A Knowledge Graph Perspective on Supply Chain Resilience

要約

世界的な危機と規制の進展には、サプライチェーンの透明性と回復力の向上が必要です。
企業は、動的な環境に対応する必要があるだけでなく、生産の遅延を防ぎ、サプライチェーンのリスクを軽減するために積極的に行動し、対策を講じる必要があります。
しかし、サプライチェーンに関する情報、特により深いレベルの情報は不透明かつ不完全であることが多く、予想されるリスクについて正確に予測することが困難です。
さまざまなデータソースを接続することで、供給ネットワークをナレッジグラフとしてモデル化し、Tier 3 サプライヤーまでの透明性を実現します。
グラフ内の欠落情報を予測するために、最先端のナレッジ グラフ補完手法を適用し、最良のモデルで平均逆数ランク 0.4377 を達成しました。
さらに、グラフ分析アルゴリズムを適用してサプライ ネットワーク内の重要なエンティティを特定し、サプライ チェーン マネージャーによる自動リスク特定をサポートします。

要約(オリジナル)

Global crises and regulatory developments require increased supply chain transparency and resilience. Companies do not only need to react to a dynamic environment but have to act proactively and implement measures to prevent production delays and reduce risks in the supply chains. However, information about supply chains, especially at the deeper levels, is often intransparent and incomplete, making it difficult to obtain precise predictions about prospective risks. By connecting different data sources, we model the supply network as a knowledge graph and achieve transparency up to tier-3 suppliers. To predict missing information in the graph, we apply state-of-the-art knowledge graph completion methods and attain a mean reciprocal rank of 0.4377 with the best model. Further, we apply graph analysis algorithms to identify critical entities in the supply network, supporting supply chain managers in automated risk identification.

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