شناسایی و رتبه بندی ریسک های زنجیر ه ی تأمین مهندسی طبق سفارش با استفاده از روش نمونه گیری مجددِ جک نایف و تحلیل باز ه ای

نوع مقاله : مقاله علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 دانشگاه سیستان و بلوچستان

2 عضو هیات علمی/ دانشگاه سیستان و بلوچستان

چکیده

باتوجه به تغییرات سریع و گسترده زنجیر هی تأمین، سازمان ها برای بقا در چرخه ی رقابت و برای اجرای مدیریت اثر بخش زنجیره تأمین می بایست
فرآیند شناسایی و ارزیابی دقیق ریسک را انجام دهند. زنجیره تأمین شامل ساختار متنوعی است و در حالی که امروزه تنوع محصولات برای رفع نیازهای
مشتریان بسیار زیاد شده، توانایی تولید سفارشی که در واقع همان ساختار مهندسی طبق سفارش) ETO ( است، یک مزیت رقابتی محسوب می شود.
بررسی پیشینه ی پژوهش نشان می دهد که در رابطه با شناسایی و رتبه بندی ریس کهای زنجیره تأمین مهندسی طبق سفارش مطالعات اندکی انجام
شده است. در مواقعی که به دلیل کمبود نیروی متخصص و یا محدودیت زمانی، اطلاعات اندکی وجود دارد؛ برخی از مدل های موجود رتبه بندی دقیقی
از ریسک های زنجیره ی تأمین ارائه نمی دهند. جهت رفع این مشکل در این مقاله از روش نمونه گیری مجددِ ج کنایف استفاده شده است. از آنجایی
که تعیین مقدار دقیق ریسک در واقعیت امری مشکل است، بدین منظور از روش تحلیل بازه ای برای برآورد ریس کها به شکل بازه با توجه به مفهومِ
فاصله اطمینان و نظرات متخصصان استفاده شده است. بنابراین در این مقاله با استفاده از روش نمونه گیری مجددِ جک نایف همراه با تحلیل بازه ای به
ارزیابی و رتبه بندی عوامل مؤثر بر مدیریت ریسک زنجیره تأمین مهندسی طبق سفارش پرداخته شده است. نتایج محاسبات به روش نمونه گیری مجددِ
جک نایف و تحلیل بازه ای نشان می دهد که دسته ی ریسک های وابسته به سفارش، ریسک های محیطی و ریسک های عملیاتی بیشترین اولویت را در
بین ریسک های زنجیره تأمین مهندسی طبق سفارش دارا هستند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Identification and ranking of Engineering- To-Order supply chain risks by using Jackknife resampling method and interval analysis

نویسندگان [English]

  • Mohammad reza Edalat Sarvestani 1
  • Mohammad Reza Shahraki 2
1 University of Sistan & Baluchestan
2 Faculty member
چکیده [English]

