نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه ریاضی، دانشکده ریاضی، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران.

2 گروه ریاضی، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان. ایران.

10.22105/dmor.2021.239425.1181

چکیده

هدف: در این مقاله مدل ترکیبی برای تعیین ظرفیت تولید با درنظرگرفتن ورودی و خروجی‌ها براساس کارایی پرداخته و زیان ناشی از عدم استفاده مناسب از ظرفیت تولید نیز محاسبه می شود.
  روش‌شناسی پژوهش:  تحقیق حاضر از نظر نوع هدف، کاربردی و از لحاظ نوع مطالعه بنیادی است. روش ارزیابی ظرفیت تولید، براساس مدل تحلیل پوششی داده‌ها است که  برای ارزیابی کارایی و عملکرد مناسب بوده و قابلیت تعیین ظرفیت تولید را نیز دارد. در مدل‌های موجود ارزیابی ظرفیت تولید، با فرض امکان تغییر تمامی ورودی‌ها/ خروجی‌ها با یک ضریب ثابت (مدل شعاعی) و یا با فرض تغییر مجزا در تمامی عوامل موثر بر تولید (مدل غیرشعاعی) بیان شده‌اند. اما در واقعیت ممکن است در سازمان‌ها/ شرکت‌ها برخی ورودی و خروجی‌ها به صورت شعاعی و برخی از آن‌ها به صورت غیرشعاعی تغییر کنند. در این مقاله، مدل جدیدی برای تعیین ظرفیت تولید ارائه شده که ظرفیت تولید را در حضور عوامل‌ شعاعی و غیرشعاعی بصورت توام می‌سنجد همچنین قابلیت تشخیص زیان ناشی از هر یک از مواردی مانند قیمت خروجی‌ها، قیمت ورودی‌ها و یا مقدار کمبود خروجی و مازاد ورودی را دارد و مدلی مناسب برای ارزیابی ظرفیت تولید در مسائل کاربردی و واقعی است.
یافته‌ها: رویکرد پیشنهادی در این مقاله به ترکیب نکات مدل شعاعیCCR و مدل غیرشعاعیSBM با هدف تعیین ظرفیت تولید و نه فقط سنجش کارایی می‌پردازد و به کمک آن می‌توانیم ظرفیت تولید را علاوه بر داده‌های شعاعی، با حضور داده‌های غیرشعاعی ارزیابی نماییم. در مطالعه موردی دوازده بیمارستان با ورودی ثابت پزشک، و ورودی متغیر پرستار و دو خروجی بیماران سرپایی و بستری، ملاحظه گردید که با حذف ورودی‌های متغیر در حضور خروجی‌های شعاعی و غیرشعاعی بهبودی در کارایی حاصل نمی‌گردد. از طرفی نتایج نشان می­دهد برخی بیمارستان­ها باید استفاده از ظرفیت خود را بهبود بخشند و در برخی بیمارستان‌ها با افزایش تعداد پرستاران، می‌توان تعداد بیماران سرپایی و یا بستری را بیشتر کنند و عملکرد بیمارستان‌ها را بهبود بخشید. سپس با استفاده از تجزیه کارایی‌ها عامل ناکارایی و مقدار آن مشخص گردید. مدل ترکیبی تعداد واحدهای ناکارای کمتری را نسبت به مدل BCC خروجی محور نشان می‌دهد.
اصالت/ارزش افزوده علمی:  در این مقاله مدل ترکیبی ظرفیت تولید در حضور شاخص‌های شعاعی و غیرشعاعی ارائه شده است  که می‌تواند مقدمه‌ای برای ارائه مدل‌های DEA ظرفیت تولید تحت شرایط ورودی و خروجی‌های متفاوت باشد.




 

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

A new model in determining capacity utilization based on efficiency, cost, price and distinction the loss of profit due to capacity utilization and inefficiency

نویسندگان [English]

  • Elham Zaker Harofteh 1
  • Faranak Hosseinzadeh Saljooghi 2

1 Department of Mathematics, Faculty of Mathematics, University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran.

2 Department of Mathematics, University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran.

چکیده [English]

Purpose: In this paper, the combined model for determining capacity utilization by considering inputs and outputs based on efficiency is discussed and the loss due to the lack of suitable use of capacity utilization is also calculated.
 Methodology: The current research is practical in terms of the type of purpose and fundamental in terms of the type of study. The capacity utilization evaluation method is based on data envelopment analysis model which is suitable for evaluating efficiency and function and it also has the ability to designate the capacity utilization. In the present models, the capacity utilization evaluation method is stated by assuming the possibility of changing all inputs/outputs with a multiplicative constant (Radial model) or assuming a distinct change in all factors affecting production. But in reality, some inputs/outputs might change radially and some of them non-radially in organizations and companies. In this article, a new model is submitted to designate the capacity utilization. It measures the capacity utilization simultaneously in the presence of radial and non-radial factors; furthermore, it has the ability to detect losses caused by any of the items such as the price of outputs/inputs or amount of output deficit and input surplus and it is a suitable model for evaluating the capacity utilization in practical and real issues.
Findings: The proposed approach in this article combines the points of the CCR radial model and the SBM non-radial model with the aim of determining capacity utilization and not just measuring efficiency, and with its help, we can evaluate the capacity utilization with the presence of non-radial data in addition to the radial data. In a case study of twelve hospitals with a fixed input of a doctor, and a variable input of a nurse and two outputs of outpatients and inpatients, it was observed that by eliminating the variable inputs in the presence of radial and non-radial outputs, there is no improvement in efficiency. On the other hand, the results show that some hospitals should improve the use of their capacity, and in some hospitals, by increasing the number of nurses, the number of outpatients or inpatients can be increased and the performance of hospitals can be improved. Then, using efficiency analysis, the inefficiency factor and its amount were determined. The combined model shows a lower number of inefficient units than the output-oriented BCC model.
Originality/Value: In this article, the combined model of capacity utilization in the presence of radial and non-radial indicators is presented, which can be an introduction to the presentation of DEA models of capacity utilization under different input and output conditions.




