مدل‌سازی ریاضی برنامه‌ریزی تولید داده‌محور با رویکرد چندهدفه و یادگیری ماشین در صنعت زیست‌دارو: ترکیب پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی پایدار

نویسندگان

    سید قاسم سلیمی زاویه * دانشجوی دکتری گروه فناوری اطلاعات و مدیریت عملیات، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبایی، تهران، ایران. sg.salimi@gmail.com
    ابوالفضل کزازی استاد گروه فناوری اطلاعات و مدیریت عملیات، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبایی، تهران، ایران.
    ایمان رئیسی وانانی دانشیار، گروه مدیریت عملیات و فناوری اطلاعات، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران
    سید سروش قاضی نوری استاد گروه مدیریت فناوری و کارآفرینی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران

کلمات کلیدی:

الگوریتم , LSTM, برنامه‌ریزی تولید داده‌محور, شبکه عصبی مصنوعی, صنعت زیست‌دارو, مدل چندهدفه

چکیده

صنعت زیست‌دارو به‌عنوان یکی از مهم‌ترین بخش‌های نوین دارویی، با چالش‌های متعددی همچون نوسانات تقاضا، محدودیت منابع، فرآیندهای تولید پیچیده و الزامات زیست‌محیطی روبه‌رو است. در چنین فضایی، رویکردهای داده‌محور و هوش‌محور می‌توانند نقشی کلیدی در ارتقای دقت تصمیم‌گیری، پایداری و سودآوری ایفا کنند. پژوهش حاضر با هدف توسعه یک چارچوب جامع برای برنامه‌ریزی تولید پایدار، به ترکیب پیش‌بینی تقاضا با مدل‌سازی ریاضی چندهدفه پرداخته است. در گام نخست، داده‌های واقعی مربوط به ۹ داروی منتخب طی ۳۶ ماه گردآوری شد و با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و حافظه بلندمدت کوتاه‌مدت (LSTM) الگوهای تقاضا پیش‌بینی گردید. نتایج نشان داد مدل ANN با خطای RMSE برابر با ۸۶۸ توانست روندهای تقاضا را با دقت متوسط بازسازی کند، در حالی‌که مدل LSTM توانست میانگین تقاضا را با خطایی کمتر از یک درصد در سطح دارو–سناریو تخمین بزند. در مرحله دوم، یک مدل ریاضی چندمحصولی و چندهدفه طراحی گردید که اهداف اقتصادی (بیشینه‌سازی سود و کاهش هزینه‌ها) و زیست‌محیطی (کاهش آلایندگی و ضایعات) را به‌صورت هم‌زمان در نظر گرفت. برای حل مدل، از الگوریتم‌های ژنتیک (GA) و ازدحام ذرات (PSO) به همراه روش اپسیلون–محدودیت برای استخراج جبهه پارتو استفاده شد. یافته‌ها نشان داد GA در همگرایی سریع‌تر و PSO در جستجوی گسترده‌تر فضای جواب برتری نسبی دارند. همچنین تحلیل حساسیت چندمتغیره آشکار ساخت که ظرفیت تولید، هزینه مواد اولیه و نرخ آلایندگی بیشترین تأثیر را بر نتایج دارند. این تحقیق با پر کردن شکاف میان پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی تولید، چارچوبی عملی برای تصمیم‌سازی هوشمند در صنعت زیست‌دارو ایران ارائه می‌دهد و می‌تواند به افزایش تاب‌آوری زنجیره تأمین، کاهش هزینه‌ها و تحقق اهداف توسعه پایدار کمک نماید.

مراجع

Ahmed, M. M., et al. (2020). An Environmentally Sustainable Closed-Loop Supply Chain Network. Design under Uncertainty: Application of Optimization..https://doi.org/10.48550/arXiv.2009.11979

Brownlee, J. (2018). Deep Learning for Time Series Forecasting: Predict the Future with MLPs, CNNs and LSTMs in Python. Machine Learning Mastery.

