Auditing Research - The risk maturity of South African private and public sector organizations. Southern African Journal of Accountability and Auditing Research, 14(1), 45-56.
5
6. COSO (Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission), (2004). Enterprise Risk Management—Integrated Framework. Jersey City, NJ: AICPA/COSO.
6
7. COSO. (2004). Enterprise Risk Management —Integrated Framework, No 1-7.
7
8. Dickinson, G. (2001). Enterprise Risk Management: Its Origins and Conceptual Foundation. The Geneva Papers on Risk and Insurance, 26(3), 360-366.
8
9. Farrell, M., & Gallagher, R. (2015). The valuation implications of enterprise risk management maturity. Journal of Risk and Insurance, Forthcoming. doi: 10.1111/jori.12035.
9
10. Harland, C., Brenchley, R., & Walker, H., (2005). ”Risk in supply networks”, Published in Harvard business review 2005. Journal of Purchasing & Supply Management, 9 (2003), 51–62.
10
11. Harlanda, Ch., Brenchleyb, R., & Walkera, H. (2002). A Centre for Research in Strategic Purchasing and Supply (CRiSPS), School of Management, University of Bath, Claverton Down, Bath BA2 7AY, UK bConcept Bubble, The Bubble House, 21 Dublin Crescent, Bristol BS9 4NA, UK Received 28 May 2002; accepted 2 December 2002.
11
12. Jafarinejhad, N., Moghbel, A., & Azar, A. (2014). Extracting the main factors of ERM by meta-synthesis method. Journal of Industrial Management Perspective, 15, 85-107 (In Persian).
12
13. Lincoln, Y., & Guba, E.G. (1985). Naturalistic Inquiry, 1st edn, Sage Publications, Beverly Hills.
13
14. Lonescu, L. (2008). Toward establishing efficient internal controls. Economics. Management and Finantial markets, 3(1), 80-84.
14
15. Mello, J., & Flint, D. (2009). A refined view of Grounded Theory and its application to logistics research. Journal of Business Logistics, 30(1), 107-125.
15
16. Mohaghar, A., & Sadeghi Moghadam, M. (2011). The coordination of supply chain in Auto Industry. Journal of Industrial Management Perspective, 4, 29-63 (In Persian).
16
17. Monda, B., & Giorgino, M. (2013). An Enterprise Risk Management maturity model, Politecnico di Milano - Management, Economics and Industrial Engineering Department, JEL codes: G32
17
18. Monika Wieczorek-Kosmala (2014). Risk management practices from maturity modekls perspective. JEEMS, 19(2), 133-159.
18
19. PopoviĆ, S. ToskoviĆ, J., & Macura R. (2015). The Importance of evaluation of risk management in business. Annals of the “Constantin Brancusi”, University of Targu Jiu,Economy Seris, Issue 5/2015.
19
20. Sara A. Lundqvist (2014). An Exploratory Study of Enterprise Risk Management: Pillars of ERM. Journal of Accounting, Auditing & Finance, 29(3), 393–429.
20
21. Strauss, A.L. & Corbin, J.M. (1998). Basics of qualitative research: techniques and procedures for developing grounded theory. 2nd edn, Thousand Oaks, California.
21
22. Talebi, D., & Iron, F. (2015). Identifying the supply chain risks and selecting the supplier by the process of network analysis. Journal of Industrial Management Perspective, 17, 31-43 (In Persian).
22
23. Timothy, A. Krause Yiuman Tse, (2016). "Risk management and firm value: recent theory and evidence". International Journal of Accounting and Information Management, 24(1), 56-81.
23
24. Tricarico, P., Tardivo, S., Sotgiu, G., Moretti, F., Poletti, P., Fiore, A., Monturano, M., Mura, I., Privitera, G., & Brusaferro, S. (2016). Clinical Assessment of Risk Management: an INtegrated Approach (CARMINA). International Journal of Health Care Quality Assurance, 29(7), 744-758.
24
25. Viscelli, T.R., Beasley, M.S., & Hermanson, D.R. (2016). Research Insights About Risk Governance: Implications from a review of ERM Research, SAGE Open, No 1-17.
25
ORIGINAL_ARTICLE
ارائه یک مدل بهینه برای مسئله زمانبندی زنجیره تأمین حلقهبسته
در جهان پیچیده امروزی و بهمنظور افزایش رقابتپذیری، توجه برنامهریزان در بخش سیستمهای تولیدی به مقوله توزیع محصولات و جمعآوری محصولات استفادهشده افزایش یافته است. در این پژوهش، مسئله زمانبندی زنجیره تأمین حلقهبسته برای نخستین بار بررسی میشود. یک مدل جامع و یکپارچه در خصوص زمانبندی تولید محصولات، ارسال بستهای آنها به مشتریان توسط وسایل حملونقل با ظرفیت محدود و جمعآوری محصولات استفادهشده از محل مشتریان و بازگرداندن آنها به محل کارخانه برای انجام فرآیند بازیافت ارائه میشود. هدف این مسئله، کمینهکردن حداکثر زمان تأخیر در تحویل محصولات است. با توجه به NP-hard بودن مسئله، برای حل مسائل بزرگ یک الگوریتم ژنتیک ارائه میشود که قادر است جوابهایی نزدیک به جواب بهینه ایجاد کند. برای بیان میزان اهمیت مسئله موردبررسی در این پژوهش، یک مطالعه موردی مربوط به زنجیره تأمین روغنموتور ارائه میشود.
https://jimp.sbu.ac.ir/article_87546_d3d01dac0bd86b9dc1302724bb6db431.pdf
2020-09-22
29
52
10.52547/jimp.10.3.29
زمانبندی
زنجیره تأمین حلقهبسته
بیشترین تأخیر
مدل برنامهریزی خطی
الگوریتم ژنتیک
محمد
رستمی
rostami_m@shahroodut.ac.ir
1
استادیار، دانشگاه صنعتی شاهرود.
LEAD_AUTHOR
Amorim, P., Belo-Filho, M., Toledo, F. M. B. d., Almeder, C., & Almada-Lobo, B., (2013). Lot sizing versus batching in the production and distribution planning of perishable goods. International Journal of Production Economics, 146(1), 208-218.
1
Atasu, A., V.D.R. Guide Jr, & Van Wassenhove, L.N. (2008). Product reuse economics in closed‐loop supply chain research. Production and Operations Management, 17(5), 483-496.
2
Ayough, A., Zandieh, M., Farsijani, H., & Dorri, B., (2014). Job Rotation Scheduling in a New Arranged Lean Cell, a Genetic Algorithm Approach. Journal of Industrial Management Perspective, 4(3), 33-59 (In persian).
3
Daniel, V., Guide, R. & Van Wassenhove, L.N. (2002). Closed-loop supply chains, in Quantitative approaches to distribution logistics and supply chain management. Springer. 47-60.
