شماره ركورد
21919
شماره راهنما(اين فيلد مربوط به كارشناس ميباشد لطفا آن را خالي بگذاريد)
21919
پديد آورنده
افسانه قره باغي
عنوان
ارائه ي مدلي براي كاهش زمان تاخير و هزينه هاي ارسال در محيط ماشين هاي موازي با توزيع بسته اي و استفاده از شركت هاي لجستيكي طرف سوم
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
مديريت مهندسي
سال تحصيل
1395
تاريخ دفاع
1398/7/30
استاد راهنما
دكتر محمد مهدوي مزده
استاد مشاور
دكتر فرناز برزين پور
دانشكده
صنايع
چكيده
چكيده:
از جمله تصميمات مهم در سطح زنجيره¬ي تأمين، تصميم¬گيري در مورد توزيع و ارسال كالا در ميان اعضا-ي زنجيره تأمين به شمار ميرود. حلقه¬ي توزيع نقش مهمي در دستيابي به اهداف زنجيره¬ي تأمين ايفا ميكند و از اركان اصلي رضايتمندي مشتريان در تحويل بهموقع و باكيفيت سفارشها است. همچنين، لجستيك بخش بسيار مهم و حياتي هر كسبوكاري است؛ بنابراين با توجه به سهم بالاي هزينههاي لجستيك از مجموع كل هزينههاي كسبوكارها، بهسادگي ميتوان نتيجه گرفت كه ايجاد بهبودهاي حتي كوچك در هزينههاي لجستيك ميتواند تأثير زيادي در افزايش سوددهي صنايع توليدي و خدماتي داشته باشد.
در اين تحقيق يك مدل رياضي براي كاهش زمان تأخير و هزينههاي ارسال در محيط ماشينهاي موازي با توزيع بستهاي و استفاده از شركتهاي لجستيكي طرف سوم توسعه داده ميشود. تحت اين شرايط، در حالتي كه بسته¬بندي در نظر گرفته ¬نشود، زمان¬هاي تأخير كمتر خواهد بود.
مثال¬هايي در سايزهاي مختلف براي حل اين مساله در نظر گرفته شد. در ابتدا مثال¬ها توسط نرم¬افزار گمز حل شد. نتايج به دست آمده از حل مثال¬ها بيانگر آن بود كه نرم¬افزار گمز قادر به حل مساله در سايزهاي بزرگ نيست. بنابرين براي حل مساله در سايزهاي بزرگ يك الگوريتم ژنتيك توسعه داده شده است. در اين تحقيق مطالعه موردي كارخانه¬ي خشكباري در نظر گرفته شده است كه تحويل محصولات به مشتريان به صورت بسته¬اي صورت مي¬گيرد. همچنين براي جلوگيري از تاخير بيشتر در ارسال سفارشات مشتريان، زماني كه وسايل نقليه كارخانه در دسترس نيست از وسايل نقليه شركت¬هاي لجستيكي طرف سوم براي تحويل سفارشات مشتريان استفاده مي¬شود. در نهايت با مقايسه هزينه ها متوجه شديم كه به ميزان 34 درصد در هزينه¬ها صرفه¬جويي شده است. از طرفي، زماني كه بسته¬بندي در نظر گرفته مي¬شود هزينه¬هاي حملونقل در مقايسه با زماني كه بسته¬بندي در نظر گرفته نمي¬شود كاهش مييابد. بعلاوه، مسئله¬ي زمانبندي به مسائل پيچيده تعلق دارد و اضافه كردن تصميمات ديگر همچون بستهبندي، به پيچيدگي اين¬ مسائل مي¬افزايد. ازاينرو، پيچيدگي محاسباتي مانع بزرگي است كه اين مسائل با آن درگير هستند. بدين ترتيب، در تلاش براي پيدا كردن جواب¬هاي باكيفيت در يكزمان منطقي، يك الگوريتم ژنتيك در اين پژوهش گسترش پيدا مي¬كند.
تاريخ ورود اطلاعات
1399/02/17
عنوان به انگليسي
A l Model for Reducing Delay Time and Shipping Costs in Parallel Distributed Car Environments and Using Third Party Logistics Companies
تاريخ بهره برداري
10/22/2019 12:00:00 AM
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
افسانه قره باغي
چكيده به لاتين
Abstract
One of the most important decisions at the supply chain level is the decision on the distribution and delivery of goods among the members of the supply chain. In addition, the distribution chain plays an important role in achieving supply chain objectives and is a key element of customer satisfaction in delivering timely and high quality orders. Logistics is also a crucial part of any business, so given the high share of logistics costs in total business costs, it can be easily concluded that making small and reasonable improvements to logistics costs can greatly impact the profitability of each manufacturing and service industry. To have a country.
In this regard, in this study, a mathematical model is developed to reduce latency and shipping costs in parallel machines with distributed packages and use of third party logistics companies by considering genetic algorithm; this model contributes to efficiency and reduction of logistic costs. It helps. The model also addresses the issue of parcel delivery schedules using third-party logistics companies, which reduces costs. Therefore, the delay times will be less when the packaging is considered. Also, when it comes to packaging, shipping costs are reduced compared to companies that do not consider packaging. In addition, the scheduling problem is related to NP-hard issues, and adding other decisions such as packaging adds to the complexity of these issues. Therefore, the computational complexity is a major obstacle to address these issues. Thus, in an attempt to find quality answers at a rational time, a genetic algorithm is being developed here. Finally, a case study was used to evaluate and evaluate the usefulness of the model used, and thus important and useful results were obtained.