在考虑混合运营风险管理的供应链网络中识别关键节点集

《INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION ECONOMICS》：Identifying critical node set in supply chain network considering hybrid operational risk management

供应链网络风险传播与关键节点集混合优化研究。本文提出两阶段随机规划框架（CNS-TSSP）识别关键节点集，结合主动预防与被动响应策略模拟风险传播，通过混合优化算法和实际案例验证，证明该方法在提升供应链韧性方面优于传统方法，并揭示混合策略有效性及管理启示。

　　
供应链网络中的关键节点识别与混合风险管理框架研究

供应链网络（SCN）作为现代商业运作的核心载体，其韧性直接关系到经济系统的稳定运行。近年来，全球供应链遭受自然灾害、公共卫生事件和地缘政治冲突的频率显著增加，暴露出传统风险管理方法的局限性。针对这一现实需求，该研究创新性地构建了包含主动防御与被动响应的混合风险管理框架，为供应链韧性提升提供了新的方法论支持。

一、研究背景与问题提出
供应链网络具有典型的复杂系统特征，节点间的依赖关系形成多级传导机制。当关键节点发生故障时，其影响可通过物流延迟、生产中断、库存短缺等路径进行级联放大，最终导致整个供应链系统瘫痪。传统研究多采用网络拓扑分析，通过节点度、介数中心性等指标筛选关键节点，但这类方法存在明显缺陷：其一，静态评估难以应对动态风险环境；其二，被动防御策略在事故发生后往往力不从心；其三，缺乏对风险传导过程的量化模拟。

研究团队通过深入分析发现，现有文献存在三大理论空白：首先，将关键节点识别与防护策略割裂处理，忽视了主动预防与应急响应的协同效应；其次，过度依赖网络拓扑指标，未能有效整合运营风险特征；再次，缺乏对风险传播过程中不确定性的建模方法。基于此，研究提出将两阶段随机规划框架引入关键节点识别领域，构建CNS-TSSP混合模型。

二、方法论创新
该研究的核心突破体现在方法论层面：首先，建立了动态风险传导模型，通过模拟供应链中断后的连锁反应，量化节点失效对系统整体性能的影响。其次，开发双阶段决策机制，第一阶段基于历史数据和概率分布进行预防性保护，第二阶段根据实际中断情况实施补偿性防护。最后，创新性地将混合优化算法应用于复杂求解过程，兼顾计算效率与决策质量。

在模型构建方面，研究创造性地引入"负载容量"概念模拟风险传导强度。该指标综合考量了节点的基础韧性、网络连接度以及风险传导的时空特征，能够更真实地反映不同防护策略的实际效果。对于求解过程，研究团队提出分阶段优化策略：预处理阶段采用邻域搜索算法确定初步防护节点集，动态响应阶段运用贪心算法进行实时调整，同时通过模拟退火技术处理多目标优化中的冲突问题。

三、实践验证与成效分析
基于某跨国制造企业的实际供应链网络（节点数12，路径数35），研究团队开展了系列对比实验。结果显示，与传统方法相比，CNS-TSSP模型在三个维度上实现显著提升：其一，关键节点识别准确率提高42.7%，有效降低32.5%的潜在中断风险；其二，防护资源配置效率提升28.3%，在同等预算下可保护更多战略节点；其三，系统韧性指数（SCR）达到0.87，较传统方法提升19.6个百分点。

特别值得关注的是动态响应机制的有效性。当突发中断导致3个关键节点失效时，系统通过第二阶段应急防护，在24小时内成功恢复85%的物流功能，较单一防护策略缩短48小时应急响应时间。敏感性分析表明，防护预算每增加10%，系统韧性提升幅度从12%递减至5%，揭示出最优资源配置的分界点。

四、管理启示与应用价值
研究为供应链管理者提供了可操作的决策框架：在预防阶段，建议优先保护网络拓扑特征显著（如高介数节点、低冗余度连接）且运营价值高的核心节点；在应急阶段，需动态评估剩余节点的风险传导系数，对防护缺口进行重点补强。研究同时发现，防护策略的时空适配性对系统韧性影响达41%，这要求企业建立实时监控与弹性调整机制。

实际应用中，该框架展现出显著的成本效益优势。某汽车零部件供应商采用该方案后，年度防护成本下降17%，但供应链中断次数减少63%，客户订单履约率提升至99.2%。研究特别强调，混合防护策略的边际效益存在临界值，当防护预算超过年度营收的3.5%时，边际收益开始递减，这为企业制定成本控制策略提供了量化依据。

五、学术贡献与发展方向
该研究的理论价值体现在三个方面：首次将两阶段随机规划完整嵌入关键节点识别过程，构建了动态风险管理的数学模型框架；开创性地将网络仿真技术与优化算法结合，突破了传统纯数学模型的局限性；建立了包含预防成本、响应时间、系统恢复率的多维度评估体系。

未来研究可沿着三个方向深化：首先，探索机器学习在风险概率预测中的应用，提升模型适应性；其次，开发模块化防护策略，实现供应链全链条的风险免疫；最后，将研究成果拓展至数字孪生、区块链等新兴技术应用场景。研究团队已在与某物流企业的合作中验证了模型在跨境供应链管理中的适用性，计划2025年开展多国多港口的跨境验证实验。

六、研究局限与改进建议
当前研究主要存在两个局限：其一，模型对突发性事件的响应存在滞后性，这需要引入实时数据采集与反馈机制；其二，防护策略的可持续性尚未充分验证，建议后续研究加入长期效益评估模块。从方法论层面，未来可尝试将深度学习技术应用于风险传导模拟，以替代部分人工模拟环节，这将显著提升大型网络的计算效率。

该研究为供应链风险管理提供了理论突破与实践指南，其核心价值在于实现了"预防-监测-响应"的全周期闭环管理。通过将复杂系统理论与工程管理实践相结合，研究团队不仅完善了关键节点识别的理论体系，更为企业构建弹性供应链提供了可复制的解决方案模板。随着全球供应链重构加速，该研究成果在提升企业供应链韧性的同时，对保障国家经济安全具有战略意义。