4
Deep, K. & Mebrahtu, H. (2012). Variant of partially mapped crossover for the travelling salesman problems. International Journal of Combinatorial Optimization Problems and Informatics, 3(1), 47-69.
5
Devapriya, P., Ferrell, W. & Geismar, N. (2017). Integrated production and distribution scheduling with a perishable product. European Journal of Operational Research, 259(3), 906-916.
6
Fattahi, P., Keneshloo, S., & Daneshamooz, F. (2019). A hybrid genetic algorithm and parallel variable neighborhood search for jobshop scheduling with an assembly stage. International Journal of Industrial Engineering & Production Research, 30(1), 25-37.
7
Fu, L.-L., Aloulou, M.A. & Triki, C. (2017). Integrated production scheduling and vehicle routing problem with job splitting and delivery time windows. International Journal of Production Research, 55(20), 5942-5957.
8
Gharaei, A. & Jolai, F. (2020). Two heuristic methods based on decomposition to the integrated multi-agent supply chain scheduling and distribution problem. Optimization Methods and Software, 1-25.
9
Hall, N.G. & Potts, C.N. (2003). Supply chain scheduling: Batching and delivery. Operations Research, 51(4), 566-584.
10
Hasanov, P., Jaber, M., & Tahirov, N. (2019). Four-level closed loop supply chain with remanufacturing. Applied Mathematical Modelling, 66, 141-155.
11
Heydari, J., K. Govindan, & Jafari, A. (2017). Reverse and closed loop supply chain coordination by considering government role. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 52, 379-398.
12
Holland, J.H., (1992). Genetic algorithms. Scientific american, 267(1), 66-73.
13
Kazemi, H., M.M. Mazdeh, & Rostami, M. (2017). The two stage assembly flow-shop scheduling problem with batching and delivery. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 63, 98-107.
14
Keyvanshokooh, E., S.M. Ryan, & Kabir, E. (2016). Hybrid robust and stochastic optimization for closed-loop supply chain network design using accelerated Benders decomposition. European Journal of Operational Research, 249(1), 76-92.
15
Kong, M., Pei, J., Xu, J., Liu, X., Yu, X., & Pardalos, P. M., (2019). A robust optimization approach for integrated steel production and batch delivery scheduling with uncertain rolling times and deterioration effect. International Journal of Production Research, 1-23.
16
Li, K., Zhou, C., Leung, J. Y., & Ma, Y., (2016). Integrated production and delivery with single maine and multiple vehicles. Expert Systems with Applications, 57, 12-20.
17
Li, X. & Gao, L. (2016). An effective hybrid genetic algorithm and tabu search for flexible job shop scheduling problem. International Journal of Production Economics, 174, 93-110.
18
Mazdeh, M.M. & Rostami, M. (2014). A branch-and-bound algorithm for two-machine flow-shop scheduling problems with batch delivery costs. International Journal of Systems Science: Operations & Logistics, 1(2), 94-104.
19
Mazdeh, M. M., Shashaani, S., Ashouri, A., & Hindi, K. S., (2011). Single-machine batch scheduling minimizing weighted flow times and delivery costs. Applied Mathematical Modelling, 35(1), 563-570.
20
Mazdeh, M.M., Rostami, M., & Namaki, M.H. (2013). Minimizing maximum tardiness and delivery costs in a batched delivery system. Computers & Industrial Engineering, 66(4), 675-682.
21
Paydar, M.M., Babaveisi, V. & Safaei, A.S. (2017). An engine oil closed-loop supply chain design considering collection risk. Computers & Chemical Engineering, 104, 38-55.
22
Rostami, M., Kheirandish, O. & Ansari, N. (2015). Minimizing maximum tardiness and delivery costs with batch delivery and job release times. Applied Mathematical Modelling, 39(16), 4909-4927.
23
Sajadi, S.M., Ayough, A. & Sayed Isfahani, M.M. (2016). An Integrated Model for Analysis and Improvement of Scheduling “Flexible Manufacturing Systems (FMS)” and Dispatching “Automated Guided Vehicle (AGV)” Problems. Journal of Industrial Management Perspective, 6(1), 97-127 (In Persian).
24
Savaskan, R.C., S. Bhattacharya, & Van Wassenhove, L.N. (2004). Closed-loop supply chain models with product remanufacturing. Management science, 50(2), 239-252.
25
Taghizadeh Yazdi, M. & Salmani Zarchi, E. (2020). Presenting a Comprehensive Multi-Objective Model of the Multi level – Multi Product Green Closed-Loop Supply Chain with a Weighted Sum Method Approach: Pareto Front Generation (Case Study: Shahpar Momtaz Shoes Co.) Journal of Industrial Management Perspective, 9(4), 107-137 (In persian).
26
Yin, Y., Cheng, T., Hsu, C.-J., & Wu, C.-C., (2013). Single-machine batch delivery scheduling with an assignable common due window. Omega, 41(2), 216-225.
27
Zou, X., Liu, L., Li, K., & Li, W., (2018). A coordinated algorithm for integrated production scheduling and vehicle routing problem. International Journal of Production Research, 56(15), 5005-5024.
28
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی مدل تعالی بهمنظور توسعه و توانمندی منابع انسانی (موردمطالعه: نیروگاه تولید پراکنده شمسآباد)
پژوهش حاضر با هدف توسعه و توانمندسازی کارکنان نیروگاه تولید پراکنده شمسآباد با تعیین معیارها و زیرمعیارها توسط متخصصان این حوزه در جهت رشد و تعالی این سازمان انجام شد و اولویتبندی با استفاده از تحلیل شبکهای مدل با رویکرد فازی صورتگرفت که نتیجه این امر میتواند در تصمیمگیریهای استراتژیک نیروگاه تولید پراکنده مؤثر باشد. در این پژوهش با استفاده از معیارها و زیرمعیارهای مدل و نظر خبرگان، پرسشنامه دلفی طراحی و در جامعه آماری توزیع شد که در سه دور صورت گرفت. پس از دور سوم پرسشنامه دلفی، به غربال زیرمعیارها که دارای درجه اهمیت کمتری بودند، پرداخته شد و درنتیجه 4 معیار و 8 زیرمعیار باقی ماند. در گام بعد وزن معیارها و زیرمعیارهای غربالشده با استفاده از روش ANP فازی تعیین شد. نتایج نشان داد که پشتوانه مالی قوی در بهکارگیری فناوریهای جدید بیشترین اهمیت را در میان معیارها دارد. دورههای آموزشی خارج از سازمان برای فناوریهای جدید و مهارت استفاده از منابع در تعمیر نگهداری دستگاهها بهترتیب در رتبههای دوم و سوم قرار گرفتهاند.
https://jimp.sbu.ac.ir/article_87547_871254cdb936e7b12731ab221331d43d.pdf
2020-09-22
53
69
10.52547/jimp.10.3.53
توانمندسازی کارکنان
مدیریت منابع انسانی
تئوری فازی
روش تحلیل شبکهای
مدل تعالی
روش دلفی
مصطفی
صادقی زیدانلو
mostafacadcam.ms@gmail.com
1
کارشناسیارشد، مؤسسه آموزش عالی کاسپین.
