مدیریت صنعتی

هدف: هدف این مطالعه ارائه مدلی برای حداقل سازی هزینه کل حمل ونقل در مسائل مسیریابی وسایل نقلیه ناوگان ثابت ناهمگون چندمحصولی با امکان تحویل چندبخشی است. این نوع مسائل، معمولاً در آن دسته از شرکت های تولیدی مشاهده می شود که محصولات گوناگون (با اندازه ها یا وزن های مختلف) تولید می کنند و آن ها را توسط ناوگان ناهمگونی از وسایل نقلیه و به طور مداوم به خرده فروشی ها و سایر مشتریان خود می فرستند. در این مسائل، انواع مختلفی از وسایل نقلیه با ظرفیت های بارگیری متفاوت به طور محدود در دسترس است و هر یک از آن ها هزینه ثابت به کارگیری و هزینه متغیر سفر مختص به خود را دارد. مسائل مسیریابی وسایل نقلیه با سه ویژگی هم زمان ناوگان ناهمگون، چند محصولی و امکان تحویل چندبخشی با وجود اهمیت بالایی که دارند تا پیش از این چندان مطالعه نشده است.روش: یک مدل برنامه ریزی خطی عدد صحیح محض، برای حل مسئله مسیریابی وسایل نقلیه ای توسعه یافته است که شامل ویژگی های تحویل چندبخشی، چند محصولی و ناوگان ناهمگون ثابت است. این مدل با انتخاب تعدادی از وسایل نقلیه از میان ناوگان حمل ونقل و تعیین محصولاتی که باید در هر یک از آن ها بارگیری شود، مشخص کردن مسیر حرکت، ترتیب ملاقات مشتریان توسط هر وسیله نقلیه و اینکه هر وسیله نقلیه چه محصولاتی را به کدام مشتری تحویل می دهد، توانسته است هزینه کل حمل ونقل، یعنی مجموع هزینه های ثابت، هزینه های متغیر سفر و هزینه های توقف در محل مشتریان را به حداقل برساند. برای تعیین ترتیب ملاقات مشتریان، از یک روش ابتکاری در مدل سازی استفاده شده است.یافته ها: نتایج محاسباتی حاصل از حل تعدادی از مسائل تصادفی با استفاده از روش پیشنهادی نشان می دهد که این روش قادر است برای مسائلی در مقیاس کوچک (تا ۱۵ مشتری) در زمان مناسبی به جواب بهینه دست یابد و برای مسائلی با مقیاس متوسط (با ۲۰ تا ۳۰ مشتری) در محدوده زمانی یک ساعت جواب قابل قبولی پیدا کند. همچنین با استفاده از مدل پیشنهادی برای مسائل در مقیاس بزرگ تر (تا ۵۰ مشتری) در محدوده زمانی یک ساعت، جواب های شدنی به دست آمد و این جواب ها، به مرور زمان بهبود یافتند. از میان پارامترهای مسئله، تعداد مشتریان بیشترین تأثیر را روی زمان حل مسئله داشته است و پس از آن، به ترتیب تعداد انواع محصولات و تعداد وسایل نقلیه، زمان حل مسئله را تحت تأثیر قرار می دهد.نتیجه گیری: با توجه به نتایج حاصل از این مطالعه، مدل ارائه شده می تواند به عنوان ابزاری مؤثر برای بهینه سازی هزینه حمل ونقل محصولات، در مسائل مسیریابی وسایل نقلیه با ویژگی های هم زمان تحویل چندبخشی، چند محصولی و ناوگان ناهمگون استفاده شود. این مدل قادر است به صورت مناسب و بهینه، به حل مسائل مختلف در مقیاس های کوچک و متوسط بپردازد که این امر می تواند به بهبود کارایی و کاهش هزینه های حمل ونقل در شرکت های تولیدی کمک کند. انتظار می رود طراحی مدل های فراابتکاری برپایه منطق مدل برنامه ریزی ریاضی پیشنهادی، ضمن افزایش سرعت حل مسئله، بتواند به دستیابی به جواب نزدیک به بهینه و قابل قبول برای مسائل با مقیاس بزرگ تر کمک کند.

