طراحی مدل تأثیر غیرخطی پویایی محیطی بر عملکرد سازمانی با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی: مطالعه موردی شرکت‌های خودروسازی

نویسندگان

  • حسین جلیلی رنجبری دانشجوی دکتری، گروه مدیریت – مدیریت استراتژیک، پردیس ارس، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران نویسنده https://orcid.org/0009-0004-0756-7314
  • سجاد نقدی دانشیار، گروه مدیریت، دانشکده اقتصاد و مدیریت، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران https://orcid.org/0000-0003-1899-0957
  • وحید احمدیان دانشیار، گروه مدیریت، دانشکده اقتصاد و مدیریت، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران نویسنده https://orcid.org/0000-0001-6982-7514
  • صمد رحیمی اقدم دانشیار، گروه مدیریت، دانشکده اقتصاد و مدیریت، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران نویسنده https://orcid.org/0009-0008-9404-7518

کلمات کلیدی:

پویایی محیطی, عملکرد سازمانی, شبکه عصبی مصنوعی, الگوریتم ژنتیک, صنعت خودروسازی

چکیده

هدف پژوهش حاضر طراحی و ارزیابی مدلی هوشمند برای تبیین و پیش‌بینی روابط غیرخطی میان ابعاد پویایی محیطی و عملکرد سازمانی در شرکت‌های خودروسازی ایران بود. این پژوهش کاربردی، کمی، توصیفی–همبستگی و پس‌رویدادی با استفاده از داده‌های تاریخی شرکت‌های خودروسازی پذیرفته‌شده در بورس اوراق بهادار تهران طی دوره 2013–2024 انجام شد. از میان جامعه اولیه 100 شرکت، 20 شرکت بر اساس نمونه‌گیری هدفمند و معیارهای تداوم فعالیت، دسترسی به اطلاعات و کامل‌بودن داده‌ها انتخاب شدند و واحد تحلیل شرکت–سال بود. پویایی محیطی در پنج بعد اقتصادی، فناورانه، حقوقی/قانونی، اجتماعی و محیط‌زیستی و عملکرد سازمانی بر اساس شاخص‌های مالی و عملیاتی سنجیده شد. پس از پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها، یک شبکه عصبی مصنوعی با سه لایه پنهان 128، 64 و 32 نورونی، تابع فعال‌سازی ReLU و بهینه‌ساز Adam توسعه یافت. برای بهینه‌سازی مدل، الگوریتم‌های ژنتیک، ازدحام ذرات و زنبور عسل مصنوعی مقایسه و برای تعیین اهمیت نسبی ورودی‌ها تحلیل حساسیت اجرا شد. مدل پایه شبکه عصبی در مجموعه آزمون به MSE=0.0185، RMSE=0.1360، MAE=0.105 و R²=0.887 دست یافت که بیانگر توان مناسب آن در یادگیری روابط غیرخطی بود. بهینه‌سازی با الگوریتم ژنتیک بهترین عملکرد را در مقایسه با PSO و ABC نشان داد؛ به‌طوری‌که MSE با کاهش 23.8 درصدی به 0.0141 رسید و R² به 0.915 افزایش یافت. تحلیل حساسیت نیز نشان داد بعد اقتصادی با ضریب 0.31 بیشترین اهمیت پیش‌بینی‌کننده را داشت و پس از آن ابعاد فناورانه (0.24)، حقوقی/قانونی (0.19)، اجتماعی (0.14) و محیط‌زیستی (0.12) قرار گرفتند. یافته‌ها نشان می‌دهد رابطه پویایی محیطی و عملکرد سازمانی در صنعت خودروسازی ماهیتی پیچیده و غیرخطی دارد و ترکیب شبکه عصبی مصنوعی با الگوریتم ژنتیک می‌تواند دقت پیش‌بینی را به‌طور محسوسی افزایش دهد. برتری عوامل اقتصادی و فناورانه نیز ضرورت پایش مستمر محیط کلان، تقویت ظرفیت فناورانه و استفاده از سامانه‌های هوشمند تصمیم‌یار را برای ارتقای تاب‌آوری و عملکرد شرکت‌های خودروسازی برجسته می‌سازد.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Abou-Moghli, A. (2025). The Interplay between Knowledge Management and Organizational Performance Measurement through the Mediating Effect of Innovation Capability. Knowledge and Performance Management, 9(1), 45-61. https://doi.org/10.21511/kpm.09(1).2025.04

