|
|
برنامهریزی تولید یک سیستم ترکیبی تولید/بازتولید پویا با درنظر گرفتن تصمیمات قیمتگذاری و وارانتی در شرایط رقابت بین محصولات نو و بازتولیدی
|
|
|
|
|
نویسنده
|
ناصری آتنا ,یزدیان احمد
|
منبع
|
پژوهش هاي مهندسي صنايع در سيستم هاي توليد - 1402 - دوره : 11 - شماره : 23 - صفحه:21 -37
|
چکیده
|
با افزایش آلودگی های زیستمحیطی در اثر دفع محصولات مستعمل در محیط زیست، بازیابی اینگونه محصولات در پایان چرخه عمرشان تبدیل به یکی از موضوعات مهم در حوزه لجستیک معکوس و تولید پایدار شده است. بازتولید یکی از گزینه های بازیابی محصولات مستعمل، با مزیتهای اقتصادی بالا و کمترین اثرات مخرب زیستمحیطی می باشد. برنامه ریزی همزمان تولید محصولات نو و بازتولید محصولات مستعمل، یک سیستم ترکیبی تولید/بازتولید را شکل داده که در زمره مسائل پیچیده در حوزه برنامه ریزی سیستمهای تولیدی قرار می گیرد که تاکنون در این حوزه، قیمتگذاری، وارانتی و همچنین رقابت بهصورت جدی بررسی نشده است. هدف این پژوهش ایجاد یک برنامه تولید بهینه برای یک سیستم ترکیبی تولید/بازتولید چنددورهای است که در آن تولیدکننده درخصوص قیمت، میزان تولید و مدت زمان وارانتی برای محصولات نو و بازتولیدی بهصورت همزمان تصمیم میگیرد. برای دستیابی به این هدف، یک مدل ریاضی غیرخطی عدد صحیح مختلط (minlp) چنددورهای ساخته میشود. در دوره اول تنها محصول نو تولید و بهفروش میرسد، سپس از دورههای بعد محصولات مستعمل (هستهها) در سطوح کیفیتی متفاوت از مشتریان خریداری شده و درنتیجه بازتولید به مدل اضافه میگردد. ازآنجا که هر دو نوع محصول در یک بازار بهفروش میرسند، بین آنها در کسب سهم بیشتر بازار رقابت وجود دارد، که این موضوع در مدل لحاظ شده است. باتوجه به پیچیدگی مدل توسعهیافته، از الگوریتمهای بهینهسازی ازدحام ذرات و شبیهسازی تبرید برای حل آن استفاده می شود. نتایج عددی، کارایی و اثربخشی مدل پیشنهادی و رویکردهای حل را نشان می دهند.
|
کلیدواژه
|
سیستم ترکیبی تولید/بازتولید، قیمتگذاری، وارانتی، رقابت، برنامهریزی غیرخطی عدد صحیح مختلط، الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات
|
آدرس
|
دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران, دانشکدۀ فنی و مهندسی, گروه مهندسی صنایع, ایران, دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران, دانشکدۀ فنی و مهندسی, گروه مهندسی صنایع, ایران
|
پست الکترونیکی
|
ahmad.yazdian@srbiau.ac.ir
|
|
|
|
|
|
|
|
|
production planning of a dynamic hybrid manufacturing/remanufacturing system considering pricing and warranty decisions under competition between new and remanufactured products
|
|
|
Authors
|
naseri atena ,yazdian ahmad
|
Abstract
|
with the increase in environmental pollution due to the disposal of used products in the environment, recovery of such products at the end of their life cycle has become one of the important issues in the field of reverse logistics and sustainable production. remanufacturing is one of the options for used products recovery with high economic advantages and the least harmful environmental effects. the simultaneous planning of the production of new products and remanufacturing of used ones forms a combined manufacturing/remanufacturing system, which is among the complex issues in the field of production systems planning. the combined pricing, warranty, and competition considerations has so far not been seriously investigated in this field. the aim of this research is to create an optimal production plan for a multi-period hybrid manufacturing/remanufacturing system, where the producer decides on the price, the amount of production and the warranty period for both new and remanufactuted products. to achieve this goal, a multi-period mixed integer non-linear programming (minlp) model is built. only new products are produced and sold in the first period, then the used products (cores), in different quality levels, are purchased from customers in the following periods, and hence, remanufacturing is added to the model. both types of products are sold in the same market, so there is competition between them to gain more market share. due to the complexity of the developed model, particle swarm optimization (pso), and simulated annealing (sa) algorithms are used for its solution. numerical results show the efficiency and effectiveness of the proposed model and solution approaches.
|
Keywords
|
hybrid ,manufacturing/remanufacturing ,system ,pricing ,warranty ,competition ,programming ,particle swarm optimization ,algorithm
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|