چکیده:
هدف: یکی از شیوههای مرسوم ارزیابی کارایی هر سازمان یا بنگاه، مقایسه آن با سایر رقبا یا نمونههای متناظر آن است. با این حال، در برخی پژوهشها به سنجش کارایی یک واحد در مقایسه با خود در مرور زمان پرداخته شده و روند عملکرد یک واحد نسبت به گذشته خود ارزیابی شده است. هدف پژوهش جاری، پیشبینی کارایی یک واحد با استفاده از سریهای زمانی عملکرد گذشته آن است. روش: این پژوهش به کمک مدل SBM و با استفاده از روش تحلیل پوششی دادهها به مقایسه و سنجش کارایی یک واحد در گامهای زمانی مختلف پرداخته و خروجی آن را به عنوان عناصر آموزش یک شبکه عصبی مصنوعی در نظر گرفته است تا کارایی گامهای زمانی بعدی پیشبینی شود. یافتهها: مورد مطالعه این پژوهش، یک واحد صنعتی بزرگ در صنعت فولاد کشور است که پس از سنجش کارایی، روند نزولی عملکرد آن طی ده سال ارائه شده است. با پیادهسازی ساختارهای مختلف از شبکههای عصبی مصنوعی، در نهایت یک شبکه عصبی بازگشتی با 10 نرون در لایه پنهان با الگوریتم آموزش پسانتشار بیزی توانست بهترین عملکرد را در پیشبینی کارایی آتی این واحد صنعتی کسب کند. نتیجهگیری: مزیت اساسی این پژوهش، ارائه پیشبینی کارایی برای آینده سازمان بر اساس دادههای موجود و با در نظر گرفتن تأثیر عوامل دورههای زمانی قبلی در کارایی دوره کنونی با رویکردی غیرخطی است. این موضوع موجب خواهد شد که تصویر روشنتری از عملکرد آتی سازمان فراهم آید، همان طور که در مورد مطالعه پژوهش حاضر، این موضوع رخ داده است.
Objective
One of the common methods for the assessment of an organization's efficiency is comparison with other competitors. However, some researchers have studied the efficiency of a unit within itself during different periods of time and it is used to investigate the performance trend of the unit during previous times. The purpose of this research is to forecast the performance of a unit using the previous time series of its performance.
Methods
This research conducts comparison and efficiency analysis of a unit during different time periods using SBM and DEA models. And then, the outcome is considered as the training elements of an ANN, so efficiency of future time steps can be estimated for that unit.
Results
An industrial unit in Steel industry was studied in this research and its decreasing performance trend during ten years has been presented after efficiency measurements. Implementing different structures of ANNs, finally, we found out that a recurrent neural network with 10 neurons in a hidden layer and Bayesian Regularization algorithm had the best performance for future forecasting of efficiency.
Conclusion
The most important achievement of this study is efficiency forecasting for organizations' future using the existing data with regards to the influences of previous time steps on current efficiency by a nonlinear approach. It would lead to providing a clear image of the organization's future as represented for the case of this paper.