@article { author = {Sharifzadegan, Mohamad and Sohrabi, Tahmourth and Jafarnejad Chaghoshi,, Ahmad}, title = {Provide a hybrid model of two production scheduling objectives, with limited resources with a preventive maintenance approach}, journal = {Journal of Decisions and Operations Research}, volume = {6}, number = {شماره ویژه}, pages = {1-17}, year = {2022}, publisher = {Ayandegan Institute of Higher Education, Tonekabon, Iran}, issn = {2538-5097}, eissn = {2676-6159}, doi = {10.22105/dmor.2021.278207.1343}, abstract = {Purpose: The complex conditions prevailing in the industries and the increasing costs of production equipment and machinery and competitiveness in gaining market share, show the role and importance of production planning and maintenance with other parts of the industry. Integrating such decisions can take fundamental steps to reduce costs and increase quality. Maintaining and creating the continuity of production activities depends on accurate and correct planning of production, maintenance activities and how to support these processes. The need for integration and coherence in the simultaneous planning of such activities causes a lack of rework and parallel work and obstacles and delays and inconsistencies at different levels of production.Methodology: In this research, a two-objective mathematical model of production planning and repairs with limited resources is presented in conditions of uncertainty.Findings: The results of comparing accurate and meta-innovative solutions show the improvement in the company's products and the optimal use of material and human resources. Sensitivity analysis also shows that the failure rate of the machine before and after preventive maintenance has a great impact on the value of the objective function of the mathematical model. The results show that the average error of the ant algorithm is only 3%. This is while the average solving time in GAMZ is 45,000 seconds, while the average solving time of the ant algorithm is about 354 seconds.Originality/Value: This shows that the ant algorithm has a very small amount of error with much less time and therefore the efficiency of this solution method can be well explained. }, keywords = {Keywords: Production planning,preventive maintenance,mathematical model,multi-objective ant algorithm}, title_fa = {ارائه مدل ترکیبی دو هدفه زمانبندی تولید، با محدودیت منابع ای با رویکرد نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه}, abstract_fa = {هدف: شرایط پیچیده حاکم بر صنایع و افزایش روزافزون هزینه‌های تجهیزات و ماشین‌آلات تولیدی و رقابت‌پذیری در کسب سهم بازار، نقش و اهمیت برنامه‌ریزی تولید و نگهداری و تعمیرات با دیگر بخش‌های صنعت را نشان می‌دهد. یکپارچه‌سازی این‌گونه تصمیمات در راستای کاهش هزینه‌ها و افزایش کیفیت می‌تواند گام‌های اساسی را ایجاد نماید. حفظ و ایجاد در تداوم فعالیت‌های تولیدی درگرو برنامه‌ریزی دقیق و صحیح فعالیت‌های تولید و نگهداری و تعمیرات و چگونگی پشتیبانی از این فرآیندها می‌باشد. نیاز به یکپارچگی و پیوستگی در برنامه‌ریزی هم‌زمان این‌گونه از فعالیت‌ها باعث عدم دوباره‌کاری‌ها و موازی کاری ها و موانع و تاخیرات و ناهماهنگی‌ها در سطوح مختلف تولید می‌شود.روش‌شناسی پژوهش: در این تحقیق یک مدل ریاضی دو هدفه برنامه‌ریزی تولید و تعمیرات با محدودیت منابع، در شرایط عدم قطعیت ارائه‌شده است.یافته ها: نتایج حاصل از مقایسه حل دقیق و فرا ابتکاری نشان از بهبود در تولیدات شرکت و استفاده بهینه از منابع مادی و انسانی شده است. تحلیل حساسیت انجام‌شده نشان‌ می‌دهد که نرخ خرابی ماشین قبل و پس از نگه‌داری و تعمیرات پیشگیرانه، تأثیر بسیار زیادی روی مقدار تابع هدف مدل ریاضی دارد. نتایج نشان می‌دهد که متوسط خطای الگوریتم مورچه تنها 3 درصد می‌باشد. این در حالی است که متوسط زمان حل در گمز 45 هزار ثانیه است درصورتی‌که متوسط زمان حل الگوریتم مورچه حدود 354 ثانیه می‌باشد.اصالت/ارزش افزوده علمی: این موضوع نشان می‌دهد که الگوریتم مورچه با صرف زمان بسیار کمتری، مقدار خطای بسیار اندکی دارد و لذا کارایی این روش حل به‌خوبی قابل تبیین است.}, keywords_fa = {واژه‌های کلیدی: برنامه‌ریزی تولید,نگه‌داری و تعمیرات پیشگیرانه,مدل ریاضی,الگوریتم مورچگان چند هدفه}, url = {https://www.journal-dmor.ir/article_140801.html}, eprint = {https://www.journal-dmor.ir/article_140801_47c92ef7bf6a1d8ae0ee286de553cf10.pdf} }