Aftab, J., Veneziani, M., Sarwar, H., & Ishaq, M. I. (2024). Entrepreneurial Orientation and Firm Performance in SMEs: The Mediating Role of Entrepreneurial Competencies and Moderating Role of Environmental Dynamism. International Journal of Emerging Markets, 19(10), 3329-3352. https://doi.org/10.1108/IJOEM-07-2021-1151

Agazu, B. G., Kero, C. A., & Debela, K. L. (2025). Transformational Leadership and Firm Performance: A Systematic Literature Review. Journal of Innovation and Entrepreneurship, 14(1), 29. https://doi.org/10.1186/s13731-025-00476-x

Belhadi, A., Mani, V., Kamble, S. S., Khan, S. A. R., & Verma, S. (2024). Artificial Intelligence-Driven Innovation for Enhancing Supply Chain Resilience and Performance under the Effect of Supply Chain Dynamism: An Empirical Investigation. Annals of Operations Research, 333(2), 627-652. https://doi.org/10.1007/s10479-021-03956-x

Cui, J. (2025). The Explore of Knowledge Management Dynamic Capabilities, AI-Driven Knowledge Sharing, Knowledge-Based Organizational Support, and Organizational Learning on Job Performance: Evidence from Chinese Technological Companies. https://doi.org/10.2139/ssrn.5083169

Ghadami, B., Fotros, M. H., & Haji, G. (2025). Modeling the Dynamic Relationship among Institutions, Environmental Pollution, Economic Development, and Public Health Using Bayesian Averaging Approaches. Stable Economy, 6(3), 133-169.

International Organization of Motor Vehicle, M. (2025). Vehicle Sales Statistics. https://www.oica.net/category/sales-statistics/

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

Kafetzopoulos, D., Samara, E. T., & Theodorakioglou, Y. (2024). Multiple Organizational Capabilities for Effective Business Model Innovation and Increased Performance. European Journal of Innovation Management, 27(8), 2925-2943. https://doi.org/10.1108/EJIM-01-2023-0065

Keathley-Herring, H., Van Aken, E., & Letens, G. (2024). Implementing Organizational Performance Measurement Systems: Measures and Success Strategies. International Journal of Productivity and Performance Management, 73(9), 2972-3007. https://doi.org/10.1108/IJPPM-05-2023-0266

Kgakatsi, M., Galeboe, O. P., Molelekwa, K. K., & Thango, B. A. (2024). The Impact of Big Data on SME Performance: A Systematic Review. Businesses, 4(4), 632-695. https://doi.org/10.3390/businesses4040038

Li, N., Zhou, H., & Xu, M. (2024). From Text to Insight: Leveraging Large Language Models for Performance Evaluation in Management. https://arxiv.org/abs/2408.05328

Lüdeke-Freund, F., Froese, T., Dembek, K., Rosati, F., & Massa, L. (2024). What Makes a Business Model Sustainable? Activities, Design Themes, and Value Functions. Organization & Environment, 37(2), 194-220. https://doi.org/10.1177/10860266241235212

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

Ministry of Industry, M., & Trade. (2025). Performance Reports. www.mimt.gov.ir/fa/general_content/478327-سالانه.html

Muliati, M., Totanan, C., Pattawe, A., Iqbal, M., Mile, Y., & Mayapada, A. G. (2024). Enhancing SME Green Performance: The Role of Environmental and Social Responsibility Programs and Environmental Dynamism. International Journal of Sustainable Development & Planning, 19(2). https://doi.org/10.18280/ijsdp.190238

Nosratpanah, R., Barani, S., Ashrafzadeh, A., & Atashi, G. (2024). The Impact of Dynamic Service Innovation Capabilities on Firm Performance: The Moderating Role of Perceived Environmental Dynamism and the Mediating Roles of Service Innovation and Competitive Advantage. Business Management, 16(1), 137-166.

