نشریه پژوهش های مهندسی صنایع در سیستم های تولید

نشریه پژوهش های مهندسی صنایع در سیستم های تولید

طراحی یک ‌‌زنجیره‌‌‌تأمین پایدار و تاب‌آور برای تولید مواد شیمیایی سبز تحت عدم قطعیت اخلال در ‌‌تأمین‌کنندگان: یک رویکرد تصادفی دومرحله‌ای

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه مهندسی صنایع، دانشکدۀ فنی و مهندسی، دانشگاه یزد، یزد، ایران
چکیده
امروزه، گذار به سمت تولید پایدار مواد شیمیایی از منابع زیست‌توده با چالش‌های متعددی از جمله آسیب‌پذیری زنجیره‌های ‌‌تأمین در برابر اخلال‌های پیش‌بینی ‌نشده مواجه است. این پژوهش به‌منظور طراحی یک شبکه ‌‌زنجیره‌‌‌تأمین که ‌‌به‌طور همزمان پایدار و تاب‌آور باشد، یک مدل تصادفی دومرحله‌ای ارائه می‌دهد. در این مدل، ریسک اخلال در ظرفیت ‌‌تأمین‌کنندگان اولیه با معرفی ‌‌تأمین‌کنندگان ثانویه ‌‌به‌عنوان یک راهکار استراتژیک برای افزایش تاب‌آوری، مدیریت می‌شود. مدل پیشنهادی دو هدف متضاد؛ کمینه‌سازی مجموع هزینه‌های مورد انتظار سیستم و کمینه‌سازی مجموع انتشارات گازهای گلخانه‌ای مورد انتظار را دنبال می‌کند. تصمیمات مرحله اول شامل مکان‌یابی و تعیین ظرفیت ‌‌تأسیسات و عقد قرارداد با ‌‌تأمین‌کنندگان پشتیبان بوده و تصمیمات مرحله دوم به تعیین جریان‌های عملیاتی پس از وقوع هر سناریوی اخلال می‌پردازد. نتایج نشان می‌دهد که این رویکرد یک چارچوب قدرتمند برای اتخاذ تصمیمات استراتژیک فراهم می‌کند که توازن میان هزینه‌های سرمایه‌گذاری در تاب‌آوری و ریسک ناشی از عدم قطعیت را بهبود می‌بخشد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Designing a Sustainable and Resilient Supply Chain for Green Chemical Production under Supplier Disruption Uncertainty: A Two-Stage Stochastic Approach

نویسندگان English

Mahdi Nakhaeinejad
Asma Ranjbar
Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Yazd University, Yazd, Iran.
چکیده English

Today, the transition toward sustainable production of chemicals from biomass resources faces multiple challenges, including the vulnerability of supply chains to unforeseen disruptions. This study proposes a two-stage stochastic model aimed at designing a supply chain network that is simultaneously sustainable and resilient. In the model, the risk of disruption in the capacity of primary suppliers is managed by introducing secondary suppliers as a strategic approach to enhance resilience. The proposed model pursues two conflicting objectives: minimizing the total expected system costs and minimizing the total expected greenhouse gas emissions. First-stage decisions involve the location and capacity allocation of facilities as well as contracting with backup suppliers, while second-stage decisions determine operational flows after the occurrence of each disruption scenario. The results demonstrate that this approach provides a powerful framework for strategic decision-making, improving the trade-off between investment in resilience and the risks arising from uncertainty.

