Performance Optimization of HSEE Factors in Generation Companies
محل انتشار: دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی صنایع
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 926
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IIEC10_087
تاریخ نمایه سازی: 10 شهریور 1393
چکیده مقاله:
A unique framework for performance optimization of generation companies (GENCO) based on human, safety, environment and ergonomics (HSEE) indicators is presented. In order to rank this sector of industry, the combination of data envelopment analysis (DEA), principle component analysis (PCA) and Taguchi are used for all branches of generation companies. The mentioned methods are applied in an integrated manner to measure the performance of GENCO. The preferred model between DEA, PCA and Taguchi is selected based on sensitivity analysis and maximum correlation between rankings. To achieve the stated objectives, noise is introduced into input data. The results show that Taguchi outperforms other methods. The developed algorithm of this study could be used for continuous assessment and improvement of GENCO performance in supplying energy with respect to HSEE factors. The results of such studies would help managers to have better understanding of weak and strong points in terms of HSEE factors.
کلیدواژه ها:
Performance Optimization ، Generation Companies (GENCO) ، Human ، Safety ، Environment and Ergonomics (HSEE) ، Data Envelopment Analysis (DEA) ، Principal Component Analysis (PCA) ، Taguchi Methods
نویسندگان
Mohammad Sheikhalishahi
School of Industrial and Systems Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Iran
Ali Azadeh
School of Industrial and Systems Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Iran
Mojgan Sheikhalishahi
Department of Civil Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :