تلفیق ارزیابی و مدیریت ریسک و سنجش عملکرد در زنجیره تامین محصولات کشاورزی با استفاده از رویکرد شبیه سازی عامل بنیان (مطالعه موردی)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجو دکترا گروه اقتصاد کشاورزی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران

2 استاد دانشگاه فردوسی مشهد

3 استادیار گروه علوم اجتماعی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران

چکیده

گستردگی و پیچیدگی فعالیت ها در زنجیره های تامین، این شبکه ها را در معرض انواع ریسک ها قرار داده به گونه ای که تصمیم گیران و فعالان کسب و کار در این زنجیره ها را ناگزیر از شناخت و ارزیابی درست ریسکها و اتخاذ سیاست های لازم در زمینه کاهش احتمال وقوع و شدت پیامدهای آنها ساخته است. هدف از این تحقیق، سنجش کارائی زنجیره تامین در شرایط واقعی تحت ریسک های مختلف و تجزیه و تحلیل آن با کمک شبیه سازی عامل بنیان می باشد. بدین منظور زنجیره تامین شیر در شهرستان زاهدان طی سال های 1397 و 1398 مورد بررسی قرار گرفت. با استفاده از روش نمونه گیری نظری اشتروس و کوربین، مجموعه منظمی از مصاحبه های عمیق و نیمه ساختاری به صورت هدفمند به شمار 24 مشارکت کننده با مجموعه ای از کارشناسان و صاحبنظران مرتبط با زنجیره برای استخراج داده های کیفی انجام گرفت. شمار 61 ریسک شناسایی شده زنجیره در تحقیقات میدانی، به کمک روش تحلیل بحرانیت حالت شکست و اثرگذاری های آن، ارزیابی اولیه صورت گرفت، سپس زنجیره های فعال در منطقه، با رویکرد مدل سازی عامل بنیان[1] و با استفاده از نرم افزار نت لوگو[2] شبیه سازی و سناریوهای 27 گانه کاهشی ریسک برای سنجش تغییرات شاخص های کارایی زنجیره بررسی شدند. از بین ریسک های مختلف، نوسان های قیمت نهاده های زراعی، نوسان های قیمت شیر و کمبود اطلاعات دارای بیشترین تاثیر منفی بر کارایی زنجیره کل بودند و در نتیجه کاربست سیاست های کاهشی مناسب که سطح ریسک ها را از سطح بالا تا سطح متوسط در زنجیره کاهش دهند، می توان ضمن افزایش درآمد کل زنجیره، برخی دیگر از شاخص های کارایی مانند نرخ انعطاف پذیری و پاسخگویی زنجیره را  نیز بهبود بخشید.

