دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
31.1
2.1
2016
02
20
COOPERATIVE HIERARCHICAL MAXIMAL COVERING LOCATION-ALLOCATION PROBLEM
توسعهی مدل مکانیابی ـ تخصیص بیشینه پوشش سلسلهمراتبی اشتراکی
3
13
5384
FA
جعفر
باقری نژاد
دانشکدهی مهندسی صنایع، دانشگاه الزهراء
مهدی
بشیری
گروه مهندسی صنایع، دانشکدهی فنی و مهندسی، دانشگاه شاهد
حمیده
نیکزاد
دانشکده مهندسی صنایع-دانشگاه الزهرا (س)
Journal Article
2013
07
02
In classic covering location models, each demand point can be covered by only one facility. In cooperative covering problems, each demand point can be covered by one or more facilities. As an application of cooperative models, <br>each facility sends signals out so that signal intensity decreases by an increase in distance. In the hierarchical maximal covering location problem (HMCLP), a fixed number of facilities with different servicing levels is located in order to maximize covered demands. In this paper, the cooperative covering concept is developed by the HMCLP with referral (HMCLP(R)) in a discrete space. It is assumed that there are two level facilities and the model is nested, so, high-level facilities provide both types of service. Each demand point is covered if its high-level demands are provided by high-level <br>facilities directly or with referral from low-level facilities. The proposed model is presented in two forms: CHMCLP(R) for physical signals and CHMCLAP(R) for non-physical signals, while the second one considers the allocation structure as well. <br> <br>The proposed models are analyzed using numerical examples. The analysis shows that the covering radii have important roles to play in the performance of the developed models. For instance, with very small referral covering radius, each <br>low level facility is located around and near a high-level facility. So, low level facilities are covered in a non-cooperative manner by the high-level facilities, and, moreover, they cover less demand points. Therefore, covering radii should be determined carefully by considering the problem, facility specifications and other determinant factors. <br> <br>A simulated annealing (SA) algorithm was developed and tuned for solving the proposed models in large-scaledinstances. The developed algorithm was implemented using randomly generated problems with different sizes. Comparisons <br>between results of the solution algorithm and an exact solution approach show the efficiency of the proposed solution algorithm.
در مدلهای مرسوم مکانیابی پوشش، هر نقطهی تقاضا تنها میتواند با یک وسیله پوشش داده شود. با پوشش اشتراکی که یکی از روشهای توسعهی این مدلهاست، هر نقطهی تقاضا را میتوان با یک یا چند وسیله پوشش داد. در این نوشتار مفهوم «پوشش اشتراکی» به مدل مکانیابی بیشینه پوشش سلسلهمراتبی با ارجاع گسسته در دو حالت بدون تخصیص برای سیگنالهای فیزیکی و با تخصیص برای سیگنالهای غیر فیزیکی توسعه داده شده و سپس مدل پیشنهادی در مثالهای عددی تحلیل میشود. در ادامه، الگوریتم فراابتکاری تبرید شبیهسازی شده برای حل مدل پیشنهادی در مثالهایی با ابعاد بزرگ ارائه میشود. الگوریتم ارائه شده، برای جستوجوی چندین استقرار سطح پایین و انتخاب بهترین آنها در هر جابهجایی وسایل سطح <br>بالا، قابل تنظیم است. مقایسهی نتایج الگوریتم با روش حل دقیق نشان میدهد که عملکرد الگوریتم در مسائلی با ابعاد بزرگ مناسب است و در زمانی کوتاه به جواب نزدیک بهینه میرسد.
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
31.1
2.1
2016
02
20
A FUZZY MULTI-OBJECTIVE LOGISTICS MODEL FOR RELIEF DISTRIBUTION AND VICTIM EVACUATION DURING DISASTER OCCURRENCE
ارائهی یک مدل لجستیک چندهدفهی فازی برای توزیع اقلام امدادی و تخلیهی مصدومین در زمان بحران
15
23
5385
FA
علی
بزرگی امیری
دانشکده مهندسی صنایع- پردیس دانشکده های فنی-دانشگاه تهران
سید آرمین
فتاحی
دانشکده مهندسی صنایع-دانشگاه سراسری تفرش
Journal Article
2013
08
18
Natural disasters are highly likely to lead to severe problems, including extensive human misery and physical loss or damage. In order to primarily reduce loss of human life, it is vital to respond quickly to natural disasters. One stage of disaster relief operations is in dealing with disaster response, an aspect of which is logistics. Both the distribution of disaster relief to the affected areas and the evacuation process of injured victims to temporary <br>medical facilities are major activities in disaster relief logistics in the disaster response phase. The predictive analysis of natural disasters and their consequences is challenging because of uncertainties and incomplete data. The <br>significance of accounting for uncertainty in the context of disaster relief logistics stimulates an interest in developing appropriate decision making tools to cope with uncertain and imprecise parameters in relief logistics <br>design. <br>This paper proposes a multi-objective, multi-mode, fuzzy mathematical programming model under the inherent uncertainty of input data in such a problem. The proposed model integrates strategic planning, such as the location <br>of relief distribution centers, with tactical support decisions, i.e., the quantity of flow between facilities to avoid separate decision-making processes between strategic and tactical levels. Furthermore, the model considers the <br>determination of the location of temporary medical facilities after natural disaster occurrences. In our approach, not only demands, but also supplies and the cost of transportation, are considered as the fuzzy parameters. According to recent studies, the performance of relief operations is measured based on total cost and demand satisfaction levels. Therefore, our multi-objective model contains: (i) minimization of the sumof the setup cost, transportation costs, vehicle assignment costs and shortage costs; (ii) maximization of serving injured people. To solve the proposed fuzzy multi-objective optimization model, an interactive fuzzy solution approach, based on the epsilon-constraint method, <br>is proposed, because of its capability of measuring and adjusting the satisfaction levels of each objective function explicitly. A case study is used to demonstrate the significance and applicability of the developed fuzzy optimization model, as well as the usefulness of the proposed solution approach.
