نوع مقاله : مقاله پژوهشی - کاربردی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی صنایع دانشگاه آزاد اسلامی واحد سمنان

2 دانشگاه آزاد اسلامی، واحد سمنان، گروه مهندسی صنایع، سمنان، ایران مدیر گروه

چکیده

مسئله برنامه ریزی تولید میان مدت یا تعیین بودجه تولید، برای صنایع تولیدی یکی از مهمترین فعالیتهایی است که قبل از شروع هر دوره می بایست انجام شود. هدف از تعیین بودجه، پیش بینی کردن بازار مصرف در دورۀ بعدی و تعیین برنامه تولید می باشد تا بتوان به موقع نیازهای بازار را تامین نمود. به منظور بودجه بندی، نیاز به اولویتی از محصولات می باشد که این اولویت به کمک تکنیک های تصمیم گیری قابل ارائه است. استفاده از داده های یک دوره، روند تغییرات معیار ها در دوره های گذشته را نشان نمی دهد. به همین دلیل در این مقاله تکنیک تاپسیس، با استفاده از داده های چند دورۀ زمانی بجای یک دوره، گسترش یافته است. به منظور تشریح مساله تحقیق، به اولویت بندی محصولات شرکت داروسازی کیمیدارو با بیش از یک صد و شصت پروانه فعال تولید دارو میپردازیم. اما در این مقاله، روش مورد استفاده در قالب یک مطالعۀ موردی برای پنج محصول و بر اساس اطلاعات سه سال متوالی قبل از دورۀ مورد نظر جهت پیش بینی، نمایش داده می شود و در آن معیار های تصمیم گیری شامل حاشیۀ سود، سهم از بازار، تعداد رقبا و رشد مصرف محصولات در کشور، در نظر گرفته شده است. استفاده از روش پیشنهادی میتواند برای این شرکت و دیگر شرکتهایی که تنوع محصول زیادی دارند، اولویت مناسبی جهت انتخاب محصولات با ارزش بیشتر برای قرار گرفتن در بودجه و برنامه تولید میان مدت ارائه کند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

Use to multi period multi attribute decision making for mid term planning of Chemidarou company products

نویسندگان [English]

  • mostafa shiri 1
  • Ali Jahan 2

1 Islamic Azad Univercity, Semnan master's degree,Industrial Engineering

2 Islamic azad univercity semnan Industrial engineering group manager

چکیده [English]

 MID term planning or determination of productionbudget is one of more importatnt activities for manufactoring industries that is necessory to be started befor the beginning of each period.the purpose of budget , is prediction of consumption market in next period and determination of production schedule in order to provide market needs. we need to know priority of products for budgeting. this priority is presentable by decision making techniques.using data of one period don't show the process of changes in attributes during previos periods. for this reason, in this article, topsis technique is developed by using multi period data instead of one period. in order to explain this research, we will prioritize chemidarou products with more than one handred and sixty production license.but in this article, the mentioned mettod is shown in five cases of products during three consecutive years befor the intended period and we consider decision attribute such as profit margin, market share, the number of competitors ond consumption growth in country.applying of suggested method is very useful for this company and other companies with wide variety of products in case of selection high value products to stay on budget and present mid term production planning.

کلیدواژه‌ها [English]

  • multi period multi attribute decision making
  • TOPSIS
  • Ranking
  • mid term planning
قراگوزلو، ع؛ برزگر، م. (1388). برنامه ریزی آرمانی با استفاده از رویکرد AHP جهت بهینه سازی ترکیب تولید. آزمایش سرزمین، 1(1).
مقصودی، ا؛ شیرویه زاد، ه. (1392). استفاده ازتکنیک تصمیم گیری چند معیاره جهت انتخاب محصولات تولیدی در شرکت لبنیات فلات کوهرنگ. دومین کنفرانس ملی مهندسی صنایع و سیستم ها، نجف آباد، دانشگاه آزاد اسلامی واحد نجف آباد، گروه مهندسی صنایع.
Dong, Q. and Y. Guo, Multiperiod multiattribute decisionmaking method based on trend incentive coefficient. International Transactions in Operational Research, 2013. 20(1): p. 141-152.
 Tavakkoli-Moghaddam, R. and N. Safaei, Solving a generalized aggregate production planning problem by genetic algorithms. Journal of Industrial Engineering International Islamic Azad University, 2006. 2(1): p. 53-64.
 Ogunyemi, O., A. Ibiwoye, and E.O. Oyatoye, Analytic hierarchy process for prioritizing production functions: Illustration with pharmaceutical data. Journal of Economics and International Finance, 2011. 3(14): p. 749.
Liang, T.-F., Fuzzy multi-objective production/distribution planning decisions with multi-product and multi-time period in a supply chain. Computers & Industrial Engineering, 2008. 55(3): p. 676-694
 Xu, Z., On multi-period multi-attribute decision making. Knowledge-Based Systems, 2008. 21(2): p. 164-171.
 Lin, Y.-H., P.-C. Lee, and H.-I. Ting, Dynamic multi-attribute decision making model with grey number evaluations. Expert Systems with Applications, 2008. 35(4): p. 1638-1644.
 Xu, Z. and R.R. Yager, Dynamic intuitionistic fuzzy multi-attribute decision making. International Journal of Approximate Reasoning, 2008. 48(1): p. 246-262.
 Wei, G., Some geometric aggregation functions and their application to dynamic multiple attribute decision making in the intuitionistic fuzzy setting. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 2009. 17(02): p. 179-196.
 Xu, Z., Multi-period multi-attribute group decision-making under linguistic assessments. International journal of general systems, 2009. 38(8): p. 823-850.
Ho, W., X. Xu, and P.K. Dey, Multi-criteria decision making approaches for supplier evaluation and selection: A literature review. European Journal of Operational Research, 2010. 202(1): p. 16-24.
Merigó, J.M. and A.M. Gil-Lafuente, New decision-making techniques and their application in the selection of financial products. Information Sciences, 2010. 180(11): p. 2085-2094.
Wei, G., Grey relational analysis model for dynamic hybrid multiple attribute decision making. Knowledge-Based Systems, 2011. 24(5): p. 672-679.
Jassbi, J.J., R.A. Ribeiro, and L.R. Varela, Dynamic MCDM with future knowledge for supplier selection. Journal of Decision Systems, 2014. 23(3): p. 232-248.
 Liang, D. and D. Liu, Deriving three-way decisions from intuitionistic fuzzy decision-theoretic rough sets. Information Sciences, 2015. 300: p. 28-48.
Hashemkhani Zolfani, S., R. Maknoon, and E.K. Zavadskas, An introduction to prospective multiple attribute decision making (PMADM). Technological and Economic Development of Economy, 2016. 22(2): p. 309-326.