AUTHOR
سیدحسین
سیداصفهانی
hoseinse@yahoo.com
2
استادیار، مؤسسه آموزش عالی کاسپین.
LEAD_AUTHOR
Adresi, A., & Taraski, M. (2013). Efqm 2013 excellence model. Tehran modern Publishing (In Persian).
1
Ataee, M. (2010). Fuzzy multi-criteria decision making. Shahroud University publication (In Persian).
2
Aghaee, M., & Fazli, S. (2012). Use the DEMATEL and ANP approach to select the appropriate maintenance strategy. Journal of Industrial Management Perspective,6, 89-107 (In Persian).
3
Crans, P. (2010). Human resource strategy, aseman negar publication (In Persian).
4
Calvo-Mora, A., Navarro-García, A., & Periañez-Cristobal, R. (2015). Project to improve knowledge management and key business results through the EFQM excellence model. International Journal of Project Management, 33(8), 1638-1651.
5
Calvo-Mora, A., Domínguez-CC, M., & Criado, F. (2018). Assessment and improvement of organisational social impact through the EFQM Excellence Model. Total Quality Management & Business Excellence, 29(11-12), 1259-1278.
6
Digehsara, A., Rezazadeh, H., & Soleimani, M. (2018). Performance evaluation of project management system based on combination of EFQM and QFD. Journal of Project Management, 3(4), 171-182 (In Persian).
7
Eghbal, F. (2012). Use of EFQM excellence model with Proforma information system approach in human resource management performance evaluation of Isfahan University of Medical Sciences. Health Information Management, 6(65-74) (In Persian(.
8
Emami, H. (2014). Comprehensive guide to human resource empowerment. Aseman Negar Publishing. (In Persian).
9
Ezzabadi, J. H., Saryazdi, M.D., & Mostafaeipour, A. (2015). Implementing Fuzzy Logic and AHP into the EFQM model for performance improvement: A case study. Applied Soft Computing, 36, 165-176.
10
George, C., Cooper, F., & Douglas, A. (2003). Implementing the EFQM excellence model in a local authority. Managerial auditing journal, 18(2), 122-127.
11
Hoseinpour, H., & Yazdani, M. (2019). Production of new product with engineering evaluation and technical ranking based on a combined approach of QFD method, ANP FUZZY, DATATEL. Journal of Industrial Management Perspective 34, 89-107(In Persian).
12
Hsieh, T.Y., Lu, S.T. & Tzeng, G.H. (2004). Fuzzy MCDM approach for planning and design tenders selection in public office buildings. International journal of project management, 22(7), 573-584.
13
Liu, Y. L., & Ko, P. F. (2017). A modified EFQM Excellence Model for effective evaluation in the hotel industry. Total Quality Management & Business Excellence,38 1-14.
14
Mousavi, S.A. (2000). Quality circles increased productivity. Journal of Public Management, 39(45-59) (In Persian).
15
Mirfakhredini, H., Mirghafouri, H., & Sayadi, (2011). Prioritize improvement projects in the EFQM model with a balanced scorecard approach. Journal of Industrial Management Perspective, 2, 91-160 (In Persian).
16
Momtaz, A. (2007). Evaluating the effects of using the EFQM organizational excellence model in the field of production unit strategy, Thesis Tehran University (In Persian).
17
Najmi, M., & Hoseini, S. (2010). Excellence Award Model. 2010 Third Edition, saramad publication (In Persian).
18
Podobnik, D., & Dolinšek, S. (2008). Competitiveness and performance development: an integrated management model. Journal of Organizational Change Management, 21(2), 213-229.
19
Pringle, F., & Kleiner, B. H. (1997). Practices of excellent companies in the drug industry. International Journal of Health Care Quality Assurance, 10(1), 31-34.
20
Rass, T. poorghasemi (2009). Discover the capabilities of human resources and their application. andishe goshtar (In Persian).
21
Rhmati, M. (2010). Application of European Foundation for Quality Management Excellence Model via Performa Information System, mazandaran university publication (In Persian).
22
Rezaee, M. S., Haeri, A., & Noori, S. (2018). Using data envelopment analysis to evaluate the performances of food production companies based on EFQM's criteria and to present an improvement plan. International Journal of Business Excellence, 14(2), 256-274 (In Persian).
23
Rezaeezadeh, M., & Motahari, H., (2016). Assessing the performance of Maskan Bank using the organizational excellence model, Journal of Educational Management Research Quarterly, 7(3) (In Persian).
24
Saati, T., & Tofigh, A. (1998). Decision making for managers. Industrial Management Organization Publications (In Persian).
25
Sadegh zadeh, keyvan (2009). Empowerment and human resource development using organizational excellence models, Third International Conference on Human Resource Empowerment, 3, 34-46 (In Persian).
26
Seyedi, H., & Sadeghi, M. (2016). Investigating the effect of EFQM quality excellence model on key performance indicators. International Conference on Accounting and Management, 5, (22-37) (In Persian).
27
Sadegh Amalnick, M., & Zarrin, M. (2017). Performance assessment of human resource by integration of HSE and ergonomics and EFQM management system: A fuzzy-based approach. International journal of health care quality assurance, 30(2), 160-174.
28
Sadeh, E., & Arumugam, V. C. (2010). Interrelationships among EFQM excellence criteria in Iranian industrial SMEs. European journal of Economics, Finance and Administrative sciences, 19(1), 155-167.
29
Soltani, M., & Nikokar, Gh (2014). Localization of organizational excellence model criteria (EFQM) in military research organizations, Journal of Organizational Resource Management Research,4(1), 122-141 (In Persian).
30
Van Schoten, S., de Blok, C., Spreeuwenberg, P., Groenewegen, P., & Wagner, C. (2016). The EFQM Model as a framework for total quality management in healthcare: Results of a longitudinal quantitative study. International journal of operations & production management, 36(8), 901-922.
