• صفحه اصلی
  • مرور
    • شماره جاری
    • بر اساس شماره‌های نشریه
    • بر اساس نویسندگان
    • بر اساس موضوعات
    • نمایه نویسندگان
    • نمایه کلیدواژه ها
  • اطلاعات نشریه
    • درباره نشریه
    • اهداف و چشم انداز
    • اعضای هیات تحریریه
    • همکاران دفتر نشریه
    • اصول اخلاقی انتشار مقاله
    • بانک ها و نمایه نامه ها
    • پیوندهای مفید
    • پرسش‌های متداول
    • فرایند پذیرش مقالات
    • اخبار و اعلانات
  • راهنمای نویسندگان
  • ارسال مقاله
  • داوران
  • تماس با ما
 
  • ورود به سامانه ▼
    • ورود به سامانه
    • ثبت نام در سامانه
  • English
صفحه اصلی فهرست مقالات مشخصات مقاله
  • ذخیره رکوردها
  • |
  • نسخه قابل چاپ
  • |
  • توصیه به دوستان
  • |
  • ارجاع به این مقاله ارجاع به مقاله
    RIS EndNote BibTeX APA MLA Harvard Vancouver
  • |
  • اشتراک گذاری اشتراک گذاری
    CiteULike Mendeley Facebook Google LinkedIn Twitter Telegram
نشریه مهندسی صنایع
مقالات آماده انتشار
شماره جاری
شماره‌های پیشین نشریه
دوره دوره 51 (1396)
شماره شماره 4
زمستان 1396، صفحه 375-473
شماره شماره 3
پاییز 1396، صفحه 265-374
شماره شماره 2
تابستان 1396، صفحه 133-264
شماره شماره 1
بهار 1396، صفحه 1-131
دوره دوره 50 (1395)
دوره دوره 49 (1394)
دوره دوره 48 (1393)
دوره دوره 47 (1392)
دوره دوره 46 (1391)
دوره دوره 45 (1390)
دوره دوره 44 (1389)
دوره دوره 43 (1388)
جهانگشای رضائی, مصطفی, یوسفی, ساموئل, باقری, مجید, کاکایی, سروه. (1396). ارائۀ چارچوب تصمیم‌گیری برای ارزیابی تأمین‌کنندگان صنعت قطعات خودرویی براساس نقشۀ شناختی. نشریه مهندسی صنایع, 51(1), 59-75. doi: 10.22059/jieng.2017.61894
مصطفی جهانگشای رضائی; ساموئل یوسفی; مجید باقری; سروه کاکایی. "ارائۀ چارچوب تصمیم‌گیری برای ارزیابی تأمین‌کنندگان صنعت قطعات خودرویی براساس نقشۀ شناختی". نشریه مهندسی صنایع, 51, 1, 1396, 59-75. doi: 10.22059/jieng.2017.61894
جهانگشای رضائی, مصطفی, یوسفی, ساموئل, باقری, مجید, کاکایی, سروه. (1396). 'ارائۀ چارچوب تصمیم‌گیری برای ارزیابی تأمین‌کنندگان صنعت قطعات خودرویی براساس نقشۀ شناختی', نشریه مهندسی صنایع, 51(1), pp. 59-75. doi: 10.22059/jieng.2017.61894
جهانگشای رضائی, مصطفی, یوسفی, ساموئل, باقری, مجید, کاکایی, سروه. ارائۀ چارچوب تصمیم‌گیری برای ارزیابی تأمین‌کنندگان صنعت قطعات خودرویی براساس نقشۀ شناختی. نشریه مهندسی صنایع, 1396; 51(1): 59-75. doi: 10.22059/jieng.2017.61894

ارائۀ چارچوب تصمیم‌گیری برای ارزیابی تأمین‌کنندگان صنعت قطعات خودرویی براساس نقشۀ شناختی

