在供应链中断期间,自理必需品的数据驱动的灵活供应商网络

科学领域:

• 运营研究 运营研究
• 供应链管理 供应链管理
• 风险管理 风险管理

背景情况:

• 在破坏性事件期间,供应链面临重大挑战,影响个人防护设备 (PPE) 等必需品的可用性.
• 现有的模型往往缺乏灵活性来适应动态风险,如中断,延迟和容量限制.
• 有效的风险管理对于确保PPE供应网络的弹性和可靠性至关重要.

研究的目的:

• 为灵活的个人防护设备供应商网络开发数据驱动的决策框架.
• 提出一个多目标混合整数线性程序 (MOMILP),以在各种风险下进行最佳的供应商选择和订单分配.
• 通过在中断场景中快速修订订单,提高供应链的响应能力.

主要方法:

• 建模个人防护设备 (PPE) 灵活供应商网络.
• 评估总供应商风险,基于已识别的风险,如中断,延迟,应收款项,库存和容量.
• 开发和应用多目标混合整数线性程序 (MOMILP) 用于供应商选择和订单分配.
• 创建一个标准-风险矩阵与行业和学术专家的输入.
• 进行数字案例研究,使用分销商数据进行验证.

主要成果:

• 拟议的MOMILP模型有效地选择供应商并分配订单,最大限度地减少库存和采购成本.
• 该模型在中断场景中在修改订单分配方面表现出灵活性.
• 开发了一个标准风险矩阵,提高对供应链风险的理解.
• 计算分析证实了该模型在真实世界PPE供应链环境中的适用性和有效性.

结论:

• 灵活的MOMILP模型在中断期间显著降低个人防护设备供应网络的库存和采购成本.
• 该研究为管理供应链风险的数据驱动决策提供了强有力的框架.
• 这些发现强调了适应性供应链策略的重要性,以确保关键供应的可用性.