@article { author = {Ghorbankhani, Ahmad and Morvati Sharifabadi, Ali and Mir Ghafouri, Seyed Habibollah and Mirfakhrodini, Seyed Heydar}, title = {Multi-Objective Random Model to Determine the Type, Capacity and Installation Location of Distributed Products in the New Supply Chain of the Electricity Industry}, journal = {Journal of Industrial Management Perspective}, volume = {11}, number = {2}, pages = {9-39}, year = {2021}, publisher = {Shahid Beheshti University}, issn = {2251-9874}, eissn = {2645-4165}, doi = {10.52547/jimp.11.2.9}, abstract = {In recent years, with the high cost of building large and centralized power plants and the problems of long power transmission lines, the electricity industry has shifted to the use of small and distributed generation near the location of customers. On the other hand, due to environmental problems, some of these distributed products are based on renewable energy, which has a random behavior. Determining the location and capacity of these products at the distribution network level has a great impact on managing financial resources and improving supply chain parameters. In this research, a comprehensive multi-objective and probabilistic model is proposed to determine the installation location, type, and optimal capacity of distributed products at the level of the new electricity supply chain. The ultimate goal of this model is to minimize energy losses, investment and operation costs, unsupplied energy, and environmental pollutants. The proposed model is applied on a 33-region network by MATLAB software and solved in a multi-objective way by a genetic meta-heuristic algorithm with faulty sorting. The final results show the effectiveness of the proposed method in various economic, environmental, and social dimensions of the electricity supply chain.}, keywords = {Distributed supply chain,Distributed products,Renewable,Uncertainty,Genetic algorithm}, title_fa = {مدل تصادفی چندهدفه به منظور تعیین نوع، ظرفیت و محل نصب تولیدات پراکنده در زنجیره تأمین جدید صنعت برق}, abstract_fa = {در سال‌های اخیر به‌­دلیل هزینه‌ بالای ساخت نیروگاه‌های بزرگ و متمرکز و مشکلات خطوط بلند انتقال انرژی، صنعت برق به سمت استفاده از تولیدات کوچک و توزیع‌­شده در نزدیکی محل مشترکین سوق یافته است. از سوی دیگر با توجه به مشکلات زیست‌­محیطی، بخشی از این تولیدات توزیع‌­شده مبتنی بر انرژی‌های تجدیدپذیر هستند که رفتار تصادفی دارند. تعیین محل قرارگیری و ظرفیت این تولیدات در سطح شبکه توزیع تأثیر بسزایی در مدیریت منابع مالی و بهبود پارامترهای زنجیره تأمین دارد. در این پژوهش یک مدل جامع چندهدفه و احتمالاتی به‌­منظور تعیین محل نصب، نوع و ظرفیت بهینه تولیدات پراکنده در سطح زنجیره تأمین جدید برق پیشنهاد شده است. هدف‌­گذاری نهایی این مدل کمینه­‌سازی تلفات انرژی، هزینه‌­های سرمایه‌گذاری و بهره‌برداری، انرژی تأمین‌­نشده و آلاینده‌های زیست‌محیطی است. مدل پیشنهادی بر روی یک شبکه 33 ناحیه‌ای توسط نرم­افزار متلب اعمال و به­صورت چند­هدفه توسط الگوریتم فرا­ابتکاری ژنتیک با مرتب­سازی نامغلوب حل شده است. نتایج نهایی، اثربخشی روش پیشنهادی را در ابعاد مختلف اقتصادی، زیست‌­محیطی و اجتماعی در زنجیره تأمین برق نشان می‌دهند.}, keywords_fa = {Distributed supply chain,Distributed products,Renewable,Uncertainty,Genetic algorithm}, url = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_100873.html}, eprint = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_100873_2e7a4da9deb3dabcff74d5014eee36b6.pdf} } @article { author = {Ghorbani, Soheyla and Afshar-Nadjafi, Behrouz}, title = {Modeling and Solving the Cross-Docking Centers Location and Vehicle Scheduling Problem in a Multi-Product Supply Chain with Discrete Pick-up and Delivery}, journal = {Journal of Industrial Management Perspective}, volume = {11}, number = {2}, pages = {41-66}, year = {2021}, publisher = {Shahid Beheshti University}, issn = {2251-9874}, eissn = {2645-4165}, doi = {10.52547/jimp.11.2.41}, abstract = {This research studies cross-docking centers location and vehicles routing scheduling problems simultaneously in a three-level supply chain with discrete pick-up and delivery. The proposed problem is formulated as a mixed-integer nonlinear programming model with the aim of reducing total cost includes cross-docking centers construction cost, transportation fixed and variable costs, earliness and