揭示农业供应链中的动态变化：一种基于变压器技术的商品价格建模框架

《INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION ECONOMICS》：Unveiling dynamics in agricultural supply chain : A transformer-enhanced framework for commodity price modeling

供应链中断风险的数据驱动评估方法，基于XGBoost模型和组件风险矩阵，量化分析1,867个组件的缺货频率与严重程度，识别关键风险驱动因素，并通过OEM案例验证其实践价值，助力企业战略构建供应链韧性。

　　

托马斯·德·巴克（Thomas De Backker）|阿努克·维尔卡门（Anouck Vercammen）|罗伯特·布特（Robert Boute）

鲁汶大学（KU Leuven）运营管理中心，Naamsestraat 69，邮编3555，鲁汶，3000，比利时

摘要

我们提出了一种基于数据的方法来评估供应链中断风险，该方法专注于组件层面。我们的“组件风险矩阵”根据组件的预计缺货频率和严重程度对其进行分类。我们的预测模型采用了XGBoost算法，并结合了历史中断数据以及每个组件的独特特征。该方法通过量化组件的关键性并识别其背后的关键驱动因素，从而能够优先考虑需要采取韧性措施的组件。我们在一家原始设备制造商的1,867个组件上验证了这一方法的有效性，证明了其在实际应用中的可行性，并为风险缓解提供了有益的见解。这种数据驱动的方法使公司能够在设计和构建供应链时战略性地增强其韧性。

章节摘录

引言：组件风险矩阵

21世纪初，企业供应链的脆弱性凸显出来，普遍存在对中断事件的应对不足。诸如COVID-19大流行、俄罗斯-乌克兰冲突以及苏伊士运河堵塞等重大事件严重影响了全球经济稳定，迫使各行业重新评估供应链结构。这些危机迫使企业应对各种挑战，包括限制供应商准入的贸易禁令和封锁措施等。

文献中的定位

我们的组件风险矩阵旨在通过评估组件层面的缺货风险来增强供应链的韧性。虽然这种方法与传统研究不同，因为它关注的是单个组件，但它建立在现有文献的基础上，将风险概念化到运营环境中。Heckmann等人（2015年）将供应链风险定义为“由于供应链中不确定的发展因素导致供应链在效率和效果方面的潜在损失”。

基于数据的组件风险评估

通过使用历史数据和组件特征来预测缺货频率和严重程度，我们的方法补充了传统风险评估中常用的定性方法。通过整合过去的性能数据并识别影响这些性能的潜在驱动因素，我们提倡采用一种数据驱动的方法，以更准确的方式衡量组件风险并揭示其背后的风险驱动因素。

数据集描述

我们通过一个案例研究来展示我们的预测模型和相应的基于数据的组件风险矩阵，该案例研究涉及一家在其领域内处于全球领先地位的工业原始设备制造商（OEM）。该案例涵盖了多个产品组中的各种组件，主要是具有全球市场影响力的工业解决方案的核心部件。数据集包含1,239个组件的信息，其中585个组件在研究期间至少发生过一次缺货情况。

组件风险矩阵

图4展示了根据缺货次数预测得出的组件风险矩阵，以及每个组件相应的平均停机时间。在这个矩阵中，每个点代表数据集中的一个组件。该组件在矩阵中的位置由其预测的缺货频率f_freq,i和严重程度f_sev,i值决定。

接下来，我们将讨论如何利用组件风险矩阵来评估组件风险，从而制定相应的韧性措施。

结论

本文介绍了用于评估单个组件面临供应链中断风险的组件风险矩阵。我们利用XGBoost机器学习技术结合历史中断数据来预测中断的可能性及其对生产线因组件短缺而造成的停机时间的影响。组件风险矩阵在两个维度上对每个组件进行了映射，使公司能够（1）根据组件的风险相关因素来优先处理这些组件。

作者贡献声明

罗伯特·布特（Robert Boute）：负责监督工作。阿努克·维尔卡门（Anouck Vercammen）：负责撰写初稿。托马斯·德·巴克（Thomas De Backker）：也参与了初稿的撰写。

未引用的参考文献

Bent′ejac和Mart′?nez-Mun?oz，2021年；Brintrup等人；Garvey和Lansdowne，1998年。

利益声明

作者声明他们没有已知的个人竞争关系或财务利益可能会影响本文所述的工作。

致谢

本研究得到了弗兰德斯制造产业战略研究中心（Flanders Make）的支持。