مدیریت زنجیره ارزش راهبردی

مدیریت زنجیره ارزش راهبردی

ارائه مدل ساختاری مدیریت زنجیره تأمین ایران‌خودرو مبتنی بر قابلیتهای هوش مصنوعی با تأکید بر تاب‌آوری و کاهش اثر شلاقی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری مدیریت صنعتی، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران.
2 دانشیار گروه مدیریت، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران.
3 استادیار گروه مدیریت، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران.
10.22075/svcm.2026.40140.1081
چکیده
رشد سریع کسب‌وکارها موجب افزایش پیچیدگی و آسیب‌پذیری زنجیره‌های تأمین شده و ضرورت تقویت راهبردهای تاب‌آوری و کاهش اثر شلاقی را بیش از پیش برجسته می‌سازد. پژوهش حاضر با هدف ارائه یک مدل ساختاری برای مدیریت زنجیره تأمین شرکت ایران‌خودرو و تبیین نقش هوش مصنوعی در افزایش تاب‌آوری و کاهش اثر شلاقی انجام شده است که از نظر هدف، کاربردی و از نظر گردآوری داده‌ها، کتابخانه‌ای و توصیفی است. جامعه آماری شامل خبرگان دانشگاهی و سازمانی در شرکت ایران‌خودرو است. در بخش کیفی، با روش نمونه‌گیری گلوله‌برفی، ۱۵ نفر از خبرگان انتخاب شده و داده‌ها از طریق مصاحبه عمیق و پرسش‌نامه جمع‌آوری شد و با روش تحلیل مضمون و نرم‌افزار مکس‌کیو‌دا انجام گرفت. برای سطح‌بندی و تحلیل روابط میان ابعاد شناسایی‌شده نیز از روش مدل‌سازی ساختاری تفسیری همراه با نرم‌افزار متلب و تحلیل میک‌مک استفاده شد. یافته‌ها نشان داد شش بعد اصلی در مدیریت زنجیره تأمین ایران‌خودرو نقش تعیین‌کننده دارند. در بالاترین سطح، سه عامل توسعه و تاب‌آوری تأمین‌کنندگان، یکپارچگی و هماهنگی زنجیره تأمین، و مدیریت منابع و تقاضا قرار گرفتند که بیشترین قدرت محرک را دارند. در سطح میانی، مؤلفه استفاده از هوش مصنوعی قرار دارد که به‌عنوان حلقه اتصال میان محرک‌های مدیریتی و پیامدهای نهایی عمل می‌کند. در سطح اول نیز تاب‌آوری زنجیره تأمین و کاهش اثر شلاقی جای گرفته‌اند که بیشترین وابستگی را داشته و پیامدهای نهایی مدل به شمار می‌آیند. این ساختار بیانگر آن است که دستیابی به تاب‌آوری و کنترل اثر شلاقی، وابسته به تقویت عوامل مدیریتی و بهره‌گیری هدفمند از قابلیت‌های هوش مصنوعی است.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Developing a Structural Model of Supply Chain Management at Iran Khodro Based on Artificial Intelligence Capabilities with Emphasis on Resilience and Bullwhip Effect Reduction

نویسندگان English

Ali Marzban Abbasabadi 1
Nasser Fegh-hi Farahmand 2
Morteza mahmoudzadeh 3
1 Ph.D. Candidate in Industrial Management, Ta. C., Islamic Azad University, Tabriz, Iran.
2 Associate Prof. Department of Management, Ta. C., Islamic Azad University, Tabriz, Iran.
3 Assistant Prof. Department of Management, Ta. C., Islamic Azad University, Tabriz, Iran.
چکیده English

The rapid growth of businesses has increased the complexity and vulnerability of supply chains, highlighting the need to strengthen resilience strategies and mitigate the bullwhip effect. The present study aims to develop a structural model for managing the supply chain of Iran Khodro and to explain the role of artificial intelligence in enhancing resilience and controlling the bullwhip effect. This research is applied in purpose and descriptive–library based in terms of data collection. The statistical population includes academic and organizational experts at Iran Khodro Company. In the qualitative phase, using snowball sampling, 15 experts were selected, and data were collected through in-depth interviews and questionnaires. Qualitative analysis was conducted using thematic analysis with the help of MAXQDA software. Furthermore, Interpretive Structural Modeling, supported by MATLAB and MICMAC analysis, was employed to classify and examine the relationships among the identified dimensions. Findings revealed six key dimensions influencing supply chain management in Iran Khodro. At the highest level, supplier development and resilience, supply chain integration and coordination, and resource and demand management were positioned as driving factors with the strongest influence on the system. The intermediate level consisted of the use of artificial intelligence, acting as a connecting link between managerial drivers and final outcomes. At the first level, supply chain resilience and bullwhip effect reduction emerged as dependent variables and the ultimate outcomes of the model. This structure demonstrates that achieving resilience and mitigating the bullwhip effect require strengthening managerial drivers and strategically leveraging artificial intelligence capabilities.