tardiness penalty costs. In this supply chain model, vehicles start from a cross-docking center and pick up different products from various suppliers and after classifying and preparing products at cross-docking centers, a different group of vehicles are sent to deliver products to customers. For delivering any kind of product to each customer, a soft time window is considered. Herein, three types of small, medium and large size instances have been generated randomly and solved by using the proposed simulated annealing algorithm. For small problems, the results from simulated annealing algorithm are compared with the solutions obtained by the exact methods.}, keywords = {Mathematical Programming,Cross-Docking Location,Vehicle Routing,Discrete Pick-up and Delivery,Simulated Annealing Algorithm}, title_fa = {ارائه مدل و حل مسئله مکان‌یابی انبارهای متقاطع و زمان‌بندی وسایل نقلیه در زنجیره تأمین چندمحصولی با امکان برداشت و تحویل گسسته}, abstract_fa = {در این پژوهش مسائل مکان‌یابی انبارهای متقاطع، مسیریابی و زمان‌بندی وسایل نقلیه را به‌طور هم‌زمان در یک زنجیره تأمین سه‌­سطحی با امکان برداشت و تحویل گسسته، با هدف کمینه‌سازی مجموع هزینه‌ها (هزینه احداث انبارهای متقاطع، هزینه‌های ثابت و متغیر حمل‌ونقل و جریمه تأخیر و تعجیل)، موردمطالعه قرار گرفته و یک مدل برنامه‌ریزی ترکیبی عدد صحیح غیرخطی برای آن ارائه شده است. در این مدل تصمیم‌گیری در خصوص تخصیص وسایل نقلیه ناهمگن به فرآیند برداشت و تحویل و انتخاب مکان و تعداد انبارهای متقاطع برای احداث از میان مکان‌های بالقوه موجود پس از حل مدل صورت می‌گیرد. فرض چندمحصولی‌­بودن شامل تک‌تک تأمین‌کنندگان، انبارهای متقاطع و مشتریان می‌شود. برای تحویل هر نوع از کالاها در محل هر یک از مشتریان یک پنجره زمانی نرم در نظر گرفته شده است و علاوه بر جریمه تأخیر، جریمه تعجیل در تحویل کالاها متناسب با مدت‌زمان و مقدار کالای مواجه‌­شده با تأخیر/ تعجیل محاسبه می­شود. سه دسته مسئله در ابعاد کوچک، متوسط و بزرگ به‌صورت تصادفی تولید و با استفاده از الگوریتم شبیه‌سازی تبرید حل شده‌اند. برای مسائل کوچک، جواب حاصل از روش‌های حل دقیق با نتایج الگوریتم شبیه‌سازی تبرید مقایسه شده است.}, keywords_fa = {Mathematical Programming,Cross-Docking Location,Vehicle Routing,Discrete Pick-up and Delivery,Simulated Annealing Algorithm}, url = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_94173.html}, eprint = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_94173_1fef42fa33a688b86a6fc2f3f9d58754.pdf} } @article { author = {Zandi, Peyman and Rahmani, Mohammad and Azimi, Parham}, title = {Proposing a Model for Analyzing and Improving a Service System through Queue Theory and Simulation Approach (Case: Hamedan Power Company)}, journal = {Journal of Industrial Management Perspective}, volume = {11}, number = {2}, pages = {67-100}, year = {2021}, publisher = {Shahid Beheshti University}, issn = {2251-9874}, eissn = {2645-4165}, doi = {10.52547/jimp.11.2.67}, abstract = {It’s evident that waiting in a queue is not desirable. Nevertheless, reducing the waiting time will be costly. In order to enhance the efficiency and improve the performance of a system, there are some solutions that result in reductions in the response time and enhancement in user satisfaction. Among all, the simulation approach does not deliver a real optimal solution but provides a description of the events that take place under certain conditions in the system. Through such a model, the decision-maker can investigate system improvements via scenario analysis. This study aims to analyze a system’s behavior through queue modeling, simulation, and statistical analysis. The case under study was a service system i.e. the financial department of Hamedan Power Company. This system was modeled and analyzed via the ED software, version 8.1. Thereby, improving changes were foreseen and statistically analyzed. Findings on the proposed scenario show a significant reduction in the total waiting time of this system. Based on this scenario, it was proposed that three personnel – via a training program – serve all the three customer types (A, B, & C). In this way, the model format changed. Almost 60 seconds of each customer’s time was saved thereby. Hence the workflow can be changed through interventions such as developing some training programs.