هدف: هوش مصنوعی در ماهیت زندگی انسان تغییرات گسترده ای ایجاد کرده است و تأثیرهای آن در حوزه های اشتغال، اقتصاد، ارتباطات، جنگ، حریم خصوصی، امنیت، اخلاق و مراقبت های بهداشتی چشمگیر است؛ با این حال نحوه تکامل و تأثیر آن در آینده، هنوز درهاله ای از ابهام قرار دارد. از سویی سناریوپردازی آینده فناوری های نوظهور، رویکردی متداول برای درک و تحلیل پیچیدگی و عدم قطعیت های شکل دهنده آینده و آمادگی بیشتر برای مواجهه با وضعیت های محتمل توسعه آن هاست. همچنین سناریونویسی بر اساس طیف گسترده ای از منابع مختلف، از جمله محتواهای رسانه ای و مکتوبات علمی تخیلی انجام می شود. سینما و فیلم های علمی تخیلی، در تصویرپردازی آینده فناوری های نوظهور و به خصوص آینده هوش مصنوعی سابقه ای طولانی دارند. در این راستا، هدف این مقاله، ارائه سناریوهای آینده توسعه هوش مصنوعی در جهان است. روش: برای انجام این پژوهش، ابتدا با استفاده از مرور پیشینه و گزارش های مرتبط با آینده هوش مصنوعی، پیشران های شکل دهنده آینده هوش مصنوعی شناسایی شد؛ سپس با نظر خبرگان و متخصصان هوش مصنوعی و با استفاده از تحلیل فیلم های علمی تخیلی که در زمینه هوش مصنوعی بودند، پیشران های تعیین کننده، به عنوان عدم قطعیت های شکل دهنده آینده هوش مصنوعی انتخاب شدند؛ سپس از تقاطع عدم قطعیت ها ۹ سناریو حاصل شد که تعداد ۴ سناریو از منطقی قابل قبول برخوردار بوده است. شایان ذکر است که نمره IMDB فیلم های انتخابی بالاتر از ۶ بوده و برای تحلیل محتوای فیلم ها و شناسایی پیشران ها در فیلم ها، از ساختار و پروتکل تحلیل فیلم استفاده شد. یافته ها: بر اساس مطالب بیان شده در بخش روش، شش پیشران شناسایی شد که عبارت اند از: پذیرش اجتماعی، دامنه پیشرفت هوش مصنوعی، تکینگی، هزینه فایده هوش مصنوعی، قانون مندی و تنظیمگری تشویق و حمایت دولت. از بین آن ها سه پیشران پذیرش اجتماعی، تکینگی و قانون مندی و تنظیمگری، به ترتیب با نمرات 40/4، 33/4 و 78/4 از سوی خبرگان، به عنوان عدم قطعیت های شکل دهنده آینده هوش مصنوعی انتخاب شدند. ترکیب وضعیت های مختلف این عدم قطعیت ها به استخراج چهار سناریو محتمل «سلطه هوش مصنوعی بر جهان»، «دشمن خودساخته»، «هوش مصنوعی در سلطه انسان» و «اتوپیا: هم افزایی انسان و هوش مصنوعی» انجامید. سناریو سلطه هوش مصنوعی بر جهان، روایتگر دیستوپیایی از زندگی آینده انسان هاست؛ یعنی جایی که هوش مصنوعی قدرت را به دست گرفته و انسان ها را به حاشیه شهرها رانده است؛ در مقابل، سناریو اتوپیا: هم افزایی انسان و هوش مصنوعی، روایتگر یک آرمان شهر است، جایی که انسان و هوش مصنوعی به زندگی مسالمت آمیز با یکدیگر دست یافته اند. سایر سناریوها حد واسط میان این دو سناریو است. نتیجه گیری: بر اساس یافته ها، «اتوپیا: هم افزایی انسان و هوش مصنوعی» خوش بینانه ترین و «سلطه هوش مصنوعی بر جهان» بدبینانه ترین سناریوهای توسعه هوش مصنوعی هستند. یافته های این مقاله نشان می دهد که مزیت های هوش مصنوعی و توسعه آن، برای دولت ها و انسان ها توجه پذیر است و بایستی برای تسریع تحقق آن ها سیاست گذاری متناسب صورت گیرد. همچنین، مخاطرات و چالش های محتمل هوش مصنوعی در آینده نیز، لزوم قانون گذاری و مقید کرد توسعه و کاربردهای این فناوری را گوشزد می کند.

