تحلیل اثر تولید چندمکانی در افزایش توان کاهش مخاطرات و آسیب‌پذیری در زنجیرۀ تأمین

نوع مقاله : پژوهشی کاربردی

نویسندگان

1 استادیار، دانشکدۀ مهندسی مواد و صنایع، دانشگاه سمنان

2 کارشناس ارشد MBA، دانشکدۀ مهندسی مواد و صنایع، دانشگاه سمنان

چکیده

مخاطرات در حوزه‌های مختلف ابعاد و جوانب مختلفی دارد. امروزه با توجه به حساسیت موجود در صنایع، افزایش توان سازمان‌ها در مواجهه با بحران‌ها و مقابله با عدم قطعیت‌ها و ریسک‌های تولید ضروری به‌نظر می‌رسد. یکی از راه‌هایی که برای مقابله با این ریسک‌ها مطرح می‌شود، افزایش چابکی، پایداری و انعطاف‌پذیری یک فرایند تولیدی است. در این تحقیق، نحوۀ افزایش توان برخورد با بحران‌ها و ریسک‌ها در بخش تولید با رویکرد مدیریت یکپارچۀ فرایند تولید، استفاده از ناوگان حمل‌ونقل اشتراکی و تولید چندمکانی با هدف کاهش تأخیر در تأمین مواد و قطعات اولیۀ مورد نیاز شرکت تولید‌کننده بررسی می‌شود. به‌منظور حل مسئله از یک الگوریتم ژنتیک به‌نام الگوریتم ژنتیک پویا استفاده شده است. سپس به تحلیل نتایج در حالت تک‌مکانی و چند‌مکانی پرداخته می­شود. نتایج نشان می‌دهد که حالت چندمکانی موجب تأخیر کمتری در تأمین قطعات و مواد اولیه برای شرکت سازنده می­شود. همچنین عواملی نظیر افزایش تعداد تأمین­کنندگان، تعداد وسایل نقلیه و کاهش تعداد سفارش‌ها، مقدار زمان‌های پردازش و حمل‌ونقل موجب کاهش تأخیر در زنجیرۀ تأمین می­شود.

کلیدواژه‌ها


 
[1]    اسمیت، کیت، مخاطرات محیطی، ترجمۀ مقیمی، الف و گودرزی‌نژاد، ش، 1382، انتشارات سمت: 116-100.
[2]    مقیمی، ابراهیم، 1394، دانش مخاطرات، چاپ دوم، انتشارات دانشگاه تهران: 13-7. 
[3]     Averbakh, I. and Baysan, M., (2013), Approximation algorithm for the on-line multi-customer two-level supply chain scheduling problem, Operations Research Letters, 41, 710–714.
[4]     Chauhan, S.S., Valery, G., Jean-Marie, P. (2007) "Scheduling in supply chain environment", European Journal of Operational Research, 183, 961-970.
[5]     Craighead, C.W. ,Blackhurst , J., Rungtusanatham , M.J., & Handfield, R.B. (2007). The Severity of supply chain disruptions: Design characteristics and mitigation capabilities. Decision Sciences, 38, 131–156.
[6]     Esmaeilikia, M., Fahimnia, B., Sarkis, J., Govindan, K., Kumar, A., & Mo, J. (2014). A tactical supply chain planning model with multiple flexibility options: An empirical evaluation. Annals of Operations Research, doi:10.1007/s10479-013-1513-
[7]     Garey, M.R., Johnson, D.S.and Sethi, R. (1976) "The complexity of flow shop and job shop scheduling", Mathematics of Operation Research, Vol. 1, pp. 117–129.
[8]     Gnonia, M.G., Iavagnilio, R., Mossa, G.,Mummolo, G. and DiLeva, A. (2003) "Production planning of a multi-site manufacturing system by hybrid modeling: A case study from the automotive industry", International Journal Production Economics, Vol. 85, pp. 251–262.
[9]     Juttner, U., (2005). Supply chain risk management: Understanding the business requirements from a practitioner perspective. The International Journal of Logistics Management, 16 (1), 120-141.
[10]         Kaminsky, P. and Kaya, O., 2008, Inventory positioning, scheduling and lead-time quotation in supply chains, Int. J. Production Economics, 114, 276–293.
[11]         Kleindorfer, P. R., Saad. G. H., (2005). Managing Disruption Risks in Supply Chains. Production and Operations Management, 14 (1), 53-58.
[12]         Lee, Y.H., Jeong, C.J. and Moon, C. (2002) "Advanced planning and scheduling with outsourcing in manufacturing supply chain", Computer and Industrial Engineering, Vol. 43, pp. 351-374.
[13]         Lee, H.L. (2004). The triple-A supply chain. Harvard Business Review, 102–112.
[14]         . Li, H. and Womer K., 2008, Modeling the supply chain configuration problem with resource constraints, International Journal of Project Management, 26, 646–654.
[15]            Lin, B. M. T., Cheng, T. C. E., & Chou, A. S. C. (2007). Scheduling in an assembly-type production chain with batch transfer. Omega, 35(2), 143–151.
[16]         Manuj, I., Mentzer, J. T., (2008). Global supply chain risk management strategies. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 38 (3), 192-223.
[17]         Maravelias, C. T. and Sung, C., Integration of production planning and scheduling: Overview, challenges and opportunities, Computers and Chemical Engineering, 33, 1919–1930.
[18]         Rostamian Delavar, M., Hajiaghaei-Keshteli, M. and Molla-Alizadeh-Zavardehi, S., 2010, Genetic algorithms for coordinated scheduling of production and air transportation, Expert Systems with Applications, 37, 8255–8266.
[19]         Sawik, T., Joint supplier selection and scheduling of customer orders under disruption risks: Single vs. dual sourcing, Omega, 43, 83–95.
[20]         Sodhi, M.S., Son, B.G., & Tang, C.S. (2012). Researchers’ perspectives on supply chain risk management. Production and Operations Management, 21, 1–13.
[21]         Tang, C.S., & Tomlin, B. (2008). The power of flexibility for mitigating supply chain risks. International Journal of Production Economics, 116, 12–27.
[22]         Thomas, A., Venkateswaran, J., Singh, G. and Krishnamoorthy, M., 2013, resource constrained scheduling problem with multiple independent producers and a single linking constraint: A coal supply chain example, European Journal of Operational Research, olume 236, Issue 3, 1 August 2014, pp. 946-956.
[23]         Wang, X. and Cheng, T.C.E., 2009, Logistics scheduling to minimize inventory and transport costs, Int. J. Production Economics, 121, 266–273.
[24]         Wang, X. and Cheng, T.C.E., 2009, Production scheduling with supply and delivery considerations to minimize the makespan, European Journal of Operational Research, 194, 743–752.
[25]         Yeung, W., Choi, T. and Cheng, T.C.E., 2011, Supply chain scheduling and coordination with dual delivery modes and inventory storage cost, Int. J. Production Economics, 132, 223–229.
[26]         Zegordi, S.H, Kamal Abadi, I.N, Beheshti Nia, M.A., 2010, A novel genetic algorithm for solving production and transportation scheduling in a two-stage supply chain, Computers & Industrial Engineering, 58, 373-381.
Zegordi, S.H, Beheshti Nia, M.A., 2009, Integrating production and transportation scheduling in a two-stage supply chain considering order assignment, Int. J. Manufacturing Technology, 44, 928-939.