مدیریت استراتژیک هوشمند

مدیریت استراتژیک هوشمند

مدلسازی یکپارچه چندهدفه مالی در انبارداری هوشمند تحت عدم‌قطعیت پویا تقاضا

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
گروه مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران.
چکیده
این پژوهش یک مدل یکپارچه چندهدفه را برای مدیریت موجودی و انبارداری معرفی می‌کند که به‌طور هم‌زمان چهار معیار حیاتی شامل هزینه کل عملیاتی، ریسک مالی، محدودیت سرمایه در گردش، و سطح خدمت را در نظر می‌گیرد. این مدل با اتخاذ یک ساختار سناریومحور، عملکرد سیستم موجودی را در برابر نوسانات مختلف تقاضا و شرایط متغیر بازار ارزیابی می‌کند. برای حل این مسئله بهینه‌سازی پیچیده و استخراج مؤثر جبهه پارتو، از ترکیب دو الگوریتم پیشرفته NSGA-II و GMOA بهره گرفته شده است. نتایج نشان می‌دهد که تلفیق این دو رویکرد، به طور قابل توجهی کیفیت جست‌وجو را ارتقا داده و منجر به تولید مجموعه‌ای متنوع و جامع از راه‌حل‌های بهینه چندهدفه می‌شود. تحلیل حساسیت انجام‌شده، پایداری عملکرد مدل را در مواجهه با عدم‌قطعیت‌های محیطی تأیید می‌کند. این چارچوب چندبعدی، با ارائه روشی ریاضی برای مدیریت ریسک و عملیات به‌طور هم‌زمان، شکاف مهمی را در ادبیات مدیریت موجودی با رویکرد تصمیم‌گیری مقاوم پر می‌کند.در این چارچوب، عدم‌قطعیت تقاضا و قیمت فروش به‌صورت صریح و سناریومحور مدل‌سازی شده و پارامترهای کلیدی تحت سناریوهای مختلف بازار با احتمالات مشخص تعریف می‌شوند تا پایداری تصمیمات مالی و عملیاتی در شرایط پویا ارزیابی گردد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Integrated Multi-Objective Financial Modeling in Smart Warehousing Under Dynamic Demand Uncertainty

نویسنده English

Ali Jalaeyan Ghorban Zadeh
Department of Industrial Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran.
چکیده English

This research introduces an integrated multi-objective model for inventory and warehousing management that simultaneously considers four critical metrics: total operational cost, financial risk, working capital constraint, and service level. Adopting a scenario-based framework, the model assesses the inventory system’s performance against various demand fluctuations and changing market conditions. To solve this complex optimization problem and effectively extract the Pareto front, a combination of two advanced algorithms, NSGA-II and GMOA, is employed. The results demonstrate that combining these two approaches significantly enhances search quality, leading to the generation of a diverse and comprehensive set of multi-objective optimal solutions. Sensitivity analysis confirms the model’s performance robustness against environmental uncertainties. By providing a mathematical methodology for simultaneously managing risk and operations, this multi-dimensional framework fills a significant gap in the inventory management literature with a resilient decision-making approach.

کلیدواژه‌ها English

Inventory management
multi-objective optimization
financial risk
smart warehousing
uncertainty
Jafarnejad, N., & Eftekharzadeh Maraghi, M. (2025). A Fuzzy Multi-Objective Optimization Framework for Building Resilient and Smart Supply Chains under Uncertainty. Journal of Industrial and Systems Engineering, 17(2), 344-361.
Joshi, V. D., Agarwal, P., & Kumar, A. (2025). Fuzzy transportation planning: a goal programming tactic for navigating uncertainty and multi-objective decision making. International Journal on Interactive Design and Manufacturing (IJIDeM), 19(2), 1205-1233.
Samieifard, M., Abolghasemian, M., & Pourghader Chobar, A. (2024). The impact of innovation, performance, and e-commerce development in the online shop on online marketing: A case study in the industry. Interdisciplinary Journal of Management Studies, 18(1), 1-17.
Ghorbannia Ganji, G., Afzoon, E., Kaveh, F., Keihani, H., & Alamiparvin, R. (2025). Optimizing Facility Breakdown in Multi-Period Routing and Location for Heterogeneous Vehicles in a Circular Supply Chain. Journal of Industrial Engineering and Management Studies, 12(2), 42-58.
Abdi, F., Abolmakarem, S., Yazdi, A. K., Popescu, V., Birau, R., & Mitroi, A. T. (2025). A Machine Learning-Based Approach for Multi-Objective, Multi-Product, and Multi-Period Supply Chain Optimization via Demand Forecasting. IEEE Access.
Rizqi, Z. U., & Chou, S. Y. (2025). Dynamic crane scheduling for green automated warehousing: learning-based simulation-optimization approach. Flexible Services and Manufacturing Journal, 1-28.
Chobar, A. P., Adibi, M. A., & Kazemi, A. (2025). Multi-objective hub-spoke network design of perishable tourism products using combination machine learning and meta-heuristic algorithms. Environment, development and sustainability, 27(10), 23237-23264.
Liu, L., Chen, Y., Li, A., & Chen, Y. (2025). Research on Intelligent Logistics Warehouse Scheduling Optimization Based on Integrated Reinforcement Learning. International Journal of High Speed Electronics and Systems, 2540715.
Mohamed Alshabibi, N., Matar, A. H., & H. Abdelati, M. (2025). Multi-Objective Mixed-Integer Linear Programming for Dynamic Fleet Scheduling, Multi-Modal Transport Optimization, and Risk-Aware Logistics. Sustainability, 17(10), 4707.
Pourghader Chobar, A. (2022). Mathematical modeling and problem solving Integrated production planning and preventive maintenance with limited human resources. Journal of New Researches in Mathematics, 8(39), 5-24.
Esfandabadi, A. M., Shishebori, D., fakhrzad, M. B., & Zare, H. K. (2024). Developing a multi-objective model for a multi-level supply chain of blood products under uncertainty and the global pandemic: a hybrid robust optimization approach. Discover Applied Sciences, 6(8), 410.
Xie, C., & Xie, C. (2025). Inventory control strategy based on neural network and fuzzy algorithm in intelligent warehousing system. Discover Artificial Intelligence, 5(1), 159.
Golmohammadi, A. M., & Abedsoltan, H. (2025). Multi-Objective Mathematical Model for Pharmaceutical Location-Routing Problem with Potential Demand Approach. Iranian Journal of Operations Research, 16(1), 32-59.
Eriskin, L., Karatas, M., & Zheng, Y. J. (2024). A robust multi-objective model for healthcare resource management and location planning during pandemics. Annals of Operations Research, 335(3), 1471-1518.
Abdolazimi, O., Bahrami, F., Shishebori, D., & Ardakani, M. A. (2022). A multi-objective closed-loop supply chain network design problem under parameter uncertainty: comparison of exact methods. Environment, Development and Sustainability, 24(9), 10768-10802.