Risk management models for supply chain: a scenario analysis of outsourcing to China
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose A key process involved in supply chains is a priori evaluation of potential partners, not only in terms of expected cost (which includes exchange rate risk), but also in terms of other risks. These risks can include product failure, producing company failure (such as bankruptcy), and even political risk. This paper aims to compare tools to aid supply chain organizations in measuring, evaluating, and assessing risk in this environment. Design/methodology/approach The authors demonstrate the use of DEA, followed by a DEA simulation model and also a Monte Carlo simulation using a risk‐adjusted cost concept. Once non‐dominated partners are identified by DEA, simulation analysis is applied to compare expected performance of vendors, and the range of expected outcomes can be identified, aiding supply chain core organizations to better select producing partners. Findings The authors consider strategies of outsourcing to China, as well as other nations under various forms of risk. A scenario analysis using risk management models indicates outsourcing to Great China is a good strategy. Originality/value The authors conducted a thorough review of supply chain risk management and identified criteria and various risk performance measures for outsourcing under risk and uncertainty in a supply chain. The benefit of outsourcing to China is discussed. The authors have designed an international outsourcing problem, where foreign exchange risk, product failure, organizational failure, and political risks are considered.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle