بهینه‌سازی یکپارچه زنجیره تأمین سوخت‌های زیستی: رویکرد مبتنی بر منطق فازی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مدیریت، دانشکده علوم اداری و اقتصاد دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران

2 گروه مدیریت دانشکده علوم اداری و اقتصاد دانشگاه اصفهان

10.48308/jimp.2025.237165.1589

چکیده

مقدمه و اهداف: این مطالعه یک مدل برنامه‌ریزی چندهدفه را برای بهینه‌سازی طراحی شبکه زنجیره تأمین انرژی تجدیدپذیر پایدار مبتنی بر زیست‌توده در یک افق چند دوره‌ای پیشنهاد داده است. باتوجه‌به چالش‌های موجود در این حوزه، از مدل‌سازی چندهدفه به‌عنوان رویکردی نوین برای بهبود پایداری و کاهش اثرات زیست‌محیطی استفاده شده است. هدف اصلی این مطالعه بهینه‌سازی هم‌زمان ابعاد اقتصادی، زیست‌محیطی و اجتماعی شبکه زنجیره تأمین سوخت زیستی است، به‌طوری که ضمن کاهش هزینه‌های عملیاتی و انتشار گاز کربن، تقاضای مصرفی نیز به‌طور کامل برآورده شود. این مطالعه تلاش دارد تا با در نظر گرفتن عوامل پیچیده و عدم‌قطعیت‌های متعدد، مدلی کارآمد برای توسعه زنجیره تأمین انرژی تجدیدپذیر طراحی کند.

روش‌ها: برای مدیریت عدم‌قطعیت‌های موجود در پارامترهای کلیدی، از منطق فازی استفاده شده است که امکان ترکیب نظرات کارشناسان با داده‌های واقعی‌تر را فراهم می‌کند. مدل برنامه‌ریزی چندهدفه با استفاده از روش اپسیلون محدودیت برای یافتن راه‌حل‌های پارتو و با استفاده از نرم‌افزار GAMS حل شده است. در این روش، معیارهای متعددی به صورت هم‌زمان در نظر گرفته شده تا بتوان نتایج مطلوبی در ابعاد مختلف به دست آورد. مدل پیشنهادی در محیط‌های پیچیده و غیرقطعی زنجیره تأمین، قادر است بهینه‌سازی را با دقت بیشتری انجام دهد و سناریوهای مختلفی برای بهبود کارایی و کاهش ریسک‌های مرتبط ارائه کند. همچنین، تحلیل حساسیت بر روی پارامترهای مختلف انجام شده تا به شناسایی عوامل کلیدی مؤثر در کارایی سیستم کمک کند.

یافته‌ها: نتایج نشان می‌دهد که به‌کارگیری مدل پیشنهادی باعث کاهش هزینه‌های عملیاتی، کاهش انتشار گاز کربن و افزایش پایداری و کارایی شبکه زنجیره تأمین شده است. تحلیل حساسیت نیز انجام شد و مشخص شد که برخی پارامترها مانند هزینه حمل‌ونقل و انتشار CO2 تأثیر بسزایی بر عملکرد کل سیستم دارند؛ به‌طوری که تغییرات کوچک در این پارامترها می‌تواند منجر به تغییرات بزرگ در نتایج نهایی گردد. همچنین، به‌کارگیری رویکردهای پایدار و مبتنی بر منطق فازی به تصمیم‌گیرندگان کمک کرده تا بتوانند در شرایط عدم‌قطعیت، تصمیمات بهتری برای بهینه‌سازی شبکه اتخاذ کنند. یافته‌های این مطالعه نشان می‌دهد که استفاده از روش‌های پایدار می‌تواند به بهبود ابعاد مختلف زنجیره تأمین کمک کند. علاوه بر این، مدل فازی قادر است با افزایش دقت در تخمین پارامترها، نتایج مطلوب‌تری به دست دهد و تصمیمات بهتری در مواجهه با تغییرات محیطی اتخاذ گردد. نتایج به‌دست‌آمده نشان‌دهنده بهبود قابل‌توجه در معیارهای اقتصادی و زیست‌محیطی در مقایسه با روش‌های معمولی است که بدون در نظر گرفتن عدم‌قطعیت‌ها به‌کار گرفته می‌شوند.

