انجمن علمی مدیریت صنعتی ایرانپژوهش های نوین در تصمیم گیری2476-62913420190220Compare the performance of Artificial Neural Network and Logistic Regression In Discriminant Analysis Tobin's q indexمقایسه عملکرد شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون لجستیک در تحلیل تشخیص شاخصq توبین12834410FAزهرا صفدری سرخزوکارشناس ارشد مدیریت، گروه مدیریت، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه گیلان، رشت، ایرانمحمدرحیم رمضانیاندانشیار، گروه مدیریت، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران0000-0003-1026-8636کیخسرو یاکیدهاستادیار، گروه مدیریت، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران0000-0002-8993-4576Journal Article20160715Tobin index is one of the most important indices in the world of investment used as a criterion for evaluating performance of the firms to decide for the right investments. However, there are some ambiguities in the accuracy of the results based on this index that have prompted researchers to pursue estimation of this index based on the other financial indices. But Tobin index is a dynamic index and as it is based on the market price, may be changed its value at once, therefore it is not logical to be predicted using methods as multiple regression that attempt to predict precise value of depent variable. this research has reviewed methods based on the exact prediction like regression to judge about Tobin index by the other financial indices and it has recommended using discriminant analysis methods such as logistic regression and artificial nervous network. Discriminant analysis is a method to categorize a set of the observations into one of two or several determined groups, so that observations within each group can have the most similarity to each other. Therefore, this research has analyzed Tobin index discrimination using financial information of 184 accepted firms by Tehran Stock Exchange in the financial year leading to 29 of Esfand in 1393 by logistic regression and artificial nervous network and it has reported results of two techniques and has compared output of the two techniques to each other.شاخص توبین یکی از شاخص های مهم در دنیای سرمایه گذاری است که بعنوان معیاری برای ارزیابی عملکرد شرکت ها جهت تصمیم گیری برای سرمایه گذاری های صحیح به کار می رود. اما در دقت نتایج مبتنی بر این شاخص، ابهاماتی وجود دارد که پژوهشگران را بر آن داشته است تا به دنبال برآورد این شاخص از روی دیگر شاخص های مالی باشند. اما شاخص توبین یک شاخص پویاست و به علت مبتنی بودن بر قیمت بازار، ممکن است در لحظه مقدار آن تغییر کند. بنابراین استفاده از روش هایی مانند رگرسیون چندگانه که تلاش می کنند مقدار دقیق متغیر وابسته را پیش بینی کنند منطقی به نظر نمی رسد. به همین دلیل این تحقیق به منظور انجام قضاوت در مورد شاخص توبین از روی دیگر شاخص های مالی، روشهای مبتنی بر پیش بینی دقیق مانند رگرسیون خطی را مورد نقد قرار داده و به جای آن استفاده از روش های تحلیل تشخیص مانند رگرسیون لجستیک و شبکه عصبی را توصیه می کند. تحلیل تشخیص، روشی برای طبقه بندی مجموعه ای از مشاهدات به یکی از دو یا چندین گروه تعیین شده است به طوریکه مشاهدات درون هر گروه بیشترین شباهت را به یکدیگر داشته باشند. لذا این پژوهش با استفاده از اطلاعات مالی 184 شرکت پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران در سالی مالی منتهی به 29 اسفند 1393 به کمک رگرسیون لجستیک و شبکه عصبی به تحلیل تشخیص شاخص توبین پرداخته و نتایج دو تکنیک را گزارش و خروجی را تحلیل و با یکدیگر مقایسه می کند.انجمن علمی مدیریت صنعتی ایرانپژوهش های نوین در تصمیم گیری2476-62913420190220Mathematical Modeling of Resource-Constrained Project Scheduling Problem and Solving It by Using Metaheuristic Algorithmsمدلسازی ریاضی مسأله زمانبندی پروژه با رویکرد محدودیت منابع و حل آن با استفاده از الگوریتمهای فراابتکاری285034415FAعالیه کاظمی1- دانشیار، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایرانفاطمه سروندیکارشناس ارشد مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایرانJournal Article20170504One of the popular problems in operations research and project management is resource-constrained project scheduling problem. In the present study, this problem is modeled considering important goals consisted of minimization of the project completion time, as well as minimization of the maximum cost of the project in one day. In this regard, all the possible prerequisite relations between the activities of a project are considered. The proposed model has been implemented for three real projects in different sizes and by using metaheuristic algorithms including genetic algorithm, particle swarm optimization and differential evolution. The results showed that differential evolution and particle swarm optimization algorithms have efficient performances compared to the genetic algorithms for large- and medium-scale projects respectively. The use of metaheuristic algorithms for solving small-scale projects is not recommended.مسئله زمانبندی پروژه با محدودیت منابع یکی از مسائل بسیار معروف و مطرح در زمینه تحقیق در عملیات و مدیریت پروژه است. در پژوهش حاضر، این مسئله با در نظر گرفتن اهداف مهمی شامل کمینهکردن زمان اتمام پروژه و همچنین کمینهکردن حداکثر هزینه انجام پروژه در یک روز مدلسازی شده است. در این راستا، تمامی روابط پیشنیازی ممکن بین فعالیتهای یک پروژه موردتوجه قرار گرفته است. مدل پیشنهادی برای سه پروژه واقعی در اندازههای متفاوت و با استفاده از الگوریتمهای فراابتکاری شامل الگوریتم ژنتیک، بهینهسازی ازدحام ذرات و تکامل تفاضلی اجرا شده است. نتایج حاصل از اجرای مدل نشان میدهد که الگوریتم تکامل تفاضلی برای پروژههای با مقیاس بزرگ و الگوریتم ازدحام ذرات برای پروژههای با مقیاس متوسط، از کارایی مطلوبی در مقایسه با الگوریتم ژنتیک برخوردار است. استفاده از الگوریتمهای فراابتکاری برای حل پروژههای با مقیاس کوچک توصیه نمیشود.انجمن علمی مدیریت صنعتی ایرانپژوهش های نوین در تصمیم گیری2476-62913420190220Classification of Customer Services in Terms of the Use of Shetab Network Services Based on Ensemble Classificationدستهبندی سرویسهای مشتریان به لحاظ سطح استفاده از خدمات شبکه شتاب با استفاده از مدلهای ترکیبی517034416FAشهرزاد بهنازگروه مهندسی کامپیوتر ـ دانشگاه آزاد اسلامی واحد الکترونیک ـ تهران ـ ایرانراحیل حسینیگروه مهندسی کامپیوتر، واحد شهرقدس، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران0000-0003-4377-798XJournal Article20180122Upon equipping the banks to Electronic payment and receiving systems as well as the use of credit cards, most of the customers do their bank transactions by using credit cards and through the use of credit channels such as ATM machines, POS sale terminals, phone banking, internet banking, etc. The customers are now better able to find their required services and products and they may even change their own bank because of the type of services required. Therefore, managing customer relations is inevitable for banks. One of the helpful instruments in managing customer relations is data mining. Four data mining methods including decision tree, simple Biz, Vicinity neighbor K and combinatory model were used in this study to identify the most profitable services used by the customers. Each of these methods has been investigated on real data and the efficiency of each method has been examines. The results of model evaluations showed that vicinity neighbor K’s accuracy in finding the profitable services was equal to 93.26%, that of Biz was 74.83% and that of decision tree was 97.18%. in addition, the accuracy of combinatory model was 94.80%. Further, the combinatory model was successful in accurately identifying 96.01% of the normal services and it was also successful to accurately identify 94.44% of the services. Therefore, we may conclude that it has a far better performance as compared with Biz model and Vicinity Neighbor K. the evaluations results showed that combinatory model is more accurate to use as compared with other existing models.