The impacts of correlated supplier disruptions in supply networks
No Thumbnail Available
Files
Aalto login required (access for Aalto Staff only).
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Perustieteiden korkeakoulu |
Bachelor's thesis
Electronic archive copy is available locally at the Harald Herlin Learning Centre. The staff of Aalto University has access to the electronic bachelor's theses by logging into Aaltodoc with their personal Aalto user ID. Read more about the availability of the bachelor's theses.
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Author
Date
2024-09-11
Department
Major/Subject
Matematiikka ja systeemitieteet
Mcode
SCI3029
Degree programme
Teknistieteellinen kandidaattiohjelma
Language
en
Pages
23
Series
Abstract
Supply networks are the networks through which the companies get and deliver goods and services. Disruptions in the companies’ supply networks can have serious financial impacts on their performance. The correlation of these disruptions is a complex area, and there is not always a clear intuition how the correlation impacts the overall performance of the company. In this thesis, we examine how the correlated disruptions of two suppliers impact the disruption probability of a company. We use Probabilistic Risk Assessment (PRA) -approach and model supply networks as Bayesian networks. We also implement an approach to examine correlation. By Monte Carlo simulations, we examine the disruption probabilities and the correlations with different network parameters. The results suggest that when there are high probabilities that suppliers facing correlated disruptions propagate a possible disruption to the next supplier, the disruption probability of the company decreases as the correlation of these disruptions increases. Furthermore, the higher the disruption probabilities of the suppliers facing correlated disruptions are, and the higher the probabilities that these suppliers cause a propagation of a possible disruption to the next supplier are, the higher the disruption probability of the company is.Toimitusverkkojen kautta yritykset hankkivat toimittajilta palveluita ja tavaroita, joita ne tarvitsevat toimintaansa. Yritysten toimitusverkoissa tapahtuvat häiriöt voivat johtaa vakaviin seurauksiin yritysten kannalta. Yhdessä toimitusverkossa ilmenevät häiriöt voivat myös korreloida keskenään, mikä on kompleksinen ilmiö. Tämä tutkimus keskittyy arvioimaan kahden toimittajan kohtaamien korreloituneiden häiriöiden vaikutusta toimitusverkossa olevan yksittäisen yrityksen todennäköisyyteen kohdata häiriö. Lähestymme ongelmaa todennäköisyyspohjaisen riskinarvioinnin näkökulmasta ja kehitämme bayesilaisiin verkkoihin perustuvan mallin, jolla tutkimme häiriöitä toimitusverkossa. Lisäämme malliin tavan tarkastella ja muokata korrelaatiota, ja teemme Monte Carlo -simulaatioita eri verkon parametrien arvoilla. Simulaatioiden perusteella arvioimme todennäköisyyttä, jolla yritys kohtaa häiriön. Työn tulosten perusteella kahden toimittajan välisten häiriöiden korrelaatio vaikuttaa siihen todennäköisyyteen, jolla yritys kohtaa häiriön. Mikäli on todennäköistä, että kahden toimittajan mahdolliset korreloituneet häiriöt siirtyvät eteenpäin seuraavalle toimittajalle, vaikutus voidaan todentaa. Mitä suurempi toimittajien kohtaamien häiriöiden korrelaatio tällöin on, sitä pienempi on todennäköisyys yrityksen kohtaamalle häiriölle. Työssä kävi myös ilmi, että mitä suurempia ovat todennäköisyydet, että toimittajat, jotka kohtaavat korreloituneita häiriöitä, kohtaavat häiriön tai mitä suurempia ovat todennäköisyydet, että mahdolliset häiriöt siirtyvät näistä toimittajista seuraavaan toimittajaan, sitä suurempi on yrityksen todennäköisyys kohdata häiriö.Description
Supervisor
Salo, AhtiThesis advisor
de la Barra, JoaquínKeywords
supply networks, correlation, disruption, risk, probabilistic risk assessment, Bayesian network
