Risk management models for supply chain: a scenario analysis of outsourcing to China
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».