عملیات توزیع کالاهای امدادی به مناطق آسیبدیده و تخلیهی مصدومین به مراکز درمانی موقت از فعالیتهای اساسی لجستیک امداد بلایاست. لزوم ملاحظهی عدم قطعیت، سبب ایجاد انگیزه برای توسعهی ابزارهای تصمیمگیری مناسب برای غلبه بر پارامترهای غیرقطعی و نادقیق در طراحی لجستیک امداد شده است. در این نوشتار یک مدل برنامهریزی ریاضی فازی چندهدفه، و چند مدل حمل تحت عدم قطعیت پارامترهای ورودی ارائه شده است. مدل شامل دو هدف است: ۱. کمینهسازی مجموع هزینههای لجستیکی )شامل هزینههای راهاندازی، حمل و نقل، هزینهی تخصیص وسایل نقلیه و هزینههای کمبود اقلام امدادی(؛ ۲. <br>بیشینهسازی تعداد مجروحین منتقل شده. برای حل مدل پیشنهادی، یک رویکرد حل فازی تعاملی پیشنهاد شده است. بهمنظور اثبات کاربردی بودن مدل برنامهریزی فازی ارائه شده و سودمندی رویکرد حل پیشنهادی، مطالعهی موردی مورد بررسی و تجزیه و تحلیل قرار گرفته است.
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
31.1
2.1
2016
02
20
SUPPLY NETWORK PLANNING CONSIDERING RISK
برنامهریزی شبکهی تأمین با در نظر گرفتن ریسک
25
35
5386
FA
معصومه
مهرعلی دهنوی
دانشکده مهندسی صنایع-دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدبن طوسی
عبدالله
آقایی
دانشکده مهندسی صنایع-دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدبن طوسی
مصطفی
ستاک
دانشکده مهندسی صنایع-دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدبن طوسی
Journal Article
2013
09
14
The risk thematic is not a new concept but a recent and growing subject in supply chain management. Global competition, the increasing complexity of the supply chain, the continuous search for competitive advantage and the use of global suppliers have all motivated the study of risk management in the supply chain. Supply chain risks can arise from multiple sources, including political events, demand fluctuation, technological changes, financial instability and <br>natural disasters, etc. To be able to handle these risks, Supply Chain Risk Management (SCRM) is needed, and specific responses and strategies for the management of risk are required. Supply Chain Risk Management plays a major <br>role in successfully managing business processes in a proactive manner. <br>The general trend towards focusing more on core competencies has forced companies to use outsourcing strategies and has led to the appearance of the supply chain. Also, due to the rapid advancement of technology, the basic <br>supply chain is rapidly evolving into what is known as a Supply Network. The Supply Network is also faced with these risks, so it requires specific and adequate responses such as techniques, attitude and strategies for their <br>management. In this article, we focus on supply network risk management and propose a fuzzy mixed-integer linear programming model for designing a supply network, including selection of suppliers, manufacturers and distribution <br>centers among potential choices and the determination of material flow between them. This is done by considering risks in different layers of the network, such as the operational risk of suppliers, the operational and financial risks <br>of manufacturers and the disruption risk of distribution centers. Value at risk (VaR), generalized extreme value theory (EVT) and cash flow at risk (CFaR) methods are used to present a model for quantification of these risks, and the <br>fuzzy set theory is used to represent the uncertainty of parameters. Finally, a numerical example is presented to show the application of this model and some computational results are reported.
در سالهای اخیر بهدلیل رقابت جهانی، افزایش پیچیدگی زنجیرهی تأمین،تلاش برای کسب مزیت رقابتی و استفاده از تأمینکنندگان جهانی، موضوعمدیریت ریسک زنجیرهی تأمین توجهات بسیاری را به خود جلب کرده است.همچنین بهدلیل پیچیده شدن زنجیرههای تأمین، موضوع شبکهی تأمین شکل گرفته است. در این تحقیق به بررسی مدیریت ریسک شبکهی تأمین پرداخته شده و مدلی برای انتخاب تأمینکنندگان، تولیدکنندگان ومراکز توزیع از میان گزینههای بالقوه و همچنین تعیین میزان جریانمواد خریداری، تولید و توزیع شده میان آنها، برای کمینه کردن ریسکهایی نظیر ریسک عملیاتی تأمینکنندگان، ریسک عملیاتی و مالی تولیدکنندگان و ریسک وقوع حوادث طبیعی برای مراکز توزیع ارائه شده است. برایکمینه کردن این ریسکها از ابزارهای ارزش در معرض ریسک، نظریهی مقدار فرین، و جریان نقدی در معرض ریسک استفاده شده و برای بیان عدم قطعیت موجود در اجزاء زنجیره و پارامترهای مسئله، نظریهی اعداد فازی مورداستفاده قرار گرفته است.
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
31.1
2.1
2016
02
20
EVALUATING THE EXTENT ANALYSIS METHOD AND PROPOSING A NEW METHOD TO DERIVE A CRISP PRIORITY VECTOR FROM FUZZY COMPARISON MATRICES
بررسی روش تحلیل فراخ و ارائهی روشی جدید برای به دست آوردن بردار وزن قطعی از ماتریسهای مقایسات زوجی فازی
37
48
5389
FA
علی
محتشمی
گروه مدیریت صنعتی-دانشگاه آزاد اسلامی-واحد قزوین
Journal Article
2013
10
01
Different methods are provided to deal with imprecise judgments of decision makers for the analytical hierarchy process. Most previous methods, which allow consideration of imprecise judgments as fuzzy numbers, provide the local and <br>global weights of elements as fuzzy numbers too. Local and global fuzzy numbers need additional aggregation, computation and ranking procedures. The global weights may overlap each other and make the ranking of alternatives difficult. As a result, since there are different methods of fuzzy computation and fuzzy ranking, in some problems, we cannot have a unique ranking of fuzzy numbers. In order to overcome this deficiency, one method for solving fuzzy analytical hierarchy process problems and obtaining the crisp priority vector is called extent analysis. As mentioned, the main challenges of solving such problems are the fuzzy computations and ranking of fuzzy numbers, because different <br>computation and ranking of fuzzy numbers may result in the different ranking of alternatives. Since the extent analysis method derives the crisp priority vector from fuzzy comparison matrices, it eliminates the need for additional <br>computation and ranking of fuzzy numbers. This method is used in much research, but, in this paper, it is indicated that the priority vector of this method is not appropriate. To overcome this defect, in this paper, a new meta-heuristic <br>based algorithm is proposed to derive the crisp priority vector from fuzzy comparison matrices. Furthermore, in order to illustrate the proposed method of this paper, it is compared with four methods available in the literature. The <br>computational results indicate that the proposed method is appropriate for deriving the crisp priority vector from fuzzy comparison matrices.