هدف: انعطاف پذیری زنجیره تأمین به مقابله باعدم قطعیت های موجود محیط رقابتی کمک می کند. از این رو، هدف این پژوهش، طراحی و تبیین مدل فرایندی انعطاف پذیری زنجیره تأمین مالی در صنعت لیزینگ خودرو در ایران است.   روش: روش تحقیق این پژوهش، آمیخته از نوع اکتشافی است. ابتدا با استفاده از نظریه داده بنیاد، به عنوان روشی کیفی، پس از ۲۱ مصاحبه و اشباع نظری، مدل انعطاف پذیری زنجیره تأمین مالی در صنعت لیزینگ خودرو ایران با ۲۴ مقوله فرعی در قالب ۶ مقوله اصلی شکل گرفت. سپس در بخش کمّی پژوهش، بعد از توزیع و تکمیل ۲۶۰ پرسش نامه در سطح سازمان های لیزینگ خودرو ایران با روش مدل سازی معادلات ساختاری و تحلیل مسیر فرضیه های مربوط به روابط ابعاد مدل انجام گرفت و اعتبارسنجی مدل در مورد مطالعه بررسی شد. یافته ها: بر اساس یافته های پژوهش، شرایط علّی انعطاف پذیری عبارت اند از: «انتظارات مرتبط با مشتریان»، «عوامل مرتبط با تأمین کنندگان» و «انگیزه های مرتبط با تأمین مالی». شرایط زمینه ای به دست آمده عبارت اند از: «عوامل مرتبط به قانونی مقرراتی»، «عوامل مالی اقتصادی»، «عوامل مرتبط به شرایط زیست محیطی» و «عوامل فرهنگی اجتماعی مرتبط». شرایط مداخله گر انعطاف پذیری زنجیره تأمین مالی به دست آمده عبارت اند از: «ترکیب مالکیت و سهام داران شرکت لیزینگ»، «عوامل مرتبط با ارتباطات و فناوری اطلاعات»، «عوامل مرتبط با سیستم ها و زیرساخت های صنعت»، «عوامل مرتبط با حمل ونقل و جابه جایی». پدیده انعطاف پذیری مالی در زنجیره تأمین در برگیرنده «راه حل های تأمین مالی»، «ارتباطات مؤثر عناصر زنجیره تأمین»، «عوامل مرتبط با توانایی اعتباردهی» و «مدیریت ریسک مناسب» تعریف شد. همچنین، راهبردهای انعطاف پذیری زنجیره تأمین مالی دربرگیرنده «نوآوری و توسعه محصولات جدید»، «توسعه شبکه فروش و خدمات پس از فروش»، «توسعه مهارت های آموزش و خدماتی» و «توسعه همکاری های بین زنجیره تأمین» تعیین شد. پیامدهای انعطاف پذیری مالی در زنجیره تأمین شرکت های لیزینگ عبارت اند از: «افزایش تولید محصولات خودرویی»، «افزایش سطح دسترسی به خدمات»، «دسترسی آسان تر به منابع مالی»، «بهبود گردش اطلاعات مالی» و «افزایش بهره وری زنجیره تأمین». در بخش کمّی پژوهش، بر اساس نتایج مدل سازی معادلات ساختاری و تحلیل مسیر انجام شده، «عوامل مداخله گر انعطاف پذیری» بر «شرایط علّی انعطاف پذیری» و «راهبردهای انعطاف پذیری» مؤثر است. «شرایط علّی انعطاف پذیری» بر «توجه به انعطاف پذیری» اثر دارد. همچنین ابعاد «عوامل زمینه ای انعطاف پذیری» و «توجه به انعطاف پذیری» بر «راهبردهای انعطاف پذیری زنجیره تأمین» اثر معناداری دارند و در نهایت «راهبردهای انعطاف پذیری» بر «پیامدهای انعطاف پذیری» مؤثر است. نتیجه گیری: برای افزایش انعطاف پذیری زنجیره تأمین مالی، الگوبرداری از تجارب نمونه های موفق شرکت های داخلی و بین المللی در توسعه محصولات جدید، به ویژه در بستر فناوری های نوپدید، نظیر اینترنت اشیا توصیه می شود. در ضمن، مدیریت مشکلات خدمات پس از فروش، افزایش اعتماد و ارتباط مؤثر با مشتریان و افزایش دانش، تجربه و مهارت های کارکنان متناسب با تغییر و تحولات صنعت، از مهم ترین ارتقادهندگان انعطاف پذیری زنجیره تأمین مالی صنعت لیزینگ خودرو ایران است.

