تعداد نشریات | 39 |
تعداد شمارهها | 1,115 |
تعداد مقالات | 8,109 |
تعداد مشاهده مقاله | 5,999,798 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,265,185 |
بررسی سیاستهای کاهش پدیده شلاقی در زنجیرههای تأمین صنایع دفاعی کشور بر مبنای روش پویایی سیستم | ||
مجله سیاست دفاعی | ||
مقاله 4، دوره 31، شماره 120 - شماره پیاپی 3، آذر 1401، صفحه 103-122 اصل مقاله (1.1 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
نویسندگان | ||
محسن درخشانی1؛ یعقوب علوی متین* 2؛ مجید باقرزاده2؛ مجتبی رمضانی3 | ||
1دانشجوی دکتری، گروه مدیریت، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران | ||
2استادیار گروه مدیریت صنعتی، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران | ||
3استادیار گروه مدیریت بازرگانی، واحد بناب، دانشگاه آزاد اسلامی، بناب، ایران | ||
چکیده | ||
از آنجا که پدیده شلاقی عاملی اثرگذار و تعیینکننده در زنجیرههای تأمین میباشد؛ بنابراین، سعی بر آن است که با کنترل و تقلیل آن، عملکرد صنایع دفاعی جمهوری اسلامی ایران ارتقا داده شود. تحقیق حاضر، سعی دارد رویکردی را جهت بهبود عملکرد زنجیرههای تأمین بهدست آورد. بدین منظور ابتدا تأثیر پدیده شلاقی بر روی زنجیرههای تأمین چندمحصولی، چندمرحلهای و چندسطحی بر اساس سریهای زمانی کمّی شده، و مدلی ریاضی برای آن بهدست آمده است. علاوه بر آن، پارامترهای مهم و مؤثر دیگر مانند مقدار ذخیره خالص هدف، مورد مطالعه قرار گرفتهاند. همچنین تأثیر پدیده شلاقی بر روی زنجیرههای تأمین به کمک شبیهسازی و با نگرش سریهای زمانی بر اساس الگوریتمهای مناسب، بهدست آمد. جهت اعتبارسنجی یافتهها، نتایج با یک مطالعه موردی مقایسه گشته است. همچنین اثر پدیده شلاقی بر روی مطالعه موردی موجود، به کمک نرمافزار بهینهساز، بهینهشده و درنتیجه معلوم میگردد که استفاده از مدل سری زمانی بهعنوان الگوی تقاضا و روزانه کردن بازرسی موجودی توزیعکنندگان و حمل محصول بهصورت روزانه برای تکمیل موجودی آنها، باعث کاهش مناسب اثر شلاقی در صنایع دفاعی جمهوری اسلامی ایران میگردد. بهعلاوه مشخص شد که روزانه کردن بازرسی موجودی توزیعکنندگان و حمل محصول بهصورت روزانه برای تکمیل موجودی آنها اثرات مطلوبی بهدنبال خواهد داشت. | ||
کلیدواژهها | ||
زنجیره تأمین؛ صنایع دفاعی؛ اثر شلاقی؛ سریهای زمانی؛ شبیهسازی | ||
مراجع | ||
Jiao, J., Huang, S. & Soares, C. G. (2021). Viscous fluid–flexible structure interaction analysis on ship springing and whipping responses in regular waves, 106, 103354. Boute, R. N., Disney, S. M., Lambrecht, M. R., & Van Houdt, B. (2007). An integrated production and inventory model to dampen upstream demand variability in the supply chain. European journal of operational research, 178(1), 121-142. Cachon, G. P., & Fisher, M. (2000). Supply chain inventory management and the value of shared information. Management science, 46(8), 1032-1048. Chilmon, B., & Tipi, N. S. (2020). Modelling and simulation considerations for an end-to-end supply chain system. Computers & Industrial Engineering, 150, 106870. Dejonckheere, J., Disney, S. M., Lambrecht, M. R., & Towill, D. R. (2003). Measuring and avoiding the bullwhip effect: A control theoretic approach. European journal of operational research, 147(3), 567-590. Disney, S. M., Towill, D. R. (2003). On the bullwhip and inventory variance produced by an ordering policy. Omega, 31(3), 157-167. Fransoo, J. C., & Wouters, M. J. F. (2000). Measuring the bullwhip effect in the supply chain. Supply Chain Management: An International Journal. Haeussler, S., Stefan, M., Schneckenreither, M., & Onay, A. (2021). The lead time updating trap: Analyzing human behavior in capacitated supply chains. International Journal of Production Economics, 234, 108034. He, L., Xue, M., & Gu, B. (2020). Internet-of-things enabled supply chain planning and coordination with big data services: Certain theoretic implications. Journal of Management Science and Engineering, 5(1), 1-22. Lee, H. L., Padmanabhan, V., & Whang, S. (1997). The bullwhip effect in supply chains. Sloan management review, 38, 93-102. Ma, Y., & Li, W. (2019). Application and research of fractional differential equations in dynamic analysis of supply chain financial chaotic system. Chaos, Solitons & Fractals, 130, 109417. Miragliotta, G. (2006). Layers and mechanisms: A new taxonomy for the bullwhip effect. International journal of production economics, 104(2), 365-381. Pereira, M. M., & Frazzon, E. M. (2021). A data-driven approach to adaptive synchronization of demand and supply in omni-channel retail supply chains. International Journal of Information Management, 57, 102165. Ponte, B., Cannella, S., Dominguez, R., Naim, M. M., & Syntetos, A. A. (2021). Quality grading of returns and the dynamics of remanufacturing. International Journal of Production Economics, 236, 108129. Riddalls, C. E., & Bennett, S. (2001). The optimal control of batched production and its effect on demand amplification. International journal of production economics, 72(2), 159-168. Taylor, D. H. (2000). Demand amplification: has it got us beat? International Journal of Physical Distribution & Logistics Management. Wangphanich, P., Kara, S., & Kayis, B. (2010). Analysis of the bullwhip effect in multi-product, multi-stage supply chain systems–a simulation approach. International journal of production Research, 48(15), 4501-4517. Warburton, R. D. H. (2004). An analytical investigation of the bullwhip effect. Production and operations management, 13(2), 150-160. Yang, Y., Lin, J., Liu, G., & Zhou, L. (2021). The behavioural causes of bullwhip effect in supply chains: A systematic literature review. International Journal of Production Economics, 236, 108120. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 133 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 62 |