چالش اصلی در حل مسائل فرایند تحلیل سلسلهمراتبی فازی، محاسبات فازی و رتبهبندی اعداد فازی با استفاده از روشهای مختلفی است که برای این کار وجود دارد. از آنجا که در روش تحلیل فراخ وزنهای دقیق عناصر استخراج میشود، نیاز به محاسبات اضافی فازی و رتبهبندی اعداد فازی از بین میرود. این روش تاکنون در تحقیقات بسیار زیادی کاربرد داشته است اما در نوشتار حاضر نشان داده میشود که وزنهای این روش صحیح نیست. بهمنظور رفع نقص روش تحلیل فراخ، در این نوشتار یک روش جدید مبتنی بر الگوریتمهای فراابتکاری برای استخراج وزنهای دقیق از ماتریسهای مقایسات زوجی فازی معرفی میشود. همچنین برای نشاندادن اعتبار روش پیشنهادی،این روش با چهار روش موجود در ادبیات موضوع مقایسه شده که نتایج حاصله نشاندهندهی <br>اعتبار بالای روش پیشنهادی است.
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
31.1
2.1
2016
02
20
AN INTELLIGENT FUZZY LOGIC-\BASED SYSTEM TO SUPPORT HOQ ANALYSIS
ارائهی یک سیستم فازی هوشمند برای ارزیابی و آنالیز خانهی کیفیت
49
59
5388
FA
سیدحسین
ایرانمنش
دانشکده مهندسی صنایع-دانشگاه تهران
حمید
رستگار
دانشکده مهندسی صنایع-دانشگاه تهران
محمدحسین
مختارانی
دانشکده مهندسی صنایع-دانشگاه تهران
Journal Article
2013
12
02
Global competitiveness has recently become a big challenge for many companies around the world, which are forced to seek lower costs and higher quality for what they produce. The prosperity of manufacturing firms depends on selecting <br>and producing products which provide customer satisfaction to meet multiple objectives. If a company is able to produce customer-oriented products at a low price and in minimum time, it can be successful. So, customer need analysis <br>should be paid attention to in product development and the design phase. Also, the technical capabilities of a manufacturing firm and the restrictions of a company should be considered. In this way, they have one big challenge: How can they respond effectively to different and easily changing customer demands? By focusing on customer opinion, Quality Function Deployment (QFD) has been developed. Quality Function Deployment (QFD) is a robust, efficient and <br>powerful tool in the design, development and planning of products. QFD has been used in many industries and companies over the last few decades. The main function of QFD is conversion of the voice of the customer (VOC) to Technical Characteristics(TCs). However, it is not always easy to prioritize and assess TCs during the total mass of information from the different customer attitudes. This paper provides a methodology for the development of an intelligent Quality Function Deployment (IQFD) and points for developing an intelligent system based on a fuzzy inference system, in order to capture information through the House of Quality (HOQ) matrix. The paper describes the need for development of intelligent QFD to make it easier for engineers and managers to choose between TCs and improve the quality of products and systems. This paper is composed of a background of QFD, a review of related research work, and representation ofan intelligent system for its analysis. Then, it applies the proposed methodology to a case study of House of Quality for the design of a new undergraduate curriculum in the mechanical engineering department of the university of Wisconsin-Madison.
خانهی کیفیت ابزاری کارآمد در کلیهی مراحل طراحی و توسعهی یک محصولاست که وظیفهی اصلی آن، ترجمهی ندای مشتری به زبان قابل فهم برای تیم طراحی است تا طراحان بتوانند خواستههای مشتریان را شناسایی و نسبت به ارضاء آنها اقدام کنند. از آنجا که هنوز روش منسجمی برای ارزیابی خانهی کیفیت ارائه نشده، در این نوشتار سعی شده تا سیستمی هوشمند برای ارزیابی خانهی کیفیت ارائه شود. این سیستم به طراحان کمک میکند تا بتوانند خواستههای واقعی مشتریان را در محصول اعمال کنند و <br>به این طریق رضایتمندی آنان را افزایش دهند. نوشتار حاضر شامل پیشینهیی از خانهی کیفیت، مروری بر کارهای گذشته در این زمینه، و ارائهی سیستم هوشمند مورد نظر است. همچنین نمونهیی موردی ارائه شده و نتایج آن مورد ارزیابی قرار گرفته است.
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
31.1
2.1
2016
02
20
ارائهی یک مدل چندهدفهی جدید برای مسئلهی انتخاب تأمینکننده در زنجیرهی تأمین، و حل آن با الگوریتمهای فراابتکاری مبتنی بر پارتو
61
71
5390
FA
مرضیه
کریمی
دانشکده فنی و مهندسی - دانشگاه شهید باهنر کرمان
ابوالفضل
کاظمی
دانشکده مهندسی صنایع و مکانیک-دانشگاه آزاد اسلامی واحد قزوین
مهدی
عزیزمحمدی
دانشکده مهندسی صنایع و مکانیک-دانشگاه آزاد اسلامی واحد قزوین
Journal Article
2013
10
21
Supplier selection is one of the most critical activities of purchasing management in a supply chain, because of the key role of supplier performance in cost, quality, delivery and service towards achieving its objectives. <br>Selecting the right supplier significantly reduces purchasing costs and improves corporate competitiveness, which is why many experts believe that supplier selection is the most important activity of a purchasing department. <br>Supplier selection is a multiple-criteria decision-making (MCDM) problem that is affected by several conflicting factors. Consequently, a purchasing manager must analyze the trade-off between the several criteria. MCDM techniques support the decision makers (DMS) in evaluating a set of alternatives. In a real situation, for supplier selection problems, the weights of criteria are different and depend on purchasing strategies in a supply chain. It is a common <br>practice for suppliers to offer quantity discounts to encourage the buyer towards larger orders. In this case, the buyer must decide what order quantities to assign to each supplier. This is a complicated multiobjective decision-making problem affected by several conflicting factors. This paper develops a mixed integer nonlinear programming model to coordinate the system of a single buyer and multiple vendors under an incremental quantity discount policy for the vendors. In this paper, in addition to considering incremental discount strategies, the cost of shortages is also considered. In this model, three goals, including minimization of buyer costs, volume of defective produce <br>and delayed received goods, are considered. Two Pareto-based multi-objective meta-heuristic algorithms, namely; the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) and the non-dominated ranking genetic algorithm (NRGA), are proposed to solve the supplier selection proposed model. Since the solution quality of all meta-heuristic algorithms severely depends on their parameters, the Taghuchi method has been utilized to tune the parameters of the algorithms. <br>Finally, computational results obtained by implementing the algorithms on several problems of different sizes demonstrate the performance of the proposed methodologies.