با تجهیز بانکها به سیستمهای پرداخت و دریافت الکترونیکی و استفاده از کارتهای اعتباری، مشتریان اکثر تعاملات بانکی خود را از طریق کارتهای اعتباری و کانالهای اعتباری نظیر دستگاههای خودپرداز ATM، پایانههای فروش POS، تلفنبانک، موبایل بانک و اینترنت بانک انجام میدهند. مشتریان با افزایش تعداد بانکها و محصولات و خدمات آنان، زمانی که خدمات و محصولات بهتری پیدا کنند، بهراحتی بانک خود را تغییر میدهند؛ بنابراین، مدیریت ارتباط با مشتری یک انتخاب اجتنابناپذیر برای بانکهاست. یکی از ابزارهایی که در زمینه مدیریت ارتباط با مشتری میتواند به سازمانها کمککننده باشد، دادهکاوی است. در این تحقیق برای شناسایی خدمات سودآوری که توسط مشتریان خوب مورد استقبال قرار گرفتهاند، چهار روش دادهکاوی درخت تصمیم، بیز ساده، K همسایه نزدیک و مدل ترکیبی استفاده شدند. هر یک از این روشها بر روی دادههای واقعی، آزمایش و کارایی هر روش سنجیده شد. نتایج ارزیابی مدلها نشان داد که دقت مدل K همسایه نزدیک در شناسایی خدمات سودآور 26/93 درصد، دقت مدل بیز 83/74 درصد و دقت مدل درخت تصمیم 18/97 درصد است و پس از ترکیب مدلها، دقت روش ترکیبی80/94 درصد شده است. همچنین مدل ترکیبی 01/96 درصد از خدمات عادی را درست شناسایی کرده و در مجموع 44/94 درصد از خدمات را بهدرستی تشخیص داده است و عملکرد بهتری نسبت به روش بیز ساده و K همسایه نزدیک داشته است. از مقایسه نتایج ارزیابی مدلها مشخص شد که استفاده از روشهای ترکیبی در مقایسه با روشهای دستهبندی مبتنی بر یک مدل، از دقت بیشتری برخوردار است.انجمن علمی مدیریت صنعتی ایرانپژوهش های نوین در تصمیم گیری2476-62913420190220Retail supply chain network redesign based on multiple resilience capabilitiesبازطراحی شبکه زنجیره تامین خرده فروشی بر اساس قابلیتهای چندگانه بازگشت پذیری7310234417FAرضا علیخانیدانشجوی دکترای مدیریت صنعتی، پردیس البرز، دانشگاه تهران، تهران، ایرانسید علی ترابیاستاد، دانشکده مهندسی صنایع، پردیس دانشکدههای فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایرانJournal Article20180316The increasing trend of supply chain disruptions in the recent decades has increased the importance of considering resilience strategies in supply chain network design/redesign problems. The present study provides a scenario-based mixed integer two-stage stochastic programming model for dealing with operational and disruption risks in a retail supply chain network redesign problem. The mode covers both pre-disruption and post-disruption decisions jointly. Five resilience strategies, including proactive, reactive, and chain design quality aspects (i.e. facility fortification, safety stock inventory holding, using excess capacity at some critical nodes of the network, using the direct to store delivery as the shipping strategy and multiple covering of retail stores), are considered. The model is applied for a case study in the retail industry. Several sensitivity analyses are carried out from which useful managerial insights are drawn to be used by top managers. The results show the positive effect of applying resilience strategies on the total cost reduction.