مقاله 6، دوره 51، شماره 1، بهار 1396، صفحه 59-75  XML اصل مقاله (762 K)
نوع مقاله: مقاله پژوهشی
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jieng.2017.61894
نویسندگان
مصطفی جهانگشای رضائی 1؛ ساموئل یوسفی2؛ مجید باقری3؛ سروه کاکایی2
1استادیار دانشکدة مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی ارومیه
2کارشناس ارشد مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی ارومیه
3کارشناس ارشد مدیریت صنعتی، دانشگاه علامه طباطبائی
چکیده
ارزیابی تأمین‌کنندگان و انتخاب مجموعة مناسبی از آن‌ها، یکی از راهبرد‌های اساسی برای افزایش کیفیت محصولات/ خدمات و اعتبار هر سازمان است. در این میان، شناسایی معیارهای ارزیابی تأمین‌کنندگان، تعیین میزان اهمیت هریک از معیارها و ارائة چارچوبی مناسب برای به‌کارگیری آن‌ها در فرایند ارزیابی، نقش مهمی در موفقیت سازمان دارد. با توجه به اینکه در دنیای واقعی، معیارهای ارزیابی روی یکدیگر اثر می‌گذراند، در پژوهش حاضر علاوه‌بر نظرهای خبرگان، روابط میان این معیارها نیز درنظر گرفته می‌شود تا وزن‌های واقعی به‌دست آید. درنتیجه، از روش نقشة شناختی برای تعیین وزن معیارهای ارزیابی تأمین‌کنندگان صنعت خودرویی براساس روابط علی- معلولی میان معیارها استفاده شده است. سپس چارچوبی برای ارزیابی و درجه‌بندی تأمین‌کنندگان براساس معیارهای وزن‌دهی‌شده ارائه می‌شود. این چارچوب با توجه به نقش صنعت خودرو در تولید ناخالص ملی کشور، در شرکتی فعال در صنعت تأمین قطعات خودرویی پیاده‌سازی شده است.
کلیدواژه‌ها
ارزیابی و انتخاب تأمین‌کننده؛ صنعت قطعات خودرویی؛ معیارهای ارزیابی؛ نقشة شناختی
موضوعات
مهندسی مالی و علوم تصمیم گیری
مراجع

1-       Kopczak, L. R. (1997). “Logistics partnerships and supply chain restructuring: Survey results from the US computer industry”, Production and Operations Management, Vol. 6, No. 3, PP. 226- 247.

2-       Aissaoui, N., Haouari, M. & Hassini, E. (2007). “Supplier selection and order lot sizing modeling: A review”, Computers & operations research, Vol. 34, No.12, PP. 3516- 3540.

3-       Ghobadian, A., Stainer, A. & Kiss, T. (1993). “A computerized vendor rating system”, In Proceedings of the first international symposium on logistics, The University of Nottingham, United Kingdom, PP. 321- 328.

4-       Chen, Y. J. (2011). “Structured methodology for supplier selection and evaluation in a supply chain”, Information Sciences, Vol. 181, No. 9, PP. 1651- 1670.

5-       Lewis, H. (1940). Industrial Purchasing; Principles and Practice, Business Publications.

6-       Amin, S. H. & Razmi, J. (2009). “An integrated fuzzy model for supplier management: A case study of ISP selection and evaluation”, Expert systems with applications, Vol. 36, No. 4, PP. 8639- 8648.

7-       Dickson, G. W. (1966). “An analysis of vendor selection systems and decisions”, Journal of purchasing, Vol. 2, No. 1, PP. 5- 17.

8-       Ellram, L. M. (1990). “The supplier selection decision in strategic partnerships”, Journal of Purchasing and materials Management, Vol. 26, No. 4, PP. 8- 14.

9-       Weber, C. A., Current, J. R. & Benton, W. C. (1991). “Vendor selection criteria and methods”, European journal of operational research, Vol. 50, No. 1, PP. 2- 18.