مسئلهی تخصیص سفارشات خرید به تأمینکنندگان، یکی از مهمترین فعالیتهای مدیران خرید در یک زنجیرهی تأمین محسوب میشود. در این نوشتار با ارائهی مدلی در زنجیرهی تأمین علاوه بر کمینهکردن کل هزینههای خریدار، به کیفیت و تحویل به موقع نیز توجه شده و از رویکرد پارتو برای حل مسئلهی انتخاب تأمینکننده استفاده میشود. علاوه بر این، استراتژی تخفیف تدریجی و همچنین هزینهی کمبود کالا نیز در نظر گرفته شده است. بهمنظور حل مدل پیشنهادی انتخاب تأمینکننده از دو الگوریتم چندهدفهی مبتنی بر رویکرد پارتو بهنامهای الگوریتم ژنتیک مرتبسازی نامغلوب )NSGA-II( و الگوریتم ژنتیک رتبهبندی نامغلوب )NRGA( بهره گرفتهایم. در نهایت بهمنظور اثبات عملکرد مناسب روشهای حل ارائه شده در مدل پیشنهادی، این روشها روی مسائل آزمایشی تولیدشده با ابعاد مختلف مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفته و پاسخهای به دست آمده نیز با استفاده از روشهای آماری مورد تحلیل قرار گرفتهاند.
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
31.1
2.1
2016
02
20
ASSESSMENT AND IMPROVEMENT OF THE RELIABILITY OF THE PELLETS 23 MM GUN TUBE \r\nUSING BAYESIAN NETWORKS AND FUZZY FAILURE MODE AND EFFECT ANALYSIS
تخمین و بهبود قابلیت اطمینان حرکت گلوله ۲۳ میلیمتری در لولهی سلاح با استفاده از شبکههای بیزین و تجزیه و تحلیل حالات بالقوه خرابی با نظریهی فازی
73
81
5391
FA
مهدی
کرباسیان
دانشکدهی مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی مالکاشتر
بیژن
خیام باشی
دانشکدهی مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی مالکاشتر
ام البنین
یوسفی
دانشکدهی مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی مالکاشتر
پوریا
ناصری
دانشکدهی مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی مالکاشتر
Journal Article
2013
10
27
The process of development and expansion of advanced industries with abundant industrial production in the current era reveals the necessity of the implementation of preventive methods in dealing with possible failures. This <br>necessity becomes more evident in industries whose real value of produce encompasses a large volume of potential assets (e.g. the munitions industry). Reliability is one of the most important qualitative characteristics of <br>components, products, and large, complex systems that play a crucial role in the performance of such equipment. <br>Modern engineered products, from each component to large systems, must be designed and produced in such a way as to have the necessary reliability. In every industry, especially the aerospace industry, it would be dangerous and <br>harmful from different economic, human, and political aspects when a system fails or becomes dysfunctional. The current trends in various industries indicate that establishing a system capable of quickly referring the failure <br>rate of a product, or estimating its reliability, is a requirement for each industry. The reliability of a system is the probability that the system will perform a given task under certain conditions and at certain time intervals. <br>According to this definition, it is obvious that reliability indicates the continuation of functionality without failure (e.g. in accomplishing a mission). Therefore, reliability is defined as the probability that a system or component remain functional without failure. Reliability is of crucial importance in the arms industry. One of the products of the arms industry is the anti-aircraft missile, which is used against enemy threats. If such a product is functional or becomes functional late, there will be irreparable damage, which itself adds to the importance of the product. <br>In this study, first FFBD and FBD are used in order to calculate reliability and improve the functionality of munitions and weapon systems. Then, higher levels of FTA are identified using a FBD. After that, RBD is prepared, and <br>reliability is estimated using the Fuzzy-Bayesian technique. Finally, design errors are identified and improved using a Fuzzy FMEA. <br> <br> <br> <br> <br>begin{article} <br>renewcommandbeforblack{1em} <br>title{ <br>MODELING OF MULTI-RESPONSE PROBLEMS WITH NON-\DETERMINISTIC NON-NORMAL <br>DISTRIBUTED RESPONSES USING GENETIC PROGRAMMING} <br>author{ <br>M. Bashiricorresponding\ <br>email{bashiri.m@gmail.com}\ <br>H. Hasanzadeh\ <br>email{h.hasanzadeh@shahed.ac.ir}address{ <br>Dept. of Industrial Engineering\ <br>Shahed University}} <br>keywords{ <br>Design of experiments, multi response variables, non-deterministic residuals <br>distribution, genetic programming, genetic algorithm.} <br>renewcommandreceivedDate{11 Nov
روند فعلی موجود در صنایع مختلف این نکته را اذعان میدارد که برقراری سیستمی با قابلیت ارجاع سریع میزان خرابیهای محصول یا برآورد قابلیت اطمینان آن، از ضروریات هر صنعت است. یکی از محصولات صنایع نظامی گلولههای ضدهوایی است که در برابر تهدیدات دشمن مورد استفاده قرار میگیرد. در این تحقیق برای محاسبهی قابلیت اطمینان و ارتقاء عملکرد سامانهی سلاح مهمات، ابتدا با استفاده از نمودار جریان کارکردی محصول FFBD و نمودار کارکردی FBD تمام بخشهای محصول، و در ادامه با استفاده از FBD سطوح بالای مربوط به تحلیل درخت خطا FTA شناسایی میشود. پس از آن نمودار قابلیت اطمینان RBD تهیه و با استفاده از تکنیک بیزین فازی قابلیت اطمینان تخمین زده میشود. سپس با استفاده از تجزیه و تحلیل حالات بالقوه خرابی و آثار آن FMEA بهصورت فازی خطاهای طراحی را شناسایی کرده و آن را بهبود میبخشند.
