論文の概要: Leveraging Intelligent Recommender system as a first step resilience measure -- A data-driven supply chain disruption response framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00306v2
• Date: Tue, 7 May 2024 16:09:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 19:13:23.585945
• Title: Leveraging Intelligent Recommender system as a first step resilience measure -- A data-driven supply chain disruption response framework
• Title（参考訳）: Intelligent Recommenderシステムを第1ステップのレジリエンス尺度として活用する -- データ駆動サプライチェーン破壊応答フレームワーク
• Authors: Yang Hu,
• Abstract要約: 本研究は、インテリジェントレコメンデータシステム技術に基づく、データ駆動型サプライチェーン破壊応答フレームワークを提案する。 結果から,本フレームワークは,第1の応答句において有効なSC破壊緩和尺度として実装可能であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.392104905453323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Interests in the value of digital technologies for its potential uses to increase supply chain resilience (SCRes) are increasing in light to the industry 4.0 and the global pandemic. Utilization of Recommender systems (RS) as a supply chain (SC) resilience measure is neglected although RS is a capable tool to enhance SC resilience from a reactive aspect. To address this problem, this research proposed a novel data-driven supply chain disruption response framework based on the intelligent recommender system techniques and validated the conceptual model through a practical use case. Results show that our framework can be implemented as an effective SC disruption mitigation measure in the very first response phrase and help SC participants get better reaction performance after the SC disruption.
• Abstract（参考訳）: サプライチェーンのレジリエンス(SCRes)を高めるためのデジタル技術の可能性に対する関心は、業界4.0と世界的なパンデミックに光を当てている。 Recommender System(RS)をサプライチェーン(SC)レジリエンス指標として活用することは無視されるが、RSは反応性面からSCレジリエンスを高めるための有効なツールである。 そこで本研究では,インテリジェントレコメンデータシステム技術に基づくデータ駆動型サプライチェーンディスラプション応答フレームワークを提案し,実例による概念モデルの有効性を検証した。 以上の結果から,本フレームワークは,第1の応答フレーズにおいて有効なSC破壊緩和尺度として実装可能であり,SC破壊後の反応性能の向上に有効であることが示唆された。

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