dc.contributor.author | Mahdiraji, Hannan Amoozad | |
dc.contributor.author | Zavadskas, Edmundas Kazimieras | |
dc.contributor.author | Arab, Alireza | |
dc.contributor.author | Turskis, Zenonas | |
dc.contributor.author | Sahebi, Iman Ghasemian | |
dc.date.accessioned | 2023-09-18T20:44:42Z | |
dc.date.available | 2023-09-18T20:44:42Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.issn | 1648-4460 | |
dc.identifier.other | (WOS_ID)000656070700018 | |
dc.identifier.uri | https://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/152267 | |
dc.description.abstract | Applying any kind of manufacturing strategy requires evaluating the current situation of the system at the internal and external levels and providing strategies for improving the system performance. Hence, the study presents review and design the optimal manufacturing strategy for increasing the efficiency of the automotive industry. This article presents a three-step manufacturing strategy model using Miltenburg worksheet and extended the Stepwise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA) method into the intuitionistic fuzzy environment. It concentrates on five manufacturing objectives encompassing the production system, manufacturing outputs, manufacturing leverage, production capabilities, and competitive analysis. First,the basis of current production system is Product\Volume Layout\Flow Matrix (PV-LF) matrix. At the point, six manufacturing levers are analysed and assessed. The following step extends the SWARA method into the intuitionistic fuzzy environment. The research evaluates manufacturing outputs (delivery and cost, quality and performance) to define criteria of the optimal production system. Eventually, the study describes optimal strategies. Thus, the production system could change to the optimal policy. The results demonstrated that the case study production system is Equipment Paced Line Flow (EPL) and should vary from EPL to Just in Time (JIT). Furthermore, changing manufacturing levers is necessary to execute the proposed framework successfully. | eng |
dc.description.abstract | Taikant bet kokią gamybos strategiją, reikia įvertinti esamą sistemos situaciją vidiniu ir išoriniu lygiais bei pateikti strategijas pagerinti sistemos veikimą. Šiame tyrime apžvelgiama ir suprojektuojama optimali gamybos strategija, siekiant padidinti automobilių pramonės efektyvumą. Šis tyrimas siūlo trijų pakopų gamybos strategijos modelį, naudojantis Miltenburgo darbalapiu ir sutelkiant dėmesį į penkis gamybos tikslus, apimančius gamybos sistemą, gamybos rezultatus, gamybos svertus, gamybos galimybes ir konkurencijos analizę. Visų pirma, dabartinė gamybos sistema nustatoma remiantis produkto / tūrio išdėstymo / srauto matricos (PV-LF) matrica. Tada išanalizuoti ir įvertinti šeši gamybos svertai. Šis žingsnis išplečia laipsniško rodiklių svertinių koeficientų įvertinimo santykinių dydžių analizės (SWARA) metodą iki intuityviųjų neryškiųjų skaičių lygmens. Tyrime vertinami gamybos rezultatai (pristatymas ir kaina, kokybė ir efektyvumas), siekiant apibrėžti optimalios gamybos sistemos kriterijus. Galiausiai tyrimas apibūdina optimalias strategijas. Taigi gamybos sistema galėtų būti pakeista į optimalią politiką. Rezultatai parodė, kad atvejo analizės gamybos sistema yra „Įrangos tempo linijų srautas“ (Equipment Paced Line Flow, EPL) ir turi skirtis nuo EPL iki „Pačiu laiku“ (Just in Time, JIT). Be to, norint sėkmingai įgyvendinti siūlomą sistemą, būtina pakeisti gamybos svertus. | lit |
dc.format.extent | p. 346-374 | |
dc.format.medium | tekstas / txt | |
dc.language.iso | eng | |
dc.relation.isreferencedby | Social Sciences Citation Index (Web of Science) | |
dc.relation.isreferencedby | Scopus | |
dc.source.uri | http://www.transformations.knf.vu.lt/53/article/form | |
dc.title | Formulation of manufacturing strategies based on an extended SWARA method with intuitionistic fuzzy numbers: an automotive industry application | |
dc.title.alternative | Gamybos strategijų, kurių pagrindas – išplėstas SWARA metodas ir intuityvieji neryškieji skaičiai, parama | |
dc.type | Straipsnis Web of Science DB / Article in Web of Science DB | |
dcterms.references | 93 | |
dc.type.pubtype | S1 - Straipsnis Web of Science DB / Web of Science DB article | |
dc.contributor.institution | University of Tehran | |
dc.contributor.institution | Vilniaus Gedimino technikos universitetas | |
dc.contributor.institution | University of Tehran | |
dc.contributor.faculty | Statybos fakultetas / Faculty of Civil Engineering | |
dc.subject.researchfield | T 002 - Statybos inžinerija / Construction and engineering | |
dc.subject.researchfield | T 004 - Aplinkos inžinerija / Environmental engineering | |
dc.subject.vgtuprioritizedfields | SD0404 - Statinių skaitmeninis modeliavimas ir tvarus gyvavimo ciklas / BIM and Sustainable lifecycle of the structures | |
dc.subject.ltspecializations | L102 - Energetika ir tvari aplinka / Energy and a sustainable environment | |
dc.subject.lt | gamybos strategija | |
dc.subject.lt | Miltenburgo darbalapis | |
dc.subject.lt | intuityvistiniai neraiškūs skaičiai | |
dc.subject.lt | SWARA metodas | |
dc.subject.en | manufacturing strategy | |
dc.subject.en | Miltenberger worksheet | |
dc.subject.en | intuitionistic fuzzy numbers | |
dc.subject.en | SWARA method | |
dcterms.sourcetitle | Transformations in business and economics | |
dc.description.issue | iss. 2 (53) | |
dc.description.volume | vol. 20 | |
dc.publisher.name | Vilnius University | |
dc.publisher.city | Kaunas | |
dc.identifier.doi | 000656070700018 | |
dc.identifier.elaba | 98235992 | |