هدف: اخیراً، تحلیل شبکه به یکی از حوزه های بسیار پُرطرف دار و پُرکاربرد در علم داده تبدیل شده است. این فناوری، با تحلیل داده های پیچیده و شناسایی الگوهای ارتباطی بین عناصر مختلف، به درک عمیق تری از ساختار، رفتار و تعاملات درون شبکه ها و سیستم های پیچیده می پردازد. با وجود اهمیت بسیار زیاد تحلیل شبکه در علم داده و تحقیقات اجتماعی، به ویژه در حوزه منابع انسانی، مطالعات کافی روی آن انجام نشده است؛ به خصوص درباره داده های بازار داخلی، هنوز به طور کامل به بحث و مطالعه گذاشته نشده است. این کمبود توجه، فرصت هایی را برای درک عمیق تر و ارائه راه کارهای نوآورانه در مواجهه با چالش های آینده از دست می دهد. از این رو نیاز است تا محققان با بهره گیری از رویکردهای نوین، به بررسی چالش های این حوزه بپردازند و راه کارهای جدیدی ارائه دهند. بر اساس آنچه بیان شد، در این پژوهش مدلی نوآورانه برای بررسی نقش تحلیل شبکه چندحالته در فهم بهتر ارتباطات بازار کار و پیش بینی تحولات آینده آن ارائه شده است. روش: به منظور طراحی شبکه پیشنهادی، داده های اولیه مورد نیاز، از طبقه بندی های بین المللی جمع آوری و شبکه اولیه بر اساس آن ها رسم شد؛ سپس برای اطمینان از اینکه شبکه به خوبی با شرایط کنونی بازار کار مطابقت دارد یا خیر، داده های یکی از وبسایت های کاریابی داخلی نیز استخراج و مطابق آن ها، شبکه به روزرسانی شد. برای کمّی کردن ارتباطات بین اجزای شبکه، از معیار ژاکارد و برای اعتبارسنجی شبکه از الگوریتم های اتصال ترجیحی، آدامیک آدار و همسایگان مشترک استفاده شد. برای محاسبه کوتاه ترین مسیر در شبکه، از الگوریتم دایجسترا و برای رتبه بندی از معیار وزن دهی فراوانی کلمه – معکوس فراوانی متن استفاده بهره برده شد. یافته ها: در این پژوهش، روش جدیدی برای طراحی شبکه چندحالته بازار کار ارائه و نحوه به روزرسانی و غنی سازی آن، به طوری که مطابق با تغییرات پویای بازار کار باشد، تشریح شد. با شبکه نهایی به دست آمده، ارتباطات بین عناصر بازار کار (مشاغل و مهارت ها) بررسی و راه کاری برای کمّی کردن این ارتباطات ارائه شد. همچنین روشی برای محاسبه کارآمدترین جابه جایی شغلی در این شبکه تشریح و رویکردی برای رتبه بندی مهارت ها، بر اساس سطوح مختلف شغلی ارائه شد. در نهایت، شبکه با سه الگوریتم پیش بینی یال اعتبارسنجی شد. نتایج به دست آمده نشان می دهد که استفاده از الگوریتم اتصال ترجیحی، بهترین گزینه برای پیش بینی آینده این شبکه خواهد بود. نتیجه گیری: مدل نوآورانه ارائه شده در این پژوهش، ابزار