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 |