Due to the rapid and extensive changes in the supply chain, organizations need to identify and evaluate the risk
accurately in order to survive in the competitive cycle and to implement effective supply chain management.
The supply chain consists of a diverse structure, and while today the variety of products to meet the needs of customers
has become vast, custom manufacturing capabilities, which are in fact the same engineering structure as the
order (ETO), are a competitive advantage. A preliminary study of the research shows that few studies have been
carried out on the identification and ranking of Engineering-to-order supply chain risks. There are few information
in the absence of experts or time constraints; some existing models do not provide accurate ranking of Engineeringto-
order supply chain risks. In order to solve this problem, in this paper, Jackknife resampling method is used. In
addition, it is difficult to determine the exact amount of risk in reality. For this purpose, the interval analysis method
for estimating the risks in terms of the interval has been used according to the concept of the confidence interval
and the opinions of the experts. Therefore, in this paper, using Jackknife resampling method with interval Analysis,
the evaluation and ranking of the factors affecting the management of Engineering-to-order supply chain risks has
been done. Calculation results of JackKnife resampling method and interval analysis shows that the categories of
risks which is Dependent to order risks, Environmental’s risks and Operational risks have the most priority among
engineer-to-order supply chain risks.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Engineering-To-Order Supply chain risks
  • Jackknife resampling method
  • Interval analysis
1. Xu, J., Li, B., Wu, D., 2009. Rough supply chain to
application its and analysis envelopment data evaluation.
International Journal Production Economics,
Vol (122), pp 628–638.
2. Russell, R., Taylor, B., 2001 .Operations management
(3rd ed). Upper Saddle River, New Jersey: Prentice
Hall.
3. Sinha, P.R., Whitman, L.E., Malzahn, D., 2004. Methodology
to mitigate supplier risk in an aerospace
supply chain. Supply Chain management: An International
Journal, Vol (9). No 2, pp 154-168.
4. Tang,O., Musa, S.N., 2011. Identifying risk issues and
research advancements in supply chain risk management,
Int. J. Production Economics, Vol (123), pp
25-34.
5. Sodhi, M.S., Son, B.G., Tang, C.S., 2012. Perspectives
on Supply Chain Risk Management. International
Journal of Production and Operations Management,
Vol (21). No 1, pp 1–13.
6. Vilko, J., 2012. Approaches to supply chain risk management:
identification, analysis and control. Lappeenranta
University of Technology Digipaino.
7. Tummala, R., Schoenherr, T., 2011. Assessing and managing
risks using the Supply Chain Risk Management
Process (SCRMP) .Supply Chain Management:
An International Journal, pp, 474-483.
8. Giunipero, L., Eltantawy, R., 2004. Securing the upstream
supply chain: a risk management approach.
International Journal of Physical Distribution and
Logistics Management, Vol (34). No 9, pp 698–713.
9. Cameron, N.S., Braiden, P.M., 2004. Using business
process re-engineer- ing for the development of production
efficiency in companies making engineered
to order products. International Journal of Production
Economics 89 (3), 261–273.
10. Gosling, J., Naim, MM ., 2009. Engineer-to-order
Supply Chain Management: A Literature Review
and Research Agenda. International Journal of Production
Economics 122(2):741–754.
11. Alderman, N., Braiden, P.M., Hills, W., Maffin, D.,
Thwaites, A., Vaughan, R., 1998. Business process
analysis and technological change in the capital
goods industry. International Journal of Computer
Applications in Technology11 (6), 418–427.
12. Braiden, P.M., Alderman, N., Thwaites, A.T., 1993.
Engineering design and product development and
its relationship to manufacturing: A programme
of case study research in British companies. International
Journal of Production Economics 30–31,
265–272.
13. Rodrigues, PCC., Oliveira, OJ., 2010. Engineering-toorder
Versus Make-to-stock Strategy: An Analysis
at Two Printing Companies. Independent Journal of
a Management & Production 1(1):1–23.
۱۴ ۱۴ میرغفوری. ح؛ مروتی شریف آبادی. ع؛ اسدیان اردکانی. ف؛ ) 1391 (.
مدیریت ریسک زنجیره ی تأمین: مفاهیم و کاربردها. نخستین همایش ملی
علوم مدیریت نوین، استان گلستان، گرگان، پنجم شهریور.
15. Sari, J.F., 1981. The MPS and the Bill of Material go
hand-in-hand. Richard C. Ling, Inc.
16. Gosling, J., Naim, M., Fowler, N. and Fearne, A. 2007,
“Manufacturer’s preparedness for agile construction”,
International Journal of Agile Manufacturing, 10(2),
113-24.
17. Bertrand, J.W.M. and Muntslag, D.R., 1993. Production
control in engineer-to-order firms. Int. J. Prod.
Econom., 30-3 1: 3322.
18. Olhager, J., 2003. Strategic positioning of the order
penetration point. International Journal of Production
Economics 85 (3), 319–329.
19. Gosling, J, Hewlett, B and Naim, M., 2011. A framework
for categorising engineer-to order construction
projects In: Egbu, C. and Lou, E.C.W. (Eds.) Procs
27th Annual ARCOM Conference, 5-7 September
