stochastic modeling of
strategic supply chain design
Marcel ilie[1], Augustin
SEMENESCU[2]
DOI 10.56082/annalsarscieng.2024.1.23
Rezumat. Managementul riscului lanțului de
aprovizionare joacă un rol critic n orice mediu de afaceri sau industrie
și permite o bună coordonare a parametrilor de intrare și de
ieșire care pot afecta dezvoltarea fără probleme a proceselor,
cum ar fi un proces de fabricație, de exemplu. Cu toate acestea,
managementul riscului lanțului de aprovizionare este adesea predispus la
impactul diferitelor incertitudini asociate cu ntreruperi ale lanțului de
aprovizionare cauzate de meteorologie, pandemie, deficit de resurse etc. Prin
urmare, o modalitate de a cuantifica aceste incertitudini sunt abordările
de modelare stocastică ale managementului lanțului de aprovizionare.
Modelarea stocastică este un instrument puternic care poate prezice cu o
anumită probabilitate evenimentele care pot apărea n cadrul
lanțului de aprovizionare, cum ar fi cel asociat proceselor de
producție. n cadrul cercetării de față este dezvoltat
și propus un model stocastic, bazat pe teoria probabilității,
pentru analiza managementului riscului lanțului de aprovizionare, pentru
procesele de fabricație. Prin urmare, studiile sunt efectuate pentru a
investiga impactul numărului de procese de fabricație asupra
evoluției corecte a lanțului de aprovizionare. Studiul actual
arată faptul că o creștere a numărului de procese de
producție are ca rezultat o creștere a incertitudinii n managementul
lanțului de aprovizionare și, astfel, crește probabilitatea de
apariție a ntreruperii lanțului de aprovizionare. Prin urmare, se
recomandă ca un lanț de aprovizionare să conțină un
număr minim de procese de fabricație, dacă timpul de livrare
și produsul final o permit.
Abstract. Supply chain risk management plays a critical
role in the any business or industry environments, and it enables a good
coordination of the input and outputs parameters that may affect the smooth
processes development such as a manufacturing process for example. However, the
supply chain risk management is often prone to the impact of various
uncertainties associated with supply chain disruptions caused by
meteorological, pandemic, resources shortage, etc. Therefore, one way to
quantify these uncertainties are the stochastic modeling approaches of supply
chain management. The stochastic modeling is a powerful tool that can predict
with certain probability the events that may occur within the supply chain such
as that associated with manufacturing processes. In the present research a
stochastic model, based on probability theory, is developed and proposed for
the analysis of supply chain risk management, for manufacturing processes.
Therefore, the studies are performed to investigate the impact of the number of
manufacturing processes on the supply chain proper evolution. The current study
shows that the increase of the number of the manufacturing processes results in
an increase of uncertainty in the supply chain management and thus, it
increases the probability of supply chain disruption occurrences, within the
supply chain. Therefore, it is recommended that a supply chain should contain a
minimum number of manufacturing process, if the delivery time and final product
allows.
Keywords: Supply chain, stochastic modeling, numerical modeling, dynamical systems
[1], Associate. Prof.
Ph.D. Georgia Southern University, 1332 Southern Dr. Statesboro GA 30458, USA,
*Corresponding author:, milie@georgiasouthern.edu
2, Prof. Ph.D. National Science and Technology University
Politehnica Bucharest, Spl.Independentei 313, Bucharest, Romania, augustin.semenescu@upb.ro
Corresponding Member of Academy of Romanian Scientists, 4 Ilfov st., Bucharest, Romania