نتیجه‌گیری: این مطالعه نشان داد که استفاده از مدل‌سازی چندهدفه فازی می‌تواند منجر به بهبود پایداری و کارایی زنجیره تأمین سوخت زیستی گردد. با توجه به ویژگی‌های خاص زنجیره تأمین سوخت زیستی در ایران، پیشنهاداتی برای توسعه آینده و ارتقای کارایی این زنجیره ارائه شده است که می‌تواند به تصمیم‌گیری بهینه‌تر و توسعه پایدار کمک کند. این پژوهش نشان می‌دهد که استفاده از مدل‌های بهینه‌سازی فازی می‌تواند در مواجهه با عدم‌قطعیت‌ها نقشی کلیدی در بهبود تصمیمات مدیریتی داشته باشد. در نهایت، کاربرد این مدل در سایر زنجیره‌های تأمین انرژی نیز می‌تواند زمینه‌ساز توسعه روش‌های مشابه برای بهبود کارایی و کاهش ریسک‌های زیست‌محیطی و اقتصادی در مقیاس‌های بزرگ‌تر باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Integrated Optimization of Biofuel Supply Chain: A Fuzzy Logic-Based Approach

نویسندگان [English]

  • Elham Mohseni 1
  • Dariush Mohamadi 2
1 Department of Management
2 Department of management
چکیده [English]

Abstract

Introduction and Objectives: This study proposes a multi-objective planning model for optimizing the design of a sustainable renewable energy supply chain network based on multi-period biomass. Given the existing challenges in this field, multi-objective modeling has been employed as an innovative approach to improve sustainability and reduce environmental impacts. The main goal of this study is to simultaneously optimize the economic, environmental, and social aspects of the biofuel supply chain to reduce operational costs and carbon emissions while fully meeting consumer demand. This study aims to develop an efficient model for the advancement of the renewable energy supply chain, taking into account multiple complexities and uncertainties.

Methods: To manage uncertainties in key parameters, fuzzy logic has been used, allowing the integration of expert opinions with more realistic data. The proposed multi-objective model was solved using the epsilon constraint method to find Pareto-optimal solutions and the GAMS software. Multiple criteria were considered simultaneously to achieve optimal results across various dimensions. The proposed model can optimize supply chain performance in complex and uncertain environments with greater accuracy and provide different scenarios to improve efficiency and reduce related risks. Sensitivity analysis was also performed to identify key factors affecting system efficiency.

Findings: The results indicate that the proposed model leads to reduced operational costs, decreased carbon emissions, and improved sustainability and efficiency of the supply chain network. Sensitivity analysis revealed that parameters such as transportation costs and CO2 emissions have a significant impact on overall system performance, with small changes in these parameters potentially causing large variations in the final outcomes. Additionally, adopting sustainable approaches and using fuzzy logic helped decision-makers make better decisions under uncertainty to optimize the network. The findings show that using sustainable methods can enhance various aspects of the supply chain. Furthermore, the analysis demonstrated that the fuzzy model provides more accurate parameter estimations, resulting in better decisions in response to environmental changes. The results highlight significant improvements in economic and environmental metrics compared to traditional methods that do not account for uncertainties.

Conclusion: This study demonstrated that using multi-objective fuzzy modeling can improve the sustainability and efficiency of the biofuel supply chain. Given the specific characteristics of the biofuel supply chain in Iran, recommendations for future development and enhancing the efficiency of this supply chain were presented, which can contribute to more optimal decision-making and sustainable development. This research indicates that using fuzzy optimization models can play a key role in improving managerial decisions in the face of uncertainties. Finally, applying this model to other energy supply chains can pave the way for developing similar methods to enhance efficiency and reduce environmental and economic risks on a larger scale.

Conclusion: This study demonstrated that using multi-objective fuzzy modeling can improve the sustainability and efficiency of the biofuel supply chain. Given the specific characteristics of the biofuel supply chain in Iran, recommendations for future development and enhancing the efficiency of this supply chain were presented, which can contribute to more optimal decision-making and sustainable development. This research indicates that using fuzzy optimization models can play a key role in improving managerial decisions in the face of uncertainties. Finally, applying this model to other energy supply chains can pave the way for developing similar methods to enhance efficiency and reduce environmental and economic risks on a larger scale.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Multi-objective optimization
  • Uncertainty
  • Sustainability
  • Biofuel supply chain
  • Renewable energy
  • Fuzzy logic