مهندسی سیستم و بهره‌وری

مهندسی سیستم و بهره‌وری

کاربرد رویکرد کنترل بهینه در بهینه‌سازی سیستم‌های موجودی تولیدی در زنجیره تأمین

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری، گروه مدیریت، دانشکده علوم انسانی، واحد یزد، دانشگاه آزاد اسلامی، یزد، ایران
2 نویسنده مسئول: استادیار، گروه مدیریت، دانشکده علوم انسانی، واحد یزد، دانشگاه آزاد اسلامی، یزد، ایران
3 استادیار، گروه مدیریت، دانشکده علوم انسانی، واحد یزد، دانشگاه آزاد اسلامی، یزد، ایران
4 دانشیار، گروه مدیریت، دانشکده علوم انسانی، واحد یزد، دانشگاه آزاد اسلامی، یزد، ایران
چکیده
این پژوهش باهدف کاربرد رویکرد کنترل بهینه در بهینه‌سازی سیستم‌های موجودی تولیدی در زنجیره تأمین انجام‌گرفته است. این تحقیق از نوع کاربردی بوده و روش پیشنهادی آن بر اساس هسته‌ی چندجمله‌ای برای مدل‌سازی متغیرهای حالت و توابع کنترل توسعه‌یافته است. به‌منظور دستیابی به پارامترهای وزن دهی برای هسته‌ی چندجمله‌ای، از رگرسیون بردار پشتیبان کمترین مربعات در طول فرآیند آموزش استفاده‌شده است. روش پیشنهادی امکان پیش‌بینی دقیق و کنترل مؤثر سطوح موجودی را فراهم می‌آورد که درنهایت منجر به کاهش هزینه‌ها و بهینه‌سازی عملیات زنجیره تأمین می‌شود. در این پژوهش با ارائه نمونه‌های آزمایشی مبتنی بر اطلاعات شرکت موردمطالعه، اثربخشی رویکرد پیشنهادی را بررسی می‌کند و نمودارهای سطح تولید بهینه و سطح بهینه موجودی فروشنده و خریدار را نشان می‌دهد. نتایج تحقیق نشان می‌دهند که شرکت سرنگ‌سازی می‌تواند ظرفیت تولیدی خود را از طریق بهینه‌سازی وضعیت فعلی با رویکرد مدل‌سازی عددی افزایش دهد. همچنین، با استفاده از کنترل بهینه و یادگیری ماشین، شرکت مذکور می‌تواند موجودی، هزینه‌های تولید و هزینه‌های نگهداری و جریان تولید را بهبود بخشد به‌گونه‌ای که تولید سالانه بهینه و مطلوب باشد. این تحقیق راه‌حل‌های متعددی برای افزایش اثربخشی فرآیندهای تولید ارائه می‌دهد که شامل بهبود فرآیندهای عملیاتی، فناوری و تجهیزات، زمان‌بندی، لجستیک، آموزش کارکنان، کیفیت محصول، تعمیرات و نگهداری، جریان اطلاعات و بازخورد مشتریان می‌شود. علاوه بر این، این تحقیق می‌تواند به‌عنوان مرجعی برای بهبود فرآیندهای تولید در صنایع مشابه مورداستفاده قرار گیرد.

تازه های تحقیق

  • هدف این پژوهش کاربرد کنترل بهینه در بهینه‌سازی سیستم‌های موجودی تولیدی در زنجیره تأمین است.
  • این پژوهش با ارائه نمونه‌های آزمایشی مبتنی بر اطلاعات شرکت مورد مطالعه، اثربخشی رویکرد پیشنهادی را بررسی می‌کند.

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Application of Optimal Control Approach in the Optimization of Production Inventory Systems in Supply Chain

نویسندگان English

Seyed Hamid Emadi 1
Abolfazl Sadeghian 2
Mozhdeh Rabbani 3
Hassan Dehghan Dehnavi 4
1 Ph.D. Student, Department of Management, Faculty of Humanities, Yazd Branch, Islamic Azad University, Yazd, Iran
2 Corresponding author: Assistant Professor, Department of Management, Faculty of Humanities, Yazd Branch, Islamic Azad University, Yazd, Iran
3 Assistant Professor, Department of Management, Faculty of Humanities, Yazd Branch, Islamic Azad University, Yazd, Iran
4 Associate Professor, Department of Management, Faculty of Humanities, Yazd Branch, Islamic Azad University, Yazd, Iran
چکیده English

