-
شماره ركورد
27524
-
پديد آورنده
عباس بگلري
-
عنوان
مطالعه و بهبود زمانبندي پردازش درخواستهاي مشتريان در مركز پردازش خدمات پس از فروش ( مطالعه موردي- ديجي كالا)
-
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
-
رشته تحصيلي
مهندسي صنايع
-
سال تحصيل
1399
-
تاريخ دفاع
1399/06/31
-
استاد راهنما
دكتر عليرضا علي احمدي
-
استاد مشاور
دكتر ابراهيم تيموري
-
دانشكده
مهندسي پيشرفت
-
چكيده
با توجه به ادبيات بررسي شده در رابطه با موضوع تحقيق در ادبيات داخلي و خارجي، تابحال تحقيقات متنوعي در رابطه با بهبود زمان انتظار مشتريان و خدمات شركت ها به خصوص در سيستم هاي بانكي صورت گرفته است. يكي از نكات مهم پياده سازي اين تحقيق بروي فروشگاه هاي آنلاين مانند ديجي كالا مي باشد كه به نوبه خود داراي چالش ها و ابعاد جديدي مي باشد كه مدلسازي آن با توجه روند رو به رشد استفاده مردم ازين سبك از فروشگاه ها و توسعه فناوري اطلاعات از اهميت بالايي برخوردار است. يكي از مهمترين بخش ها در كارامدي اين فروشگاه ها، خدمات پس از فروش مي باشد كه اعتمادسازي و مراجعه مجدد مشتريان و در نهايت وفاداري آنها به شدت به اين حوزه وابسته است. براي اين منظور در اين تحقيق از رويكرد تركيبي داده كاوي، هوش مصنوعي، برنامه ريزي رياضي براي مدلسازي و طراحي الگوريتم بهينه جهت بهسازي ارائه خدمات پس از فروش با رويكرد مديريت زنجيره تامين استفاده شد. اين مدل بروي داده هاي شركت ديجي كالا در يك بازه زماني پياده و نتايج مورد ارزيابي قرار گرفت. يكي از نكات حائز اهميت در مدل طراحي شده در اين تحقيق در نظر داشتن رضايتمندي و وفاداري مشتريان و جلوگيري از رويگرداني آنها تحت قالب يك سيستم پشتيبان تصميم مي باشد. در نهايت از الگوريتم هاي فراابتكاري بهينه سازي ازدحام ذرات و ژنتيك به منظور حل مدل در ابعاد بزرگ استفاده شد. در اين تحقيق به منظور افزايش دقت تصميم گيري و تصميم سازي به برازش يك شبكه عصبي مصنوعي چندلايه فازي استنتاجي جهت پيش بيني ميزان ارتقا رضايتمندي مشتريان از خدمات و تغييرات زمان انتظار آنها مطابق با الگوهاي صف تحت سناريوهاو برنامه هاي ظرفيت سنجي مي باشد. نهايتا مدلي رياضي در اين مدل ساخته شده و با حل آن به سعي در پيدا كردن بهينه ترين جواب براي مدل خود خواهيم بود.
-
تاريخ ورود اطلاعات
1401/09/22
-
عنوان به انگليسي
Studying and improving the scheduling of processing customer requests in the after-sales service processing center (case study - DigiKala)
-
تاريخ بهره برداري
9/22/2021 12:00:00 AM
-
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
عباس بگلري
-
چكيده به لاتين
Subject of internal and external literature research, there has been a variety of research on improving customer waiting times and corporate services, especially in banking systems. One of the important points of this research is the implementation of online stores such as DJs, which in turn has new challenges and dimensions that are modeled in light of the growing trend of people using this style of store and the development of information technology. It is very important. One of the most important parts of the efficiency of these stores is the after-sales service, which relies heavily on customer loyalty and re-customer service, and ultimately loyalty. For this purpose, in this research, a combined data mining, artificial intelligence, mathematical programming approach along with the concepts of queue theory was used to model and design an optimal algorithm to optimize the supply chain after-sales service delivery approach. The model was implemented on the data of the DG Company over a period of time and the results were evaluated. One of the important points in the model designed in this study is to consider customer satisfaction and loyalty and to avoid turning them into a decision support system. Finally, particle swarm optimization algorithms were used to solve large-scale modeling. In this study, in order to increase the accuracy of decision making and fitting to an inferential fuzzy multilayer artificial neural network to predict the extent to which customers' satisfaction with services and their waiting times changes are in accordance with queue patterns under scenarios and capacity assessment programs, The results section of three subset methods for inference, including Grid Partitioning, FCM, Subtractive Clustering, shows the superiority of the FCM method.
-
كليدواژه هاي فارسي
خدمات پس از فروش , فروشگاه آنلاين , داده كاوي , مدل رياضي , بهينه سازي , الگوريتم فراابتكاري
-
كليدواژه هاي لاتين
After sales services , Online shop , Online shop , Meta-heuristic algorithm , Data mining , Modeling , Optimization
-
Author
Abbas Beglari
-
SuperVisor
Dr. Alireza Aliahmadi
-
لينک به اين مدرک :