|
|
ارائه یک مدل ریاضی در زنجیره تامین هوشمند بر مبنای icpt در محیط mts
|
|
|
|
|
نویسنده
|
فخرزاد محمدباقر ,کشاورز مرضیه ,جعفری ندوشن عباسعلی
|
منبع
|
پژوهش هاي نوين در تصميم گيري - 1400 - دوره : 6 - شماره : 2 - صفحه:97 -123
|
چکیده
|
با توجه به افزایش الزامات در صنعت تولید و پیشرفت سریع تکنولوژی، زنجیره تامینهای سنتی با چالش های زیادی مانند تغییرات تقاضا و مشکلات حمل و نقل مواجه هستند؛ به طوریکه آنها نیاز به انعطافپذیری در ظرفیت، زمان تدارک و کانالهای توزیع دارند. در این پژوهش برای غلبه بر مشکلات زنجیره تامین سنتی، یک زنجیره تامین مبتنی بر icpt به نام زنجیره تامین هوشمند در محیط تولیدی mts شامل چهار سطح تولید کننده، انبار، توزیع کننده و مشتری در نظر گرفته شده است که هدف حداکثر سازی سود و حداقل نمودن زمان تدارک میباشد. در ابتدا یک مدل غیرخطی عدد صحیح مختلط برای این مساله ارائه شد. سپس یک نمونه مسئله توسط روش محدودیت اپسیلون تقویت شده در نرمافزار gams حل و نتایج آن تحلیل گردید. در ادامه دو سناریوی افزایش تقاضا و اضافه شدن محصول جدید نیز مورد بررسی قرار گرفته شد که نتایج بیانکننده صحت مدل و کارآیی روش پیشنهادی میباشد.
|
کلیدواژه
|
زنجیره تامین هوشمند، انعطافپذیری، محدودیت اپسیلون تقویت شده، maket to stock، اطلاعات و ارتباطات و تکنولوژی تولید (icpt)
|
آدرس
|
دانشگاه یزد, دانشکده صنایع, ایران, دانشگاه یزد, دانشکده صنایع, ایران, دانشگاه میبد, گروه مهندسی صنایع, ایران
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
A mathematical model in the smart supply chain based on ICPT in the MTS environment
|
|
|
Authors
|
Fakhrzad Mohammad Bagher ,Keshavarz Marzie ,Jafari Nodoushan Abbasali
|
Abstract
|
Due to the increasing requirement in the manufacturing industry and the rapid development of technology, the traditional supply chains face many challenges such as changes in demand and transportation problems so that they need the flexibility in capacity, lead time, and distribution channels. In this research, in order to overcome the problems of the traditional supply chain, a supply chain based on ICPT in the MTS production environment called smart supply chain is considered where including four levels of manufacturer, warehouse, distributor, and customer that the goal is to maximize profits and minimize lead time. At first, a Mixed Integer NonLinear Programming was proposed for the problem, then a sample problem was solved by the augmented εconstraint technique in GAMS and the results were analyzed. Two scenarios of increment of demand and adding a new product were examined which all of them showed the accuracy of the model and the efficiency of the proposed method.
|
Keywords
|
Make to Stock
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|