Enhancing Supply Chain Resilience and Efficiency through Fuzzy Logic-based Decision-Making Automation in Volatile Environments
Notice bibliographique
Résumé
In light of recent mutations and economic volatility stemming from unforeseen global events and increasing security concerns, supply chains are confronted with the complex challenge of fulfilling uncertain customer demands while ensuring sustained value addition.This study introduces a novel approach utilizing fuzzy logic decision-making automation to address and mitigate the impact of current disruptions.By employing if-then scenarios, this methodology facilitates the generation of more accurate predictions and smarter supply planning, enabling effective decision-making, particularly in critical areas such as semiconductor supply sourcing.The integration of Artificial Intelligence within this framework provides dynamic visibility into real-world supply chain operations, thereby aiding in more informed and effective regulatory decisions and fostering continuous improvement.The core innovation of this research lies in the development of a unique Mamdani-fuzzy logic model designed to enhance supply planning.This model extends beyond the realm of efficient inventory management to encompass safer demand forecasting and market segmentation, showcasing its superiority in versatility and effectiveness compared to conventional methods, and leveraging expert knowledge to navigate uncertainties.Through the process of fuzzification, relevant indicators such as Consumption Severity, Market Sensitivity, and Commodity Importance are identified and modeled, with input variables being assigned membership functions and categorized into varying degrees of significance.The Mamdani-inference rules are then formulated, and the output of the fuzzy logic model is defuzzified using the centroid technique to derive precise supply quantities.Simulations conducted in MATLAB demonstrate the model's capacity to convert uncertainty into optimal supply measures across diverse scenarios, thereby enhancing safety and efficiency within the supply chain by minimizing excess inventory and preventing stockouts.This hybrid approach, combining mathematical reasoning with human expertise, validates the efficacy and robustness of fuzzy logic as a potent cognitive and modeling technique for facilitating precise and responsive decision-making in the face of unexpected incidents, imprecision, and qualitative factors affecting the supply chain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».