چکیده:
این مقاله بهدنبال طراحی و تنظیم سیستمهای عصبی-فازی توسعۀ تأمینکننده، تعیین درجۀ اهمیت مقولههای مختلف آن و پیشنهاد فعالیتهای مناسب، براساس نتایج بهدستآمده برای توسعۀ تأمینکنندگان صنعت خودرو است. برای طراحی سیستمها از سه روش منقطعسازی شبکهای، خوشهبندی کاهشی و سی-میانگین فازی و برای تنظیم آنها از روشهای پسانتشار و هیبرید و الگوریتمهای فراابتکاری کلونی مورچگان، تکامل تفاضلی، ژنتیک و ازدحام ذرات استفاده میشود. با مقایسۀ نتایج سیستمهای تنظیمشده، مناسبترین آنها انتخاب و براساس آن نمرۀ توسعۀ تأمینکننده در مقولههای مختلف و همچنین، توسعۀ تأمینکننده برای ۵۳ تأمینکننده از تأمینکنندگان استراتژیک صنعت خودرو پیشبینی میشود. برای تحلیل حساسیت مقولههای توسعۀ تأمینکننده، از یک رویۀ پنجمرحلهای استفاده شده است. نتایج مقایسۀ روشها نشان میدهد روش طراحی سی-میانگین فازی نسبتبه دو روش دیگر، روشهای فراابتکاری نسبتبه دو روش سنتی و الگوریتمهای کلونی مورچگان، تکامل تفاضلی و ژنتیک نسبتبه الگوریتم ازدحام ذرات، نتایج بهتری به دست میدهد. نتایج تحلیل حساسیت نشان میدهد مقولۀ توسعۀ قابلیتهای محیطی، حساسترین مقوله است و مقولههای توسعۀ قابلیتهای ناملموس، توسعۀ قابلیتهای ملموس و توسعۀ روابط، بهترتیب در رتبههای دوم، سوم و چهارم قرار دارند. نتایج همبستگی بین خروجی سیستم توسعۀ تأمینکننده و میانگین نمرههای خبرگان نشان میدهد سیستم طراحیشده، دقت زیادی دارد؛ براساس یافتهها، فعالیتهای مناسب برای توسعۀ تأمینکنندگان در مقولههای مختلف، پیشنهاد میشود.
Purpose: This paper aims to design and regulate the Adaptive Neural Fuzzy Inference Systems (ANFIS) of supplier development, determine the importance of different categories of supplier development (SD), and suggest appropriate activities based on the results for the development of suppliers in the automotive industry.Design/methodology/approach: To design ANFIS, Grid Partitioning, Subtractive Clustering, and FCM have been used. Then, they have been regulated using Back Propagation (BP), Hybrid, Ant Colony Optimization (ACO), Differential Evolution (DE), Genetic Algorithm (GA), and Particle Swarm Optimization (PSO) methods. A five-step procedure has been used for sensitivity analysis of the supplier development categories. By comparing the results of the regulated systems, the most appropriate ones were selected. Also, based on the supplier development score in different categories separately, the supplier development score was predicted for 53 strategic suppliers in the automotive industry. By sensitivity analysis, SD-related categories were prioritized to guide automotive industry manufacturers to use SD-related activities.Findings: Findings indicated that the FCM compared to the other two methods; meta-heuristic regulation methods compared to BP and Hybrid, and ACO, DE, and GA compared to PSO led to better results. The ACO in all systems, the DE in four systems, and the GA in two categories were identified as the dominant methods, while the PSO was not dominant in any of the categories. This finding implies the priority of meta-heuristic algorithms as ACO> DE> GA> PSO, based on the data of this study. The results of the correlation between the scores of the ANFIS and the average scores of the experts show that the designed ANFIS has high accuracy.Practical implications: The results of this study will direct manufacturers' investments and direct involvement in SD. The findings encourage manufacturers and suppliers of the Iranian automotive industry first to activities related to the development of environmental capabilities and then activities related to the development of three other categories. The managers of Iran's automotive industry are suggested to apply the activities related to the development of suppliers' environmental capabilities. These activities include evaluating the supplier's environmental performance and feedback, sharing environmental information, ethics and social responsibility, obtaining environmental and social certifications, developing programs to improve the quality of life of target communities, green procurement, and environmental awareness, logistics activities Inversion, and joint efforts to improve performance are sustainable.Originality/value: This study was one of the first in-house studies to compare the results of meta-heuristic algorithms compatible with ANFIS in the field of SD. In addition, in terms of implementation, it offered suitable SD activities to car manufacturers.
خلاصه ماشینی:
با توجه به توضيحات داده شده ، اين مقاله از معدود پژوهش هايي اسـت (براساس دانش ما جزءِ اولين پژوهش هاي داخلي است ) که ضمن طراحي سيستم هاي عصبي-فازي، براي مقوله هاي چهارگانۀ SD در صنعت خودروسازي و همچنين خود SD، شش روش حل (دو روش معمـول و چهـار الگـوريتم فراابتکاري) براي تنظيم آنها به کار ميگيرد که اين ميتواند، نوآوري بخش به کارگيري تکنيـک حـل مسـئله در نظـر گرفته شود.
Insights for suppliers, buyers andgovernments from an empirical study in Mexico" Business Process Management Journal, 18 (4), 680-707.
(2013), "The relationship between supplier development and firm performance: the mediating role of marketing process improvement".
"Supplier development practices: product- and service-based industry comparisons".
"Does implementing social supplier development practices pay off" Supply Chain Management, 20 (4), 389-403.
1 Supplier Development(SD) 2 Yang 3 Chavhan 4 Chen 5 Sako 6 Wouters 7 Talluri 8 Humphreys 9 Nagati &Rebolledo 10 Wagner 11 Leenders 12 Shahzad 13 Bache 14 Krause &Scannell 15 Abdullah & Maharjan 16 Sánchez 17 Wagner 18 Modi & Mabert 19 Batson 20 Chidambaranathan 21 Govindan 22 Ghijsen 23 Arroyo-López 24 Marksberry 25 Asare 26 Blonska 27 Praxmarer 28 Kumar& Routroy 29 Khan & Nicholson 30 Blome 31 Aʇan 32 Kumar 33 Akman 34 Lawson 35Sancha 36 Awasthi& Kannan 37 Friedl 38 Salimian 39 Mizgier 40 Yawar & Kauppi 41 Ragers 42 Jeo 43 Benton 44 Wilding 45 Fan 46 Tran 47 Grid Partitioning 48 Subtractive Clustering 49 Fuzzy c-Means(FCM) 50 Hybrid 51 Back Propagation(BP) 52 Ant Colony Optimization(ACO) 53 Genetic Algorithm(GA) 54 Particle Swarm Optimization( PSO) 55 Differential Evolution(DE) 56 Jang 57 Guan 58 Riechmann 59 Root-Mean Square Error(RMSE) 60 Regression(R) 61 Ortt