روند رو به افزایش اختلالات زنجیرههای تامین، اهمیت بررسی استراتژیهای بازگشتپذیری را بیشتر نموده است. پژوهش حاضر یک مدل برنامه ریزی تصادفی دو مرحلهای عدد صحیح سناریو-محور برای رویارویی با ریسکهای عملیاتی و اختلال در یک شبکه زنجیره تامین خردهفروشی ارائه مینماید. مدل پیشنهادی تصمیمات قبل و بعد از بروز اختلال را در نظر میگیرد. پنج استراتژی بازگشتپذیری در برگیرنده ابعاد مختلف قابلیتهای بازگشتپذیری اعم از پیشکنشی، واکنشی و کیفیت طراحی زنجیره (شامل مستحکمسازی تسهیلات، نگهداری موجودی احتیاطی، ایجاد ظرفیت اضافی در برخی گرههای شبکه، استفاده از سیاست تحویل مستقیم به فروشگاهها و پوشش چندگانه فروشگاهها)، در نظر گرفته شده است. مدل ارائه شده برای یک مطالعه موردی در صنعت خردهفروشی بکار گرفته شده است. تحلیل حساسیت روی پارامترهای اصلی انجام شده و رهنمودهای مدیریتی از آنها استخراج شده است. نتایج مدل نشان دهنده تاثیر مثبت بکارگیری استراتژیهای بازگشتپذیری در کاهش هزینه کل در طراحی شبکه زنجیره تامین خردهفروشی میباشد.انجمن علمی مدیریت صنعتی ایرانپژوهش های نوین در تصمیم گیری2476-62913420190220Consensus modeling in Delphi's process using the concept of qualitative reasoning and its application in identification and localization effective criterions to improve the quality of servicesمدلسازی اجماع در فرآیند روش دلفی با استفاده از مفهوم استدلال کیفی و کاربرد آن در شناسایی و بومیسازی معیارهای مؤثر در بهبود کیفیت خدمات10412434418FAعلی دهقانی فیل ابادیگروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه پیام نور، تهرا، ایرانJournal Article20180427In service organizations, improving service quality is critical for increasing productivity, profitability and customer satisfaction, and without identifying these criteria, improving service quality is not possible. Therefore, the aim of this paper is to introduce a Delphi method based on the concept of qualitative reasoning for identification and localization the effective criteria in the quality of services. Firstly, the concepts of the qualitative absolute order of magnitude method were described, and based it, a regular structure for the Delphi method was presented. In a qualitative reasoning environment, a consensus function by using the concept of entropy was introduced. Then, the mechanism for achieving convergence in the Delphi method was provided. According to the conceptual model offered by this research, identification and localization criteria for service quality of the public transportation in ShahreKurd city were investigated as a case study. The results showed that among the 35 initial criteria that were collected based on the combination of criteria in library studies and Expert Panel views, 30 criteria were selected as effective criteria to improve the service quality of Shahrekurd public transportation.در سازمانهای خدماتی، بهبود کیفیت خدمات جهت افزایش بهرهوری، سود و رضایت مشتری یک موضوع حیاتی است که بدون شناسایی معیارهای مؤثر بر بهبود کیفیت خدمات، امکانپذیر نیست. بنابراین، هدف از این مقاله، معرفی یک روش دلفی بر اساس مفهوم استدلال کیفی، برای شناسایی و بومیسازی معیارهای مؤثر در کیفیت خدمات است. در این مقاله، ابتدا مفاهیم روش مرتبه بزرگی مطلق کیفی به عنوان یکی از روشهای استدلال کیفی، تشریح و بر اساس آن، یک ساختار منظم برای روش دلفی ارائه شد. در این روش، ابتدا با استفاده از مفهوم آنتروپی یک تابع اجماع در محیط استدلال کیفی، معرفی و سپس سازوکار لازم برای رسیدن به همگرایی در روش دلفی فراهم شد. پس از معرفی مدل مفهومی تحقیق، شناسایی و بومیسازی معیارهای کیفیت خدمات در بخش حملونقل عمومی شهرکرد بهعنوان یک مطالعه کاربردی از روش پیشنهادی ارائه شد. نتایج حاصل نشان داد که از میان 35 معیار اولیه که بر اساس تلفیق معیارهای موجود در مطالعات کتابخانهای و نظر پنل خبره گردآوری شده بود، در نهایت 30 معیار بهعنوان معیارهای مؤثر بر بهبود کیفیت خدمات حملونقل عمومی شهرکرد انتخاب شدند.