}, keywords = {Services Management,Simulation,Queue theory,ED software}, title_fa = {ارائه الگوی تجزیه و تحلیل و بهبود سیستم خدماتی با استفاده از تئوری صف و رویکرد شبیه سازی )مورد مطالعه: واحد مالی سازمان آب همدان)}, abstract_fa = {در سیستم خدمات، افراد علاقه ندارند که برای دریافت خدمات در صف منتظر بمانند. برای افزایش کارایی و بهبود عملکرد سیستم می توان از شبیه­‌سازی کمک گرفت. شبیه­‌سازی توصیفی از رویداد­های جاری در سیستم را ارائه می‌­دهد. در این پژوهش با ارائه الگوی مدل­سازی صف یک سیستم خدماتی به کمک نرم‌­افزار ED نسخه 8.1، رفتار سیستم واحد مالی سازمان آب همدان شبیه­‌سازی و تجزیه­‌و­تحلیل شده است؛ سپس با انتخاب کم‌­هزینه‌­ترین سناریو، بهبودها پیش­بینی شده است. عناصر مدل نیز تجزیه و تحلیل آماری شده و بدین ترتیب پایداری روش از نظر پایایی و روایی نشان داده شده است. نتایج سناریوی پیشنهادی تفاوت معناداری را در کاهش زمان انتظار کل سیستم نشان می­دهد. در سناریو تقسیم کار با ایجاد همکاری بین خدمت­‌دهندگان می­‌توان زمان انتظار کل مراجعه‌­کنندگان سیستم را کم کرد. طبق این سناریو تصمیم بر این شد که با آموزش هر سه کارمند آن­ها را توانمند ساخت تا هر سه بتوانند به هر سه نوع رجوع­کننده A و B و C خدمت‌­رسانی کنند. به این ترتیب شکل مدل تغییر پیدا کرد. در نتیجۀ راهکار پیشنهادی، به­‌طور میانگین تقریبا 60 ثانیه در وقت هر مراجعه­‌کننده صرفـه‌­جویی می‌شود. پس می‌­توان با تدابیر ممکن و تدوین برنامه آموزشی جریان کار را بهبود داد.}, keywords_fa = {Services Management,Simulation,Queue theory,ED software}, url = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_100918.html}, eprint = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_100918_8875758e8305c8bb7fcad4db7baa7069.pdf} } @article { author = {Mousavi, Sogol and Sajadi, Seyed Mojtaba and AlemTabriz, Akbar and Najafi, Seyed Esmaeil}, title = {Designing a Hierarchical Network of Temporary Urban Medical Centers in a Disaster through a Hybrid Approach of Mathematical Model – Simulation}, journal = {Journal of Industrial Management Perspective}, volume = {11}, number = {2}, pages = {99-124}, year = {2021}, publisher = {Shahid Beheshti University}, issn = {2251-9874}, eissn = {2645-4165}, doi = {10.52547/jimp.11.2.99}, abstract = {The destructive impact of natural disasters emphasizes the importance of logistics and human resource planning in the pre- and post- disaster periods. In the event of a disaster, in order to provide immediate relief, the Health Hierarchical Network, which includes clinics and hospitals, will be activated. In this paper, using a mixed integer mathematical model and assuming the current location of hospitals and clinics, optimal locations are determined as temporary treatment emergency centers and the optimal allocation of casualties from urban areas to these centers and then clinics and hospitals are recommended in disaster. Using the simulation model, the moment of disaster and the rescue process were simulated and then the optimization approach was adopted based on simulating the optimal capacity of temporary centers and improving the capacity of current centers and hospitals. The results of the study show that the hierarchical model of location allocation of capacity optimization reduces the density of casualties, costs and treatment time in disaster.}, keywords = {Disaster Management,Temporary Medical Centers,Simulation-Based Optimization,Hierarchical Mathematical Model,Treatment Network Design}, title_fa = {طراحی شبکه سلسله‌مراتبی مراکز درمان موقت شهری در شرایط بحران با رویکرد تلفیقی مدل ریاضی - شبیه‌سازی}, abstract_fa = {اثرات ویرانگر بلایای طبیعی، اهمیت لجستیک و برنامه‌ریزی منابع انسانی را در مراحل قبل و بعد از بحران نشان می‌دهد. هنگام بروز بحران به ‌منظور امدادرسانی سریع، شبکه سلسله ‌مراتبی سلامت که شامل درمانگاه‌ها و بیمارستان‌ها است، فعال می‌شود. در این پژوهش با استفاده از مدل ریاضی مختلط عدد صحیح و با درنظرگرفتن موقعیت فعلی بیمارستان‌ها و درمانگاه‌ها، مکان‌های بهینه‌ای با عنوان «مراکز درمان موقت» تعیین و نحوه تخصیص بهینه مصدومان از ناحیه‌های شهری به این مراکز پیشنهاد می‌شود. انتخاب مکان‌های بهینه، تخصیص بهینه سلسله‌مراتبی مصدومان، تعیین ظرفیت بهینه مراکز پذیرش، تعیین نقاط پشتیبان برای مراکز درمان موقت در قالب یک مدل تلفیقی ریاضی و شبیه‌سازی به‌صورت هم‌زمان از نوآوری‌های این پژوهش است. به کمک مدل شبیه‌سازی لحظه بروز بحران و فرایند امداد و نجات شبیه‌سازی‌شده و با رویکرد بهینه‌سازی مبتنی بر شبیه‌سازی، ظرفیت بهینه مراکز موقت و اصلاح ظرفیت درمانگاه‌ها و بیمارستان‌های فعلی انجام شده است. نتایج پژوهش نشان می‌دهد مدل سلسله‌ مراتبی مکان‌یابی–تخصیص، بهینه‌سازی ظرفیت سبب کاهش ازدحام مصدومان و کاهش هزینه و زمان درمان می‌شود.