ارائه مدلی برای بهبود مونیتورینگ زنجیره تأمین با ادغام الگوریتم‌های هوش مصنوعی فازی در بستر بلاکچین: مطالعه موردی صنعت سلامت

نویسندگان

  • احمد احمدی گروه مدیریت صنعتی، واحد قزوین، دانشگاه آزاد اسلامی، قزوین، ایران. نویسنده
  • امیر نجفی گروه مهندسی صنایع، واحد تهران شمال، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران نویسنده
  • علیرضا ایرج پور گروه مدیریت صنعتی، واحد قزوین، دانشگاه آزاد اسلامی، قزوین، ایران. نویسنده

کلمات کلیدی:

مونیتورینگ زنجیره تأمین, بلاکچین, هوش مصنوعی فازی, صنعت سلامت, نقشه شناختی فازی, سیستم استنتاج فازی

چکیده

پژوهش حاضر با هدف طراحی و اعتبارسنجی یک مدل یکپارچه مبتنی بر بلاکچین و الگوریتم‌های هوش مصنوعی فازی برای بهبود مونیتورینگ زنجیره تأمین در صنعت سلامت انجام شد. این پژوهش از نظر هدف کاربردی-توسعه‌ای و از نظر روش آمیخته با رویکرد اکتشافی متوالی بود. جامعه آماری شامل ۱۱۷ نفر از مدیران، کارشناسان و خبرگان فعال در زنجیره تأمین صنعت سلامت استان قزوین بود که به روش سرشماری در بخش کمی مطالعه شدند. در بخش کیفی، با ۱۵ خبره مصاحبه نیمه‌ساختاریافته انجام شد و داده‌ها از طریق کدگذاری باز، محوری و انتخابی تحلیل شدند. ابزار کمی پژوهش پرسشنامه محقق‌ساخته بود که پایایی کل آن با آلفای کرونباخ ۰.۹۱۶ تأیید شد. مدل پیشنهادی در سه لایه شامل بلاکچین مبتنی بر Hyperledger Fabric، هوش مصنوعی فازی شامل سیستم استنتاج فازی و نقشه شناختی فازی، و لایه یکپارچه‌سازی طراحی شد. داده‌ها با آمار توصیفی و استنباطی، تحلیل عاملی تأییدی، فرآیند تحلیل سلسله‌مراتبی فازی، شبیه‌سازی پویای سیستم و آزمون t تحلیل شدند. نتایج FAHP نشان داد امنیت و اعتبار با وزن ۰.۳۲۴ مهم‌ترین بعد مونیتورینگ بود و پس از آن انطباق‌پذیری با وزن ۰.۲۸۷، ردیابی و پیگیری با وزن ۰.۲۲۱ و کارایی عملیاتی با وزن ۰.۱۶۸ قرار گرفتند. در نقشه شناختی فازی، تغییرناپذیری داده با درجه مرکزی ۱۵.۲۸ مؤثرترین مفهوم شناسایی شد. آزمون t تک‌نمونه‌ای نشان داد همه ابعاد به طور معناداری بالاتر از نقطه میانی مقیاس بودند. نتایج آزمون t زوجی نیز تفاوت معنادار مدل پیشنهادی با سیستم سنتی را در دقت تشخیص اختلالات، رضایت کاربری، امنیت درک‌شده و شفافیت اطلاعات تأیید کرد. مدل پیشنهادی با امتیاز وزنی ۸.۹۲ از ۱۰، نسبت به سیستم سنتی با امتیاز ۷.۷۴، بهبود ۱۵.۲ درصدی نشان داد. ادغام بلاکچین و هوش مصنوعی فازی می‌تواند چارچوبی کارآمد برای مونیتورینگ هوشمند زنجیره تأمین سلامت فراهم کند. اگرچه مدل پیشنهادی از نظر سرعت و مقیاس‌پذیری نسبت به سیستم‌های متمرکز محدودیت‌هایی دارد، اما مزایای آن در امنیت، شفافیت، قابلیت اعتماد و دقت تصمیم‌گیری، آن را به گزینه‌ای ارزشمند برای بهبود مدیریت زنجیره تأمین سلامت تبدیل می‌کند.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Abadi, F., Jamali, G., & Ghorbanpour, A. (2024). Analyzing the role of smart technologies in pharmaceutical supply chain management. First National Conference on New Perspectives in Management and Accounting with an Organizational Transformation Approach, Shiraz, Iran.

Abouei Mehrizi, S., Diosalar, H., & Sharif, F. (2024). Investigating the relationship between digital transformation and sustainable pharmaceutical supply chain performance considering the mediating role of information sharing and traceability capability. Fourteenth International Conference on Industrial Engineering, Productivity, and Quality, Tehran, Iran.

Ahoorani, Z., & Rahdar, M. (2025). Application of blockchain and artificial intelligence in smart pharmaceutical supply chain management: Implementation challenges in the digital health system. Eleventh International Conference on Industrial and Systems Engineering, Mashhad, Iran.

Bakhtiari, M., & Rahemi Haghighi, M. (2024). The role of the Internet of Things in increasing efficiency and monitoring in the supply chain. Seventeenth International Conference on Management, Global Trade, Economics, Finance, and Social Sciences,

Banerjee, S., Kim, J., & Tiwari, M. K. (2019). Blockchain-based supply chain management: A review. International Journal of Production Research, 57(7), 2110-2133. https://doi.org/10.1080/00207543.2018.1545750

Behneke, R., Kolbe, L., & Becker, J. (2020). Combining blockchain and AI for sustainable supply chains: An exploration. Business & Information Systems Engineering, 62, 295-309. https://doi.org/10.1007/s12599-020-00645-0

Biyadar, M., & Zaghari, N. (2025). Examining the application of blockchain in supply chain management, transparency, traceability, and trust. Twenty-Sixth National Conference on Applied Research in Electrical Sciences, Computer Science, and Biomedical Engineering, Shirvan, Iran.

