شناسایی مؤلفههای همگرایی کاهش ریسک و افزایش کیفیت با رویکرد فراترکیب
کلمات کلیدی:
مدیریت ریسک, مدیریت کیفیت, فراترکیب, بهینه سازی تولیدچکیده
هدف پژوهش، شناسایی مؤلفههای همگرایی کاهش ریسک و افزایش کیفیت در فرایندهای تولید با بهرهگیری از روش فراترکیب است. پژوهش حاضر از نظر هدف، کاربردی و از لحاظ ماهیت، کیفی است که با روش کتابخانهای و تکنیک فراترکیب (Meta-Synthesis) انجام شد. جامعه آماری شامل 208 مقاله علمی بین سالهای 2000 تا 2025 از پایگاههای Scopus و Web of Science و منابع داخلی بود که پس از غربالگری با معیارهای CASP، 41 مقاله برای تحلیل نهایی انتخاب شدند. دادهها با نرمافزار MAXQDA کدگذاری و تحلیل شدند. مقولهبندی دادهها در سه بعد اصلی و 18 شاخص کلیدی انجام گرفت و 44 مؤلفه در این چارچوب شناسایی گردید. نتایج تحلیل نشان داد که مؤلفههای اصلی همگرایی شامل ابعاد مرتبط با کاهش ریسک (ریسکهای مالی، عملیاتی، تکنولوژیکی، محیطی و قانونی، زنجیره تأمین، سازمانی و مدیریتی، شناختی و اطلاعاتی)، ابعاد مرتبط با افزایش کیفیت (کیفیت محصول یا خدمت، کیفیت فرآیند، کیفیت نیروی انسانی، کیفیت اطلاعات، کیفیت مشتریمداری، کیفیت نوآوری، کیفیت پایداری و مسئولیت اجتماعی)، و ابعاد همگرایی کنترل ریسک و کیفیت (مدیریت عدم قطعیت، بهینهسازی هزینه-کیفیت، مدیریت تصمیمگیری و مدلهای پیشبینی و یادگیری ماشین) است. یافتهها بیانگر آن است که این مؤلفهها در تعامل با یکدیگر موجب افزایش پایداری، بهرهوری، و کیفیت تولید میشوند و بهطور همزمان کاهش ریسکهای کلیدی را نیز به همراه دارند. پژوهش حاضر نشان داد که کاهش ریسک و افزایش کیفیت نه دو حوزه جداگانه، بلکه دو مفهوم همگرا و مکملاند. با اتخاذ رویکردی یکپارچه و مبتنی بر داده، سازمانها میتوانند با استفاده از ابزارهایی چون مدلهای یادگیری ماشین، تصمیمگیری چندمعیاره و بهینهسازی هزینه-کیفیت، کارایی، نوآوری و انعطافپذیری خود را افزایش دهند. یافتهها حاکی از آن است که همگرایی بین مدیریت ریسک و کیفیت، عاملی کلیدی در توسعه پایدار سازمانها و ارتقای رقابتپذیری آنهاست.
دانلودها
مراجع
Abdelaoui, F. Z. E., Jabri, A., & Barkany, A. E. (2023). Optimization techniques for energy efficiency in machining processes-a review. Int J Adv Manuf Technol, 125, 2967-3001. https://doi.org/10.1007/s00170-023-10927-y
Aqil, S., & Allali, K. (2021). Two efficient nature inspired meta-heuristics solving blocking hybrid flow shop manufacturing problem. Eng. Appl. Artif. Intell., 100, 104196. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2021.104196
Avadiappan, V., & Maravelias, C. T. (2021). State estimation in online batch production scheduling: concepts, definitions, algorithms and optimization models. Comput. Chem. Eng., 146, 107209. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2020.107209
Azad, T., Rahman, H. F., Chakrabortty, R. K., & et al. (2022). Optimization of integrated production scheduling and vehicle routing problem with batch delivery to multiple customers in supply chain. Memetic Comp., 14, 355-376. https://doi.org/10.1007/s12293-022-00372-x
Chen, Y., Zhou, Y., Fang, S., & Li, M. (2022). Crop pattern optimization for the coordination between economy and environment considering hydrological uncertainty. Science of The Total Environment, 809, 151152. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.151152
Fathi Vajargah, K., & Larak, A. (2024). Risk Management Optimization Using Quasi-Random Sequences Compared with Markov Chain Monte Carlo. Civil Engineering and Project Journal, 6(12). https://doi.org/10.22034/cpj.2024.466068.1308
Fooeik, A. M. L., Sadjadi, S. J., & Mohammadi, E. (2024). Stochastic Portfolio Optimization: A Regret-Based Approach on Volatility Risk Measures: An Empirical Evidence From the New York Stock Market. PLoS One, 19(4), e0299699. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0299699
Gheisariha, E., Tavana, M., Jolai, F., & Rabiee, M. (2021). A simulation-optimization model for solving flexible flow shop scheduling problems with rework and transportation. Math. Comput. Simul., 180, 152-178. https://doi.org/10.1016/j.matcom.2020.08.019
Guan, X., Servranckx, T., & Vanhoucke, M. (2024). Risk response budget allocation based on fault tree analysis and optimization. Annals of Operations Research, 337(2), 523-564. https://doi.org/10.1007/s10479-022-05155-8ER -
Gupta, R. K., & Khan, D. (2022). Heuristic solutions for interval-valued games. Iranian Journal of Numerical Analysis and Optimization, 2, 187-200.