}, keywords_fa = {Disaster Management,Temporary Medical Centers,Simulation-Based Optimization,Hierarchical Mathematical Model,Treatment Network Design}, url = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_87606.html}, eprint = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_87606_3994f92e283d1fd9f900d308f4864a7c.pdf} } @article { author = {Narimani Ghourtoular, Easa and Feg-Hi Farahmand, Naser and Pilevari, Nazanin and Rahmani, Kamaleddin and Motadel, Mohammad Reza}, title = {Design of Fuzzy Inference System for Green Supply Chain Evaluation of Export Manufacturing Companies}, journal = {Journal of Industrial Management Perspective}, volume = {11}, number = {2}, pages = {125-144}, year = {2021}, publisher = {Shahid Beheshti University}, issn = {2251-9874}, eissn = {2645-4165}, doi = {10.52547/jimp.11.2.125}, abstract = {This paper aims to design a fuzzy inference system to evaluate the green supply chain of export manufacturing companies. This research has been applied from the point of view of purpose. The statistical population of this study included export manufacturing companies in the northwest of the country. The statistical sample is targeted, and 143 companies are determined. A research questionnaire based on the research literature was used to collect the data. In order to examine the validity of the questionnaire, while using formal validity, the validity of the structure has been used based on confirmatory factor analysis. Cronbach's alpha coefficient was also used to evaluate the reliability of the questionnaire. The research questionnaires were distributed among the statistical sample members of the research after confirming the validity and reliability. In order to evaluate the green supply chain of companies, a fuzzy inference system has been used based on triangular membership functions and Mamdani inference. The results show that the designed system is able to show how green the supply chain of companies is based on numerical values ​​and linguistic terms.}, keywords = {Fuzzy Inference System,Green Supply Chain,Export Manufacturing Companies. Input Operation,Production Operations,Output Operations}, title_fa = {طراحی سیستم استنتاج فازی برای ارزیابی زنجیره تأمین سبز شرکت‌های تولیدی صادراتی}, abstract_fa = {هدف پژوهش حاضر طراحی سیستم استنتاج فازی برای ارزیابی زنجیره تأمین سبز شرکت­‌های تولیدی صادراتی است. این پژوهش از نظر هدف، کاربردی می‌­باشد. جامعه آماری پژوهش شامل شرکت­‌های تولیدی صادراتی در شمال­‌غرب کشور است که نمونه آماری به­‌صورت هدفمند و به تعداد 143 شرکت تعیین شد. برای جمع­‌آوری داده­‌ها از پرسشنامه پژوهشگر­ساخته مبتنی بر مبانی نظری پژوهش استفاده شد. برای بررسی روایی پرسشنامه از روایی سازه بر اساس تحلیل عاملی تأییدی بهره­گیری شد. برای بررسی پایایی پرسشنامه نیز از ضریب آلفای کرونباخ استفاده شده است. پرسشنامه­‌های پژوهش، پس از تأیید روایی و پایایی در میان اعضای نمونه آماری پژوهش توزیع شد. به­‌منظور ارزیابی زنجیره تأمین سبز شرکت‌ها از سیستم استنتاج فازی، بر اساس توابع عضویت مثلثی و استنتاج ممدانی، بهره گرفته شده است. نتایج نشان می‌­دهد که سیستم طراحی­‌شده قادر است میزان سبز­بودن زنجیره تأمین شرکت‌های صادراتی را بر اساس مقادیر عددی و واژه‌­های زبانی نشان دهد. }, keywords_fa = {Fuzzy Inference System,Green Supply Chain,Export Manufacturing Companies. Input Operation,Production Operations,Output Operations}, url = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_100700.html}, eprint = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_100700_2cce463d64607d828ce479089c86be89.pdf} } @article { author = {Ebrahimi Mahmoudi, Hossein and Pishvaei, Mir Saman and Teymouri, Ebrahim}, title = {A Two-Stage Model for Rice Cultivation Preparation Considering Dynamic Uncertainty: A Case Study in Iran}, journal = {Journal of Industrial Management Perspective}, volume = {11}, number = {2}, pages = {145-176}, year = {2021}, publisher = {Shahid Beheshti University}, issn = {2251-9874}, eissn = {2645-4165}, doi = {10.52547/jimp.11.2.145}, abstract = {As one of the essential commodities in the agricultural sector, rural farmers generally cultivate rice