انجمن علمی مدیریت صنعتی ایرانپژوهش های نوین در تصمیم گیری2476-62913420190220Single facility goal location problems with Lp normمسائل مکانیابی تک وسیله ای آرمانی تحت نرم Lp12515034419FAآریا سلیمانیدانشجوی دکتری، گروه ریاضی کاربردی، دانشکده علوم ریاضی، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایرانجعفر فتحعلیدانشیار، گروه ریاضی کاربردی، دانشکده علوم ریاضی، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران0000-0003-1397-8529مرتضی نظریدانشجوی دکتری، گروه ریاضی کاربردی، دانشکده علوم ریاضی، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایرانJournal Article20180719Location theory is an interstice field of optimization and operations research. In the classic location problem, the goal is finding the location of one or more facilities such that some criteria such as transportation cost, the sum of distances passed by clients, total service time and cost of servicing are minimized. In this paper, we consider the goal location problem. In the goal location problem, the ideal is locating the facility in the distances ri, from the i-th client. However, in the most instances, the solution of this problem doesn’t exist. Therefore, we consider the minimizing of distances between clients and ideal point. The minimizing sum of square errors and minimizing absolute errors under Lp norm are considered as the objective function. We use the Weiszfeld like, Gauss-Newton and imperialist competitive algorithms for solving the problem. Then we compare the results which obtained by these methods for some test problems.نظریه مکانیابی یکی از مباحث مهم در بهینه سازی و تحقیق در عملیات می باشد. در مسائل مکانیابی هدف پیدا کردن مکان یک یا چند سرویس دهنده به گونه ای است که معیارهایی مانند هزینه حمل ونقل، مسافت طی شده توسط مشتریان، زمان کل سرویس دهی و هزینه حاصل از سرویس دهی بهینه شود. در این مقاله ما به مساله مکانیابی آرمانی می پردازیم که در آن مکان تعدادی مشتری در صفحه داده شده است و حالت ایده آل این است که مکانی برای سرویس دهنده تعیین کنیم به گونه ای که فاصله سرویس دهنده تا مشتری iام برابر ri باشد. اما چون چنین جوابی همواره موجود نیست، به دنبال کمینه کردن مجموع خطای حاصل از فاصله سرویس دهنده تا نقطه ایده آل هستیم. دو نوع تابع هدف کمینه کردن مجموع مربعات خطا و مجموع قدر مطلق در حالتی که تابع فاصله تحت نرم Lp اندازه گیری می شود را مورد بررسی قرار می دهیم. سپس از روشهای شبه وایزفیلد، گوس- نیوتن و الگوریتم فراابتکاری رقابت استعماری برای حل آنها استفاده می کنیم. در انتها نتایج عددی حاصل از حل روشهای ارائه شده را با هم مقایسه می کنیم.انجمن علمی مدیریت صنعتی ایرانپژوهش های نوین در تصمیم گیری2476-62913420190220Intra- and inter-Serus job rotation scheduling through Teaching and Learning Based Optimization approachزمانبندی گردش شغلی درون و برون سلولهای ناب با رویکرد الگوریتم بهینهسازی مبتنی بر آموزش و یادگیری15317534420FAAshkan Ayoughاستادیار، گروه مدیریت کسبوکار، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران0000-0001-7706-2101Journal Article20180719Seru systems are among the most advanced repetitive manufacturing systems which produce in low or medium volumes. These systems consist of several cells and get the best flow time through the new methods of assigning operators. In the literature, more attention is paid to the aspects of the cells formation and allocation and sequencing of the various products into the cells, and the assignment of operators, which is considered to be the most important element in these systems, has not been studied in line with other decisions. Therefore, in this paper, these decisions have been studied independently and analyzed through intra and inter serus job rotation scheduling. The presented ILP model assigns a given set of operators to the cells so that the total number of stays in a cell in successive rotation periods be minimized. GAMS software has been used to solve the model and also, the teaching and learning based optimization algorithm has been designed to improve the efficiency for problems of medium and large sizes. Several test problems have been generated and solved in a variety of sizes to examine the validity of the model and the performance of the algorithm. Results show the proper efficiency of the algorithm and quality of its solutions.