Bertsimas, D., Gupta, V., & Kallus, N. (2018). Data-driven robust optimization. Mathematical Programming, 167(2), 235–292. https://doi.org/10.1007/s10107-017-1125-8

Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., & Meyarivan, T. (2002). A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(2), 182–197. IEEE. https://doi.org/10.1109/4235.996017.

Daniel Alejandro Rossit, Fernando Tohmé, Mariano Frutos,(2019),A data-driven scheduling approach to smart manufacturing,Journal of Industrial Information Integration,Volume 15,Pages 69-79. https://doi.org/10.1016/j.jii.2019.04.003

Emami H, radfar R, emami F. (2018).Commercialization Modeling and Processes in Pharmaceutical Industry: A Case Study of Presenting an Evaluation Pattern Using Dynamic Programming Model. Hakim; 21 (3):211-220. URL: http://hakim.tums.ac.ir/article-1-1551-en.html

Grand View Research. (2023). Biopharmaceuticals Market Size, Share & Trends Analysis Report. https://www.grandviewresearch.com

Gama, F., Wang, S. (2024). Data-Driven Robust Production Planning. In: Facility Location Under Uncertainty. International Series in Operations Research & Management Science, vol 356. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-55927-3_16

Hu, F., Zhang, L., & Wang, J. (2024). A Hybrid Convolutional–Long Short-Term Memory–Attention Framework for Short-Term Photovoltaic Power Forecasting, Incorporating Data from Neighboring Stations. Applied Sciences, 14(12), 5189. https://doi.org/10.3390/app14125189

Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735

Javaid, W., & Ullah, S. (2025). Data driven simulation based optimization model for job-shop production planning and scheduling: an application in a digital twin shop floor. Journal of Simulation, 1–15. https://doi.org/10.1080/17477778.2025.2469687

Janatyan, N. , Zandieh, M. , Alem Tabriz, A. and Rabieh, M. (2019). Optimizing Sustainable Pharmaceutical Distribution Network Model with Evolutionary Multi-objective Algorithms (Case Study: Darupakhsh Company). Research in Production and Operations Management, 10(1), 133-153.doi: 10.22108/jpom.2019.110116.112

Lee, J. et al. (2015). Recent advances and trends in predictive manufacturing systems in big data environment. Manufacturing Letters, 1(1), 38–41. https://doi.org/10.1016/j.mfglet.2013.09.005

Luo, D., Guan, Z., Ding, L., Fang, W., & Zhu, H. (2025). A Data-Driven Methodology for Hierarchical Production Planning with LSTM-Q Network-Based Demand Forecast. Symmetry, 17(5), 655. https://doi.org/10.3390/sym17050655

Larizadeh, Babak Mohamadpour Tosarkani,(2025).A novel data-driven rolling horizon production planning approach for the plastic industry under the uncertainty of demand and recycling rate,Expert Systems with Applications,Volume 263,ISSN 0957-4174, https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.125728.

Mavrotas, G. (2009). Effective implementation of the ε-constraint method in multi-objective mathematical programming problems. Applied Mathematics and Computation, 213(2), 455–465. https://doi.org/10.1016/j.amc.2009.03.037

Mehrjerdi, Y. Z., & Shafieezadeh, M. (2019). A hybrid PSO for optimization of pharmaceutical product scheduling with environmental considerations. Expert Systems with Applications, 126, 183-195.

MansooriMooseloo, F. , Amiri, M. , Taghavi Fard, M. T. and Hajiaghaei-Keshteli, M. (2024). Designing and planning a bioethanol supply chain network under uncertainty using a data-driven robust optimization model under disjunctive uncertainty sets. Journal of Decisions and Operations Research, 9(2), 327-352. doi: 10.22105/dmor.2024.461901.1849

Ma, S., Zhang, Y., Liu, Y., Yang, H., Lv, J., & Ren, S. (2020). Data-Driven Sustainable Intelligent Manufacturing Based on Demand Response for Energy-Intensive Industries. Journal of Cleaner Production, 274, Article ID: 123155. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123155

Ning, C., & You, F. (2019). Optimization under Uncertainty in the Era of Big Data and Deep Learning. arXiv:1904.01934. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2019.03.034