10-   Shipley, D. D. (1985). “Resellers' supplier selection criteria for different consumer products”, European Journal of Marketing, Vol. 19, No. 7, PP. 26- 36.

11-   Lin, R. H. (2009). “An integrated FANP–MOLP for supplier evaluation and order allocation”, Applied Mathematical Modelling, Vol. 33, No. 6, PP. 2730- 2736.

12-   Bai, C. & Sarkis, J. (2010). “Green supplier development: Analytical evaluation using rough set theory”, Journal of Cleaner Production, Vol. 18, No. 12, PP. 1200- 1210.

13-   Wu, D. D. (2010). “A systematic stochastic efficiency analysis model and application to international supplier performance evaluation”, Expert Systems with Applications, Vol. 37, No. 9, PP. 6257- 6264.

14-   Baskaran, V., Nachiappan, S. & Rahman, S. (2012). “Indian textile suppliers' sustainability evaluation using the grey approach”, International Journal of Production Economics, Vol. 135, No. 2, PP. 647- 658.

15-   Kumar, D., Singh, J. & Singh, O. P. (2013). “A fuzzy logic based decision support system for evaluation of suppliers in supply chain management practices”, Mathematical and Computer Modelling, Vol. 57, No. 11, PP. 2945- 2960.

16-   Wang, M. & Li, Y. (2014). “Supplier evaluation based on Nash bargaining game model”, Expert Systems with Applications, Vol. 41, No. 9, PP. 4181- 4185.

17-   Beikkhakhian, Y., Javanmardi, M., Karbasian, M. & Khayambashi, B. (2015). “The application of ISM model in evaluating agile suppliers selection criteria and ranking suppliers using fuzzy TOPSIS-AHP methods”, Expert Systems with Applications, Vol. 42, No. 15, PP. 6224- 6236.

18-   Azadi, M., Jafarian, M., Saen, R. F. & Mirhedayatian, S. M. (2015). “A new fuzzy DEA model for evaluation of efficiency and effectiveness of suppliers in sustainable supply chain management context”, Computers & Operations Research, Vol. 54, No. 1, PP. 274- 285.

19-   Lima-Junior, F. R. & Carpinetti, L. C. R. (2016). “Combining SCOR®model and fuzzy TOPSIS for supplier evaluation and management”, International Journal of Production Economics, Vol. 174, No. 1, PP. 128-141.

20-   Banaeian, N., Mobli, H., Fahimnia, B., Nielsen, I. E. & Omid, M. (2016). “Green supplier selection using fuzzy group decision making methods: A case study from the agri-food industry”, Computers & Operations Research, Doi:10.1016/j.cor.2016.02.015.

21-   Yousefi, S., Mahmoudzadeh, H. & Jahangoshai Rezaee, M. (2016). “Using supply chain visibility and cost for supplier selection: a mathematical model”, International Journal of Management Science and Engineering Management, Doi:10.1080/17509653.2016.1218307.

22-   Rezaee, M. J., Yousefi, S. & Hayati, J. (2016) “A multi-objective model for closed-loop supply chain optimization and efficient supplier selection in a competitive environment considering quantity discount policy”, Journal of Industrial Engineering International, Doi:10.1007/s40092-016-0178-2.

23-   Zhou, X., Pedrycz, W., Kuang, Y. & Zhang, Z. (2016). “Type-2 fuzzy multi-objective DEA model: An application to sustainable supplier evaluation”, Applied Soft Computing, Vol. 46, 424- 440.

24-   Gandhi, K., Govindan, K. & Jha, P. C. (2016). “Fuzzy bi-criteria decision making approach for supplier selection and distribution network planning in supply chain management”, Journal of Information and Optimization Sciences, Vol. 37, No. 5, PP. 653- 679.

25-   Luzon, B. & El-Sayegh, S. M. (2016). “Evaluating supplier selection criteria for oil and gas projects in the UAE using AHP and Delphi”, International Journal of Construction Management, Vol. 16, No. 2, PP. 175-183.