سیستمهای سرو در زمره پیشرفتهترین سیستمهای تولید تکراری به شمار میروند که در حجم کم یا متوسط تولید میکنند. این سیستمها متشکل از چندین سلول بوده و از طریق روشهای نوین تخصیص متصدی ها، به بهترین زمان جریان کار دست مییابند. تحقیقات انجامشده در این حوزه بیشتر به جنبههای شکلگیری، تخصیص و توالی محصولات مختلف به سلولها توجه کردهاند و موضوع تخصیص متصدی ها که بااهمیتترین عنصر در این سیستمها بهحساب میآیند، همسنگ با دیگر تصمیمات موردمطالعه قرار نگرفته است؛ لذا در این مقاله این تصمیمات بهطور مستقل بررسی و در قالب گردش شغلی درون و بین سلولها تحلیل شده است. مدل ارائهشده، یک مدل برنامهریزی خطی عدد صحیح (ILP) است که مجموعهای از متصدی را به سلولها تخصیص میدهد؛ بهنحویکه عدم جابجاییهای بین سلولی در دورههای متوالی کمینه شود. برای حل مدل، از نرمافزار گمز استفاده شده و همچنین بهمنظور بهبود کارایی حل برای مسائل با ابعاد متوسط و بزرگ، الگوریتم ابتکاری بهینهسازی مبتنی بر آموزش و یادگیری طراحی شده است. چندین مسئله نمونه در ابعاد مختلف برای بررسی اعتبار مدل و عملکرد الگوریتم بهصورت تصادفی ایجاد و حل شدهاند که حاکی از کارایی و کیفیت مناسب این الگوریتم است.انجمن علمی مدیریت صنعتی ایرانپژوهش های نوین در تصمیم گیری2476-62913420190220Designing a vendor managed-inventory model (VMI) in the automotive supply chain to maximize inventory turnover in producer warehouse – A case study by Saipa Companyطراحی مدل مدیریت موجودی توسط تأمینکنندگان (VMI) در زنجیره تأمین خودرو برای به حداکثر رساندن گردش موجودی کالا در انبار تولیدکننده (موردمطالعه: شرکت سایپا)17820034421FAاحمد بکلریدانشجوی دکتری مدیریت تولید و عملیات ، دانشکده اقتصاد، مدیریت و علوم اداری، دانشگاه سمنان، سمنان، ایرانحسن فارسیجانیدانشیار گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه شهید بهشتی، تهران ، ایرانمحسن شفیعی نیکابادیاستادیار گروه مدیریت صنعتی، دانشکده اقتصاد، مدیریت و علوم اداری، دانشگاه سمنان، سمنان، ایرانعلی محتشمیدانشیار گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه آزاد اسلامی قزوین، قزوین، ایرانJournal Article20180910In previous studies, the design of the vendor managed inventory (VMI) models was based on minimizing the total cost of the supply chain. In this paper, a new approach for designing VMI models with the aim of optimizing the inventory turnover of the producer warehouse is developed. Based on the proposed model, our objectives are to maximize inventory turnover along with the constraint of lack of shortage of goods in the production lines and also compliance with the minimum and maximum constraints of inventory in the warehouse of the producer which can be simpler and more practical than minimizing the total cost of the supply chain. A hybrid algorithm based on a genetic algorithm (GA) using particle swarm optimization (PSO) is proposed in order to gain both proper global and local search abilities in the solution space for solving the new model. As a case study, implementation of the proposed model in the supply chain of Saipa Company improved the inventory turnover, decreased inventory level and decreased the level of replenishment by suppliers.