31
ORIGINAL_ARTICLE
بهبود دقت پیشبینی فرآیندها در مدیریت فرآیندهای کسبوکار با بهکارگیری معماری LSTM
پیشبینی رفتار فرآیندهای سازمانی، نقش مهمی در مدیریت فرآیندهای کسبوکار ایفا میکند. این مهم با توسعه بهکارگیری الگوریتمهای یادگیری ماشین در جنبههای مختلف آیندهپژوهی افقهای نوینی در برابر پیشبینی رویدادها و فرآیندها در فضای کسبوکار گشوده است. یکی از روشهای یادگیری ماشین، به کارگیری الگوریتمهای یادگیری عمیق بهعنوان شاخهای از شبکههای عصبی است که توانسته دقت پیشبینی را به میزان زیادی افزایش دهد؛ ازاینرو در پژوهش حاضر از معماری LSTM (حافظه طولانی کوتاهمدت) شبکه عصبی برای پیشبینی فرآیندهای کسبوکار استفاده شده است. برای انجام آزمایش، الگوریتم LSTM بر روی مجموعه داده BPI2012 و BPI2017 اعمال شد. نتایج حاصل از ساخت 300 مدل پیشبینی نشان داد که در مجموعه داده BPI2017 از مجموع آزمایشهای انجامشده بیشترین دقت 907/0 است که این مقدار دقت از مقادیر دقت بهدستآمده در پژوهشهای مشابه بالاتر است. این دقت با اجرای الگوریتم LSTM با معماری یکلایه و مدل دادهبزرگ و بدون بازخورد بهدست آمده است.
https://jimp.sbu.ac.ir/article_87590_34d67a6e96031eaa9980a489cb99f9a5.pdf
2020-09-22
71
97
10.52547/jimp.10.3.71
مدیریت فرآیندها
مدل پیش بینی
یادگیری ماشین
معماری LSTM
محمد حسن
عدالت
m.adalat@gmail.com
1
دانشجوی دکتری، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی قم.
AUTHOR
رضا
عزمی
azmi.reza@gmail.com
2
دانشیار، دانشگاه الزهرا.
LEAD_AUTHOR
جعفر
باقری نژاد
jbagheri@alzahra.ac.ir
3
دانشیار، دانشگاه الزهرا.
AUTHOR
Alem Tabriz, A., Farrokh, M., Ahmadi, E. (2014). A Comparison of the Neural Network Approach and the Earned Value Management in Predicting Final Cost and Duration of Projects. Journal of Industrial Management Perspective, 4(13), 51-65 (In Persian).
1
Becker, J.,Breuker, D.,Delfmann, P.,Matzner, M. (2014) Designing and Implementing a Framework for Event-based Predictive Modelling of Business Processes.
2
Breuker, D., Delfmann, P.,Matzner, M., Becker, J. (2015). Designing and evaluating an interpretable predictive modeling technique for business processes. Lecture Notes in Business Information Processing, Springer Verlag, 541–553.
3
Breuker, D., Delfmann, P.,Matzner, M., Becker, J. (2016). Comprehensible Predictive Models for Business Processes. MIS Quarterly, 40(4),1009-1034.
4
Camunda (2016). An open source platform for workflow and business process management.camunda.org
5
Ceci, M., Lanotte, P. F., Fumarola, F., Cavallo, D. P.,Malerba, D. (2014). Completion time and next activity prediction of processes using sequential pattern mining. International Conference on Discovery Science, pp. 49–61.
6
Di Francescomarino, C., Dumas, M., Maggi, F. M.,Teinemaa, I. (2016). Clustering-Based Predictive Process Monitoring. IEEE Transactions on Services Computing.
7
Dorri, B., & Mazaheri S.(2013). Project Portfolio Selection Based on Performance Assessment: using an Artificial Neural Network. Journal of Industrial Management Perspective, 3(11), 39-61. (In Persian)
8
Evermann, J., Rehse, J. R. and Fettke, P. (2017) ‘Predicting process behaviour using deep learning’, Decision Support Systems. Elsevier B.V., 100, 129–140.
9
Greff, K., Srivastava, R. K., Koutník, J., Steunebrink, B. R., & Schmidhuber, J. (2017). LSTM: A Search Space Odyssey. Ieee Transactions On Neural Networks And Learning Systems, 28(10), 2222-2232.
10
Hochreiter, S., Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735-1780.
11
Lakshmanan, G. T., Shamsi, D., Doganata, Y. N., Unuvar, M., Khalaf, R. (2015). Markov prediction model for data-driven semi-structured business processes. Knowledge and Information Systems, Springer, 42, 97-126.
12
Le, M., Gabrys, B., & Nauck, D. (2012). A hybrid model for business process event. International Conference on Artificial Intelligence, Springer .
13
Maggi, F. M., Di Francescomarino, C., Dumas, M., Ghidini, C. (2014). Predictive Monitoring of Business Processes. International Conference on Advanced Information Systems Engineering, Springer.
14
Márquez-Chamorro, A E.,Resinas, M. , Ruiz-Cortés, A. ,Toro, M. (2017). Run-time prediction of business process indicators using evolutionary decision rules. Expert Systems With Applications, 87,1-14.
15
Meidan, J.A. García-García, (2017). A survey on business processes management suites. Computer Standards & Interfaces, 51.
16
Polato, M., Sperduti, A., Burattin, A., & de Leoni, M. (2018). Time and activity sequence prediction of business process instances. Computing. Springer-Verlag Wien, 100(9), 1005–1031.
17
Pooya, A.R., Javan Rad, E.(2014). Mplementation of Neural Networks in Group Technology and Its Comparison to the Results of K-means, Similarity Coefficient Method and Rank Order Clustering. Journal of Industrial Management Perspective, 3(12), 39-62. (In Persian)
18
Schmidhuber, J (2015). Deep learning in neural networks: An overview. Neural Networks, 16.
19
Shannon, C. E. (1948). A Mathematical Theory of Communication’, Bell System Technical Journal, 27(3), 379–423.
20
Tax, N., Verenich, I., La Rosa, M., Dumas, M. (2017). Predictive Business Process Monitoring with LSTM Neural Networks. International Conference on Advanced Information Systems Engineering, 477-492.
21
Unuvar M., Lakshmanan G. T., & Doganata, Y. N. (2016). Leveraging path information to generate predictions for parallel business processes. Knowledge and Information Systems, Springer, 47, 433-461.
22
Yousefi Zenouz, R., & Menhaj, M.B. (2011). Impact of Lumpy Demand Forecasting System on Bullwhip Effect in Supply Chain: A Comparative Approach. Journal of Industrial Management Perspective, 1(3), 29-41. (In Persian)
23
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی ریاضی چندهدفه زنجیره تأمین دارو در حوادث غیرمترقبه (مورد مطالعه: بحران زلزله در تهران)
یکی از مهمترین چالشهای صنعت دارو، ناهماهنگی بین اعضای زنجیره تأمین است. در بیشتر موارد، اعضای زنجیره تأمین دارو اهداف متضادی را دنبال میکنند که بعضاً با یکدیگر و یا با کل زنجیره تأمین در تعارض است. در این مطالعه، یک مدل ریاضی چندهدفه برای زنجیره تأمین دارو در حوادث غیرمترقبه پیشنهاد شده است تا به تصمیمگیریهای استراتژیک در زمان وقوع حوادث غیرمترقبه همچون سیل و زلزله کمک کند. سه هدف کمینهسازی هزینهها، کمینهسازی درصد کمبود دارو و بیشینهسازی پراکنش مراکز توزیع با رویکرد امدادرسانی بهتر در زمان وقوع حادثه در نظر گرفته شده است. مسئله با استفاده از روش ترابی ـ حصینی حل و رابطه توابع هدف با یکدیگر، با توجه به اولویت و اهمیت آنها، مقایسه شده است. بهمنظور بررسی عملکرد مدل و نحوه ارتباط سطوح مختلف زنجیره تأمین و فعالیتها با یکدیگر از دادههای مرتبط با بحران وقوع زلزله در شهر تهران در سناریوهای مختلف استفاده شده است. نتایج نشان میدهد که بیشترین تقاضا در حالت فعالشدن گسل ری و کمترین تقاضا مربوط به فعال شدن گسل مشا است. درنهایت مشخص خواهد شد که افزایش مطلوبیت توابع هدف کمینهسازی درصد کمبود دارو و بیشینهسازی پراکنش مراکز توزیع بهترتیب هزینه بیشتری را به سیستم تحمیل خواهند کرد.
