[論文レビュー] The influence of the network topology on the agility of a supply chain

Juan M. Hernández, Carmen Pedroza|arXiv (Cornell University)|Nov 30, 2016

Supply Chain Resilience and Risk Management参考文献 31被引用数 3

ひとこと要約

本研究では、需要の急激な変化に直面した際のアジリティに与えるネットワークトポロジーの影響を調査するため、3段階のサプライチェーンを対象としたエージェントベースモデルを用いる。先行研究の仮定とは対照的に、正規分布やポアソン分布のような均一なリンク分布を持つネットワーク—特にスケールフリーネットワークとは対照的に—が、注文受領率という指標によるアジリティがより高いことを明らかにした。これは、高頻度のハブが応答性を高めるという一般的な認識に反する。

ABSTRACT

The right performance of a supply chain depends on the pattern of relationships among firms. Although there is not a general consensus among researchers yet, many studies point that scale-free topologies, where few highly related firms are combined with many low-related firms, assure the highest efficiency of a supply chain. This paper studies the network topology that leads to the highest agility of the supply chain when sudden demand changes occur. To do this, an agent-based model of a supply chain with restricted relationship between agents is built. The model includes three tiers, where the flow of material is distributed from the bottom supplier to the final customer passing necessarily through firms in every tier. Agility is measured in the model simulations through the order fulfillment rate. Unlike to previous theoretical and lab results, the simulation of the model shows that the highest levels of agility are not obtained with a scale-free topology. Instead, homogeneous distribution of links, such as those induced by regular or Poisson probability laws, shows higher agility values than heterogeneous distributions. Other previous recommendations, such as redundancy or having multiple suppliers, are confirmed by the simulations. The general conclusion is that the most suitable network topology in terms of agility depends on the specific conditions of the supply chain and the aspects of the performance to be analyzed.

研究の動機と目的

• 突然の需要変化に対する反応として、異なるネットワークトポロジーがサプライチェーンアジリティに与える影響を調査すること。
• スケールフリーネットワークがサプライチェーンパフォーマンスを最大化するとされる一般的な仮定に挑戦すること。
• リンク分布の不均一性がアジリティと応答性を決定づける役割を評価すること。
• 冗長性や複数のサプライヤーがサプライチェーンアジリティを向上させる有効性を評価すること。
• アジリティと効率性といった異なるパフォーマンス目標に基づいて、ネットワークトポロジーを最適化する方法が異なるかどうかを特定すること。

提案手法

• エージェントベースモデルを用いて、材料の流れがサプライヤーから中間企業を経由し、最終顧客に至る3段階のサプライチェーンをシミュレートする。
• 正規、ポアソン、スケールフリーのランダムグラフモデルを用いて、異なるリンク分布パターンを表すネットワークを生成する。
• エージェント間の関係は制限されており、すべての物的流れが各段階を通過する必要がある。
• 需要ショック発生時の注文受領率を指標として、アジリティを定量化する。
• 同一条件下で複数回のシミュレーションを実施し、異なるトポロジー間でのパフォーマンスを比較する。
• 不確実性下での応答性をテストするため、確率的需要変化をモデルに組み込む。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 突然の需要変動下で、スケールフリーのネットワークトポロジーがサプライチェーンアジリティを最大化するのか？
• RQ2 リンク分布の均一性（例：正規分布やポアソン分布）と不均一性（例：スケールフリー）の間で、アジリティにどのような差が生じるのか？
• RQ3 冗長性や複数のサプライヤーが、サプライチェーンネットワークにおけるアジリティ向上にどの程度効果を発揮するのか？
• RQ4 特定のネットワーク構造にかかわらず、常に他の構造を上回るアジリティを示すトポロジーが存在するのか？
• RQ5 需要ショック発生時における、異なるネットワークトポロジーが注文受領率に与える影響は何か？

主な発見

• 需要ショック発生時、正規分布やポアソン分布のリンク分布を示す均一なネットワークトポロジー—特に正規やポアソンネットワーク—が、スケールフリー・ネットワークよりも高い注文受領率を達成した。
• 最高のアジリティがスケールフリー・ネットワークで観察されなかったこと—これは、従来の理論的および実験的知見とは対照的である。
• 冗長性や複数のサプライヤーが、アジリティ向上に有効であることが確認された。これは、先行研究と整合的である。
• トポロジーのパフォーマンス優位性は、特定のパフォーマンス指標や運用状況に依存しており、特にアジリティの観点ではバランスの取れたリンク分布が好ましい。
• アジリティに最適な「万能な」トポロジーは存在しない。最適な構造は、サプライチェーンの具体的な状況と目的に依存する。
• 本研究では、ネットワーク構造が応答性に顕著な影響を及ぼすことが示された。これは、不確実性下でのサプライチェーン設計に重要な示唆をもたらす。