based on experience in agricultural fields. This method of cultivation has led to a waste of natural resources. In this study, the aim is to find suitable areas and determine the pattern of rice cultivation using a two-phase methodology. In the first phase, GIS integration and the best-worst method have been used to classify suitable areas for rice cultivation in Iran. The first phase's result is considered an input to the second phase, i.e., the optimization model to determine the pattern of rice cultivation. A multi-stage stochastic optimization approach has been used in the second phase to consider the weather uncertainty in all periods. Climatic conditions in each period are modeled in three scenarios. The application of the proposed model has been investigated in a case study in Iran. As a result, it has been observed that most of the suitable areas for rice cultivation are located in the north and western parts of Iran. Also, the suitable cultivation pattern for most rice farmers is the high-yield cultivation using the transplanting method.}, keywords = {Land Preparation,Rice Cultivation Pattern,GIS,multi-stage stochastic programming,Best-Worst Method}, title_fa = {یک مدل برنامه‌ریزی دو مرحله‌ای برای آمایش کشت برنج تحت شرایط عدم قطعیت پویا (مورد مطالعه: ایران)}, abstract_fa = {برنج به‌عنوان یکی از کالاهای اساسی در بخش کشاورزی عموماً توسط کشاورزان روستایی بر اساس تجربه در مزارع کشاورزی کشت می‌شود. کشت سنتی این محصول به هدر­رفت منابع طبیعی، مانند ذخایر آب، منجر شده است. هدف پژوهش حاضر یافتن پهنه‌های مناسب و تعیین الگوی کشت برنج با استفاده از یک روش دومرحله‌ای است. در قسمت اول برای دسته‌بندی پهنه‌های مناسب برای کشت برنج در ایران از ادغام سیستم اطلاعات جغرافیایی با روش بهترین ـ بدترین استفاده شد. مرحله اول به‌عنوان ورودی به مرحله دوم، یعنی مدل بهینه‌سازی برای تعیین الگوی کشت برنج در نظر گرفته می‌شود. برای در­نظر­گرفتن شرایط آب‌وهوایی در همه دوره‌ها از رویکرد بهینه‌سازی تصادفی چندمرحله‌ای استفاده شد. شرایط آب‌وهوایی در هر دوره در سه سناریو موردبررسی قرار گرفت. کاربرد مدل در مطالعه موردی کشور ایران بررسی شد. نتایج نشان می­دهد که بیشتر پهنه‌های مناسب برای کشت برنج در شمال کشور و قسمتی از غرب ایران قرار گرفته است و الگوی کشت مناسب برای بیشتر کشاورزان، کشت برنج پرمحصول و به روش نشایی است.}, keywords_fa = {Land Preparation,Rice Cultivation Pattern,GIS,multi-stage stochastic programming,Best-Worst Method}, url = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_101050.html}, eprint = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_101050_e4e6a2ece3c458d8cf8de94b4ad7c7fd.pdf} } @article { author = {Yousefi, Ommolbanin and Noroozi, Abdolrasool and Hajheidari, Neda}, title = {Identification and Prioritizing Delay Factors and Timely Delivery Solutions Based on EFQM in the Aviation Industry}, journal = {Journal of Industrial Management Perspective}, volume = {11}, number = {2}, pages = {177-205}, year = {2021}, publisher = {Shahid Beheshti University}, issn = {2251-9874}, eissn = {2645-4165}, doi = {10.52547/jimp.11.2.177}, abstract = {In today's competitive world, compliance with customer requirements is a primary requisite of staying in a non-exclusive and competitive market. The late delivery of products results in the dissatisfaction of customers and imposes additional costs. Hence, one of the critical problems in the organization is the delay of the projects, which makes considering strategies for addressing them essential. This research was carried out in the industry of manufacturing airborne items and systems in 2020 to identify and prioritize the delay factors and timely delivery strategies of products. For this purpose, identifying and classifying the delay factors is done through the organization excellence model and then the dependence network relations of delay factors and solution determined by interpretive structure modeling technique and their impact on delays calculated by network analysis. Finally, by analyzing the significance-performance and the three indexes cost solution for implementing corrective amount, duration and availability for modification and feasible, acceptable solutions were identified and prioritized. The findings showed that 45 factors were root causes of delay, from among 113 detected delay factors, and after interpretive structure modeling, 14 corrective strategies and weighting and prioritizing were proposed by the experts.