https://jimp.sbu.ac.ir/article_87598_eb5fd762f6b28881135e65ebfb45dca9.pdf
2020-09-22
99
123
10.52547/jimp.10.3.99
زنجیره تأمین دارو
حوادث غیرمترقبه
امدادرسانی
مدلسازی ریاضی چندهدفه
روش ترابی ـ حصینی
فاطمه
علی دوست
fatemeh.alidoost@gmail.com
1
کارشناسی ارشد، پردیس البرز، دانشگاه تهران.
AUTHOR
فرزاد
بهرامی
f-bahrami@araku.ac.ir
2
استادیار، دانشگاه اراک.
LEAD_AUTHOR
حسین
صفری
hsafari@ut.ac.ir
3
استاد، دانشگاه تهران.
AUTHOR
1. Ahmadi, A., Mousazadeh, M., Torabi, A., & Pishvaee, M. (2017). Or applications in pharmaceutical supply chain management. Operations Research Applications in Health Care Management, 262, 461-491.
1
2. Bahadori, H., Khorshid, K., & Ebrahimnia, M. (2009). A look at crisis management in the United States. Tehran: Payame Pouya (In Persian).
2
3. Bahrami, F. (2016). Hub Location and Routing Multi Objective Fuzzy Mathematical Modeling in Competitive Environment. (Doctoral dissertation). University of Tehran, Tehran, Iran (In Persian).
3
4. Bozorgi Amir, A., Mansouri, S., & Pishvaee, M. (2017). Multi-objective Supply Chain Network Design for Responding to Earthquake Under Uncertainty. Journal of Industrial Management Perspective, 25(1), 9-36 (In Persian).
4
5. Dobrzykowski, D., Deilami, V., Hong, P., & Kim, S. (2014). A Structured Analysis of Operations and Supply Chain Management Research in Healthcare. International Journal of Production Economics, 147, 514-530.
5
6. Doudeman, M., & Bozorgi-Amiri, A. (2017). Multi-objective chain network design for responding to earthquake under uncertainty. Journal of Industrial Management Perspective, 36(4), 9-36 (In Persian).
6
7. Eslami, A. (2009). Revision on earthquake catalog in 20th century in Iran. Institute of Earthquake Engineering and Seismology, 21-49 (In Persian).
7
8. Fahimnia, B., Jabbarzadeh, A., Ghavamifar, A., & Bell, M. (2017). Supply Chain Design for Efficient and Effective Blood Supply in Disasters. International Journal of Production Economics, 183, 700-709.
8
9. Goodarzian, F., Hosseini-Nasab, H., Manuzuri, J., & Fakhrzad, M. (2020). A multi-objective pharmaceutical supply chain network based on a robust fuzzy model: A comparison of metaheuristics. Journal of Applied soft computing, 92, 60-73.
9
10. Haj Shir Mohammadi, A. (2013). Principles of manufacturing and inventory control planning. 45-99: Arkane danesh (In Persian).
10
11. Hatami, H., Razavi, S., Eftekhar, H., Majlesi, F., Seyednozadi, M., & Parizadeh, M. (2020). Comprehensive Public Health Book. Tehran: Ketab Arjamnd. (In Persian).
11
12. Iraji Nasirabadi, N. (2014). Fuzzy-Multi objective distribution programing in supply chain considering multiple transportation and risk criteria. Tehran: University of Tehran (In Persian).
12
13. Jabbarzadeh, A., Fahimnia, B., & Seuring, S. (2014). Dynamic supply chain network design for the supply of blood in disasters: A robust model with real world application. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 70, 225-244.
13
14. JICA. (2000). The study on seismic microzoning of the Greater Tehran Area in the Islamic. Japan: OYO Cooperation.
14
15. Kalantari, M., & Pishvaee, S. (2016). A robust possibilistic programming approach to drug supply chain master planning. Journal of Industrial Engineering research in production system, 7, 49-67.
15
16. Kanani M. (2009). GSP and GDP rules and regulations in drug distribution companies, Razi Journal, 231, 63-70 (In Persian).
16
17. Mahllati, V., M. (2012). Management of drug supply chain at 2025.
17
18. Meimandi, M., Sepehri, G., FarokhiNouri, M., Mohsen BeigI, M., & Motevallizadeh, H. (2008). Drug use pattern in Bam residents in the first month after 1382 earthquake. Hakim Journal, 10(4), 27-33 (In Persian).
18
19. Moeinian, A., Rahimi, M., Ahmadi, F., & Peivandi, R. (2020). Investigating Natural Disasters from the Perspective of International Law; A Case Study of Iran, Scientific and Research Quarterly New Attitudes in Human Geography. Journal of New Perspectives In Humanitarian Geography, 12, 257-475 (In Persian).
19
20. Mousazadeh, M., Torabi, S., & Zahiri, B. (2015). A robust possibilistic programming pharmaceutical supply chain with maximum expected coverage under uncertainty. Computers & Chemical Engineering, 82, 115-128.
20
21. Nasrollahi, M., & Razmi, J. (2019). A mathematical model for designing an integrated pharmaceutical supply chain with maximum expected coverage under uncertainty. Operational Research, 1-28.
21
22. Nateghi, F. (2001). Earthquake scenario for the mega‐city of Tehran. Disaster Prevention and Management: An International Journal, 10, 95-100.
22
23. Nikjoo, N., & Javadian, N. (2019). A Multi-Objective Robust Optimization Logistics Model in Crisis Under Uncertainty. Journal of Industrial Management Perspective, 32, 121-147 (In Persian).
23
24. Roshan, M., Tavakkoli-Moghaddam, R., & Rahimi, Y. (2019). A two-stage approach to agile pharmaceutical supply chain management with product substitutability in crises. Computers & Chemical Engineering, 127, 200-217.