This research aims to apply the optimal control approach to the optimization of production inventory systems in the supply chain. The research is of an applied nature. In this research, we develop the proposed method based on the Legendre orthogonal kernel to model state variables and control functions. In order to obtain weighting parameters for the polynomial kernel, we use least squares support vector regression during the training process. The proposed method provides accurate prediction and effective control of inventory levels, which leads to cost reduction and optimization of supply chain operations. This research examines the effectiveness of the proposed approach by presenting a number of test cases derived from the data of the studied company, along with displaying the optimal production level diagram and the optimal inventory level of the seller and buyer. The results show that the syringe manufacturing company can increase its production capacity by optimizing the current situation with a numerical modeling approach. Also, by using machine learning and optimal control, the company can improve inventory, production and maintenance costs, and production flow in a way that optimizes and optimizes annual production. This research provides various solutions to increase the effectiveness of production processes, which include improving operational processes, technology and equipment, scheduling, logistics, employee training, product quality, repairs and maintenance, information flow, and customer feedback. In addition, this research can be used as a reference for improving production processes in similar industries.

کلیدواژه‌ها English

Optimal production control
Supply chain
Machine learning
Least squares support vector

Copyright ©, Seyed Hamid Emadi, Abolfazl Sadeghian, Mozhdeh Rabbani, Hassan Dehghan Dehnavi

 

License

This article is released under the Creative Commons Attribution (CC BY 4.0) license. Anyone is free to copy, share, translate, and adapt this article for any purpose, whether commercial or non-commercial, as long as proper citation is given to the authors and original publication.

