مجله بین‌المللی انجمن آهن و فولاد ایران

مجله بین‌المللی انجمن آهن و فولاد ایران

نگاشت شبکه متعامل زنجیره فولاد ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
چکیده
زنجیره تامین فولاد بخشی تفسیری در فرآیند ارزش آفرینی فولاد برای اطمینان از تحویل به هنگام، کیفیت مناسب مواد خام، کار در جریان، سایر کالاها و خدمات به سایت های تولیدی و محصولات نهایی تا مصرف کنندگان نهایی است. تئوری گراف، نمایی بهنگام و سراسری از زنجیره تامین فولاد، از تامین کنندگان تا مشتریان را نشان می دهد. با نشان دادن زنجیره تامین به عنوان شبکه ای متشکل از گره های متصل، نظریه گراف یک نمایش بصری از روابط میان گره ها از جمله: تامین کنندگان، تولید کنندگان، توزیع کنندگان و مشتریان ارائه می دهد. هدف اصلی این مطالعه تمرکز بر زنجیره تامین فولاد کشور ایران بر اساس تحلیل شبکه تطبیقی ​​پیچیده و از طریق نظریه گراف است. جمع‌آوری داده‌ها به واسطه گزارش‌های پایش صنعت فولاد، تدوین شده از سوی سازمان‌های مربوطه صورت پذیررفته است. با نگاشت زنجیره تامین فولاد ایران به شبکه در محیط نرم افزار گفی، تئوری گراف برای تجزیه و تحلیل شاخص‌های سطح گره و سطح شبکه اعمال شد. این فرضیه که شبکه متناظر یک سیستم تطبیقی پیچیده است، آزمایش گردید، که آغازی برای ترکیب بینش‌های علوم اجتماعی برای توسعه مدل‌ها و بینش‌های سطح سیستم است که امکان انتقال فاز و رفتار نوظهور را فراهم می‌کند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

 [1] Wilensky U, Rand W, An Introduction to AgentBased Modeling Modeling Natural. 2015.
[2] Borgatti S.P, Li X, On social network analysis in a supply chain context, Journal of Supply Chain Management. 2009; 45 (2): 5–21.
[3] Cook K.S, Emerson R.M, Gillmore M.R, Yamagishi T, The distribution of power in exchange networks: theory and experimental results Am J Soc. 1983; 89:275–305.
[4] Perera S, Perera H.N, Kasthurirathna D, Structural characteristics of complex Supply Perspective. Journal of Operations Management. 2017; 33-34: 43–59.
[5] Modrak V, Bednar S, Topological Complexity Measures of Supply Chain Networks, Procedia CIRP. 2016; 40: 295 – 300.
[6] Wang H, Gu T, Jin M, Zhao R, Wang G, The complexity measurement and evolution analysis of supply  chain network under disruption risks, Chaos, Solitons and Fractals. 2018; 116:72–78.
[7] Goyal S, Routroy S, Shah H, Measuring the environmental sustainability of supply chain for Indian steel industry: A graph theoretic approach, Business Process Management Journal. 2018; 24 (2): 517-536.
[8] Sharafi P, Teh L, Hadi M, Shape optimization of thinwalled steel sections using graph theory and ACO algorithm, Journal of Constructional Steel Research. 2014; 101: 331–341.
[9] Nakatani J, Tahara K, Nakajima K, Daigo I, Kurishima H, Kudoh Y, Matsubae K, Fukushima Y, Ihara T, Kikuchi Y, Nishijima A, Moriguchi Y, A graph theory-based methodology for vulnerability assessment of supply chains using the life cycle inventory database Omega. 2017, 75: 165-181.
[10] Liu Z, Rexachs D, Epelde F, Luque E, A simulation and optimization based method for calibrating agentbased emergency department models under data scarcity, Computers & Industrial Engineering. 2017; 103: 300–309.
[11] MacCarthy B, Ahmed W, Demirel G, Mapping the supply chain: Why, what and how?, International Journal of Production Economics. 2022; 250: 108688.
[12] Nuss P, Graedel T.E, Alonso E, Carroll A, Mapping supply chain risk by network analysis of product platforms. 2016; 10: 14-22.
[13] Sadat Hosseini Khajouei M.H, Pilevari N, Radfar R, Mohtashami, Complex adaptive systems, agent-based modeling and supply chain network management: A systematic literature review, Journal of Industrial Engineering and Management Studies. 2021; 8(2): 54-92.
[14] Sandhu M.A, Helo P, Kristianto Y, Steel supply chain management by simulation modelling. Benchmarking: An International Journal. 2019; 20: 45-61.
[15] Scott J, Social Network Analysis: A Handbook, Sage Publications, London. Social, and Engineered Complex Systems with NetLogo. 2000.
[16] Kim Y, Choi T.Y, Yan T, Dooley K, Structural investigation of supply networks: A social network analysis approach, Journal of Operations Management. 2010; 29: 194–211.
[17] Broido A.D, Clauset A, Scale-free networks are rare, Nature Communication. 2019; 10: 1017.