بیزینس پرو نیوز

بیس نیوز

کانکت نیوز

اپلای نیوز

سابقه نیوز

اکانت نیوز

آپ نیوز

کاریکلوم نیوز

موتیو نیوز

پرپوز نیوز

نشر نیوز

تز نیوز

ایونت نیوز

داک نیوز

نیو پیپر نیوز

ریکام نیوز

سایتیشن نیوز

ترانس نیوز

ریسرچ تولز نیوز

ادیت پیپر نیوز

دیتا بیس نیوز

رفرنس نیوز

ژورنال نیوز

یونی نیوز

پیپر نیوز

IMAGE راهنمای استخراج مقاله از پایان نامه(ارشد و دکتری)
استخراج مقاله قواعد استخراج مقاله استخراج مقاله و چاپ کتاب راهنمای فرار از تله های علمی نمونه مقاله های استخراج شده راهنمای نوشتن مقاله علمی: رویکردی گام به گام... ادامه مطلب ..

اکستراکت نیوز

ابات نیوز

ترمینو نیوز

استا تست نیوز

×

خطا

There was a problem loading image TRANSLATION%20_4_.jpg
There was a problem loading image TRANSLATION%20_2_.jpg
There was a problem loading image s.i.pd.s111.png
There was a problem loading image SEMINAR%20_7_.jpg
There was a problem loading image BASE%20ARTICL%20_6_.jpg
There was a problem loading image BASE%20ARTICL%20_9_.jpg

آموزش صنایع


  • 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 |