26-   Kosko, B. (1986). “Fuzzy cognitive maps”, International Journal of man-machine studies, Vol. 24, PP. 65-75.

27-   Papageorgiou, E. I. (2011). “A new methodology for decisions in medical informatics using fuzzy cognitive maps based on fuzzy rule-extraction techniques”, Applied Soft Computing, Vol. 11. No. 1, PP. 500- 513.

28-   Büyüközkan, G. & Vardaloğlu, Z. (2012). “Analyzing of CPFR success factors using fuzzy cognitive maps in retail industry”, Expert Systems with Applications, Vol. 39, No. 12, PP. 10438- 10455.

29-   Lee, K. C., Lee, H., Lee, N. & Lim, J. (2013). “An agent-based fuzzy cognitive map approach to the strategic marketing planning for industrial firms”, Industrial Marketing Management, Vol. 42, No. 4, PP. 552- 563.

30-   Olazabal, M. & Pascual, U. (2016). “Use of fuzzy cognitive maps to study urban resilience and transformation”, Environmental Innovation and Societal Transitions, Vol. 18, PP. 18- 40.

31-   Rezaee, M. J., Yousefi, S. & Babaei, M. (2017). “Multi-stage cognitive map for failures assessment of production processes: An extension in structure and algorithm”, Neurocomputing, Vol. 232, PP. 69- 82.

32-   Uzochukwu, B. M., Udoka, S. J. & Balogun, F. (2016). “Development and implementation of product sustainment simulator utilizing fuzzy cognitive map (FCM)”, Benchmarking: An International Journal, Vol. 23, No. 2, PP. 425- 442.

33-   Rezaee, M. J., Yousefi, S. & Hayati, J. (2016). “A decision system using fuzzy cognitive map and multi-group data envelopment analysis to estimate hospitals’ outputs level”, Neural Computing and Applications, Doi:10.1007/s00521-016-2478-2.

34-   Çoban, V. & Onar, S. Ç. (2017). Modelling Solar Energy Usage with Fuzzy Cognitive Maps, In Intelligence Systems in Environmental Management: Theory and Applications, Vol. 113, Springer International Publishing, PP. 159- 187.

35-   Papageorgiou, E. I., Stylios, C. & Groumpos, P. P. (2006). “Unsupervised learning techniques for fine-tuning fuzzy cognitive map causal links”, International Journal of Human-Computer Studies, Vol. 64, No. 8, PP. 727- 743.

36-   Schneider, M., Shnaider, E., Kandel, A. & Chew, G. (1998). “Automatic construction of FCMs”, Fuzzy sets and systems, Vol. 93, No. 2, PP. 161- 172.

37-   Meade, L. M. & Sarkis, J. (1999). “Analyzing organizational project alternatives for agile manufacturing processes: an analytical network approach”, International Journal of Production Research, Vol. 37, No. 2, PP. 241- 261.

38-   Papageorgiou, E. I. & Kannappan, A. (2012). “Fuzzy cognitive map ensemble learning paradigm to solve classification problems: Application to autism identification”, Applied Soft Computing, Vol. 12, No. 12, PP. 3798- 3809.

39-   Papageorgiou, E. I. & Salmeron, J. L. (2014). Methods and algorithms for fuzzy cognitive map-based modeling. In Fuzzy Cognitive Maps for Applied Sciences and Engineering, Springer Berlin Heidelberg, Vol. 54, PP. 1-28.

40-   Storn, R. & Price, K. (1997). “Differential evolution–a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces”, Journal of global optimization, Vol. 11, No. 4, PP. 341- 359.

 

آمار
تعداد مشاهده مقاله: 583
تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 314
صفحه اصلی | واژه نامه اختصاصی | اخبار و اعلانات | اهداف و چشم انداز | نقشه سایت
ابتدای صفحه ابتدای صفحه

Journal Management System. Designed by sinaweb.