Casino, F., Dasaklis, T. K., & Patsakis, C. (2019). A systematic literature review of blockchain-based applications: Current status, classification and open issues. Telematics and Informatics, 36, 55-81. https://doi.org/10.1016/j.tele.2018.11.006

Eghbali, H., Tavangar, A., & Nematollahi, Z. (2024). Identifying factors affecting the selection of modern technology in the health supply chain. First National Conference on Management in the Age of Transformations with Emphasis on Technology, Science, and Practice, Ardabil, Iran.

Homaioon, A., Shafiee, M., & Kianmehr, M. H. (2021). Supply chain performance improvement in healthcare industry: A multi-agent approach. Journal of Manufacturing Systems, 60, 1-12. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2021.02.005

Houshmandrad, M. (2023). Blockchain-based intelligent tracking and tracing platform for the pharmaceutical supply chain. Fifth National Conference on Professional Research in Psychology and Counseling with a Teacher's Perspective Approach,

Ivanov, D., & Dolgui, A. (2020). Viability of intertwined supply networks: Extending the supply chain resilience angles towards survivability. International Journal of Production Research, 58(10), 2904-2915. https://doi.org/10.1080/00207543.2020.1722048

Kagigas, S., Choudhary, A., & Dwivedi, Y. K. (2021). Blockchain adoption in supply chains: Benefits and challenges. Information Systems Frontiers, 23, 1185-1202. https://doi.org/10.1007/s10796-020-10019-8

Kamble, S., Gunasekaran, A., & Sharma, R. (2020). Analysis of the driving and dependence power of barriers to adopt Industry 4.0 in Indian manufacturing industry. Computers & Industrial Engineering, 149, 106846. https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106846

Khojeh, Z., Darvish-Mohammadi, T., & Mohajer Tabrizi, M. (2023). Pharmaceutical supply chain design: An integrated approach. Ninth International Conference on Industrial and Systems Engineering, Mashhad, Iran.

Kumar, S., Goswami, S., & Sharma, V. (2019). Performance improvement of healthcare supply chain using lean-six sigma. International Journal of Health Care Quality Assurance, 32(5), 1043-1057. https://doi.org/10.1108/IJHCQA-12-2018-0340

Mehrin, M. S., & Laleh, S. (2021). An exploratory model of factors affecting optimization of health system supply chains using blockchain technology and the Internet of Things. Eighteenth International Conference on Industrial Engineering,

Michitarian, A., Sabahi, M., & Vojc Ferolish, M. (2021). Fuzzy cognitive maps in supply chain risk management: A systematic review. Applied Soft Computing, 110, 107648. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107648

Mohit, M. (2020). The role of blockchain in preventing counterfeit and low-quality medicines from entering the pharmaceutical supply chain. Third International Conference on Information Technology, Computer, and Telecommunications Engineering of Iran, Tehran, Iran.

Nikzadi Panah, A., Rahdar, M., & Bandani, G. (2024). Pharmaceutical supply chain resilience using blockchain technology. Journal of Military Medicine, 26(3).

Sabahi, M., Mousavi, S., & Shafiee, M. (2020). Fuzzy cognitive maps for modeling complex systems in supply chains. Computers & Industrial Engineering, 149, 106789. https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106789

Saberi, S., Kouhizadeh, M., Sarkis, J., & Shen, L. (2019). Blockchain technology and its relationships to sustainable supply chain management. International Journal of Production Research, 57(7), 2117-2135. https://doi.org/10.1080/00207543.2018.1533261

Sajadian, F., Karimi Takloo, S., & Shool, A. (2022). Examining the application of blockchain in the sustainable healthcare supply chain. Health Information Management Journal, 19(5).

Samiei, S. A., & Ahmadi, A. (2021). Infrastructures and consequences of applying blockchain technology in the healthcare system and pharmaceutical supply chain. Fourteenth National Conference on Computer Science and Engineering and Information Technology, Babol, Iran.

Shafiei Nikabadi, M., Moghadam, A., & Eshghali, M. (2024). A causal model for analyzing factors affecting implementation of traceability capability in the food supply chain. Supply Chain Management Quarterly, 26(85).

Vojc Ferolish, M., Pourjavad, E., & Shahin, A. (2019). A hybrid fuzzy cognitive map approach for supply chain risk assessment. International Journal of Supply and Operations Management, 6(3), 199-214.

Zahdi, A. (2023). Investigating the relationship between blockchain technology and artificial intelligence in supply chain management. Nineteenth National Conference on Computer Science and Engineering and Information Technology, Babol, Iran.

دانلود

گاه‌شمار انتشار

چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش

شماره

نوع مقاله

مقالات

ارجاع به مقاله

احمدی ا. .، نجفی ا.، و ایرج پور ع. (1405). ارائه مدلی برای بهبود مونیتورینگ زنجیره تأمین با ادغام الگوریتم‌های هوش مصنوعی فازی در بستر بلاکچین: مطالعه موردی صنعت سلامت. یادگیری هوشمند و تحول مدیریت، 1-28. https://www.jilmt.com/index.php/jilmt/article/view/136

مقالات مشابه

1-10 از 167

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.