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
31.1
2.1
2016
02
20
MODELING OF MULTI-RESPONSE PROBLEMS WITH NON-DETERMINISTIC NON-NORMAL DISTRIBUTED RESPONSES USING GENETIC PROGRAMMING
مدلسازی مسائل متغیرهای چندپاسخه با توزیع نامعین غیر نرمال با استفاده از برنامهریزی ژنتیک
83
91
5392
FA
مهدی
بشیری
گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه شاهد
حمیده
حسن زاده
گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه شاهد
Journal Article
2013
11
11
In most experiments, the experimenter is interested in identifying effective controllable factors to model their relationship function. The classic approaches of response surface methodology and experimental design need to meet some requirements such as residual normality. However, in many real world applications, the assumptions may be violated. In such cases, data transformation methods can be an alternative. However, the mentioned method may <br>increase total error in multiple response analyses. Genetic programming is a meta-heuristic approach in determination of effective controllable variables, and has been previously applied to many areas. One of the major differences between GP and the GA (Genetic Algorithm) is in the representation of the solution. In addition, GP is used to identify a suitable relationship function between variables, while the GA is used to optimize an objective function and find the near optimal values of decision variables. Therefore, each solution in GP represents one equation of the relationship function between variables. In this paper, genetic programming is applied for determination of the relation function between the response variables and controllable factors for non-deterministic, non-normal distributed responses. In other words, three <br>steps are considered in the proposed method. In the first step, a relation function is estimated for each response according to the GP. Then, all estimated response functions are aggregated to a single response by the <br>desirability function. In the last step, a GA is used for optimization of the extracted integrated function. Moreover, three examples are used to illustrate applications of the proposed method. In the first example, the efficiency of <br>the proposed method in a single response problem is considered. The second example is used to compare the performance of the proposed method with the result of the regression method, while residuals have non-normal distribution. In the last example, the proposed method is applied to a multi-response problem in a real case study from the literature. Finally, the computational results of simulated data and previous studies confirm that the proposed method has a proper performance in determination of a suitable level of controllable factors.
در طراحی و تحلیل آزمایشها، پس از تعیین متغیرهای مؤثر بر متغیر پاسخ، کشف رابطهی بین آنها و ارائهی مدل پیشبینی مد نظر است. در روشهای کلاسیک لازم است مفروضات اولیهیی برای شناسایی رابطهی بین متغیرهای پاسخ و متغیرهای کنترلی بررسی و تأیید شوند که در دنیای واقعی اغلب متغیرهای پاسخ چنین شرایطی را ندارند. برنامهریزی ژنتیک GP ازجمله روشهای نوین برای پی بردن به رابطهی بین دستهیی از متغیرهاست و از مزیتهای آن میتوان به عدم وابستگی آن به نوع توزیع باقیماندهها اشاره کرد. این روش برخلاف الگوریتم ژنتیک بهدنبال کشف رابطه بین متغیرهای اثرگذار است. در این پژوهش، روش برنامهریزی ژنتیک برای کشف رابطه بین متغیرهای ورودیِ یک طرح آزمایش که چند متغیر پاسخ دارد پیشنهاد شده و در ادامه از الگوریتم ژنتیک بهمنظور بهینهسازی استفاده میشود.
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
31.1
2.1
2016
02
20
ارائهی مدل چندهدفهی بهینهسازی استوار برای برنامهریزی لجستیکی در واکنش به زلزله با در نظر گرفتن مراکز توزیع و درمان موقت
93
105
5393
FA
رضا
محمدی
دانشکدهی مهندسی صنایع و سیستمهای مدیریت، دانشگاه صنعتی امیرکبیر
سیدمحمدتقی
فاطمی قمی
دانشکدهی مهندسی صنایع و سیستمهای مدیریت، دانشگاه صنعتی امیرکبیر
فریبرز
جولای
دانشکدهی مهندسی صنایع و سیستمها،پردیس دانشکدههای فنی، دانشگاه تهران
Journal Article
2013
12
29
Logistics management is a key issue that should be considered for an appropriate response to earthquakes. The problem of interest is the outgrowth of a recent paper [2], where they focused on the logistics of relief items <br>among distribution centers, and the demand nodes and logistics of injured persons among affected areas and hospitals for a prolonged period of time. The main drawback of their approach is that vehicles require to travel long <br>distances among demand points, distribution centers and hospitals. In fact, they did not consider intermediate/temporary nodes to facilitate the logistics operations. In practice, temporary depots and medical centers are also <br>established to facilitate the logistics of commodities and for serving injured people. This paper presents a multi-objective, multi-period model to manage the logistics of both commodities and injured people in the earthquake response <br>phase. In the presented model, the optimal location of temporary distribution centers and the optimal capacity of medical centers are considered. Relief items can either be directly delivered from distribution centers to affected areas or they can be shipped from distribution centers to temporary depots, and, then, from temporary depots to affected areas.looseness=1According to uncertain parameters, such as demand quantity, supply quantity, number of injured persons and capacity of medical centers, a robust optimization method is applied to deal with uncertainties. <br>The presented model attempts to minimize the number of unserved persons, the number of unsatisfied demands and the number of utilized vehicles. The first two objectives are humanitarian objectives and the third leads to cost <br>effectiveness. The objective functions are of different importance. Humanitarian objectives are naturally more important than the third objective. Therefore, the hierarchical approach proposed in [2] is applied to solve the presented model. This approach achieves the optimal solution if the multi-objective model has a single optimal solution. Otherwise, it attains one of the optimal solutions. Finally, the logistics of commodities and injured persons in region 17 of Tehran are studied using the proposed model.