24
25. Torabi, S., & Hassini, E. (2008). An interactive possibilistic programming approach for multiple objective supply chain master planning. Fuzzy sets and systems, 159, 193-214.
25
26. Zandieh, M., Janatyan, N., Alem Tabriz, A., & Rabieh, M. (2018). Designing Sustainable Distribution Network in Pharmaceutical Supply Chain: A Case Study. International Journal of Supply and Operations Managemen, 5, 122-133 (In Persian).
26
27. Zangiabadi, A., & Tabrizi, N. (2006). Tehran earthquake and spatial assessment of urban areas. Journal of Geographical research, 56, 116-130 (In Persian).
27
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی میزان همسویی راهبردی کسبوکار و فناوری اطلاعات با استفاده از مدل لوفتمن و بهروش ITIL
این پژوهش با هدف بررسی میزان همسویی راهبردی کسبوکار و فناوری اطلاعات با بهرهگیری از مدل لوفتمن و بهروش ITIL صورت گرفته است و ازآنجاکه بررسی این همسویی، نیازمند بررسی عمیق یک صنعت یا یک سازمان است، یکی از سازمانهای دفاعی ایران (فعال در حوزه استانداردسازی و فناوری اطلاعات) بهعنوان مورد مطالعه انتخاب شد. در مرحله نخست وجود راهبرد فناوری اطلاعات موردبررسی قرار گرفت و در مرحله دوم، میزان همسویی راهبرد فناوری اطلاعات با راهبرد کسبوکار ارزیابی شد. با توجه به نتایج ابتدا مشخص شد که راهبرد فناوری اطلاعات در سازمان موردمطالعه بهصورت میانگین به میزان 26/66 درصد تعریف شده است که نمایانگر توانمندی نسبی و قابلقبول سازمان در تعریف راهبرد فناوری اطلاعات است. در مرحله بعد و پس از تحلیل میزان همسویی راهبردی فناوری اطلاعات و سازمان، مشخص شد که میزان همسویی این سازمانها در کل کمی بالاتر از متوسط است. این نتایج در ناحیه رابطه راهبرد کسبوکار با زیرساخت کسبوکار نسبت به سایر نواحی میانگین کمتر و در ناحیه زیرساخت کسبوکار، بیشترین میانگین را دارد. پیشنهاد میشود که سازمانهای مشابه از بهروش کتابخانه زیرساخت فناوری اطلاعات نسخه ۴ (ITIL V4) برای ارزیابی و همسوکردن راهبردهای سازمان با راهبردهای فناوری اطلاعات استفاده کنند.
https://jimp.sbu.ac.ir/article_87596_70725cc3465c2421c57b3c0b41c90080.pdf
2020-09-22
125
141
10.52547/jimp.10.3.125
زیرساخت کسبوکار
فناوری اطلاعات
کتابخانه زیرساخت فناوری اطلاعات
مدل لوفتمن
همسویی راهبردی
محمدرضا
تقوا
taghva@gmail.com
1
دانشیار، دانشگاه علامه طباطبایی.
LEAD_AUTHOR
Abbasi, A., Askarifar, K., & Sayyahfar, M. (2019). Presenting a Sustainable Value Chain Model Based on Porter's Framework Development and Balanced Scorecard (Case Study: PREMIUMBOND Company). Journal of Industrial Management Perspective, 9(1), 141-167 (in Persian).
1
Aversano, L., Grasso, C., & Tortorella, M. (2016). Managing the Alignment Between Business Processes and Software Systems. Information and Software Technology, 72, 171-188.
2
Avison, D., Jones, J., Powell, P., & Wilson, D. (2004). Using and validating the strategic alignment model. The Journal of Strategic Information Systems, 13(3), 223–246.
3
Axelos. (2019). ITIL 4 Foundation. London: The Stationery Office.
4
Bagheri, S., Kusters, R. J., Trienekens, J. J. M., & Grefen, P. W. P. J. (2019). Business-IT alignment improvement in co-creation value networks: design of a reference model-based support. In W. Abramowicz, & A. Paschke (editors), Business Information Systems Workshops - BIS 2018 International Workshops, Revised Papers (blz. 143–155). (Lecture Notes in Business Information Processing; Vol. 339). Springer Nature Switzerland AG.
5
Benbya, H., & McKelvey, B. (2006), “Using coevolutionary and complexity theories to improve IS alignment: a multi-Level approach”. Journal of Information Technology, 21(4), 284-298.
6
Bharadwaj, A., El Sawy, O., Pavlou, P., & Venkatramm, N. (2013). Digital Business Strategy: Toward a Next Generation of Insights. MIS Quarterly, 37(2), 471-482.
7
Bradley, R.V., Pratt, R.M.E., Byrd, T.A., Outlay, C.N., & Wynn, D.E.Jr. (2012). Enterprise architecture, IT effectiveness and the mediating role of IT alignment in US hospitals. Information Systems Journal, 22(2), 97–127.
8
Coltman, T., Tallon, P., Sharma, R., & Queiroz, M. (2015). Strategic IT alignment: Twenty-five years on. Journal of Information Technology, 30(2), 91–100.
9
Doumi, K. (2019). Evolution of Business IT Alignment: Gap Analysis. Journal of Engineering and Applied Sciences, 14, 1211-1218.
10
Gajardo, P.A., & La Paz, A.I. (2019). Measuring the strategic business and IT alignment in a digitally revolutionized economy. AMCIS.
11
Gerow, J.E., Thatcher, J.B., & Grover, V. (2015). Six types of IT-business strategic alignment: An investigation of the constructs and their measurement. European Journal of Information Systems, 24(5), 465–491.
12
Hinojosa, N. J. & Gutiérrez-de-Mesa, J. A. (2016). Literature review of the situation research faces in the application of ITIL in Small and Medium Enterprises. Computer Standards & Interfaces, 48, 124-138.
13
Ilmudeen, A., Bao, Y., & Alharbi, I.M. (2019). How does business-IT strategic alignment dimension impact on organizational performance measures. J. Enterprise Inf. Management, 32, 457-476.
14
ItSMF. (2011). An introductory overview of ITIL 2011. ItSMF. UK.
15
Kahre, C., Hoffmann, D., & Ahlemann, F. (2017). Beyond Business-IT Alignment - Digital Business Strategies as a Paradigmatic Shift: A Review and Research Agenda. 50th Hawaii International Conference on System Sciences, (págs. 4706-4715). Hawaii.
16
Luftman, J., & Brier, T. (1999). Achieving and sustaining business-IT alignment. California Management Review, 42(1), 109–122.
17
Luftman, J., Lyytinen, K., & Ben-Zvi, T. (2015). Enhancing the Measurement of Information Technology (IT) Business Alignment and its Influence on Company performance. Journal of Information Technology, S.V., 1-21.