2011, Bristol, UK, Association of Researchers in
Construction Management, 995-1004.
20. Manuj, I & ,.Mentzer,J., 2008. Global supplychain
risk management strategies .International Journal
of Physical Distribution & Logistics Management.
223-192.
21. Wagner, S. M., Neshat, N., 2010. Assessing the vulnerability
of supply chains using graph theory. International
Journal Production Economics, Vol (126), pp
121–129.
22. Lavastre, O., Gunasekaran, A., Spalanzani, A., 2012.
Supply chain risk management in French companies.
Decision Support Systems, Vol (52), pp 828–838.
23. Xia, D., Chen, B., 2011. A comprehensive decisionmaking
model for risk management of supply chain.
Expert Systems with Applications, Vol (38), pp
4957–4966.
24. Waters, D., 2007. Supply chain risk management:
vulnerability and resilience in logistics. Kogan Page
Limited.
25. Abdel-Basset, M., MaiMohamed., Gunasekaran, M.,
Chilamkurti, N., 2019. A framework for risk assessment,
management and evaluation: Economic tool
for quantifying risks in supply chain. Future Generation
Computer Systems, Volume 93, PP 1076-1077.
۲۶ ۲۶ شاهبندرزاده. ح؛ مصلی نژاد .ل؛ ) 1391 (. ارائه مدل سلسله مراتبی جهت
شناسایی عوامل مؤثر بر مدیریت ریسک در زنجیره تأمین. سومین همایش
ملی مهندسی صنایع و سیستم، دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه آزاد
اسلامی واحد تهران جنوب.
27. Bochao,L., 2010. Supply Chain Risk Assessment
Based on AHP anD Fuzzy Comprehensive Evaluation.
International Conference on Management of
e-Commerce and e-Government.
28. Shashank Rao,S., & Goldsby,T.J., 2009. Supply chain
risks: a review and typology, The International Journal
of Logistics Management, pp.97-123.
۲۹ ۲۹ مظاهری. ع؛ کرباسیان. م؛ شیرویه زاد. ه؛ ) 1390 (. شناسایی و اولویت بندی
ریس کهای زنجیره تأمین در سازما نهای تولیدی با استفاده از تصمیم گیری
چند معیاره. دومین کنفرانس مدیریت اجرایی. 1و 2 تیرماه.
30. Jingwuu, C., Pengwu, Y., 2009. Research on Supply
Chain and Logistics Risk Management Model, The
1s International Conference on Information Science
and Engineering.
31. Edalat Sarvestani, M.R, Shahraki, M.R, Anisseh, M.,
2016. Developing a new project risk ranking model
by means of jackknife resampling method consider
interval analysis. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems,
vol. 30, no. 5, pp. 2593-2600.
۳۲ ۳۲ عدالت سروستانی. م ر؛ شهرکی. م ر؛ ) 1394 (. مقایسه رتب هبندی عوامل
مؤثر بر مدیریت ریسکِ زنجیره تأمین به روش الکتر I فازی و روش نمونه گیری
جک نایف همراه با تحلیل بازه ای. دوفصلنامه علمی و پژوهشی مدیریت
بحران. دوره 4 شماره هشتم صفحه 107 - 111 .
33. Jaing, ch., Hu, X., Xi, J., 2019. A hybrid algorithm
of product-service framework for the multi-project
scheduling in ETO assembly process. Procedia
CIRP 83. Volume 83, PP 298-303.
34. Dallasega, P., Rauch, E., Matt, D., 2015. Sustainability
in the supply chain through synchronization of
demand and supply in ETO-companies. Procedia
CIRP 29. PP 215 – 220.
35. Strandhanen, Jo., Vallandingham, L., Alfnes, E.,
Strandhanen, Jan., 2018. Operationalizing lean principles
for lead time reduction in engineer-to-order
(ETO) operations: A case study. IFAC-PapersOn-
Line. Volume 51, Issue 11, PP 128-133.
36. Muntslag, D.R.,1994. Profit and risk evaluation in
customer and manufacturing. Int. J. Production Economics
36 , 97-107.
37. Galbraith, J.R., 1973. Designing Complex Organizations,
Addison-Wesley, Reading.
38. Gosling, J., Naim, M., Towill, D., 2013. Identifying
and Categorizing the Sources of Uncertainty
in Construction Supply Chains. JOURNAL OF
CONSTRUCTION ENGINEERING AND
MANAGEMENT. 2013.139:102-110.
39. Ramachandran, K. M., & Tsokos, C. P., 2009. Mathematical
statistics with applications. Amsterdam ;
Boston: Academic Press.
40. Ebrahimnejad, S., Mousavi, S.M., Mojtahedi, S.M.H.,
2008. A fuzzy BOT project risk evaluation model
in Iranian power plant industry. In: Proc. 5th IEEE
Int. Conf. on Ind. Eng. Eng. Manag. Singapore, pp.
1038–1042.
41. Mojtahedi, S.M.H., Mousavi, S.M., Makui, A., 2008.
Risk identification and analysis concurrently: group
decision making approach. In: Proc. 4th IEEE Int.
Conf. Manag. Innov. Technol. (ICMIT), Thailand,
pp. 299–304.
42. Project Management Institute., 2008. A Guide to the
Project Management Body of Knowledge (PMBOK
Guide), fourth ed. Proj Manage Inst., Newton
Square, PA.
43. Mojtahedi, S.M.H., Mousavi, S.M., Makui, A., 2010.
Project risk identification and assessment simultaneously
using multi-attribute group decision making
technique. Saf. Sci. 48 (4), 499–507.
44. Sofyalıoğlu ,Ç & ,.Kartal, B., 2012 .The selection of
global supply chain risk management strategies by
using fuzzy analytical hierarchy process-a case from
Turkey .Procedia - Social and Behavioral Sciences,
pp.1448-1457.
45. Sayadi, M.K., Heydari, M., Shahanaghi, K., 2009.
Extension of VIKOR method for decision making
problem with interval numbers. Appl. Math. Model.
33 (5), 2257–2262.
46. Moore, R.E., 1979. Methods and Applications of Interval
Analysis. Society for Industrial and Applied
Mathematics, Philadelphia, PA.
۴۷ ۴۷ ابراهیم نژاد. س؛ موسوی. م؛ قربان یکیا. آ؛ ) 1386 (. شناسایی و تحلیل
ریس کهای زنجیره ریسک های زنجیر هی تأمین در چهارچوب تصمیم گیری
چند معیاره فازی. نخستین کنفرانس بین المللی مدیریت زنجیره تأمین و
سیستم های اطلاعات.