کلیدواژه‌ها English

Supply Chain
Resilience
Bullwhip Effect
Artificial Intelligence
حسن پور، حسینعلی، کریمی، امیرمسعود، مصدق خواه، مسعود، زارعی، مصطفى. (1403). شناسایی عوامل مؤثر بر تاب‌آوری زنجیره‌تامین در موادغذایی: مطالعه‌ای کیفی، فصلنامه آماد و فناوری دفاعی، 7(2)، 113-154.
روحانی، علی اصغر، محمدآبادی، رضوان.(1401)، بررسی کاربرد هوش مصنوعی در زنجیره تامین نفت و گاز، فرایند نو، 17(79)، 57-73.  . https://doi.org/10.22034/farayandno.2023.1974530.1896
 محمدی، مهدی، حیدری دهویی، جلیل، احمدی، عاطفه. (1402). شناسایی و اولویت‌بندی کاربردهای هوش مصنوعی در زنجیره تأمین4.0 (مورد مطالعه صنعت خرده‌فروشی)، مدیریت توسعه فناوری، 11(4)، 78-106.
محمودی، سیدمحمد، جعفری، محمد، پیشدار، مهسا.(1403)، کاربردها و الزامات بکارگیری هوش مصنوعی در محصولات نوین خودرویی، مطالعات مدیریت کسب و کار هوشمند، 3(12)، ش47، 3، 79-109.
نخعی نژاد، مهدی، فرخ زاد، امیر حسن، اخوان، آفرین، زارع مهرجردی، یحیی.(1400)، بررسی اثر شلاقی بر زنجیره‌ی تأمین دارو با در نظر گرفتن تحریم‌های بین‌المللی با رویکرد سیستم پویا، مهندسی صنایع و مدیریت، 37،1(2)، 135-147.
نیکزادی پناه، ابوالفضل، رهدار، محبعلی، بندانی، قربانعلی. (1403). تاب‌آوری زنجیره تامین دارو با به‌کارگیری فناوری بلاکچین، طب نظامی، 26(3)، 2332- 2346.   https://militarymedj.bmsu.ac.ir/article_1001266.html
 