Hamdy, S. M., Danial, A. W., Gad El-Rab, S. M. F., & et al. (2022). Production and optimization of bioplastic (Polyhydroxybutyrate) from Bacillus cereus strain SH-02 using response surface methodology. BMC Microbiol, 22, 183. https://doi.org/10.1186/s12866-022-02593-z
Hyun, H., Yoon, I., Lee, H. S., Park, M., & Lee, J. (2021). Multi-objective optimization for modular unit production lines focusing on crew allocation and production performance. Autom. Constr., 125, 103581. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2021.103581
Kashyap, A. K., Tsomocos, D. P., & Vardoulakis, A. P. (2024). Optimal bank regulation in the presence of credit and run risk. Journal of Political Economy, 132(3), 772-823. https://doi.org/10.1086/726909
Khan, D., & Gupta, R. K. (2023). Production optimization with the maintenance of environmental sustainability based on multi-criteria decision analysis. Environ Dev Sustain. https://doi.org/10.1007/s10668-023-03316-8
Krein, J., & Pelton, M. (2023). Production Management. In Careers in Food Science: From Undergraduate to Professional. https://doi.org/10.1007/978-3-031-14353-3_15
Li, X. (2021). Research on optimization of setup time for product in the multi-product production system. Microprocessors Microsyst., 80, 103618. https://doi.org/10.1016/j.micpro.2020.103618
Mokhtari, H., & Shirani, H. (2021). Planning a Multi-Stage Production-Rework System Considering Energy Consumption. Industrial Management Studies, 62, 226-257.
Nadiri, M., Mehrjou, M., & Naderi, J. (2022). Dynamics of Value at Risk: An Optimized Copula-VAR Approach with a PSO Metaheuristic Algorithm. Financial Management Strategy, 37.
Pasha, N., Amoozad Mahdiraji, H., & Razavi Hajiagha, S. H. (2023). A multi-objective flexible manufacturing system design optimization using a hybrid response surface methodology. Oper Manag Res. https://doi.org/10.1007/s12063-023-00412-w
Romero, D., & et al. (2021). Advances in Production Management Systems: Issues, Trends, and Vision Towards 2030 Advancing Research in Information and Communication Technology (Vol. 600). Springer, Cham.
Safaeian, M., Moses, R., Ozguven, E. E., & Dulebenets, M. A. (2024). An optimization- based risk management framework with risk interdependence for effective disaster risk reduction. Progress in Disaster Science, 21, 100313. https://doi.org/10.1016/j.pdisas.2024.100313
Sahal, R., Breslin, J. G., & Ali, M. I. (2020). Big data and stream processing platforms for Industry 4.0 requirements mapping for a predictive maintenance use case. J. Manuf. Syst., 54, 138-151. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2019.11.004
Shakhsi Niaei, M., & Ghiour, F. (2021). Presenting a Multi-Product Aggregate Production Planning Model by Combining Multi-Criteria Decision Making for Production Preferences and Multi-Objective Optimization: Case Study of Industrial Gas Valve Production. Industrial Management Studies, 63, 164-192.
Skėrė, S., Žvironienė, A., Juzėnas, K., & Petraitienė, S. (2023). Optimization Experiment of Production Processes Using a Dynamic Decision Support Method: A Solution to Complex Problems in Industrial Manufacturing for Small and Medium-Sized Enterprises". Sensors, 23(9), 4498. https://doi.org/10.3390/s23094498
Song, D. (2025). Machine Learning for Price Prediction and Risk -Adjusted Portfolio Optimization in Cryptocurrencies. https://doi.org/https://doi.org/10.4018/979 -8 -3693 -8186 -1.ch013
Urbaniak, M., Rogala, P., & Kafel, P. (2023). Expectations of manufacturing companies regarding future priorities of improvement actions taken by their suppliers. Oper Manag Res, 16, 296-310. https://doi.org/10.1007/s12063-022-00307-2
Verhaelen, B., Martin, M., Peukert, S., & et al. (2023). Practice-oriented methodology for increasing production ramp-up efficiency in global production networks of SME. Prod. Eng. Res. Devel., 17, 145-177. https://doi.org/10.1007/s11740-022-01154-7
Weerasuriya, A. U., Zhang, X., Wang, J., Lu, B., Tse, K. T., & Liu, C. H. (2021). Performance evaluation of population-based metaheuristic algorithms and decision-making for multi-objective optimization of building design. Build. Environ., 198, 107855. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2021.107855
Winkler, H., Franke, F., Franke, S., & Riedel, R. (2022). Optimization of Production Processes in SMEs: Practical Methodology for the Acquisition of Process Information. Advances in Production Management Systems. Smart Manufacturing and Logistics Systems: Turning Ideas into Action. APMS 2022. IFIP Advances in Information and Communication Technology, https://doi.org/10.1007/978-3-031-16407-1_7
Xu, W., & Song, D. P. (2022). Integrated optimisation for production capacity, raw material ordering and production planning under time and quantity uncertainties based on two case studies. Oper Res Int J, 22, 2343-2371. https://doi.org/10.1007/s12351-020-00609-y
Zhang, Y., Tochev, E., Ratchev, S., & German, C. (2020). Production process optimization using feature selection methods. Procedia CIRP, 88, 554-559. https://doi.org/10.1016/j.procir.2020.05.096
Zuo, F., & Zio, E. (2024). Managing secondary risks with optimal risk response strategy and risk-related resource scheduling. Reliability Engineering & System Safety, 245IS - 1, 110028.
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2025 Mehdi Bazesh (Author); Hassan Mehrmanesh (Corresponding author); Seyyed Zabihollah Hashemi (Author)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.