پس از وقوع هر بحران یا رویداد طبیعی نظیر زلزله، مهمترین واکنش،حملونقل افراد آسیبدیده و توزیع کالاهاست. در این نوشتار یک <br>مدل چندهدفه، چند پریودی برای برنامهریزی لجستیکی کالا و مصدومانپس از زلزله با در نظر گرفتن مراکز درمانی موقت و مراکز توزیع موقت ارائه شده است. افزون بر این، در این مدل به مکانیابی مراکز توزیع موقت و تعیین ظرفیت مراکز درمانی موقت و بیمارستانها نیز توجه شده است. با توجه به ماهیت غیرقطعی پارامترهایی همچون میزان تقاضا،مقدار منابع موجود، تعداد افراد آسیبدیده و ظرفیت درمانی منطقه از رویکرد بهینهسازی استوار برای مدلکردن و برخورد با عدم قطعیت استفاده شده است. مدل ارائه شده به دنبال کمینهکردن تعداد افراد سرویس داده نشده، میزان تقاضای برآورده نشده و نیز تعداد کل وسیلهی نقلیهی استفاده شده است. برای حل مدل نیز با توجه به متفاوت بودن اهمیت اهداف از رویکرد سلسلهمراتبی استفاده کردهایم. در نهایت با استفاده از مدل ارائهشده، برنامهریزی لجستیکی کالا و مصدومان را پس از زلزلهی فرضی در منطقه ۱۷ شهر تهران مورد مطالعه قرار دادهایم.
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
31.1
2.1
2016
02
20
CALCULATION OF MAINTENANCE INDEX AND IDENTIFICATION OF CRITICAL SOURCE OF DELAY؛CASE STUDY: MAHD KHODRO FESHARAKI
محاسبهی شاخصهای نگهداری و تعمیرات، شناسایی دستگاههای بحرانی و واحدهای مرتبط با تأخیر(مطالعهی موردی: واحد تولیدی مهد خودرو فشارکی)
107
115
5394
FA
عبدالحمید
اشراق نیای جهرمی
دانشکدهی مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی شریف
سیدحسین
احمدی
دانشکده مدیریت صنعتی، دانشگاه تهران
سعید
قیسی پور
مؤسسهی آموزش عالی سجاد
Journal Article
2013
08
18
The maintenance process is one of the most necessary processes in every organization, whose main task is to maintain machines in desired conditions or restore machines from non-optimal (non-operational) to optimal (operational) <br>conditions. Machine failure results in the loss of availability time of machines and an increase in organizational costs. It increases the time of production causing irreparable damage to the company. Therefore, improving process performance and, as a result, improving the maintenance process, has been considered by many experts. <br>In this paper, first we calculate the maintenance index, such as, Mean Time Between Failure, Mean Time To repair, and Mean Time To Failure. Calculating this index is undertaken by using two approaches; time of <br>declaration and time of repair. Then, we calculate reliability, and availability in time units for 3 machines: a 250 ton hydraulic, a 65 ton press and a heckert type. By checking the routine of failure in the past <br>(during the first 8 months of 1388) and forecasting the following 4 months, it is seen that this failure follows an exponential distribution using the chi-square test. In addition, we proposed a new model for reasons behind <br>machine failure, in which the greatest emphasis is on the major delays not due to repair. Also, we used this model to find the rate of delay for more important machines in the system. Finally, a table is created to explain the <br>total rate of units for the delay factor at Mahd Khodro Fesharaki Company. The greatest effect is the lack of commitment of contractors, management weakness of the maintenance unit, and financial issues. It should be noted that the goal of this paper is to identify weakness and delay factors, so a solution is proposed for improving these delay factors and weaknesses.
فرایند نگهداری و تعمیرات، یکی از حیاتیترین فرایندهای هر سازمان است که وظیفهی اصلی آن نگهداری و حفظ ماشینآلات در شرایط مطلوب یا بازگرداندن آنها از شرایط نامطلوب به شرایط مطلوب است. خرابی ماشینآلات منجر به از دست رفتن زمان دسترسی تجهیزات و افزایش هزینههای سازمان میشود، و لذا همواره بهبود عملکرد ماشینآلات و درنتیجه بهبود فرایند نت مورد توجه متخصصین بوده است. تحقیق حاضر با هدف محاسبهی شاخصهای «میانگین مدت زمان بین دوخرابی»، «میانگین زمان تا تعمیر»، «قابلیت اطمینان»، «دسترسپذیری برحسب زمان» و «احتمال خرابی» در واحد صنعتی مهد خودرو انجام گرفته است. همچنین، این پژوهش به بررسی علل توقفات دستگاهها پرداخته است که با شناسایی دستگاههای بحرانی و مهم و تشخیص خرابیهای تأخیردار و وقفهانداز و علل آنها، به شناسایی واحدهای مرتبط با توقفات پرداخته و تأثیر هر واحد را محاسبه میکند. نتایج مربوط به ۴ ماهه اخر سال ۸۸ و ۴ ماهه اول سال ۸۹ با ۸ ماهه اول سال ۸۸ مقایسه شد که نشاندهندهی کاهش ۲۰۰ ساعتی زمان توقفات در ارتباط با واحدهای تولیدی و اداری بود. تأکید اصلی بر توقفاتی است که ناشی از تعمیر نیستند بلکه <br>دلایلی از قبیل ضعف مدیریتی واحد نت، عدم تعهد پیمانکاران، امور مالی و... دارند.
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
31.1
2.1
2016
02
20
A NEW TECHNIQUE IN RELIABILITY ALLOCATION USING RELIABILITY IMPORTANCE MEASURES
ارائهی شیوهیی جدید در تخصیص پایایی با استفاده از معیارهای تعیین میزان اهمیت در پایایی
117
124
5395
FA
علی
نوروزیان
دانشکدهی مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی شریف
عبدالحمید
اشراق نیای جهرمی
دانشکده مهندسی صنایع دانشگاه صنعتی شریف
Journal Article
2013
09
07
In the process of designing a product or a physical system, reliability engineering is an important factor to be considered. Also, as an essential step in reliability evaluation during the design phase, it is necessary to allocate reliability to subsystems, in such a way that full system reliability is satisfied. Performing this process, which is called reliability allocation, creates a more reliable and competitive system, which, at the same time, is compatible with our limitations. The consequences of considering this phase in designing a product are improved design and manufacturing methods, and, as a result, it is possible to gain cheap and reliable products compatible with customer demand. Many parameters that exist in the process of reliability allocation have been generated based on research investigations. These <br>techniques have different attitudes towards performing an allocation process. By analyzing these approaches, the researchers discovered remarkable disorders. These disorders are consequences of weaknesses, some of which all techniques share. One important aspect not considered in these techniques, and considered <br>to be a great weakness, is the importance of subsystems, regarding their place in system configuration and their contribution to full system reliability. In this study, according to the importance and effectiveness of reliability <br>importance measures, we have utilized them as an approach to suggest a new and effective technique. In this process, we use the technique of reliability importance measures to propose a new way to overcome this weakness, and, in two examples, will show the effects of using these measures in the process of reliability allocation. Based on a comparison between the new technique and the two most applicable techniques in literature; ARINC and MAXIMAL ENTROPY, using <br>one hypothetical and one real example, we have shown the preferable results of the new technique.