    Baryannis, G., Dani, S., & Antoniou, G. (2019). Predicting supply chain risks using machine learning: The trade-off between performance and interpretability. Future Generation Computer Systems101, 993-1004. DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2019.07.059
    Bussell, E. H., Dangerfield, C. E., Gilligan, C. A., & Cunniffe, N. J. (2019). Applying optimal control theory to complex epidemiological models to inform real-world disease management. Philosophical Transactions of the Royal Society B374(1776), 20180284. DOI: https://doi.org/10.1098/rstb.2018.0284
    Campbell, C., & Ying, Y. (2011). Learning with support vector machines (No. 10). Morgan & Claypool Publishers. DOI:  https://doi.org/10.2200/S00324ED1V01Y201102AIM010
    Deng, C., & Liu, Y. (2021). A deep learning‐based inventory management and demand prediction optimization method for anomaly detection. Wireless communications and mobile computing2021(1), 9969357. DOI: https://doi.org/10.1155/2021/9969357
    Gardas, R., & NarwanE, S. (2024). An analysis of critical factors for adopting machine learning in manufacturing supply chains. Decision Analytics Journal10, 100377. DOI:  https://doi.org/10.1016/j.dajour.2023.100377
    Ivanov, D., Dolgui, A., Sokolov, B., Werner, F., & Ivanova, M. (2016). A dynamic model and an algorithm for short-term supply chain scheduling in the smart factory industry 4.0. International Journal of Production Research54(2), 386-402. DOI: https://doi.org/10.1080/00207543.2014.999958
    Kuhnle, A., Kaiser, J. P., Theiß, F., Stricker, N., & Lanza, G. (2021). Designing an adaptive production control system using reinforcement learning. Journal of Intelligent Manufacturing32, 855-876.
    Lauer, T., Legner, S., & Henke, M. (2019). Application of machine learning on plan instability in master production planning of a semiconductor supply chain. IFAC-PapersOnLine 52 (13): 1248–1253. In 9th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management and Control MIM. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.11.369
    Mohamed-Iliasse, M., Loubna, B., & Abdelaziz, B. (2022). Machine learning in supply chain management: A systematic literature review. International Journal of Supply and Operations Management9(4), 398-416. DOI: https://doi.org/10.22034/ijsom.2021.109189.2279
     Mehrkanoon, S., Falck, T., & Suykens, J. A. (2012). Approximate solutions to ordinary differential equations using least squares support vector machines. IEEE transactions on neural networks and learning systems23(9), 1356-1367. DOI: https://doi.org/10.1109/TNNLS.2012.2202126
    Mehrkanoon, S., & Suykens, J. A. (2015). Learning solutions to partial differential equations using LS-SVM. Neurocomputing159, 105-116. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.013
    Panzer, M., & Bender, B. (2022). Deep reinforcement learning in production systems: A systematic literature review. International Journal of Production Research60(13), 4316-4341. DOI: https://doi.org/10.1080/00207543.2021.1973138
    Parand, K., Aghaei, A. A., Jani, M., & Ghodsi, A. (2021). A new approach to the numerical solution of Fredholm integral equations using least squares-support vector regression. Mathematics and Computers in Simulation180, 114-128. DOI: https://doi.org/10.1016/j.matcom.2020.08.010
    Paraschos, P. D., Koulinas, G. K., & Koulouriotis, D. E. (2024). Reinforcement learning-based optimization for sustainable and lean production within the context of industry 4.0. Algorithms17(3), 98. DOI: https://doi.org/10.3390/a17030098 
    Park, D., & Ryu, D. (2022). Supply chain ethics and transparency: An agent‐based model approach with Q‐learning agents. Managerial and Decision Economics43(8), 3331-3337. DOI: https://doi.org/10.1002/mde.3597
    Praveen, K. B., Kumar, P., Prateek, J., Pragathi, G., & Madhuri, J. (2020). Inventory management using machine learning. International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT)9(06), 866-869.
    Preil, D., & Krapp, M. (2022). Artificial intelligence- based inventory management: a Monte Carlo tree search approach. Annals of Operations Research308(1), 415-439. DOI: https://doi.org/10.1007/s10479-021-03935-2
    Rai, R., Tiwari, M. K., Ivanov, D., & Dolgui, A. (2021). Machine learning in manufacturing and industry 4.0 applications. International Journal of Production Research59(16), 4773-4778. DOI: https://doi.org/10.1080/00207543.2021.1956675
     Riddalls, C. E., Bennett, S., & Tipi, N. S. (2000). Modelling the dynamics of supply chains. International Journal of Systems Science31(8), 969-976. DOI: https://doi.org/10.1080/002077200412122
     Smith, A. B., & Johnson, C. D. (2020). Optimal production control in supply chain management: A review of mathematical models. International Journal of Production Economics, 234, 456-468.
    Sun, J., & Yong, J. (2020). Stochastic linear-quadratic optimal control theory: differential games and mean-field problems. Springer Nature. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-48306-7
    Suykens, J. A. K., Van Gestel, T., De Brabanter, J., De Moor, B., & Vandewalle, J. (2002). Least squares support vector machines, World Scientific Publishing, Singapore.
    Taboada, H., Davizón, Y. A., Espíritu, J. F., & Sánchez-Leal, J. (2022). Mathematical modeling and optimal control for a class of dynamic supply chain: A systems theory approach. Applied Sciences12(11), 5347. DOI: https://doi.org/10.3390/app12115347
    Taghiyeh, S., Lengacher, D. C., Sadeghi, A. H., Sahebi-Fakhrabad, A., & Handfield, R. B. (2023). A novel multi-phase hierarchical forecasting approach with machine learning in supply chain management. Supply Chain Analytics3, 100032. DOI: https://doi.org/10.1016/j.sca.2023.100032
    Teklu, S. W., & Terefe, B. B. (2022). Mathematical modeling analysis on the dynamics of university students animosity towards mathematics with optimal control theory. Scientific Reports12(1), 11578. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-15376-3
    Yin, L. L., Qin, Y. W., Hou, Y., & Ren, Z. J. (2022). [Retracted] A Convolutional Neural Network‐Based Model for Supply Chain Financial Risk Early Warning. Computational Intelligence and Neuroscience2022(1), 7825597. DOI: https://doi.org/10.1155/2022/7825597
     Zaher, H., & Zaki, T. T. (2014). Optimal control theory to solve production inventory system in supply chain management. Journal of Mathematics Research6(4), 109. DOI: https://doi.org/10.5539/jmr.v6n4p109
دوره 4، شماره 1 - شماره پیاپی 10
شماره پیاپی 10، فصلنامه بهار
بهار 1403
صفحه 85-98

  • تاریخ دریافت 27 فروردین 1403
  • تاریخ بازنگری 17 خرداد 1403
  • تاریخ پذیرش 30 خرداد 1403
  • تاریخ اولین انتشار 31 خرداد 1403
  • تاریخ انتشار 31 خرداد 1403