مطالب اسناد بالادستی ایران

Industrial Education


  • ۱. بهینه‌سازی زنجیره تأمین و لجستیک هوشمند (Supply Chain & Smart Logistics)

    بیان مسأله:
    با پیچیده‌تر شدن زنجیره‌های تأمین و افزایش رقابت در بازار جهانی، نیاز به مدیریت بهینه زنجیره تأمین و لجستیک هوشمند ضروری است. سازمان‌ها باید با استفاده از فناوری‌های نوین و الگوریتم‌های بهینه‌سازی، کارایی و انعطاف‌پذیری زنجیره تأمین را افزایش دهند.

    یکی از مسائل پژوهشی، تحلیل تأثیر فناوری‌های دیجیتال، IoT و سیستم‌های پیش‌بینی بر بهبود عملکرد لجستیک است.

    پژوهش‌های تحصیلات تکمیلی می‌تواند بر طراحی مدل‌های تصمیم‌گیری، الگوریتم‌های بهینه‌سازی و شبیه‌سازی فرآیندهای زنجیره تأمین تمرکز کند.


    ۲. تحلیل داده‌های بزرگ و تصمیم‌گیری در مهندسی صنایع (Big Data & Data-Driven Decision Making)

    بیان مسأله:
    حجم داده‌های تولید شده در فرآیندهای صنعتی و سازمانی روز به روز در حال افزایش است. بهره‌گیری از تحلیل داده‌های بزرگ برای تصمیم‌گیری مدیریتی و عملیاتی یک ضرورت است.

    یکی از مسائل پژوهشی، توسعه الگوریتم‌ها و چارچوب‌های تصمیم‌گیری مبتنی بر داده برای بهبود کیفیت تصمیم‌ها و کاهش ریسک است.

    تحقیقات می‌تواند بر تحلیل داده‌های پیچیده، پیش‌بینی عملکرد و طراحی داشبوردهای مدیریتی تمرکز کند.


    ۳. بهینه‌سازی تولید و بهره‌وری فرآیندها (Production Optimization & Process Efficiency)

    بیان مسأله:
    افزایش بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها و بهبود کیفیت محصولات، چالش‌های اصلی صنایع تولیدی است. بهینه‌سازی فرآیندها با استفاده از مدل‌سازی ریاضی، شبیه‌سازی و فناوری‌های هوشمند ضروری است.

    یکی از مسائل پژوهشی، طراحی مدل‌های بهینه‌سازی تولید با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی و یادگیری ماشین است.

    پژوهش‌های تحصیلات تکمیلی می‌تواند بر بهبود زمان‌بندی، کاهش ضایعات و افزایش کیفیت و بهره‌وری تمرکز کند.


    ۴. مهندسی سیستم‌ها و تصمیم‌گیری چندمعیاره (Systems Engineering & Multi-Criteria Decision Making)

    بیان مسأله:
    سیستم‌های صنعتی و سازمانی اغلب دارای اهداف و معیارهای متنوع هستند که تصمیم‌گیری را پیچیده می‌کند. استفاده از روش‌های تصمیم‌گیری چندمعیاره و مدل‌سازی سیستم‌ها یک چالش مهم مهندسی صنایع است.

    یکی از مسائل پژوهشی، توسعه مدل‌های تصمیم‌گیری چندمعیاره برای ارزیابی عملکرد، تخصیص منابع و اولویت‌بندی پروژه‌ها است.

    تحقیقات می‌تواند بر مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده، شبیه‌سازی و استفاده از الگوریتم‌های هوشمند برای بهینه‌سازی تصمیمات تمرکز کند.


    ۵. مدیریت کیفیت و بهره‌وری منابع انسانی (Quality Management & Human Resource Productivity)

    بیان مسأله:
    حفظ کیفیت محصولات و خدمات و افزایش بهره‌وری منابع انسانی از اولویت‌های سازمان‌هاست. چالش اصلی، ترکیب ابزارهای مدیریتی با فناوری و داده‌کاوی برای ارتقاء عملکرد کارکنان و فرآیندها است.

    یکی از مسائل پژوهشی، طراحی سیستم‌های مدیریت کیفیت و ارزیابی عملکرد منابع انسانی با استفاده از شاخص‌های کمی و کیفی است.

    پژوهش‌های تحصیلات تکمیلی می‌تواند بر مدل‌های ارزیابی، تحلیل داده‌ها و بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی تمرکز کند.


     

    رشته مهندسی صنایع (Industrial Engineering)

     پروپوزال خلاصه‌شده شامل:

    • سؤال پژوهش (RQ)

    • فرضیات پژوهش (Hypotheses)

    • مدل مفهومی (Conceptual Model)

    • ماتریس مرور پیشینه (Literature Review Matrix)


    📊 پروپوزال‌های خلاصه مهندسی صنایع

    ۱. بهینه‌سازی زنجیره تأمین و لجستیک هوشمند (Supply Chain & Smart Logistics)

    RQ: چگونه می‌توان با استفاده از فناوری‌های دیجیتال و الگوریتم‌های بهینه‌سازی، کارایی و انعطاف‌پذیری زنجیره تأمین را در صنایع افزایش داد؟
    فرضیات:

    • استفاده از فناوری‌های دیجیتال موجب بهبود عملکرد لجستیک می‌شود.