مهندسی پایایی و متعاقب آن تخصیص پایایی به زیرسیستمها در فاز طراحی، عوامل مهمی هستند که توجه به آنها در طراحی محصول ضروری است. تخصیص پایایی، موجب دستیابی به محصولی پایا، ارزان و در عین حال مطابق با خواستههای مشتری، رقابتپذیر و سازگار با محدودیتهای ما و نیز بهبود روشهای طراحی و ساخت میشود. محققین بسیاری از پارامترهای <br>فرایند تخصیص پایایی را با ایدههایی متفاوت ارائه دادهاند که با آنالیز آنها، ضعفهایی آشکار شده است. یک جنبهی مهم در نظر گرفته نشده، میزان اهمیت زیرسیستمها با توجه به مکان آنها در چیدمان کل سیستم و میزان تأثیر آنها بر پایایی کل سیستم است. در این نوشتار با استفاده از معیارهای تعیین میزان اهمیت در پایایی، بر این ضعف غلبه شده است. با مقایسهی نتایج اجرای شیوهی جدید و دو مورد از پرکاربردترین شیوههای موجود در متون علمی بر مثالهای آوردهشده،برتر بودن نتایج حاصل از شیوهی جدید مورد تأیید قرار گرفته است.
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
31.1
2.1
2016
02
20
APPLICATION OF DESIGN FOR SIX SIGMA TO OPTIMIZE MIXED-\CONTENT PARAMETERS IN CELLULAR LIGHTWEIGHT CONCRETE
بهکارگیری طراحی برای 6 بهمنظور بهینهسازی پارامترهای اختلاط بلوک بتنی سبک
125
133
5396
FA
محمدصالح
اولیا
دانشکدهی مهندسی صنایع، دانشگاه یزد
فرزانه
شاکوهی
دانشکدهی مهندسی صنایع، دانشگاه یزد
یحیی
زارع مهرجردی
دانشکدهی مهندسی صنایع، دانشگاه یزد
محمدصابر
فلاح نژاد
دانشکدهی مهندسی صنایع، دانشگاه یزد
Journal Article
2014
03
08
Although most companies spend less on product design, experience shows that, these companies have to pay higher costs due to production problems or loss of market. Literature studies show that the Design for Six Sigma is a powerful <br>approach for designing products, processes and services. While the tools used in Six Sigma require a process to be in place and functioning, DFSS has the objective of determining the needs of customers and the business, and driving <br>those needs into the product solution so created. DFSS is relevant to the complex system/product synthesis phase, especially in the context of unprecedented system development The aim of this project is to provide a global method for designing robust products based on the Design for Six Sigma methodology. The methodology integrates three concepts: reliability-based optimization, robust design and multi-objective optimization.The methodology <br>proposed for the design of Six Sigma can be explained in four stages: formulation, optimization, simulation and selection. The algorithm is to generate several Pareto-optimal solutions at the optimization stage. The algorithm was applied to the design of lightweight concrete blocks, with consideration of customer need, in three main areas: weight blocks, cost blocks and strength blocks. First, considering expert preferences, the mathematical modeling of the blocks was determined. Second, interactive multi-objective algorithms, taking the decision makers preferences into account, were developed to generate twelve Pareto-optimal solutions that maintain a probability of constraint satisfaction. Then, 1 solution optimization (per cubic meter of: 409 kg of cement, 1.4 kg of Polypropylene fibers, 12.14 kg <br>of silica and 8.8l of foam) was adopted for implementation as a compromise between the three criteria (the savings compared to the baseline solution, the coefficient of variance (robustness), and the degrees of desirability). The <br>results show that the variable Polypropylene fibers cause the most variations in cost functions, while Polypropylene fibers, silica, water and foam are the most critical variables for the constraint. Blocks were built and compressive strength was obtained that was consistent with the calculated result.
در تحقیق حاضر قصد داریم روش عام طراحی محصول و برمبنای متدولوژی طراحی برای 6 ارائه دهیم. در روش ارائهشده، ادغام سه مفهوم بهینهسازی مبتنی بر قابلیت اطمینان، طراحی قوی و بهینهسازی چندهدفه در چهار مرحله صورت میپذیرد: فرمولبندی، بهینهسازی، شبیهسازی و انتخاب. روش مذکور در تعیین بهترین طرح اختلاط بلوک بتنی سبک با در نظرگرفتن نیازهای مشتری در سه حوزهی وزن، هزینه و استحکام اعمال شد. بدینمنظور بعد از مدلسازی ریاضی بلوک با الگوریتم چندهدفهی تعاملی و با <br>توجه به ترجیحات تصمیمگیرنده، دوازده جواب بهینهی پارتو در راستای حفظ احتمال رضایت محدودیت تولید شد. سپس با توجه به سه معیار درجهی مطلوبیت، ضریب تغییرات استحکام، و صرفهجویی نسبت به جواب پایه بهترین طرح اختلاط در سطح 1در <br>هر متر مکعب: سیمان ۴۰۹ کیلوگرم، الیاف ۱٫۴ کیلوگرم، سیلیس ۱۲٫۱۴ کیلوگرم و فوم ۸٫۸ لیتر برای پیادهسازی انتخاب شد.