Okech, R. (2025). Strategic Planning and Sustainable Organizational Performance. International Journal of Management Studies, 12(1), 15-30.

Onngam, W., & Charoensukmongkol, P. (2024). Effect of Social Media Agility on Performance of Small and Medium Enterprises: Moderating Roles of Firm Size and Environmental Dynamism. Journal of Entrepreneurship in Emerging Economies, 16(6), 1611-1633. https://doi.org/10.1108/JEEE-11-2022-0331

Peng, M. Y. P., Zhang, L., Lee, M. H., Hsu, F. Y., Xu, Y., & He, Y. (2024). The Relationship between Strategic Human Resource Management, Green Innovation and Environmental Performance: A Moderated-Mediation Model. Humanities and Social Sciences Communications, 11(1), 1-13. https://doi.org/10.1057/s41599-024-02754-7

Riazi Nejad, M., & Riazi Nejad, M. (2025). Simulation of a Green Management Development Model Using Systems Thinking with a Business Development Focus: A Case Study of Bank Mellat Construction Company. Urban Environmental Management, 3(3), 1-16.

Sadeghi Moghadam, M., Nejatian, S., Parvin, H., Bagherifard, K., & Yaghoubian, S. H. (2025). Solving Dynamic Optimization Problems with an Improved Imperialist Competitive Algorithm. Signal and Data Processing, 22(2), 3-30.

Salimi Zavieh, S. G., Kazazi, A., Raeisi Vanani, I., & Ghazi Nouri, S. S. (2026). Data-Driven Biopharmaceutical Production Planning with LSTM-Based Demand Forecasting and Multiobjective Optimization Using a Genetic Algorithm and the Epsilon-Constraint Method. Systems Engineering and Productivity, 6(2), 113-159.

Shiming, L., Weizhong, Y., & Xinyu, D. (2024). Neural Network Modeling of Nonlinear Fluid Dynamics: A Comprehensive Survey. Computers & Fluids, 268, 106960. https://doi.org/10.1016/j.compfluid.2024.106960

Su, X., Zeng, L., Shao, B., & Lin, B. (2025). Data-Driven Optimization for Production Planning with Multiple Demand Features. Kybernetes, 54(1), 110-133. https://doi.org/10.1108/K-04-2023-0690

Sullivan, Y., & Fosso Wamba, S. (2024). Artificial Intelligence and Adaptive Response to Market Changes: A Strategy to Enhance Firm Performance and Innovation. Journal of Business Research, 174, 114500. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2024.114500

Tekala, K., Baradarani, S., Alzubi, A., & Berberoğlu, A. (2024). Green Entrepreneurship for Business Sustainability: Do Environmental Dynamism and Green Structural Capital Matter? Sustainability, 16(13), 5291. https://doi.org/10.3390/su16135291

Wiroonrath, S., Phanniphong, K., Inmor, S., & Na-Nan, K. (2026). Green Leadership in the Food Industry Influences Performance through Resilience and Environmental Dynamics. Discover Sustainability, 7, 18. https://doi.org/10.1007/s43621-025-02329-9

Wiseman, K. (2024). Environmental Assessment and Planning in South Africa: The SEA Connection. In (pp. 155-166). CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781003578932-15

دانلود

گاه‌شمار انتشار

چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش

شماره

نوع مقاله

مقالات

ارجاع به مقاله

جلیلی رنجبری ح. .، نقدی س.، احمدیان و. .، و رحیمی اقدم . ص. (1406). طراحی مدل تأثیر غیرخطی پویایی محیطی بر عملکرد سازمانی با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی: مطالعه موردی شرکت‌های خودروسازی. توسعه فردی و تحول سازمانی، 1-24. https://www.journalpdot.com/index.php/jpdot/article/view/406

مقالات مشابه

1-10 از 176

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.