کلیدواژه‌ها


Ali, I. and Shukran, K. (2016). Managing supply chain risks and vulnerabilities through collaboration: Present and future scope. The Journal of Developing Areas, 50 (5): 335–342.
Alora, A. and Barua, M.K. (2019). An integrated structural modelling and MICMAC analysis for supply chain disruption risk classification and prioritisation in India. Int. The Journal of Value Chain Management, 10 (1):1–25.
Aramyan,L. Ondersteijn,Ch. Vankooten,O. and Lansink, A,O. (2006). Performance Indicators in Agri-Food Production Chains.
Aven, T. (2019). The cautionary principle in risk management: Foundation and practical use.reliable. Eng. Syst. Saf. 2019:106585. www.elsevier.com/locate/ress.
Beamon, B.M. (1999). Measuring supply chain performance. International Journal of Operations and Production Management, 19 (3/4): 275-292.
Carpitella, S., Certa, A., Izquierdo, J., and La Fata, C. M. (2018). A combined multi-criteria approach to support FMECA analyses: A real-world case. Reliability Engineering & System Safety, 169: 394–402.
Christopher, M.C. (2000). The agile supply chain: competing in volatile markets. Industrial Marketing Management, 29(1): 37–44.
Corbin, J and Strauss, A. (2014). Basics of qualitative research. Sage.
Dias, G. C., Hernandez, C. T., and Oliveira, U. R. (2020). Supply chain risk management and risk ranking in the automotive industry. Gestão and Produção, 27(1), e3800.
Du, X., Lu, L., Reardon, T. and Zilberman, D. (2016). Economics of agricultural supply chain design: A portfolio selection approach. American Journal of Agricultural Economics, 98(5): 1377-1388. DOI: 10.1093/ajae/aaw074.
El –Yasmine, A.S.L., Ghani B.A., Trentesaux D. and Bouziane, B. (2014). Supply Chain Management Using Multi-Agent Systems in the Agri-Food Industry. Springer International Publishing Switzerland.544:145-155.https://doi.org/10.1007/978-3-319-04735-5_10
Fox, M.S., Barbuceanu, M. and Teigen, R.(2000). Agent-oriented supply-chain Management. International Journal of Flexible Manufacturing Systems, 12(2–3):165–188.
Fung, R.Y.K. and Chen, T.(2005). A multi agent supply chain planning and coordination architecture, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 25(7–8): 811–819.
Gunasekaran, A., Patel, C. and McGaughey, R.E. (2004). A framework for supply chain performance measurement. International Journal of Production Economics, 87 (3): 333-347. Supply-Chain Council, 2004. SCOR. Available: [http://www.supply-chain.org/index.ww].
Gunasekaran, A., Patel, C. and Tirtiroglu, E. (2001). Performance measures and metrics in a supply chain environment. International Journal of Operations and Production Management, 21 (1/2): 71-87.
Guo, Y. (2011). Research on knowledge-oriented supply chain risk management system model. Journal of Management and Strategy., 2(2): 72-77.
Iannone, R., Miranda, S. and Riemma, S.(2007). Supply chain distributed simulation: An efficient architecture for multi-model synchronization. Simulation Modelling Practice and Theory, 15(3):221–236.
Kaihara, T. (2003). Multi-agent based supply chain modelling with dynamic environment. International Journal of Production Economics, 85(2): 263–269.
Kamalahmadi, M., and Parast, M. M. (2016). A review of the literature on the principles of enterprise and supply chain resilience: major findings and directions for future research. International Journal of Product Economics, 171: 116-133. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2015.10.023.
Kern, D., Moser, R., Hartmann, E. and Moder, M. (2012). Supply risk management: model development and empirical analysis. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 42(1), 60-82.  http://dx.doi.org/10.1108/09600031211202472.
Kim, K. O. and Zuo, M. J. (2018). General model for the risk priority number in failure mode and effects analysis. Reliability Engineering & System Safety, 169: 321–329.
Li, T. (2012). Risk assessment in the supply chain management based on Fuzzy AHP model. Progress in Applied Mathematics, 4(1): 9-13.
Lohman, C., Fortuin, L. and Wouters, M. (2004). Designing a performance measurement system: a case study. European Journal of Operational Research, 156 (2): 267-286.
Mital, M., Del Giudice, M.and Papa, A. (2018). Comparing supply chain risks for multiple product categories with cognitive mapping and Analytic Hierarchy Process. Technological Forecasting and Social Change, 131:159–170.
Mor, R. S., Bhardwaj, A. and Singh, S., (2018). A structured litera­ture review of the Supply Chain practices in Food Processing Industry. Proceedings of the 2018 International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, Bandung, Indonesia, 6-8:588-599.
Mzougui, I., Carpitella, S., Certa, A., El Felsoufi, Z. and Izquierdo, J. (2020). Assessing Supply Chain Risks in the Automotive Industry through a Modified MCDM-Based FMECA. Processes, 8(5): 579;  https://doi.org/10.3390/pr8050579.
Nagurney A., Yu M., Masoumi A.H., Nagurney L.S. (2013). Food Supply Chains. In: Networks Against Time. SpringerBriefs in Optimization. Springer, New York, NY.
Norrman, A. and Jansson, U. (2004). Ericsson’s proactive supply chain risk management approach after a serious sub‐ supplier accident. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 34(5): 434-456. 
Pfohl, H. C., Köhler, H. and Thomas, D. (2010). State of the art in supply chain risk management research: empirical and conceptual findings and a roadmap for the implementation in practice. Logistics Research., 2(1): 33-44.
Rangel, D. A., De Oliveira, T. K. and Leite, M. S. A. (2014). Supply chain risk classification: discussion and proposal. International Journal of Production Research, 53(22): 6868-6887.
Strauss, A.L., and Corbin,J.M. (1994). Grounded theory methodology. In NK Denzin and YS Lincoln (Eds), Handbook of qualitative research: 273-285.
Swaminathan, J.M., Smith, S.F. and Sadeh, N.M. (1998). Modeling supply chain dynamics: A multiagent approach., Decision Sciences, 29(3): 607–632.
Tuncel, G., and Alpan, G. (2010). Risk assessment and management for supply chain networks: A case study. Computers in Industry, 61(3): 250-259.
Zavala-Alcívar, A. Verdecho, M. J. and Alfaro-Saiz, J. J. (2020). A Conceptual Framework to Manage Resilience and Increase Sustainability in the Supply chain. Sustainability, (12) 6300.
 
Zubair, M. and Mufti, N. A. (2015). Identification and assess­ment of supply chain risks associated with dairy products sector. Journal of Basic and Applied Sciences, 11: 167-175.
Z-BRE4K Consortium Report (2019). KRI models and tools for FMECA and criticality analysis. Strategies and Predictive Maintenance models wrapped around physical systems for Zero- unexpected -Breakdowns and increased operating life of Factories Public. V0.2.