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
31.1
2.1
2016
02
20
OPTIMIZATION OF A BI-OBJECTIVE (R,Q) INVENTORY POLICY USING OPTIMIZATION VIA A SIMULATION TECHNIQUE CASE STUDY: ARYA CHALK INDUSTRIAL COMPANY
بهینهسازی سیاست موجودی (R,Q) با رویکردچندهدفه بهکمک تکنیک بهینهسازی از طریق شبیهسازی(مطالعهی موردی: شرکت آریا گچ پلدختر)
135
140
5387
FA
جواد
نصیری
دانشکده مهندسی صنایع و مکانیک-دانشگاه آزاد اسلامی-واحد قزوین
پرهام
عظیمی
دانشکده مهندسی صنایع و مکانیک-دانشگاه آزاد اسلامی-واحد قزوین
0000-0002-9164-6880
Journal Article
2013
04
15
This paper describes the application of simulation in the bi-objective optimization of an inventory control problem, which is based on a (R,Q) policy, in an inventory storage system composed of three stores, for an industrial chalk production company. In this inventory policy, when the inventory level is R or less than R, the order is released in amounts of Q. This policy is placed in an inventory policy group with a fixed order size. In this system, customers enter with a probability distribution function and have a demand with a distinct probability distribution. Customers go to stores for their needs, and the system for accountability to customers replenishes the stores. In this paper, the objective is to determine the amounts of R and Q in order to minimize daily inventory holding costs in each store, and also to minimize customer waiting time in the system. For this purpose, using an optimization approach via simulation, the storage system of a company is simulated using an ED model. The simulation model indicates the structure, manner and operation of <br>the system. In this model, using 4Dscript programming language, the manner of the system is coded. After model validation of the present condition of the system using Mann-Whitneys nonparametric test and through the 2k factorial <br>design, scenarios were designed. By executing them in the simulation model, the amount of customer waiting time in the system and the mean of inventory holding costs in each store for (R,Q) compounds are obtained. Through the <br>amount of objective function for each compound, non-linear regression models for inventory holding cost and customer waiting time in the system were obtained using Minitab. By solving the regression models using a genetic <br>algorithm, possible answers for problem variables were obtained in a Pareto chart and the results were compared to the present condition of the system. In order to improve system operation among the compounds obtained from regression <br>models, shown in the Pareto chart, the management specifies a mixture for determining the policy programming and inventory control of the company.
در این مقاله کاربرد شبیهسازی در بهینهسازی دو هدفهی یک مسئلهی موجودی تحت سیاست (R,Q)تشریح شده است. در این سیاست هرگاه سطح موجودی به R یا کمتر از آن برسد به اندازهی Q سفارش صادر میشود.هدف این تحقیق، تعیین مقادیر نقطهی سفارش مجدد و مقدار سفارش برای این سیاست در سیستم انبارداری شرکت آریاگچ است، بهطوری که ضمن کاهش هزینههای نگهداری موجودی در انبارها، زمان انتظار مشتری در سیستم نیز کمینه شود. بدین منظور سیستم انبارداری شرکت که متشکل از سه انبار است، با استفاده از یک مدل شبیهسازی در نرمافزار ED شبیهسازیشده است. پس از طراحی سناریوها و اجرای آنها در مدل شبیهسازی، مقادیر ممکن برای دو متغیر R و Q با کمک روشهای سطح پاسخ و الگوریتم ژنتیک به دست آمده و نتایج با وضعیت فعلی شرکت آریاگچ مقایسه شده است.
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
31.1
2.1
2016
02
20
PROJECT LESSONS LEARNED MANAGEMENT IN PROJECT-ORIENTED ORGANIZATIONS
مدیریت درسآموختههای پروژه در سازمان پروژهمحور
141
152
5397
FA
مهران
سپهری
دانشکدهی مدیریت و اقتصاد، دانشگاه صنعتی شریف
میثم
آفتابی
دانشکدهی مدیریت و اقتصاد، دانشگاه صنعتی شریف
Journal Article
2013
11
11
Progressive developments in economics, society and politics have raised knowledge as a key element in development and competitiveness, and knowledge management is considered to be an essential element in this field. By taking <br>the temporary nature of the project into account, dynamics and competitiveness in project-oriented organizations within the business world make the preservation and management of knowledge in project-based organizations more <br>important. The lesson learned system is a knowledge management tool that proposes strategic solutions that avoid wasting time and money and makes perfect use of knowledge management accomplishments. Lessons learned (LL) systems have been deployed in many military, commercial, and government organizations to disseminate validated experiential lessons. They support organizational LL processes, and implement a knowledge management (KM) approach <br>for collecting, storing, disseminating, and reusing experiential working knowledge that, when applied, can significantly benefit targeted organizational processes. An effective lesson learned process can substantially improve <br>decision processes, thus, representing an essential chapter in knowledge sharing and knowledge management. Unfortunately, these systems typically fail to deliver lessons when and where they are needed. <br> In this study, using a literature review, interviews and a case study, a roadmap for implementing the lesson learned system is explained in four stages. First, we illustrate the lesson learned and the learning in the project using a <br>literature review. Second, we detail an understanding of commonly used methods in Iran obtained from two information sources; 1) interviews 2) a case study. Third, the information is analyzed and a conceptual model is developed based on <br>the content analysis of data obtained in the second stage. Finally, we develop a roadmap by identifying key issues in the third stage and by adding activities and checklists to pursue its activities. This project learning roadmap assists business leaders in improving the lesson learned process. This model enables organizations to develop exclusive solutions tailored to the needs of the stakeholders.
یکی از ابزارهای کاربرد بهینهی دستاوردهای مدیریت دانش که میتواند با ارائهی راهکار راهبردی از اتلاف زمان و هزینه جلوگیری کند، توسعه و بهکارگیری سیستم درسآموختههای مدیریت پروژه است. در این نوشتار با استفاده از مرور ادبیات، مصاحبه و مطالعهی موردی در شرکت سپانیر، نقشهی راه سیستم درسآموختههای پروژه در چهار مرحله تبیین شد. مرحلهی اول درک درسآموختهها و تجربیات در پروژه با استفاده از مرور ادبیات، مرحلهی دوم درک شیوههای معمول و مورد استفاده در ایران از دو منبع اطلاعاتی مصاحبه و موردکاوی، مرحلهی سوم تحلیل اطلاعات به دست آمده و توسعهی مدل مفهومی با تحلیل محتوای <br>اطلاعات به دست آمده در مراحل اول و دوم، و مرحلهی چهارم توسعهی نقشه راه با مباحث کلیدی شناساییشده در مرحلهی سوم و اضافه کردن فعالیتها و چکلیستها برای پیگیری آن فعالیتهاست.
دانشگاه صنعتی شریف
مهندسی صنایع و مدیریت
2676-4741
31.1
2.1
2016
02
20
-
چکیده انگلیسی مقالات زمستان 94، شماره 2.1
141
164
5398
FA
Journal Article
2016
06
11
-
-