18
Luftman, J., Zadeh, H.S., Derksen, B., Santana, M., Rigoni, E.H., & Huang, Z.D. (2013). Key information technology and management issues 2012–2013: An international study. Journal of Information Technology, 28(4), 354–366.
19
McNaughton, B., Ray, P., & Lewis, L. (2010). Designing an evaluation framework for IT service management. Information & Management, 47(4), 219–225.
20
Miyamoto, M. (2019). IT-Business Alignments among Different Divisions of Japanese Corporations. 2019 International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC), 311-315.
21
Oh, W., & Pinsonneault, A. (2007). On the Assessment of the Strategic Value of Information Technologies: Conceptual and Analytical Approaches. Management Information Systems Quarterly, 31(2), 239–265.
22
Panda, S. & Rath, S. (2018). Strategic IT-Business Alignment and Organizational Agility: from a developing country perspective. Journal of Asia Business Studies, 12(4), 422-440.
23
Preston, D. S., & Karahanna, E. (2009). Antecedents of IS strategic alignment: A nomological network. Information Systems Research, 20(2), 159–179.
24
Ravishankar, M. N., Pan, S. L., & Leidner, D. E. (2011). Examining the strategic alignment and implementation success of a KMS: A subculture-based multilevel analysis. Information Systems Research, 22(1), 39–59.
25
Sabherwal, R., & Chan, Y.E. (2001). Alignment between business and IS strategies: A study of prospectors, analyzers, and defenders. Information Systems Research, 12(1), 11–33.
26
Sabherwal, R., Hirschheim, R., & Goles, T. (2001). The dynamics of alignment: Insights from a punctuated equilibrium model. Organization Science, 12(2), 179–197.
27
Salari Sharif, P. (2006). Investigating the Alignment of Information Technology and Business. Master Thesis, Allameh Tabataba’i University (in Persian).
28
Tallon, P. P., & Pinsonneault, A. (2011). Competing perspectives on the link between strategic information technology alignment and organizational agility: Insights from a mediation model. Management Information Systems Quarterly, 35(2), 463–486.
29
Tejada-Malaspina, M., & Jan, A. (2019). An Intangible-Asset Approach to Strategic Business-IT Alignment. Systems, 7, 17.
30
Ullah, A., & Lai, R. (2013). A systematic review of business and information technology alignment. ACM Transactions on Management Information Systems, 4(1), 4–30.
31
Vaghefzadeh, M.H. & Karimi, B. (2018). Demand Management Using Self-Regression Time Series Models in the Context of Value-Added Mobile Services. Journal of Industrial Management Perspective, 8(2), 9-30 (in Persian).
32
Venkatraman, N. (2017). The Digital Matrix. Canada: LifeTree Media Book.
33
Venkatraman, N., Henderson, J. C., & Oldach, S.H. (1993). Continuous strategic alignment: Exploiting information technology capabilities for competitive success. European Management Journal, 11(2), 139-149.
34
Wu, S. P. J., Straub, D. W., & Liang, T.P. (2015). How information technology governance mechanisms and strategic alignment influence organizational performance: Insights from a matched survey of business and IT managers.Management Information Systems Quarterly, 39(2),497–518.
35
Yayla, A.A., & Hu, Q. (2012). The impact of IT-business strategic alignment on firm performance in a developing country setting: Exploring moderating roles of environmental uncertainty and strategic orientation. European Journal of Information Systems, 21(4), 373–387.
36
Zare Mirakabad, A., Niazi, I, & Salehi, S. (2011). Future Studies of Key Technologies in Iran's ICT Industry with Emphasis on Identifying Business Models. Journal of Industrial Management Perspective, 4(1), 107-130 (in Persian).
37
Zhang, M., Chen, H., & Liu, J. (2019). Resource allocation approach to associate business-IT alignment to enterprise architecture design. Journal of Systems Engineering and Electronics, 30(2), 343–351.
38
ORIGINAL_ARTICLE
مکانیابی و طراحی مدل شبکه توزیع برق نیروگاههای خورشیدی، بادی و کوچکمقیاس گازی
امروزه بخش عمدهای از انرژی موردنیاز از سوختهای فسیلی بهدست میآید. محدودیت ذخایر انرژی فسیلی در جهان و انتشار مواد آلاینده بشر را برای جایگزینکردن منابع انرژی جدید به چالش کشیده است. در این میان باد و خورشید با دارابودن مزایایی چون نداشتن آلودگی زیستمحیطی، رایگان بودن و قابلتجدیدبودن، جایگاه و اهمیت ویژهای دارند. در این پژوهش ابتدا به بررسی عوامل مؤثر بر مکانیابی نیروگاههای خورشیدی، بادی و کوچکمقیاس گازی پرداخته شده و نقشههای مربوط به معیارها در محیط سیستم اطلاعات جغرافیایی تهیه شده است؛ سپس با توجه به اهمیت تلفیق اطلاعات فرآیند تحلیل شبکهای برای وزندهی به لایهها انتخاب و به کمک نرمافزار سوپردسیژن اجرا شده است؛ درنهایت مدل زنجیره تأمین شبکه توزیع برق با هدف بیشینهکردن سود تأمینکننده و کمینه کردن انتشار آلاینده ارائه و برای استان زنجان بهعنوان مطالعه موردی حل شده است. طبق نتایج مناطقی از شهرهای خدابنده، ایجرود، ماهنشان برای احداث نیروگاه بادی و مناطقی از خدابنده و ایجرود برای احداث نیروگاه خورشیدی و خدابنده، زنجان و ماهنشان برای احداث نیروگاه کوچک مقیاس گازی مناسب هستند.
https://jimp.sbu.ac.ir/article_87595_fcc65e7f84d6dc80b14188ab2155ec0f.pdf
2020-09-22
143
170
10.52547/jimp.10.3.143
شبکه توزیع برق
مکانیابی
نیروگاههای خورشیدی
بادی و تولید پراکنده
سیستم اطلاعات جغرافیایی
روش محدودیت اپسیلون
فرشته
شهبازی
fshahbazi146@gmail.com
1
کارشناسی ارشد، دانشگاه علم وصنعت ایران.
AUTHOR
هادی
صاحبی
hadi_sahebi@iust.ac.ir
2
استادیار، دانشگاه علم و صنعت ایران.
LEAD_AUTHOR
احمد
ماکویی
amakui@iust.ac.ir
3
استاد، دانشگاه علم و صنعت ایران.
AUTHOR
Al Garni, H. Z., & Awasthi, A. (2017). Solar PV power plant site selection using a GIS-AHP based approach with application in Saudi Arabia. Applied Energy, 206, 1225-1240.
1
Al Garni, H. Z., & Awasthi, A. (2020). A Monte Carlo approach applied to sensitivity analysis of criteria impacts on solar PV site selection. In Handbook of Probabilistic Models (pp. 489-504). Butterworth-Heinemann.