}, keywords = {Delay,Organization Excellence Model,Interpretative Structure Modeling,Multi-criteria Decision Making,Importance- Performance analysis}, title_fa = {شناسایی و اولویت‌بندی عوامل تأخیر و راهکارهای تحویل به‌موقع مبتنی بر EFQM در صنعت هواپیمایی}, abstract_fa = {در دنیای رقابتی امروز، رعایت الزامات مشتری‌مداری شرط اصلی پایداری در بازار غیرانحصاری و رقابتی است. عدم‌­تحویل به‌­موقع محصولات، سبب بروز نارضایتی مشتریان و تحمیل هزینه‌های اضافی خواهد شد. از این رو تأخیر پروژه‌ها و ارائه‌ راهکارهایی برای رفع آن‌ها یکی از مشکلات مهم در سازمان‌ها تلقی می‌شود. این پژوهش با هدف شناسایی و اولویت‌بندی عوامل تأخیر و راهکارهای تحویل به‌­موقع محصولات در صنعت ساخت و تولید اقلام و سامانه‌های هوایی در محدوده زمانی سال 1398 انجام ‌شده است. بدین منظور عوامل تأخیر با استفاده از مدل تعالی سازمانی شناسایی و دسته­‌بندی شدند؛ سپس با استفاده از تکنیک مدل‌سازی ساختاری - تفسیری، روابط شبکه‌ای وابستگی عوامل تأخیر و راهکارها مشخص و میزان تأثیر آن‌ها در تأخیرات با روش تحلیل شبکه‌ای محاسبه شد. در­نهایت با تحلیل اهمیت - عملکرد و بر اساس سه شاخص میزان هزینه برای اجرای راهکار اصلاحی، مدت‌زمان لازم برای اصلاح و دسترسی و امکان‌پذیری، راهکارهای قابل‌پذیرش تعیین و اولویت‌بندی گردید. یافته‌ها نشان داد که از میان 113 عامل تأخیر شناسایی­‌شده، 45 عامل دارای تأخیر ریشه‌ای بوده است. پس از انجام مدلسازی ساختاری تفسیری 19 عامل ریشه‌ای تاثیرگذار (محرک) مشخص گردید و سپس 14 راهکار اصلاحی همراه با وزن‌دهی و اولویت‌بندی آن‌ها توسط خبرگان تعیین شد.}, keywords_fa = {Delay,Organization Excellence Model,Interpretative Structure Modeling,Multi-criteria Decision Making,Importance- Performance analysis}, url = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_101010.html}, eprint = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_101010_74b1712c3283694e64af3e80ac099eea.pdf} } @article { author = {Torabandeh, Mohammad Ali and Dorri Nokorani, Behrouz and Motameni, Alireza and Rabieh, Masood}, title = {Comparative-fuzzy Analysis of National Innovation Capability Based on Results of Dynamic Network DEA Model}, journal = {Journal of Industrial Management Perspective}, volume = {11}, number = {2}, pages = {207-246}, year = {2021}, publisher = {Shahid Beheshti University}, issn = {2251-9874}, eissn = {2645-4165}, doi = {10.52547/jimp.11.2.207}, abstract = {In this article, by presenting the scope of national innovation capability in the context of a multi-sector system, a dynamic network model is introduced. In this system, to identify Iran's performance problem, at first by bibliometric studying and holding focus group sessions with experts, the steps and indicators of the processed model were identified and designed. Then, the dynamic network data envelopment analysis model was implemented to compare Iran's performance with other countries. The model results indicated that Iran's national innovation capability has a poor performance in the third phase of its three steps that include converting patents to high-tech products and creative goods. Then, to present the proposed policy to enhance Iran’s performance in the third step of the mentioned model, by using qualitative comparative analysis of fuzzy set (fSQCA), the combinations of institutional, human capital and research, infrastructure, market sophistication, and business sophistication dimensions were investigated. For calibration of these data, K-MEANS clustering method was used. The output of the mentioned comparative analysis indicated that the combination of the two dimensions of institutions and human capital and research in promoting the country's performance is sufficient.