در مطالعات قبلی، طراحی مدلهای مدیریت موجودی توسط تأمینکنندگان (VMI) بر اساس حداقل هزینه کل زنجیره تأمین بود. در این مقاله، یک روش جدید برای طراحی مدلهای VMI با هدف بهینهسازی گردش موجودی انبار تولیدکننده ایجاد شده است. بر اساس مدل پیشنهادی، هدف ما افزایش حداکثر گردش موجودی همراه با محدودیتِ نداشتن کمبود کالا در خطوط تولید و انطباق با حداقل و حداکثر محدودیتهای موجودی در انبار تولیدکننده است. روش پیشنهادی در مقایسه با روش های متعارف به حداقل رساندن کل هزینه زنجیره تأمین سادهتر و عملیتر است. الگوریتم ترکیبی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک (GA) با استفاده از بهینهسازی ازدحام ذرات (PSO) برای به دست آوردن هر دو توانایی جستجوی مناسب فراگیر و محلی در فضای جواب، برای حل مدل جدید پیشنهاد شده است. بهعنوان یک مطالعه موردی، اجرای مدل پیشنهادی در زنجیره تأمین شرکت سایپا بهبود در گردش موجودی کالا، کاهش سطح موجودی انبار و کاهش سطح بازپرسازی کالا توسط تأمینکنندگان را نشان میدهد.انجمن علمی مدیریت صنعتی ایرانپژوهش های نوین در تصمیم گیری2476-62913420190220Designing Multilevel Assessment model to evaluate science and technology parks using DEAطراحی مدل ارزیابی عملکرد دوسطحی پارکهای علموفناوری با استفاده از تحلیل پوششی دادهها20222334422FAمهدی نیکنشاندانشجوی دکتری، گروه مدیریت صنعتی و مالی، دانشکده مدیریت و حسابداری، پردیس فارابی دانشگاه تهران، قم، ایرانعادل آذراستاد، گروه مدیرت صنعتی، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران0000-0003-2123-7579سیدحسین اخوان علویاستادیار، گروه مدیریت دولتی و امور عمومی، دانشکده مدیریت و حسابداری، پردیس فارابی دانشگاه تهران، قم، ایرانJournal Article20181012In knowledge base economy, performance evaluation of STPs as one of the most important entities in this economy is vital. In this research, we used literature review and industries expert interviews to determine what criteria are necessary to assess STPs. different topologies was used to assess the validity of the model and best model was chosen through highest reliability criteria. By comparison we made sure that selected criteria are reliably aligned with sience and technology parks objectives. On mathematical side we used robust multi-level DEA to assess STPs performances. We developed a Multi-level DEA with Non-Discretionary using banker's extension. Applying the developed model and the original model we assessed the efficiency of Iranian STPs.Then we compared the results for these two model on efficiency of DMUs, and their respecting weights using regression analysis. Based on the results two moderator variables (Park maturity and percentage of gross production in state) variable was identified and their impact on model and efficiency of DMUs was evaluated as high.در عصر اقتصاد دانشبنیان، یکی از مهمترین نهادهای تأثیرگذار بر رشد این اقتصاد ارزیابی عملکرد است. هدف این پژوهش ارائه مدلی جهت ارزیابی کارایی پارکهای علموفناوری و شرکتهای مستقر در آنها با توجه به مختصات جغرافیایی-اقتصادی ایران است. در این پژوهش، ابتدا پژوهشگران با استفاده از مبانی نظری و نظر خبرگان متغیرهای مورداستفاده برای ارزیابی عملکرد پارکهای علموفناوری را شناسایی نمودند. بهعلاوه برای بالا بردن روایی مدل از توپولوژیهای متفاوت متغیرها استفاده شد تا بهترین ارتباط میان این متغیرها و همچنین بالاترین سطح کارایی واحدهای تصمیمگیری شناسایی شود.<br /> از طرف دیگر، مدل تحلیل پوششی دادههای دوسطحی استوار برای ارزیابی عملکرد پارک انتخاب شد. مدل ریاضی با توجه به ماهیت مسئله و همچنین بسط موری و بنکر توسعه داده شد. این تغییرات موجب توسعه مدل دوسطحی استوار تحلیل پوششی دادهها با متغیر غیراختیاری شد. درنهایت، کارایی پارکهای علموفناوری و واحدهای مستقر در دو مدل، بدون استفاده از متغیر غیراختیاری و با استفاده از متغیر اختیاری تشکیل و نتایج آنها موردمقایسه قرار گرفت. بر اساس نتایج متغیرهای غیراختیاری درصد تولید ناخالص هر استان و طول عمر پارک بهعنوان متغیر میانجی شناسایی شدند.