2
Ali, S., Taweekun, J., Techato, K., Waewsak, J., & Gyawali, S. (2019). GIS based site suitability assessment for wind and solar farms in Songkhla. Thailand. Renewable Energy, 132, 1360-1372.
3
Aly, A., Jensen, S. S., & Pedersen, A. B. (2017). Solar power potential of Tanzania: Identifying CSP and PV hot spots through a GIS multicriteria decision making analysis. Renewable Energy, 113, 159-175.
4
Asakereh, A., Soleymani, M., & Sheikhdavoodi, M. J. (2017). A GIS-based Fuzzy-AHP method for the evaluation of solar farms locations: Case study in Khuzestan province, Iran. Solar Energy, 155, 342-353.
5
Borges, C. L. T., & Martins, V. F. (2012). Multistage expansion planning for active distribution networks under demand and distributed generation uncertainties. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 36(1), 107-116.
6
Chen, M. J., Hsu, Y. F., & Wu, Y. C. (2014). Modified penalty function method for optimal social welfare of electric power supply chain with transmission constraints. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 57, 90-96.
7
Devine‐Wright, P. (2005). Beyond NIMBYism: towards an integrated framework for understanding public perceptions of wind energy. Wind Energy: An International Journal for Progress and Applications in Wind Power Conversion Technology, 8(2), 125-139 Transportation Research Part D: Transport and Environment, 11(3), 171-190.
8
Díaz-Cuevas, P., Camarillo-Naranjo, J. M., & Pérez-Alcántara, J. P. (2018). Relational spatial database and multi-criteria decision methods for selecting optimum locations for photovoltaic power plants in the province of Seville (southern Spain). Clean Technologies and Environmental Policy, 20(8), 1889-1902.
9
10. Díaz-Cuevas, P. (2018). GIS-Based Methodology for Evaluating the Wind-Energy Potential of Territories: A Case Study from Andalusia (Spain). Energies, 11(10), 2789.
10
11. Fazeli, F., & Seidi, M. (2018). in Different Levels and Solving by ε-Constraint Approach. Journal of Industrial Management Perspective, 8(3), 167-194 (In Persian).
11
12. Ganguly, S., Sahoo, N. C., & Das, D. (2013). Multi-objective planning of electrical distribution systems using dynamic programming. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 46, 65-78.
12
13. Gorji, M., Khoshnod, S., Omrani, H., & Hashemi, M. (2017). Site selection suitable areas for solar power plants under the influence of climatic factors using FAHP method (Case study: Fars province). Journal of RS and GIS for Natural Resources, 8(1), 66-85 (In Persian).
13
14. Hamida, I. B., Salah, S. B., Msahli, F., & Mimouni, M. F. (2018). Optimal network reconfiguration and renewable DG integration considering time sequence variation in load and DGs. Renewable Energy, 121, 66-80.
14
15. Jalali, M., Zare, K., & Hagh, M. T. (2014). A multi-stage MINLP-based model for sub-transmission system expansion planning considering the placement of DG units. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 63, 8-16.
15
16. Janke, J. R. (2010). Multicriteria GIS modeling of wind and solar farms in Colorado. Renewable Energy, 35(10), 2228-2234.
16
17. Mascha, M., Harden, J. W., & Trebby, J. (2009). Trading in CO2 Credits: Tax Issues to Consider.
17
18. Mohaghar, A., Ariaee, S. (2017). Locating using Geographical Information System and Weighted Maximal Covering Model. Journal of Industrial Management Perspective, 7(2), 9-32 (In Persian).
18
19. Mortazavi, S., & Seif Barghy, M. (2018). Two-Objective Modeling of Location-Allocation Problem in a Green Supply Chain Considering Transportation System and CO2 Emission. Journal of Industrial Management Perspective, 8(1), 163-185 (In Persian).
19
20. Nagurney, A., Liu, Z., & Woolley, T. (2006). Optimal endogenous carbon taxes for electric power supply chains with power plants. Mathematical and computer modelling, 44(9-10), 899-916.
20
21. Nasehi, S., Noori, G., & Faryadi, Sh. (2017). Locate solar power plant with fuzzy logic and AHP (Case study Hormozgan Province). The Journal of new technologies in energy systems, 3(1), 1-9 (In persian).
21
22. Nazar, M. S., & Haghifam, M. R. (2009). Multiobjective electric distribution system expansion planning using hybrid energy hub concept. Electric Power Systems Research, 79(6), 899-911.
22
23. Rahimi, M., Pazand, F., & Abdollahi, A. (2017). Feasibility Study of Establishing Solar Power Plants Using AHP Model and Fuzzy Logic in Sistan and Baluchistan Province. Geography and Development Iranian Journal, 15(49), 23-36 (In Persian).
23
24. Ranaei, M., Mobaraqi dinan, N., & Keshtkar, M. (2016). Location of wind power plant in Qazvin province using geographic information system and AHP method and its integration with fuzzy logic, Second International Congress on Earth, Space and Clean Energy (In Persian).
24
25. Safari, F., noraisefat, I. (2017). Gas power plant site selection using fuzzy model and Boolean Logic in GIS. Human & Environment (In Persian).
25
26. Safarian Zengir, V., & Zeynali, B. (2018). Potentiometric environmental, renewable wind energy, Ardabil Province for the establishment of wind turbine 2.5 MW Samen (AV 928) using software ArcGIS. Journal of Human and Environment, 16(3), 21-36 (In Persian).
26
27. Sahebi, H., Mahjoub, N., & Teymouri, A. (2019). Mathematical Modelling of Second and Third Generations of Biomass Networks Considering Water-Energy Nexus. Quarterly Journal of Energy Policy and Planning Research, 5(15), 7-39. (In Persian)
27
28. Taghvaei, M., Saboohi, E. (2017). Expansion and location of solar power plants in Isfahan. Journal of Research and Urban Planning, 8(28), 61-82 (In Persian).
28
29. Taleai, M., Safarpour, M., & Javadi, G. (2019) Potential Evaluation for Establishment of Solar Power Plants Using Multi-Criteria Decision Making Methods: OWA and TOPSIS (case study: Qazvin-Iran). The Journal of Spatial Planning; 22(4), 1-27 (In Persian).
29
30. Uyan, M. (2017). Optimal site selection for solar power plants using multi-criteria evaluation: a case study from the Ayranci region in Karaman, Turkey. Clean Technologies and Environmental Policy, 19(9), 2231-2244.
30
31. Wu, K., Nagurney, A., Liu, Z., & Stranlund, J. K. (2006). Modeling generator power plant portfolios and pollution taxes in electric power supply chain networks: A transportation network equilibrium transformation.
31
32. Yasin, Z. M., & Rahman, T. K. A. (2006, November). Influence of distributed generation on distribution network performance during network reconfiguration for service restoration. In Power andEnergy Conference, 2006. PECon'06. IEEE International (pp. 566-570). IEEE.
32