قدرتمندی برای طراحی شبکه و تحلیل و درک بازار کار فراهم کرده است که به کمک آن، نه تنها درک جامع تری از وضعیت فعلی و آتی بازار کار داخلی به دست می آید، بلکه راه کارهای عملی برای مواجهه با چالش های پیش رو نیز ارائه می شود؛ به ویژه، کشف الگوهای ارتباطی و پیش بینی روندهای نوظهور، امکان سازگاری بهتر و سریع تر با تغییرات بازار کار را فراهم می کند که این امر، به سهم خود، به توسعه فرصت های شغلی پایدار و رشد اقتصادی منجر می شود. از طریق تحلیلی عمیق از داده های موجود و پیش بینی تحولات احتمالی، این مدل می تواند به مدیران بازار کار، سیاست گذاران و تحلیلگران اجتماعی کمک کند تا استراتژی های مؤثرتری برای تقویت ظرفیت های بازار کار و بهینه سازی منابع انسانی طراحی کنند. در نهایت، نتایج به دست آمده نشان داد که با استفاده از مدل های نوآورانه مبتنی بر تحلیل شبکه، می توان افق های جدیدی را در پیش بینی و مدیریت تحولات آینده کشور گشود.

هدف: این پژوهش به بررسی و مقایسه مدل های یادگیری جمعی می پردازد تا بتواند به پیش بینی دقیق تری از رتبه کشوری دانش آموزان در کنکور سراسری دست یابد. هدف اصلی این پژوهش شناسایی مدل های بهینه ای است که با تحلیل داده های آزمون های آمادگی که پیش از کنکور برگزار می شود، بتوانند رتبه دانش آموزان را با بیشترین دقت پیش بینی کنند. مدل های شناسایی شده می توانند به مشاوران تحصیلی کمک کنند تا با ارائه توصیه های دقیق تر و مبتنی بر داده، به دانش آموزان در انتخاب مسیر تحصیلی و برنامه ریزی آموزشی کمک کنند. روش: در این پژوهش، به منظور تحلیل دقیق عملکرد دانش آموزان، از نرم افزار Octoparse برای جمع آوری داده های مرتبط با آزمون قلمچی کانون فرهنگی آموزش استفاده شد. مجموعه داده ها اطلاعات مهمی بودند، نظیر میانگین نمره آزمون، رتبه های کشوری و منطقه ای، رشته های تحصیلی و دانشگاه های قبولی دانش آموزان. همچنین در این مطالعه، چهار مدل پیشرفته یادگیری جمعی شامل XGBoost، LightGBM، CatBoost و Random Forest به منظور مقایسه و ارزیابی عملکرد در پیش بینی رتبه کشوری دانش آموزان انتخاب شد. به منظور سنجش دقت و کارایی این مدل ها، از معیارهای متنوعی مانند میانگین مربعات خطا، جذر میانگین مربعات خطا، ضریب تعیین و همچنین زمان های آموزش و پیش بینی استفاده شد. داده های جمع آوری شده، به دو بخش آموزشی و آزمایشی تقسیم شدند تا مدل ها بتوانند به بهترین شکل آموزش ببینند و ارزیابی شوند. به منظور دستیابی به عملکرد بهینه، از روش جست وجوی شبکه ای بهره گرفته شد که به ما اجازه می