Evaluation of Semiconductor Risk Mitigation Strategies in the Electric Vehicle Supply Chain
Notice bibliographique
Résumé
The study examines the effects of semiconductor scarcity on the electric vehicle (EV) supply chain caused by an increase in electronics demand after the 2020 automobile industry downturn due to the COVID-19 pandemic. The rising demand for semiconductor chips in the automotive industry, especially in EVs, necessitates strategic measures for original equipment manufacturers and suppliers to strengthen supply chain resilience. This study uses a consequence-based decision-making framework that uses a hybrid Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) method with Interpretive Structure Modeling (ISM). By leveraging this innovative approach, the research unveils complex causal relationships among supply chain strategies, providing quantifiable insights for prioritizing resilience in the face of multifaceted risks such as trade wars, regulatory changes, and raw material shortages. In addition, the study enhances our comprehension of supply chain resilience within the electric vehicle sector by illuminating aspects that have not been thoroughly examined by the Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) technique employed in this research. The analysis includes the adoption of multisourcing, fostering ecosystem partnerships, and improving supply chain visibility. Through these novel insights, this analysis aims to empower stakeholders and small- to medium-sized enterprises to navigate future automotive market dynamics, with a focus on evolving manufacturer–supplier relationships in the midst of technological advancements.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».