論文の概要: Evaluating Supply Chain Resilience During Pandemic Using Agent-based Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08830v2
• Date: Sun, 16 Jun 2024 04:52:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 00:30:26.079842
• Title: Evaluating Supply Chain Resilience During Pandemic Using Agent-based Simulation
• Title（参考訳）: エージェント・ベース・シミュレーションによるパンデミック時のサプライチェーン抵抗性の評価
• Authors: Teddy Lazebnik,
• Abstract要約: 将来のパンデミックは、短期的な利益性と長期的なサプライチェーンのレジリエンス計画の間に、企業オーナーのジレンマを生じさせる。 本稿では,サセプティブル・インフェクト・リカバード(SIR)疫学モデルとサプライ・アンド・デマンド・エコノミーモデルを統合したエージェント・ベース・シミュレーションモデルを提案する。 サプライチェーンのレジリエンスに対するバランスの取れたアプローチは、パンデミック時と非パンデミック時の両方において、極端な戦略よりも優れていることが分かりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8158530638728501
• License:
• Abstract: Recent pandemics have highlighted vulnerabilities in our global economic systems, especially supply chains. Possible future pandemic raises a dilemma for businesses owners between short-term profitability and long-term supply chain resilience planning. In this study, we propose a novel agent-based simulation model integrating extended Susceptible-Infected-Recovered (SIR) epidemiological model and supply and demand economic model to evaluate supply chain resilience strategies during pandemics. Using this model, we explore a range of supply chain resilience strategies under pandemic scenarios using in silico experiments. We find that a balanced approach to supply chain resilience performs better in both pandemic and non-pandemic times compared to extreme strategies, highlighting the importance of preparedness in the form of a better supply chain resilience. However, our analysis shows that the exact supply chain resilience strategy is hard to obtain for each firm and is relatively sensitive to the exact profile of the pandemic and economic state at the beginning of the pandemic. As such, we used a machine learning model that uses the agent-based simulation to estimate a near-optimal supply chain resilience strategy for a firm. The proposed model offers insights for policymakers and businesses to enhance supply chain resilience in the face of future pandemics, contributing to understanding the trade-offs between short-term gains and long-term sustainability in supply chain management before and during pandemics.
• Abstract（参考訳）: 近年のパンデミックは、世界の経済システム、特にサプライチェーンの脆弱性を浮き彫りにした。 将来のパンデミックは、短期的な利益性と長期的なサプライチェーンのレジリエンス計画の間に、企業オーナーのジレンマを引き起こす可能性がある。 本研究では, パンデミック時のサプライチェーンのレジリエンス戦略を評価するために, サプライ・アンド・サプライ・デマンド・エコノミクス・モデルと拡張型サプライ・エコノミクス・モデルを統合したエージェント・ベース・シミュレーションモデルを提案する。 このモデルを用いて,シリコ実験を用いたパンデミックシナリオ下でのサプライチェーンレジリエンス戦略について検討する。 サプライチェーンレジリエンスに対するバランスの取れたアプローチは、極端な戦略に比べてパンデミックと非パンデミックの両面で優れており、より優れたサプライチェーンレジリエンスという形での準備の重要性を強調している。 しかし、分析の結果、各企業にとって正確なサプライチェーンのレジリエンス戦略を得ることは困難であり、パンデミックの開始時のパンデミックや経済状態の正確なプロファイルに比較的敏感であることが判明した。 そこで我々は,エージェントベースシミュレーションを用いた機械学習モデルを用いて,企業におけるほぼ最適サプライチェーンレジリエンス戦略を推定した。 提案モデルは、今後のパンデミックに直面したサプライチェーンのレジリエンスを高めるための政策立案者や企業にとって、短期的な利益と、パンデミック前後におけるサプライチェーン管理の長期的な持続可能性との間のトレードオフの理解に寄与する。

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