References
Baha M. (2023). Impact of Artificial Intelligence on Supply Chain Management Performance. Journal of Service Science and Management, 2023, 16, 44-58.  https://doi.org/10.4236/jssm.2023.161004
Banerjee, A. Pawar, D. Kalambe, M. Jadhav, P. Shukla, M. (2024). Artificial Intelligence in Supply Chain Management for Automobile Industry, Industrial Engineering Journal, pp. 1-20. https://www.researchgate.net/publication/379838106_Artificial_Intelligence_in_Supply_Chain_Management_for_Automobile_Industry.
Belhadi, A. Kamble, S. Fosso Wamba, S.  Queiroz, M.M. (2021). Building supply-chain resilience: an artificial intelligence-based technique and decision-making framework. International Journal of Production Research, 60(14), 4487-4507. https://doi.org/10.1080/00207543.2021.1950935
Centobelli, P. Cerchione, R. Ertz, M. (2020). Agile supply chain management: where did it come from and where will it go in the era of digital transformation? Industrial Marketing Management, 90, 324- 345. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2020.07.011
Chandak, S. Pipleya, S. Chandak, A. (2024). Impact of Information Technology Tools and AI on Supply Chain Management of Indian Automobile Industry, Journal of Advances in Shell Programming, 2024; 11(02), pp.19-27. https://journals.stmjournals.com/joasp/article=2024/view=153031
Hassanpour, H., Karimi, A. M., Mosaddeghkhah, M., & Zareei, M. (2024). Identifying factors affecting supply chain resilience in the food industry: A qualitative study. Quarterly Journal of Logistics and Defense Technology, 7(2), 113–154. https://doi.org/20.1001.1.28212606.1403.7.2.4.4 [In Persian] 
Jerry, A. (2023). The Role of Artificial Intelligence in Automotive Manufacturing and Design, International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology (IJARSCT), Volume 3, Issue 1, June 2023, 2581-9429, pp 795-802. https://ijarsct.co.in/Paper11959.pdf
Liu, F. Fang, M. Xiao, Sh & Shi, Y. (2025). Mitigating bullwhip effect in supply chains by engaging in digital transformation: the moderating role of customer concentration, Annals of Operations Research (2025) 344: pp. 825–846. https://www.researchgate.net/publication/379304527.
Mahmoudi, S. M. Jafari, M. Pishdar, M. (2024), Applications and requirements of using artificial intelligence in new automotive products, Intelligent Business Management Studies, Article 3, Volume 12(47), 3, pp. 79-109. https://doi.org/10.22054/ims.2023.72410.2292 [In Persian] 
Manhart, P. Summers, J. K. Blackhurst, J. (2020). A meta‐ analytic review of supply chain risk management: assessing buffering and bridging strategies and firm performance. Journal of Supply Chain Management, 56(3), 66-87. https://doi.org/10.1111/jscm.12219
Marques, P.C. Rodrigues, T. Reis, J. Anes, V. Abreu, A.(2025). Supply chain efficiency in Industry 4.0: a study on mitigating the bullwhip effect with machine learning and blockchain technologies, Journal of Industrial and Production Engineering, Published online: 21 May 2025. pp. pp.1-21. https://doi.org/10.1080/21681015.2025.2503204
Mithun, S. A. Amanat, R. Golam, K. Sanjoy, K. P. (2024). Artificial Intelligence Approach to Predict Supply Chain Performance: Implications for Sustainability, Sustainability 2024, 16(6), 2373, pp. 1-31. https://www.researchgate.net/publication/378948316.
Modgil, S. Singh, R.K. Hannibal, C. (2022). Artificial intelligence for supply chain resilience: learning from Covid-19. The International Journal of Logistics Management, 33(4): 1246-1268. https://doi.org/10.1108/IJLM-02-2021-0094
Mohammadi, M. Heidari Dehavi, J. Ahmadi, A. (2024). Identifying and prioritizing applications of artificial intelligence in supply chain 4.0 (case study of retail industry), Technology Development Management, 11(4), pp. 78-106. https://doi.org/10.22104/jtdm.2024.6904.3317 [In Persian] 
Mukherjee, S. Baral, M.M. Nagariya, R. Chittipaka, V. and Pal, S.K. (2024), Artificial intelligence-based supply chain resilience for improving firm performance in emerging markets, Journal of Global Operations and Strategic Sourcing, Vol. 17 No. 3, pp. 516-540. https://doi.org/10.1108/JGOSS-06-2022-0049
Nakhainejad, M. Farrokhzad, A. H., Akhavan, A. Zare Mehrjerdi, Y. (2021), Investigating the bullwhip effect on the drug supply chain considering international sanctions with a dynamic system approach, Industrial Engineering and Management, 37,1(2), pp. 135-147. https://doi.org/10.24200/j65.2021.55544.2114 [In Persian] 
Nikzadipanah, A. , Rahdar, M. and Bandani, G. (2024). Resilience of the Drug Supply Chain Using Blockchain Technology. Journal of Military Medicine, 26(3), 2332-2346. https://doi.org/10.24200/j65.2021.55544.2114 [In Persian] 
Oliveira-Dias, D. Maqueira-Marín, J. M. Moyano-Fuentes, J. (2022). The link between information and digital technologies of industry 4.0 and agile supply chain: Mapping current research and establishing new research avenues. Computers & Industrial Engineering, 167, 108000. 1-20. https://doi.org/10.1016/j.cie.2022.108000
Raji, I. O. Shevtshenko, E. Rossi, T.  Strozzi, F. (2021). Industry 4.0 technologies as enablers of lean and agile supply chain strategies: an exploratory investigation. The International Journal of Logistics Management, 32(4), pp. 1150-1189. https://doi.org/10.1108/IJLM-04-2020-0157
Rouhani, A. A., Mohammadabadi, R. (2022), Study of the application of artificial intelligence in the oil and gas supply chain, Farayand-e-No, 17(79), pp. 57-73. https://doi.org/10.22034/farayandno.2023.1974530.1896 [In Persian] 
Singh, R.K. Modgil, S. Shore, A. (2023). Building artificial intelligence enabled resilient supply chain: a multi-method approach. Journal of Enterprise Information Management. 37 (2): 414–436. https://doi.org/10.1108/JEIM-09-2022-0326.
Weisz, E. Herold, D.M. Kummer, S. (2023), Revisiting the bullwhip effect: how can AI smoothen the bullwhip phenomenon? The International Journal of Logistics Management, Vol. 34 No. 7, pp. 98-120. https://doi.org/10.1108/IJLM-02-2022-0078
Zhu, X. N. Peko, G. Sundaram, D.  Piramuthu, S. (2022). Block chain- based agile supply chain framework with IoT. Information Systems Frontiers, 24(2), 563-578. https://doi.org/10.1007/s10796-021-10114-y
 
 
دوره 3، شماره 2 - شماره پیاپی 9
مقالات پژوهشی
تابستان 1405
صفحه 75-97

  • تاریخ دریافت 02 دی 1404
  • تاریخ بازنگری 15 دی 1404
  • تاریخ پذیرش 13 بهمن 1404
  • تاریخ انتشار 01 مرداد 1405