Leveraging Intelligent Recommender system as a first step resilience measure — A data-driven supply chain disruption response framework

要約

インダストリー 4.0 と世界的なパンデミックを考慮して、サプライ チェーンのレジリエンス (SCRe) を向上させる潜在的な用途としてのデジタル テクノロジーの価値への関心が高まっています。
サプライチェーン (SC) の回復力対策としてのレコメンダー システム (RS) の利用は無視されていますが、RS は事後対応の側面から SC の回復力を高めるための有能なツールです。
この問題に対処するために、この研究では、インテリジェント レコメンダー システム技術に基づいた新しいデータ駆動型のサプライ チェーン混乱対応フレームワークを提案し、実際の使用例を通じて概念モデルを検証しました。
結果は、私たちのフレームワークが最初の応答フレーズで効果的なSC中断緩和策として実装でき、SC参加者がSC中断後により良い反応パフォーマンスを得るのに役立つことを示しています。

要約(オリジナル)

Interests in the value of digital technologies for its potential uses to increase supply chain resilience (SCRes) are increasing in light to the industry 4.0 and the global pandemic. Utilization of Recommender systems (RS) as a supply chain (SC) resilience measure is neglected although RS is a capable tool to enhance SC resilience from a reactive aspect. To address this problem, this research proposed a novel data-driven supply chain disruption response framework based on the intelligent recommender system techniques and validated the conceptual model through a practical use case. Results show that our framework can be implemented as an effective SC disruption mitigation measure in the very first response phrase and help SC participants get better reaction performance after the SC disruption.

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