کلیدواژه‌ها English

Sustainable Supply Chain
Supply Chain Resilience
Supplier Disruptions
[1]    Anjomshoae, Mohammed, F., Banomyong, A., R., & Azadnia, A. H. (2025). A stochastic risk-averse model for designing resilient-sustainable closed-loop supply chain considering emission schemes. International Journal of Production Research. https://doi.org/10.1080/21681015.2025.2472941
[2]    Jabbarzadeh, A., Fahimnia, B., & Sabouhi, F. (2018). Resilient and sustainable supply chain design: sustainability analysis under disruption risks. International Journal of Production Research,
https://doi.org/10.1080/00207543.2018.1463077
[3]    Bilgen, B., Akbaş, H., & Karaşahin, M. (2026). A risk-averse two-stage stochastic programming for biomass supply chain planning problem. Computers & Chemical Engineering, 204, 109401. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2025.109401
[4]    Zhang, Lei, C., Yan, H., X., & Miao, Q. (2024). Green supply chain optimization based on two-stage heuristic algorithm. Processes, 12(6), 1127. https://doi.org/10.3390/pr1206117
[5]    Soltani, T., M., Noori, S., & Dehghani, E. (2025). A two-stage approach to enhancing biofuel supply chains through predictive and optimization analytics. Sustainable Computing: Informatics and Systems. Advance online publication. https://doi.org/10.1016/j.sca.2025.100155
[6]    Majdfaghihi, M. H. (2023). A multi-objective stochastic programming model for resilient and sustainable supply chains under uncertainty, Dissertations.
[7]    Roy, H. N., Almehdawe, E., & Kabir, G. (2024) A two-stage stochastic optimization framework for retail supply chain modeling with contemporaneous resilient strategies. Production Engineering, 18(1). https:// DOI:10.1007/s11740-024-01279-x
[8]    Sabouhi, F., Jabalameli, M. S., & Jabbarzadeh, A. (2021). An optimization approach for sustainable and resilient supply chain design with regional considerations. Computers & Industrial Engineering, 158, 107510. https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107510
[9]    Lu, J., Li, F., & Wu, D. (2024). A two-stage sustainable supplier selection model considering disruption risk. Sustainability, 16(9), 3821. https://doi.org/10.3390/su16093821
[10] Dehshiri, Hosseini, S. J., Amiri, M., Olfat, L., & Pishvaee, M. S. (2022). Multi-objective closed-loop supply chain network design: A novel robust stochastic, possibilistic, and flexible approach. Expert Systems with Applications, 202, 117807. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117807
[11] Cheraghalipour, A., & Farsad, S. (2018). A bi-objective sustainable supplier selection and order allocation considering quantity discounts under disruption risks: A case study in plastic industry. Computers & Industrial Engineering, 118, 237–250. https://doi.org/10.1016/j.cie.2018.02.041
[12] Mari, S. I., Lee, Y. H., & Memon, M. S. (2014). Sustainable and resilient supply chain network design under disruption risks. Sustainability, 6(10), 6666–6686. https://doi.org/10.3390/su6106666
[13] Kumar, A., & Kumar, K. (2024). An uncertain sustainable supply chain network design for regulating greenhouse gas emission and supply chain cost. Cleaner Logistics and Supply Chain, 10, 100142. https://doi.org/10.1016/j.clscn.2024.100142
[14] Joshi, S. (2022). A review on sustainable supply chain network design: Dimensions, paradigms, concepts, framework and future directions. Sustainable Operations and Computers, 3, 183-204. https://doi.org/10.1016/j.susoc.2022.01.001
[15] Ruiz-Torres, A. J., Mahmoodi, F., & Ohmori, S. (2019). Joint determination of supplier capacity and returner incentives in a closed-loop supply chain. Journal of Cleaner Production, 215, 1351–1361. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.01.146
[16] Mohamadpour Tosarkani, B., & Hassanzadeh Amin, S. (2019). An environmental optimization model to configure a hybrid forward and reverse supply chain network under uncertainty. Computers & Chemical Engineering, 125, 305–321. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2018.11.014
[17] Elizalde Camacho, Á. R., Gholian-Jouybari, F., Mosallanezhad, B., Smith, N. R., & Hajiaghaei-Keshteli, M. (2025). Designing a sustainable and resilient agri-food closed-loop supply chain network for porcine products. Sustainable Futures, 9, 100591.
[18] نخعی نژاد، مهدی، محزون، محمد، سالکی، میلاد (1403). ارائه مدل ‌‌زنجیره‌‌‌تأمین سبز با درنظر گرفتن هزینه انتشار کربن در بخش های ‌‌حمل‌ونقل و نگهداری در وسایل نقلیه ناهمگن. نشریه پژوهش های مهندسی صنایع در سیستم های تولید. 12(24)، 97-91.
[19] حمدی اصل، عبدالرضا، عموزادخلیلی، حسین، توکلی‌مقدم، رضا.، حاجی آقایی، مصطفی. (1400). بهینه‌سازی چندهدفه در طراحی شبکه زنجیره‌‌‌تأمین خرما. نشریه پژوهش های مهندسی صنایع در سیستم های تولید. 9(19)، 153-137.
[20] عبداله‌زاده، سهراب، عاصم فرزانه، زهرا. (1402). مدل ریاضی برای بهبود عملکرد زنجیره‌‌‌تأمین سبز ‌‌بااستفاده از مفهوم همزیستی صنعتی. نشریه پژوهش های مهندسی صنایع در سیستم‌های تولید. 11(22)، 109-97.
[21] قهرمانی نهر، جاوید.، قدرت نما، علی.، ایزد بخش، حمید رضا.، توکلی مقدم، رضا. (1397). طراحی یک شبکه ‌‌زنجیره‌‌‌تأمین سبز چند هدفه چند محصولی و چند دوره ای با ‌‌درنظر گرفتن تخفیف در شرایط عدم قطعیت. نشریه پژوهش های مهندسی صنایع در سیستم های تولید. 6 (13)، 137-119.
[22] John R. Birge & François Louveaux (1997). Introduction to Stochastic Programming. Springer-Verlag.
[23] Zeleny, M. (1982). Multiple Criteria Decision Making. McGraw-Hill, New York.