}, keywords = {National Innovation capability,Bibliometric Analysis,Dynamic Network DEA,Fuzzy Set Qualitative Comparative Analysis,K-MEANS Clustering Method}, title_fa = {تحلیل تطبیقی ـ فازی قابلیت نوآوری ملّی مبتنی بر نتایج مدل تحلیل پوششی داده‌های شبکه‌ای پویا}, abstract_fa = {در این پژوهش با ارائه چارچوب قابلیت نوآوری ملّی در قالب نظام چندبخشی، یک مدل شبکه‌­ای و پویا معرفی می‌­شود. در این نظام به‌منظور شناسایی مسئله عملکردی کشور، ابتدا با استفاده از تحلیل کتاب‌شناختی و برگزاری جلسه‌های گروه کانونی با خبرگان، مراحل و شاخص­‌های مدل فرایندی، شناسایی و طراحی شدند؛ سپس مدل تحلیل پوششی داده‌­های شبکه‌­ای پویا برای محاسبه عملکرد کشور، در مقایسه با سایر کشورهای منطقه به‌­کار گرفته شد. نتایج مدل نشان داد که قابلیت نوآوری ملّی کشور در مرحله سوم، یعنی در تبدیل پتنت‌­ها به صادرات محصولات با فناوری بالا و کالاهای خلاقانه، ضعیف است. در ادامه به‌منظور ارائه سیاست پیشنهادی در ارتقای عملکرد کشور در مرحله سوم، با استفاده از تحلیل تطبیقی کیفی مجموعه فازی (fsQCA) ترکیبات ابعاد نهادها، سرمایه انسانی و پژوهش، زیرساخت، پیچیدگی بازار و پیچیدگی کسب‌وکار موردبررسی قرار گرفت و برای کالیبره‌‌کردن داده­ها از روش خوشه‌بندی K-MEANS استفاده شد. خروجی تحلیل یادشده نشان داد که ترکیب دو بُعد نهادها و سرمایه انسانی/ پژوهش در ارتقای عملکرد کشور شرط کافی است.}, keywords_fa = {National Innovation capability,Bibliometric Analysis,Dynamic Network DEA,Fuzzy Set Qualitative Comparative Analysis,K-MEANS Clustering Method}, url = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_101163.html}, eprint = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_101163_17435c7f74e4ddcb62d35a810adb20f6.pdf} } @article { author = {Jangizehi, Mansour and Gaini, Ahmad}, title = {The Relationship between Logistics Capability and Risk in Freight Transport Supply Chain Resilience with Canonical Correlation Analysis Approach}, journal = {Journal of Industrial Management Perspective}, volume = {11}, number = {2}, pages = {247-270}, year = {2021}, publisher = {Shahid Beheshti University}, issn = {2251-9874}, eissn = {2645-4165}, doi = {10.52547/jimp.11.2.247}, abstract = {In this study, to find supply chain resilience strategies, 14 indicators for logistics capability and 13 indicators for risk were achieved from factor analysis. The logistics capability questionnaire was filled by customers, and the risk questionnaire was answered by managers and employees of transport companies. Six factors for the logistics capability and five factors for the risk were detected through factor analysis. Indicators were analyzed by canonical correlation using SPSS software. Findings from the canonical correlation analysis show a suitable linear combination and a significant correlation between the logistics capability and risk variables. In the first canonical coefficient, the amount of variance was 81%, and in the second canonical coefficient of variance, 78% was obtained between two canonical linear combinations. The results show that risk indices can cause changes in logistics capability up to 13.2%, and logistics capability indices can change up to 16.8% in the risk variable. Moreover, insurance and safety guarantee indicators and timely delivery of goods have the greatest impact on improving logistics, and fleet delays and fuel supply problems of the transport fleet have the greatest impact on increasing risk.}, keywords = {logistics capability,Risk,Resilience,Freight Transport,Canonical correlation}, title_fa = {رابطه بین قابلیت لجستیک و ریسک در تاب‌آوری زنجیره تأمین حمل‌ونقل کالا با رویکرد تحلیل همبستگی کانونی}, abstract_fa = {در این پژوهش، به‌منظور شناسایی راهکارهای تاب‌آور نمودن زنجیره تأمین حمل‌ونقل کالا، 14 شاخص برای قابلیت لجستیک و 13 شاخص برای ریسک از روش تحلیل عاملی به‌­دست آمد. پرسشنامه قابلیت لجستیک توسط مشتریان و پرسشنامه ریسک توسط مدیران و کارکنان شرکت‌های حمل‌ونقل پاسخ داده شد. شش عامل در متغیر قابلیت لجستیک و پنج عامل در متغیر ریسک از روش تحلیل عاملی، کشف و نام‌گذاری شدند. همبستگی کانونی بین شاخص‌ها از طریق نرم‌افزار SPSS تحلیل شد. یافته‌های حاصل از تحلیل همبستگی کانونی نشان می‌دهد که ترکیب خطی مناسب و همبستگی معنا‌داری بین متغیر قابلیت لجستیک و متغیر ریسک وجود دارد و در ضریب کانونی اول، میزان واریانس81 درصد و در ضریب کانونی دوم، واریانس 78 درصد بین دو ترکیب خطی کانونی به­دست آمد. نتایج نشان می‌دهد که شاخص‌های ریسک می‌توانند تا 2/13 درصد، باعث تغییرات در قابلیت لجستیک شوند و شاخص‌های قابلیت لجستیک هم می‌توانند تا 8/16 درصد در متغیر ریسک تغییر ایجاد کنند؛ همچنین شاخص‌های بیمه و تضمین ایمنی و تحویل به‌موقع کالا، بیشترین تأثیر را در بهبود قابلیت لجستیک دارند و شاخص‌های تأخیرات ناوگان و مشکلات تهیه سوخت ناوگان حمل‌ونقل، بیشترین تأثیر را در افزایش ریسک دارند.