 

کلیدواژه‌ها [English]

  • Data envelopment analysis
  • Capacity utilization
  • Hybrid model
  • Fixed and variable resources
Ahranjani, L. Z., & Matin, R. K. (2018). Technical measure of capacity utilization in two-stage production systems: a data envelopment analysis approach. Economic computation & economic cybernetics studies & research52(2), 235–249. DOI: 10.24818/18423264/52.2.18.14
Alinezhad, A. (2017). A hybrid method of DEA and MODM in grey environment. Journal of industrial strategic management2(1), 63-72.‏ https://mgmt.firuzkuh.iau.ir/article_601562.html
Coelli, T., Grifell-Tatjé, E., & Perelman, S. (2002). Capacity utilisation and profitability: a decomposition of short-run profit efficiency. International journal of production economics79(3), 261-278. https://doi.org/10.1016/S0925-5273(02)00236-0
Cooper, W. W., Seiford, L. M., & Tone, K. (2007). Data envelopment analysis: a comprehensive text with models, applications, references and DEA-solver software (Vol. 2, p. 489). New York: Springer. https://doi.org/10.1007/b109347
Fare, R., Grosskopf, S., & Kokkelenberg, E. C. (1989). Measuring plant capacity, utilization and technical change: a nonparametric approach. International economic review, 30(3), 655-666. https://doi.org/10.2307/2526781
Färe, R., Grosskopf, S., & Valdmanis, V. (1989). Capacity, competiton and efficiency in hospitals: A nonparametric approach. Journal of Productivity Analysis1(2), 123-138. https://doi.org/10.1007/BF00157792
Fazli, S., & Agheshlouei, V. (2009). Echnology performance measurement uding hybrid model. Roshd-e- fanavari, 5(17), 2-7. (In Persian). https://www.sid.ir/paper/145051/fa
 Gold, B. (1955). Foundations of productivity analysis: guides to economic theory and managerial control. Pittsburgh University Press.
Johansen, L. (1968). Production functions and the concept of capacity. Recherches recentes sur la fonction de production, Collection, economie mathématique et econometrie2, 49-72.
Kalai, M. (2019). Nonparametric measures of capacity utilization of the Tunisian manufacturing industry: short-and long-run dual approach. Journal of the knowledge economy10(1), 318-334. https://doi.org/10.1007/s13132-017-0463-3
Karimi, B., & Khorram, E. (2015). Capacity utilization in data envelopment analysis with integer data. International journal of Data envelopment analysis, 3(1), 609-616. https://ijdea.srbiau.ac.ir/article_8102.html
Liu, Z. W., Balezentis, T., Song, Y. Y., & Yang, G. L. (2019). Estimating capacity utilization of Chinese state farms. Sustainability11(18), 4894. https://doi.org/10.3390/su11184894
Mahmoudi, R., Shetab-Boushehri, S. N., Hejazi, S. R., Emrouznejad, A., & Rajabi, P. (2019). A hybrid egalitarian bargaining game-DEA and sustainable network design approach for evaluating, selecting and scheduling urban road construction projects. Transportation research part e: logistics and transportation review130, 161-183. https://doi.org/10.1016/j.tre.2019.08.008
Mamizadeh-Chatghayeh, S., Tohidi, G., Noura, A. A., Sanei, M., & Rostamy-Malkhalifeh, M. (2017). A DEA method to measure the capacity utilization of dynamic supply chain. Journal of informatics and mathematical sciences9(1), 57-71.
Sahoo, B. K., & Tone, K. (2009). Decomposing capacity utilization in data envelopment analysis: an application to banks in India. European journal of operational research195(2), 575-594. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2008.02.017
Sahoo, B. (2007). Scale, scope and capacity utilization in DEA. International journal of applied economics and econometrics15(4), 298-328. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2179362
Tone, K. (2004). A hybrid measure of efficiency in DEA. The operations research society of Japan, 82-83. https://www.researchgate.net/publication/288870547_A_hybrid_measure_of_efficiency_in_DEA
Tone, K. (2005). On a price-based capacity utilization analysis using DEA [Paper presentation]. National conference of operations research society, Japan.  
Yang, G. L., Fukuyama, H., & Song, Y. Y. (2019). Estimating capacity utilization of Chinese manufacturing industries. Socio-economic planning sciences67, 94-110. https://doi.org/10.1016/j.seps.2018.10.004
Zare, H., Tavana, M., Mardani, A., Masoudian, S., & Kamali Saraji, M. (2019). A hybrid data envelopment analysis and game theory model for performance measurement in healthcare. Health care management science22(3), 475-488.
Zeinalzadeh Ahranjani, L., Kazemi Matin, R., & Amirteimoori, A. R. (2019). Estimating capacity utilization in two-stage production systems: a data envelopment analysis approach. International journal of industrial mathematics11(4), 263-274. https://www.sid.ir/FileServer/JE/1016220190403