دهد پارامترهای مدل ها را به طور دقیق تنظیم کنیم و بهترین نتایج ممکن را به دست آوریم. یافته ها: نتایج این مطالعه نشان دهنده عملکرد برجسته مدل های XGBoost و LightGBM در پیش بینی رتبه کشوری دانش آموزان بود. مدل XGBoost به عنوان دقیق ترین گزینه شناخته شد؛ زیرا پیش بینی هایی ارائه داد که به مقادیر واقعی بسیار نزدیک بود و کمترین میزان خطا را داشت. این دقت بالا باعث شد که XGBoost به عنوان مدل برتر در این پژوهش شناخته شود. مدل LightGBM نیز با نتایج بسیار مشابه XGBoost، به عنوان یکی دیگر از گزینه های برجسته، برای پیش بینی رتبه کشوری انتخاب شد. این مدل به خاطر سرعت و دقت زیاد، مورد توجه قرار گرفت و به عنوان ابزاری مؤثر در این زمینه شناخته شد. مدل Random Forest نیز با دقتی بهتر نسبت به CatBoost عمل کرد؛ هرچند زمان بیشتری برای آموزش و پیش بینی نیاز داشت. در مقابل، مدل CatBoost به عنوان ضعیف ترین گزینه شناخته شد؛ زیرا در مقایسه با سایر مدل ها دقت کمتری داشت و مقادیر خطای بیشتری ارائه می کرد؛ هرچند سرعت پیش بینی آن بیشتر بود. به نظر می رسد که این مدل به بهبود نیاز دارد تا بتواند با دیگر مدل های موفق رقابت کند. نتیجه گیری: یافته ها نشان می دهد که مدل های XGBoost و LightGBM به عنوان دو ابزار مؤثر در یادگیری جمعی، عملکرد بسیار خوبی برای پیش بینی رتبه دانش آموزان در آزمون های سراسری دارند. این مدل ها با دقت بالا و عملکرد بهینه، می توانند به عنوان راهنماهایی ارزشمند در سیستم های آموزشی عمل کنند و به بهبود فرایندهای یادگیری کمک کنند. این مدل ها قادرند دانش آموزانی را که ممکن است در مسیر تحصیلی خود با چالش مواجه شوند، شناسایی کنند و به طراحی برنامه های یادگیری مؤثرتر یاری دهند. علاوه براین، نتایج این پژوهش می تواند به رهبران مدارس و سیاست گذاران برنامه های آموزشی کمک کند تا تصمیم های هوشمندانه تری در جهتِ ارتقای عدالت آموزشی اتخاذ کنند؛ به طوری که فرصت های یادگیری برابر، برای همه دانش آموزان فراهم شود. در آینده، استفاده از مدل های پیشرفته تر یادگیری عمیق و اضافه کردن داده های مرتبط، مانند عوامل اجتماعی، اقتصادی و نوع مدارس، می تواند به بهبود دقت پیش بینی ها منجر شود. همچنین، ترکیب مدل های مختلف یادگیری ماشین برای ایجاد مدل های ترکیبی می تواند به افزایش دقت و کاهش خطاهای پیش بینی کمک کند. به طور کلی، این پژوهش می تواند نقطه عطفی برای توسعه سیستم های پیش بینی و تصمیم گیری در حوزه آموزش در کشور شمرده شود و زمینه ساز بهبودهای چشمگیر در این زمینه باشد.

