[논문 리뷰] A Two-Stage Stochastic Programming Model for Blood Supply Chain Management, Considering Facility Disruption and Service Level

Mohammad Arani, Mohsen Momenitabar외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 11. 02.

Blood donation and transfusion practices참고 문헌 22인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 수요 및 공급의 불확실성 하에서 시설 장애 위험과 서비스 수준 요구사항을 통합한 이단계 확률적 프로그래밍 모델을 제안한다. 기부자, 수거 센터, 혈액은행, 병원 간의 혈액 유동을 최적화함으로써 네트워크의 회복력과 서비스 신뢰성을 향상시키며, 수치 분석을 통해 확률적 장애와 수요 변동성 하에서도 성능 향상을 입증한다.

ABSTRACT

In this paper, a blood supply chain network, where the occurrence of disruption might interrupt the flow of Red Blood Cells, is dealt with. In principle, the probability of disruption is not the only property confiding the network, but unprecedented fluctuations in supplies and demands also contribute to the network shortages and outdated blood units. Although the consideration of parameter uncertainties is of paramount importance in the real-world circumstances for a decision-maker, she or he would be willing to monitor the network in a properly broader perspective. Therefore, one of the eminent key performance indicators known as service level turned our attention. To tackle uncertainties in the mentioned network - comprising of the four conventional levels containing donors, blood collection facilities, blood banks, and hospitals - we present a two-stage stochastic programming model. Consequently, a toy-example is randomly generated to validate the proposed model. Furthermore, numerical analysis led us to a comprehensive service level analysis. Finally, potential pathways for future research are suggested.

연구 동기 및 목표

• 혈액 공급망의 시설 장애 및 수요/공급 변동성에 대한 취약성을 해결하기 위해.
• 서비스 수준 요구사항을 혈액 공급망 의사결정의 핵심 성과 지표로 통합하기 위해.
• 기부자, 수거 시설, 혈액은행, 병원 등 네트워크의 모든 수준에서의 불확실성을 고려한 견고한 최적화 프레임워크를 개발하기 위해.
• 합성 사례 연구를 통해 모델를 검증하고, 다양한 장애 시나리오 하에서의 서비스 수준 트레이드오프를 분석하기 위해.
• 혈액 공급망의 회복력과 운영 효율성을 향상시키기 위한 실질적인 통찰을 제공하기 위해.

제안 방법

• 혈액 공급망의 불확실성을 다루기 위해 이단계 확률적 프로그래밍 모델을 수립한다.
• 실제 세계의 예측 불가능성을 반영하기 위해 시설 장애를 확률적 시나리오로 모델링한다.
• 병원에서의 충분한 혈액 가용성을 보장하기 위해 서비스 수준 제약 조건을 통합한다.
• 기부자, 수거 센터, 혈액은행, 병원의 네 단계 네트워크 구조를 사용한다.
• 비용, 신뢰성, 서비스 수준 성과를 균형 잡기 위해 시나리오 기반 최적화를 활용한다.
• 임의로 생성한 토이 예제를 사용하여 모델를 검증하고 서비스 수준에 대한 민감도 분석을 수행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시설 장애와 수요/공급 변동성의 병합 영향 하에서 혈액 공급망은 어떻게 최적화될 수 있는가?
• RQ2 서비스 수준 제약 조건은 혈액 공급망 운영의 총비용과 신뢰성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 이단계 확률적 프로그래밍 접근법은 결정론적 모델에 비해 의사결정을 어떻게 향상시키는가?
• RQ4 다양한 장애 시나리오 하에서 운영 비용과 서비스 수준 간의 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ5 전략적 시설 및 재고 계획을 통해 혈액 공급망의 회복력은 어떻게 향상될 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 모델은 시설 장애와 수요 변동성을 고려함으로써 혈액 부족을 효과적으로 줄인다.
• 서비스 수준 제약 조건은 특히 높은 불확실성 조건에서 병원으로의 혈액 공급 신뢰성을 크게 향상시킨다.
• 이단계 확률적 접근법은 체계의 안정성을 유지하고 낭비를 최소화하는 데 있어 결정론적 모델보다 뛰어난 성능을 보인다.
• 수치 분석을 통해 높은 서비스 수준을 확보하기 위해서는 안전 재고 증가와 전략적 시설의 중복 설비가 필요하다는 것이 밝혀졌다.
• 모델는 다양한 장애 시나리오에서 뛰어난 성능을 보이며 실용적 적용 가능성을 입증한다.
• 토이 예제는 모델가 비용, 서비스 수준, 회복력 간의 균형을 유지할 수 있음을 확인한다.