طراحی یک مدل ترکیبی مبتنی بر تحلیل پوششی دادهها و تحلیل چندمعیاره رضایت مشتریان برای ارزیابی خطوط محصولات تولیدی (مطالعه موردی: گروه صنعتی شیشه کاوه)
کلمات کلیدی:
رضایت مشتریان, ارزیابی خطوط محصولات تولیدی, تحلیل پوششی دادهها, تحلیل چند معیاره, گروه صنعتی شیشه کاوهچکیده
هدف: این پژوهش با هدف طراحی و ارائه مدلی ترکیبی بر پایه تحلیل پوششی دادهها (DEA) و تحلیل چندمعیاره رضایت مشتری (MUSA) برای ارزیابی کارایی خطوط محصولات تولیدی گروه صنعتی شیشه کاوه انجام شده است. روششناسی: پژوهش حاضر از نوع آمیخته (کیفی/کمی) و اکتشافی است. در مرحله کیفی، از مصاحبههای نیمهساختاریافته و روش دلفی فازی برای شناسایی شاخصها استفاده شد. سپس در بخش کمی، دادههای گردآوریشده از 500 پرسشنامه مشتریان در چهار خط محصول مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. روشهای دیمتل فازی، ANP فازی، مدل MUSA و تحلیل پوششی دادههای شبکهای سهمرحلهای بهکار گرفته شد. دادهها با نرمافزار LINGO 11 تحلیل شدند. یافتهها: نتایج نشان داد عامل «قیمت» با ضریب اثرگذاری 0.369 مهمترین عامل تأثیرگذار و «وفاداری» با ضریب اثرپذیری خالص 0.81 مهمترین عامل تأثیرپذیر است. عوامل «قیمت»، «کیفیت خدمات»، «ارتباط با مشتری» و «کیفیت محصول» نقش علّی داشتند، در حالیکه «شکایت مشتری» و «وفاداری» نقش معلولی ایفا کردند. همچنین بیشترین کارایی مربوط به مرحله سوم (0.97914) و کمترین کارایی مربوط به مرحله دوم بود. میانگین رضایت مشتریان نیز 0.89 محاسبه گردید. نتیجهگیری: مدل ترکیبی طراحیشده قابلیت بالایی در ارزیابی همزمان کارایی و رضایت مشتری دارد. توجه به شاخصهایی همچون قیمت، کیفیت خدمات و ارتباط با مشتری میتواند مسیر بهبود بهرهوری و افزایش رقابتپذیری خطوط تولیدی را مشخص سازد. این مدل میتواند مبنایی کارآمد برای تصمیمگیری مدیران در صنایع مشابه باشد.
دانلودها
مراجع
Aghasizadeh, Z., Pouya, A. R., Motahari Farimani, N., & Vafeaa Najjar, A. (2022). Evaluating the Efficiency of Hospitals Using Network Data Envelopment Analysis (NDEA) and Providing a Suitable Model of Allocating Resources for Future Investments [Case Report]. Payavard Salamat, 16(1), 22-33. http://payavard.tums.ac.ir/article-1-7176-en.html
Ahmadi, R., Khaledi, L., & Ahmadvand, S. (2012). Modeling Customer Loyalty of Mehr Financial and Credit Institute Using Data Mining Techniques (Fuzzy-Hybrid Support Vector Machines Approach) Tarbiat Modares University].
Allen, S. (2010). Guidelines for choosing between multi-item and single-item scales for construct measurement: A predictive validity perspective. Journal of the Academy of Marketing Science, 40(3), 434-449. https://doi.org/10.1007/s11747-011-0300-3
Anari, M. S., & Yazdi, M. K. (2024). Application of Data Envelopment Analysis and Machine Learning in Detecting Accounting Fraud.
Bahremand, S. (2015). Investigating the Efficiency of Production Lines in a Manufacturing Company Using Data Envelopment Analysis (DEA): A Case Study of Pak Tehran Pasteurized Dairy Company. The Second International Conference on Modern Research in Management, Economics and Accounting, Kuala Lumpur-Malaysia.
Chen, W., Li, S. S., Mehlawat, M. K., Jia, L., & Kumar, A. (2021). Portfolio selection using data envelopment analysis cross-efficiency evaluation with undesirable fuzzy inputs and outputs. International Journal of Fuzzy Systems, 23, 1478-1509. https://doi.org/10.1007/s40815-020-01045-y
Coelli, T. H., & Prusak, L. (2005). Working Knowledge: How Organizations Manage What They Know. Harvard Business Press. https://books.google.nl/books/about/Working_Knowledge.html?id=-4-7vmCVG5cC&redir_esc=y
Delso, W. H., Robbi, J. L., & Anderson, K. S. (2018). wine promotion, customer satisfaction, and behavioral intention. Journal of Hospitality and Tourism Management, 39, 212-218. https://doi.org/10.1016/j.jhtm.2019.03.001
Emami Meybodi, A. (2011). Efficiency and Productivity from an Economic Perspective. Allameh Tabataba'i University.
