چکیده:
مقدمه و هدف پژوهش: هدف تحقیق حاضر طراحی مدل چند هدفه فازی شبکه زنجیره تامین حلقه بسته در صنعت خودرو با رویکرد مدیریت شهری میباشد. تولید خودرو فرآیندی پیچیده و پرانرژی است که مقدار قابل توجهی مواد اولیه و آب را مصرف میکند. برای ادامه رقابت، تولیدکنندگان تجهیزات اصلی خودرو باید با بهبود مستمر روند تولید خود و هدایت تولید گازهای گلخانه ای با میزان کم کربن و افزایش پایداری، برای کیفیت بهتر محصول تلاش کنند. در همین راستا شبکه های زنجیره تامین معکوس و زنجیره های حلقه بسته دارای ویژگی های خاصی هستند که در صنعت مورد بررسی بسیار مفید میباشد. روش پژوهش: در تحقیق حاضر به منظور رسیدن به اهداف تحقیق از روش تحقیق کمی استفاده خواهد شد و براساس هدف به صورت کاربردی تعریف شده است. در این مطالعه، از روش MOPSO برای تسهیل اجرای آن و توانایی آن در ارائه همگرایی خوب و همچنین الگوریتم ژنتیک NSGA II استفاده میکنیم. یافتهها: در بررسی یافته های الگوریتم های پیشنهادی مشخص شد که میانگین خطای حاصل از این الگوریتمها کمتر از 04/0 است. همچنین نتایج نشان میدهد که الگوریتم های پیشنهادی کارایی لازم را در حل این مسائل دارند نتیجه گیری:نتایج قابل توجه مدل خود را چنین ذکر میکنیم: (1) شبکه ی حلقه بسته ی کارآمدی که مزایای اقتصادی با توجه به در نظر گرفتن ارزش زمان را با توجه به بازیافت محصول فرسوده نشان میدهد. (2) این توانایی را دارد که ظرفیت را برای دستیابی به حداکثر مزایا از نظر ارزش هزینه و نیز چشم انداز محیطی نشان دهد که چه ظرفیتی را باید حفظ کند.
Introduction & Objective: The purpose of this study is to design a multi-objective model of fuzzy closed-loop supply chain network in the automotive industry with an urban management approach. Automobile manufacturing is a complex and energetic process that consumes significant amounts of raw materials and water. To continue the competition, major automotive equipment manufacturers must strive for better product quality by continuously improving their production process and directing low-carbon emissions and increasing sustainability. In this regard, reverse supply chain networks and closed loop chains have special features that are very useful in the industry under study. Method: In the present study, in order to achieve the research objectives, a quantitative research method will be used and based on the purpose, it is defined in a practical way. In this study, we use the MOPSO method to facilitate its implementation and its ability to provide good convergence, as well as to maintain a proper balance between exploitation and exploration, as well as the NSGA II genetic algorithm. Results: In the study of the findings of the proposed algorithms, it found that the average error resulting from these algorithms is less than 0.04. The results also show that the proposed algorithms have the necessary efficiency in solving these problems. Conclusion: The notable results of our model are as follows: (1) an efficient closed-loop network that demonstrates the economic benefits of considering the value of time over the recycling of a worn product. (2) It has the ability to show the capacity to achieve maximum benefits in terms of cost value as well as the environmental perspective of what capacity it should maintain.