}, keywords_fa = {logistics capability,Risk,Resilience,Freight Transport,Canonical correlation}, url = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_101266.html}, eprint = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_101266_eda86957b418e30e9d2e51d3a9392f6d.pdf} } @article { author = {Sajedi, Sina and Sarfaraz, Amir Homayoun and Bamdad, Shahrooz and Khalili-Damghani, Kaveh}, title = {Mathematical Model of Location, Multi-Commodity and Multi-Period in Sustainable Closed-Loop Supply Chain Considering Risk and Demand and Quality Uncertainty (A case Study)}, journal = {Journal of Industrial Management Perspective}, volume = {11}, number = {2}, pages = {271-304}, year = {2021}, publisher = {Shahid Beheshti University}, issn = {2251-9874}, eissn = {2645-4165}, doi = {10.52547/jimp.11.2.271}, abstract = {The main objective of sustainable supply chain is to balance the economic, environmental, and social goals that companies have to use closed-loop supply chains for cost reduction and increasing the efficiency of the supply chain. According to the research literature, considering the risk in supply chains, especially the return supply chain, is one of the topics that has been little studied. Therefore, the aim of this study is to locate the components of a three-objective, sustainable closed-loop, multi-commodity, and multi-period supply chain, considering uncertainty and market scenarios with a risk approach. Location in the sustainable closed-loop supply chain, considering the risk, and also paying attention to the quality of manufactured products and different scenarios of demand are among the innovations of this research. Due to the NP-Hard nature of the problem, the model is solved by the nondominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II). Sensitivity analysis has been performed on the parameters of the problem, and the efficiency of the studied methods has been investigated. The average Pareto points obtained from the first objective function is 56789.9, the average Pareto points for the second objective function is 1828.8 and for the third objective function is 77365.32, and also the average solution time of the model is 15.9 seconds.}, keywords = {Sustainable closed-loop supply chain,Uncertainty,Risk Assessment}, title_fa = {ارائه مدل ریاضی مکان‌یابی، چندکالایی و چند‌دوره‌ای در زنجیره حلقه‌بسته پایدار با درنظرگرفتن ریسک و عدم‌قطعیت در تقاضا و کیفیت}, abstract_fa = {زنجیره‌­های تأمین پایدار به دنبال ایجاد تعادل بین اهداف اقتصادی، زیست‌محیطی و اجتماعی هستند. شرکت‌­ها نیز به‌منظور کاهش هزینه‌­ها و افزایش کارایی زنجیره تأمین مجبور به استفاده از زنجیره تأمین حلقه‌بسته هستند. در­نظرگرفتن ریسک در زنجیره‌های تأمین به‌خصوص زنجیره‌­های تأمین بازگشتی یکی از موضوع­‌هایی است که مطالعات زیادی در خصوص آن انجام نشده است؛ بنابراین در این پژوهش به مکان‌یابی اجزای یک زنجیره ‌تأمین سه‌­هدفه، حلقه­‌بسته پایدار، چند‌کالایی، چند­دوره‌ای با درنظرگرفتن عدم‌­قطعیت و سناریوهای بازار برای با رویکرد ریسک پرداخته می‌­شود. نوآوری‌های پژوهش عبارت‌اند از: در­نظر­گرفتن ریسک در زنجیره تأمین حلقه‌­بسته پایدار به‌عنوان بخشی از تابع هدف؛ در­نظر­گرفتن عدم‌قطعیت تقاضا در زنجیره تأمین با استفاده از سناریوهای تعریف­‌شده؛ توجه به کیفیت محصولات بازگشتی؛ چند­دوره‌ای­‌بودن و چند­محصولی‌­بودن مدل و سفارشی‌کردن مدل پیشنهادی برای یک مطالعه موردی واقعی. با توجه به NP-Hard­ بودن مسئله، مدل پیشنهادی با استفاده از رویکرد فراابتکاری ژنتیک رتبه‌بندی نامغلوب NSGA-II حل شده است. تحلیل حساسیت بر روی پارامترهای مسئله انجام شده است و کارایی روش‌های موردمطالعه بررسی شده‌اند. میانگین نقاط پارتو حاصل از تابع هدف اول برابر 9/56789، میانگین نقاط پارتو برای تابع هدف دوم برابر 8/1828و برای تابع هدف سوم برابر 32/77365 و همچنین میانگین زمان حل مدل برابر 9/15 ثانیه است.}, keywords_fa = {Sustainable closed-loop supply chain,Uncertainty,Risk Assessment}, url = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_101049.html}, eprint = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_101049_33856df3a4d1e024e94c63d72bd9d982.pdf} } @article { author = {}, title = {The Reviewers in Issue 42 Summer 2022}, journal = {Journal of Industrial Management Perspective}, volume = {11}, number = {2}, pages = {-}, year = {2021}, publisher = {Shahid Beheshti University}, issn = {2251-9874}, eissn = {2645-4165}, doi = {}, abstract = {}, keywords = {}, title_fa = {داوران محترم شماره 42 تابستان 1400}, abstract_fa = {}, keywords_fa = {}, url = {https://jimp.sbu.ac.ir/article_102252.html}, eprint = {} }