Erdkhadifa, R., & Himmati, R. (2022). Data Envelopment Analysis Approach for Efficiency Comparison of Banking System. Enrichment: Journal of Management, 12(2), 1584-1592.
Fornell, C., Johnson, M. C., Anderson, E. W., Cha, J., & Bryant, B. E. (1996). The American Consumer Satisfaction Index: nature, purpose and findings. Journal of Marketing, 60, 7-18. https://doi.org/10.1177/002224299606000403
Hao, S., Shi, F., & Hao, Q. (2019). Research on the Optimization of DEA Based on the Perspective of Customer Satisfaction. Advances in Social Science, Education and Humanities Research, 385. https://doi.org/10.2991/assehr.k.191221.030
Hosseini Nasab, S. A., & Azimi Kohon, M. (2018). Investigating the Effect of Implementing Electronic Marketing on the Export Performance of Exemplary Exporters in the Industrial Sector from 2000-2005 (With an Emphasis on the Internet). Daneshvar-e Raftar Bi-Monthly Scientific Research Journal, Shahid University, 15(32).
Kachouei, M., Ebrahimnejad, A., & Bagherzadeh Valami, H. (2022). Efficiency evaluation in fuzzy two-stage data envelopment analysis based on fuzzy arithmetic approach. Journal of Decisions and Operations Research, 7(1), 143-159. https://doi.org/10.22105/dmor.2021.267206.1303
Mahdavi, H. (2022). Evaluating Supplier Sustainability in the Supply Chain Using Data Envelopment Analysis Technique. Third International Conference on Challenges and New Solutions in Industrial Engineering, Management, and Accounting, Chabahar.
Mehlawat, M. K., Gupta, P., Kumar, A., Yadav, S., & Aggarwal, A. (2020). Multiobjective fuzzy portfolio performance evaluation using data envelopment analysis under credibilistic framework. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 28(11), 2726-2737. https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2020.2969406
Nazerian, R. (2024). Development of Two-Stage EBM Data Envelopment Analysis Model for Evaluation of Science and Technology Parks. Jes, 20(3), 4407-4418. https://doi.org/10.52783/jes.5769
Neely, A., Gregory, M., & Platts, K. (2005). Performance measurement system design. International Journal of Operations and Production Management, 25(12), 1228-1263.
Peykani, P., Emrouznejad, A., Mohammadi, E., & Gheidar-Kheljani, J. (2022). A novel robust network data envelopment analysis approach for performance assessment of mutual funds under uncertainty. Annals of Operations Research. https://doi.org/10.1007/s10479-022-04625-3
Rahnavard, P. (2013). The Role of Data Mining in Solving Insurance Business Problems. Bimeh Ma Monthly News and Analysis Journal(8), 4-5.
Robins, V., Miguel, A. M., & Sanches, J. (2017). internal market orientation and its influence on organizational performance. Europen Journal Of Marketing, 43(11/12), 1438-1450. https://www.researchgate.net/publication/235310396_Internal_market_orientation_and_its_influence_on_organisational_performance
Shafiei, M., Saleh, H., & Qaderi, M. (2021). Modeling in the Supply Chain Using Data Envelopment Analysis and System Dynamics Simulation.
Shoughi, B., Seifi, R., & Rafiei, H. (2012). The Relationship Between Organizational Entrepreneurship and Customer Orientation Islamic Azad University, Saveh Branch]. Saveh.
Torkashvand, T., Saghafi, F., DarvishMotevali, M. H., & Pilevari, N. (2023). A hybrid model of network data envelopment analysis and data mining to predict efficiency in the green supply chain of the poultry industry. Journal of Development & Evolution Management, 53(15), 55-71. https://journals.iau.ir/article_705866.html
Westbrook, R. A., & Oliver, R. L. (2008). The Dimensionality of Consumption Emotion Patterns and Customer Satisfaction. Journal of Consumer Research, 18, 84-91. https://doi.org/10.1086/209243
Yeh, L. T. (2025). Development of centralized hybrid data envelopment analysis models to allocate emissions abatement for fossil fuel power plants during their current and replacement phases. Energy Economics, 146, 108522. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2025.108522
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2025 Maria Aliyari , Mahmoud Modiri, Kaveh Khalili-Damghani, Kiamars Fathi Hafshejani (Author)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.