هدف: برای ارتقای عملکرد مالی و عملیاتی زنجیره تأمین، مدیریت موجودی اهمیت ویژه ای دارد. اقدامات مالی در سطح عملیاتی نیز برای بهبود عملکرد مالی و عملیاتی زنجیره تأمین اساسی هستند. با تعیین استراتژی های مالی در سطح عملیاتی، اثربخشی و سودآوری زنجیره تأمین بهبود می یابد. مقاله حاضر با هدف کاربست رویکرد آتراید استرلینگ برای ارتقای عملکرد مالی و عملیاتی زنجیره تأمین انجام شد. روش: پژوهش حاضر از نظر رویکرد جزء پژوهش کیفی و از لحاظ روش، تحلیل مضمون است. در بخش کیفی جامعه مورد مطالعه این پژوهش اساتید دانشگاه در حوزه مدیریت و برنامه ریزی زنجیره تأمین بودند. از طریق نمونه گیری هدفمند، از نوع ملاک محور، نمونه مدنظر انتخاب شد و نمونه گیری تا رسیدن به حد اشباع نظری داده ها ادامه یافت. ازاین رو مشارکت کنندگان در پژوهش ۲۲ نفر از استادان و مدیران بودند. ابزار گردآوری داده ها در این پژوهش، مصاحبه نیمه ساختاریافته بود. فرایند تحلیل داده های حاصل از متن مصاحبه ها نیز با توجه به اهمیت آن در رویکرد تحلیل مضمون آتراید استرلینگ، هم زمان با جمع آوری داده ها، طی سه مرحله کدگذاری باز انجام گرفت و در قالب مضامین و زیرمقوله ها طبقه بندی شد. در روش تحلیل مضمون، از نرم افزار اطلس تی استفاده شد. در تحلیل مضمون، هم زمان با گردآوری اطلاعات کدگذاری و تحلیل انجام گرفت. با کدگذاری باز، مضامین زیادی به دست آمد که طی فرایند رفت وبرگشتی داده ها، مجموعه داده های کیفی اولیه به مقوله های کمتری کاهش یافت. در این مرحله با استفاده از داده های خام، مقوله های مقدماتی در ارتباط با شاخص های ارتقای عملکرد مالی و عملیاتی زنجیره تأمین، از طریق مقایسه و واکاوی پدیده ها استخراج شد. یافته ها: بر اساس نتایج تحلیل مضمون، از میان ۵۳ شاخص (گویه) موجود، ۲ دسته مضمون سازنده با عنوان های عملکرد مالی و عملیات زنجیره تأمین و ۱۳ مضمون اولیه شناسایی شد که این مضامین عبارت اند از: مدیریت موجودی، گزارشگری مالی، اقدامات مالی در سطح عملیاتی، هماهنگی، مدیریت ریسک، استراتژی تأمین، برنامه ریزی تقاضا، مدیریت تکنولوژی، استراتژی لجستیک، تعامل با مشتریان، انعطاف پذیری، مدیریت ارتباطات تأمین کنندگان و کیفیت در کلاس جهانی. نتیجه گیری: با توجه به اهمیت بحرانی زنجیره تأمین در موفقیت سازمان ها، ارتقای عملکرد مالی و عملیاتی این زنجیره تأمین، امری اساسی و ضروری به نظر می رسد. زنجیره تأمین چندین فعالیت، از تأمین مواد اولیه تا تحویل محصول به مشتریان را متصل می کند. برای ارتقای عملکرد مالی و عملیاتی در این زمینه، مدیریت موجودی از اهمیت ویژه ای برخوردار است. این معیار بر پایه مدیریت بهینه موجودی، کنترل هزینه های انبارداری و بهبود عملکرد تولید و توزیع تمرکز دارد. با استفاده از سیستم های مدیریت موجودی پیشرفته و استراتژی های تعیین موجودی مناسب، این زمینه می تواند به بهبود عملکرد مالی بینجامد. گزارشگری مالی نیز یکی از اصلی ترین ابزارها در ارتقای عملکرد زنجیره تأمین است. تولید گزارش های مالی دقیق و به موقع از عملکرد مالی هر مرحله از زنجیره، به تصمیم گیری های مدیران کمک می کند. این گزارش ها اطلاعاتی ارائه می دهند که در تصمیم گیری در زمینه های مالی، تخصیص منابع و بهینه سازی عملیات زنجیره تأمین تأثیرگذارند. بهینه سازی هماهنگی میان اعضای داخلی و بیرونی، مدیریت لجستیک صحیح زمانی و اشتراک اطلاعات مالی به افزایش بهره وری، کاهش هزینه ها و افزایش رقابت پذیری منجر خواهد شد. همچنین، شناخت و مدیریت انواع ریسک ها از قبیل ریسک قیمت، ریسک تأمین کننده و ریسک بازار، از جمله اقداماتی است که باعث مقابله مؤثر با چالش ها و فرصت های محیطی می شود.