    • الگوریتم‌های بهینه‌سازی باعث کاهش هزینه‌ها و زمان تحویل می‌شوند.
      مدل مفهومی:
      فناوری دیجیتال + الگوریتم بهینه‌سازی → عملکرد زنجیره تأمین → کاهش هزینه و زمان
      ماتریس مرور پیشینه:
      | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
      |---------|-----|------------|-------------|
      | Christopher | 2016 | اهمیت زنجیره تأمین هوشمند | محدودیت در پیاده‌سازی عملی |
      | Ivanov | 2019 | مدل‌های بهینه‌سازی لجستیک | نیاز به الگوریتم‌های پیشرفته |
      | Student | 2025 | چارچوب نوین زنجیره تأمین | انعطاف‌پذیری و کاهش هزینه |


    ۲. تحلیل داده‌های بزرگ و تصمیم‌گیری در مهندسی صنایع (Big Data & Data-Driven Decision Making)

    RQ: چگونه می‌توان با بهره‌گیری از تحلیل داده‌های بزرگ تصمیم‌گیری مدیریتی و عملیاتی را بهینه کرد؟
    فرضیات:

    • تحلیل داده‌های بزرگ موجب بهبود تصمیم‌گیری می‌شود.

    • سیستم‌های پیش‌بینی داده‌محور باعث کاهش ریسک در تصمیمات صنعتی می‌شوند.
      مدل مفهومی:
      داده‌های بزرگ → تحلیل و مدل‌سازی → تصمیم‌گیری بهینه → کاهش ریسک
      ماتریس مرور پیشینه:
      | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
      |---------|-----|------------|-------------|
      | Waller | 2013 | کاربرد Big Data در صنایع | محدودیت در مدل‌های تصمیم‌گیری |
      | Chen | 2017 | چارچوب تصمیم‌گیری داده‌محور | نیاز به الگوریتم‌های تحلیل پیشرفته |
      | Student | 2025 | الگوریتم‌های پیش‌بینی و داشبورد مدیریتی | بهبود تصمیم‌گیری عملیاتی |


    ۳. بهینه‌سازی تولید و بهره‌وری فرآیندها (Production Optimization & Process Efficiency)

    RQ: چگونه می‌توان با مدل‌سازی ریاضی و الگوریتم‌های هوشمند، بهره‌وری و کیفیت فرآیندهای تولید را افزایش داد؟
    فرضیات:

    • الگوریتم‌های تکاملی موجب بهینه‌سازی زمان‌بندی و فرآیندها می‌شوند.

    • بهره‌گیری از شبیه‌سازی و یادگیری ماشین باعث کاهش ضایعات و افزایش کیفیت می‌شود.
      مدل مفهومی:
      مدل‌سازی ریاضی + الگوریتم هوشمند → بهینه‌سازی فرآیند → بهره‌وری و کیفیت
      ماتریس مرور پیشینه:
      | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
      |---------|-----|------------|-------------|
      | Pinedo | 2016 | الگوریتم‌های زمان‌بندی تولید | محدودیت در پیاده‌سازی عملی |
      | Li | 2018 | بهره‌وری فرآیند با شبیه‌سازی | نیاز به الگوریتم یادگیری ماشین |
      | Student | 2025 | مدل‌های بهینه‌سازی نوین | کاهش ضایعات و افزایش کیفیت |


    ۴. مهندسی سیستم‌ها و تصمیم‌گیری چندمعیاره (Systems Engineering & Multi-Criteria Decision Making)

    RQ: چگونه می‌توان با استفاده از روش‌های تصمیم‌گیری چندمعیاره، عملکرد سیستم‌های صنعتی را بهینه کرد؟
    فرضیات:

    • استفاده از روش‌های تصمیم‌گیری چندمعیاره موجب بهبود تخصیص منابع و اولویت‌بندی پروژه‌ها می‌شود.

    • شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده باعث ارتقاء کیفیت تصمیم‌گیری می‌شود.
      مدل مفهومی:
      سیستم پیچیده → تصمیم‌گیری چندمعیاره → تخصیص منابع و اولویت‌بندی → بهینه‌سازی عملکرد
      ماتریس مرور پیشینه:
      | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
      |---------|-----|------------|-------------|
      | Saaty | 1980 | روش AHP برای تصمیم‌گیری | محدودیت در صنایع پیچیده |
      | Triantaphyllou | 2000 | MCDM برای تخصیص منابع | نیاز به ترکیب با شبیه‌سازی |
      | Student | 2025 | چارچوب نوین تصمیم‌گیری چندمعیاره | بهینه‌سازی عملکرد سیستم |


    ۵. مدیریت کیفیت و بهره‌وری منابع انسانی (Quality Management & Human Resource Productivity)

    RQ: چگونه می‌توان با ترکیب ابزارهای مدیریت کیفیت و داده‌کاوی، بهره‌وری منابع انسانی و کیفیت محصولات را ارتقاء داد؟
    فرضیات:

    • سیستم‌های مدیریت کیفیت موجب افزایش کیفیت و کاهش خطاها می‌شوند.

    • استفاده از داده‌کاوی و تحلیل عملکرد کارکنان باعث بهبود بهره‌وری می‌شود.
      مدل مفهومی:
      مدیریت کیفیت + داده‌کاوی → بهبود فرآیند و عملکرد منابع انسانی → ارتقاء کیفیت و بهره‌وری
      ماتریس مرور پیشینه:
      | نویسنده | سال | یافته اصلی | شکاف پژوهش |
      |---------|-----|------------|-------------|
      | Deming | 1986 | اصول مدیریت کیفیت | محدودیت در پیاده‌سازی داده‌محور |
      | Juran | 1992 | بهبود کیفیت و بهره‌وری کارکنان | نیاز به تحلیل داده‌های سازمانی |
      | Student | 2025 | چارچوب نوین مدیریت کیفیت | افزایش بهره‌وری و رضایت کارکنان |