Pharmaceutical Technology. (2023). Top 20 biopharmaceutical companies hold their spot despite market cap drop in Q1 2022. Retrieved from https://www.pharmaceutical-technology.com 4. Built In. (2024)

Kabulov, A., et al. (2024). Models, methods and algorithms for monitoring environmental impact on agricultural production. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.03346

Khaled, M. S., Shaban, I. A., Karam, A., Hussain, M., Zahran, I., & Hussein, M. (2022). An Analysis of Research Trends in the Sustainability of Production Planning. Energies, 15(2), 483. https://doi.org/10.3390/en15020483

Kennedy, J., & Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization. Proceedings of ICNN'95 - International Conference on Neural Networks, 4, 1942–1948. IEEE. https://doi.org/10.1109/ICNN.1995.488968

kalantari, M. and Pishvaee, M. S. (2016). A Robust Possibilistic Programming Approach to Drug Supply Chain Master Planning. Journal of Industrial Engineering Research in Production Systems, 4(7), 49-67. doi: 10.22084/ier.2016.1568

Radmehr, M., Abdollahzadeh Sangroudi, H., & Sahebjamnia, N. (2020). An integrated mathematical model of production and distribution planning for radiopharmaceutical products (Case study: Pars isotope company). Supply Chain Management, 22(67), 80-92. DOR:20.1001.1.20089198.1399.22.67.6.5

Sun, D., et al. (2019). PlanningVis: A Visual Analytics Approach to Production Planning in Smart Factories. arXiv:1907.12201. https://doi.org/10.1109/TVCG.2019.2934275

Su, X., Zeng, L., Shao, B. and Lin, B. (2025), "Data-driven optimization for production planning with multiple demand features", Kybernetes, Vol. 54 No. 1, pp. 110-133. https://doi.org/10.1108/K-04-2023-0690

Talagrand, M., Morshedlou, N., & Mansouri, S. A. (2019). A hybrid PSO-based approach for multi-objective production-distribution planning in supply chains. Expert Systems with Applications, 123, 62–78. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.01.033

Shah, N. (2020). Challenges in Biopharmaceutical Manufacturing. Biotechnology Advances, 39, 107465.

Sachidananda, M., Lienert, T., & Fischer, U. (2016). Discrete event simulation based decision support for dynamic production environments in biopharmaceutical industry. *Procedia CIRP, 49*, 39–44. https://doi.org/10.1016/j.procir.2015.07.026

Yu, Y., Zhang, Y., & Yang, L. (2020). Demand Forecasting in Pharmaceutical Supply Chain: A Hybrid Intelligent Model. Journal of Intelligent Manufacturing, 31(2), 389–404.

Völker and L. Mönch, "Data-Driven Production Planning Models for Wafer Fabs: An Exploratory Study," in IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, vol. 36, no. 3, pp. 445-457, Aug. 2023, doi: 10.1109/TSM.2023.3277410

Zhang, H., Wang, H., Liu, Y., & Chen, M. (2022). Predicting demand for pharmaceutical time series data using shallow and deep neural networks. Neural Computing and Applications, 34, 11625–11641. https://doi.org/10.1007/s00521-022-07889-9

Zhang, L., Liu, Y., & Zhao, X. (2020). Multivariable sensitivity analysis of biopharmaceutical demand forecasting using artificial neural networks. Journal of Biomedical Informatics, 109, 103526. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2020.103526

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۴/۰۷/۰۱

ارسال

۱۴۰۴/۰۵/۱۶

بازنگری

۱۴۰۴/۰۶/۲۳

پذیرش

۱۴۰۴/۰۶/۲۹

شماره

نوع مقاله

Articles

ارجاع به مقاله

سلیمی زاویه س. ق.، کزازی ا. .، رئیسی وانانی ا. .، و قاضی نوری س. س. . (1404). مدل‌سازی ریاضی برنامه‌ریزی تولید داده‌محور با رویکرد چندهدفه و یادگیری ماشین در صنعت زیست‌دارو: ترکیب پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی پایدار. علم تصمیم گیری و سیستم های هوشمند، 1-48. https://dsisj.com/index.php/dsisj/article/view/47

مقالات مشابه

1-10 از 21

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.