مدل برنامه ریزی برونسپاری لجستیک معکوس بر پایۀ تحلیل فازی شهودی با در نظر گرفتن روش‌های هوش مصنوعی (مورد مطالعه: شرکت سایپا)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استاد، دانشگاه تهران.

2 استادیار، دانشگاه سالفورد.

3 دانشجوی دکتری، پردیس بین المللی کیش دانشگاه تهران.

10.48308/jimp.2023.232882.1484

چکیده

پژوهش حاضر، به ارائۀ مدل برنامه‌ریزی برون‌سپاری لجستیک معکوس در چرخۀ مونتاژ صنعت خودروسازی بر پایۀ تابع هدف هزینه گرا پرداخته شده است. برمبنای شناخت ابعاد و مولفه-های شناسایی شده از فرآیند برون‌سپاری لجستیک معکوس مبتنی بر لجستیک 4.0 و با مطالعۀ ادبیات موضوعی و ارائۀ روشی پیشنهادی مبتنی بر مدل فازی شهودی و هوش مصنوعی، اقدام به احصای سنجه‌ها و سنجش و ارزیابی جامع میزان برون‌سپاری در مدل لجستیک در نظر گرفته شده بر مبنای جامعه آماری مورد نظر شده است. دو معیار اصلی به منظور سنجش مدل مفهومی، کیفیت و هزینه هستند. قلمرو موضوعی پژوهش ، ارائۀ مدل شبکۀ تأمین لجستیک معکوس مبتنی بر روش‌های هوش مصنوعی در بستر اینترنت اشیا و در صنعت خودرسازی است. از این حیث قلمرو موضوعی تحقیق متمرکز بر چرخۀ مونتاژ خطوط تولید به صورت عام و با اولویت خودروسازان پرتیراژ (سواری سبک) است. قلمرو مکانی تحقیق در زنجیرۀ تامین گروه صنعتی خودروسازی سایپا شامل گروه لیزینگ رایان سایپا است. قلمرو زمانی پژوهش، در یک بازۀ مشخص از سال 1389 تا سال 1398 است. متغیرها شامل دریافتی های غیر تجاری، جمع کل دارایی ها، سود عملیاتی، سود خالص و ارزش بازار هستند که از طریق آمار منتشر شده شرکت سایپا مورد ارزیای قرار گرفته است. میزان همگرایی داده ها در نمودار رگرسیونی فروش (درآمدهای عملیاتی) به سود عملیاتی بر مبنای مدل مفهومی در سال 1398 برابر با 0.9895 و نمودار رگرسیونی سود خالص به سود عملیاتی در سال 1398 بر مبنای مدل مفهومی در نظر گرفته شده برابر با 0.9961 می باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Reverse Logistics Outsourcing Planning Model Based on Intuitive Fuzzy Analysis Considering Artificial Intelligence Methods (Case Study: Saipa Company)

نویسندگان [English]

  • Ali Mohaghar 1
  • Taha Mansouri 2
  • Sanaz Haddadi 3
1 Professor, University of Tehran.
2 Assistant Professor, University of Salford.
3 PhD student, Kish International Campus of Tehran University.
چکیده [English]

The research has focused on providing a reverse logistics outsourcing planning model in the assembly cycle of the automotive industry based on a cost-oriented objective function. Based on the knowledge of the identified dimensions and components of the process of reverse logistics outsourcing based on Logistics 4.0 and by studying the subject literature and presenting a proposed method based on the intuitive fuzzy model and artificial intelligence, conduct statistical measures and ultimately measure and comprehensively evaluate the amount of outsourcing in the considered logistic model is based on the intended statistical population. The two main criteria are quality and cost. The subject area is to present a reverse logistics supply network model based on artificial intelligence methods in the context of the Internet of Things and in the automotive industry. The research area is in the supply chain of Saipa Automotive Industrial Group and its sub-group. The time domain of the research is in a specific period from 1395 to 1398. The variables used include non-commercial receivables, total assets, operating profit, net profit and market value, which have been evaluated through the published statistics of Saipa Company. The degree of data convergence in the regression chart of sales (operating income) to operating profit based on the conceptual model in 1998 is equal to 0.9895 and the regression chart of net profit to operating profit in 1998 based on the considered conceptual model is equal to 09961.

کلیدواژه‌ها [English]

  • reverse logistics
  • outsourcing
  • intuitive fuzzy network
  • artificial neural network
  • operating profit