From Superstorms toFactory Fires: M

From Superstorms to
Factory Fires: Managing
Unpredictable Supply-Chain
Disruptions
by David Simchi-Levi, William Schmidt, and Yehua Wei
FROM THE JANUARY 2014 ISSUE
Traditional methods for managing supply chain risk rely on knowing the
likelihood of occurrence and the magnitude of impact for every potential
event that could materially disrupt a firm’s operations. For common supplychain
disruptions—poor supplier performance, forecast errors, transportation
breakdowns, and so on—those methods work very well, using historical data to
quantify the level of risk.
But it’s a different story for low-probability, high-impact events—megadisasters like
Hurricane Katrina in 2005, viral epidemics like the 2003 SARS outbreak, or major
outages due to unforeseen events such as factory fires and political upheavals.
Because historical data on these rare events are limited or nonexistent, their risk is
hard to quantify using traditional models. As a result, many companies do not
adequately prepare for them. That can have calamitous consequences when

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จาก Superstorms ไปไฟไหม้โรงงาน: การจัดการห่วงโซ่อุปทานที่คาดเดาไม่หยุดชะงักโดย David Simchi Levi, William ชมิดท์ Yehua Weiจากปัญหา 2014 มกราคมพึ่งรู้วิธีดั้งเดิมในการจัดการความเสี่ยงของห่วงโซ่อุปทานโอกาสเกิดขึ้นและขนาดของผลกระทบในทุกโอกาสเหตุการณ์ที่กล้ารบกวนการดำเนินงานของบริษัท สำหรับจัดหาลูกโซ่ทั่วไปหยุดชะงักซึ่งประสิทธิภาพผู้ยากจน การคาดการณ์ผิดพลาด การขนส่งแบ่ง และอื่น ๆ ซึ่งวิธีการเหล่านั้นอย่างดี ใช้ข้อมูลประวัติศาสตร์กำหนดปริมาณระดับความเสี่ยงแต่มันเป็นเรื่องแตกต่างกันสำหรับเหตุการณ์ความน่า เป็นต่ำ สะดุด — megadisasters ชอบเฮอร์ริเคนแคทรีนาในปี 2005 โรคระบาดไวรัสเช่นการระบาดของโรค SARS 2003 หรือวิชาข่ายเนื่องจากเหตุการณ์ไม่คาดฝันเช่นไฟโรงงานและเมือง upheavalsเนื่องจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์ในเหตุการณ์เหล่านี้หายากมีจำกัด หรือไม่มีอยู่ ความเสี่ยงเป็นยากที่จะกำหนดปริมาณการใช้รูปแบบดั้งเดิม ดัง หลายบริษัทไม่ได้เพียงพอเตรียมไว้ ที่ได้ผล calamitous เมื่อ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จาก Superstorms จะ
ไฟไหม้โรงงาน: ผู้จัดการ
ทายห่วงโซ่อุปทาน
หยุดชะงัก
โดยเดวิด Simchi-Levi, วิลเลียมชมิดท์และ Yehua Wei
จากมกราคม 2014 ปัญหา
วิธีการแบบดั้งเดิมในการบริหารจัดการความเสี่ยงในห่วงโซ่อุปทานพึ่งพารู้
ความน่าจะเป็นของการเกิดและขนาดของผลกระทบต่อทุก ที่อาจเกิด
เหตุการณ์ที่เป็นสาระสำคัญอาจส่งผลกระทบต่อการดำเนินงานของ บริษัท สำหรับ Supplychain ร่วมกัน
หยุดชะงักยากจนประสิทธิภาพผู้ผลิตข้อผิดพลาดการคาดการณ์การขนส่ง
พัง, และอื่น ๆ เหล่านั้นวิธีการทำงานได้เป็นอย่างดีโดยใช้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์เพื่อ
ปริมาณระดับความเสี่ยง.
แต่มันเป็นเรื่องที่แตกต่างกันสำหรับความน่าจะต่ำผลกระทบสูง events- megadisasters เช่น
พายุเฮอริเคนแคทรีนาในปี 2005 การระบาดของเชื้อไวรัสเช่นโรคซาร์สระบาด 2003 หรือที่สำคัญ
ขาดหายไปเนื่องจากเหตุการณ์ที่คาดไม่ถึงเช่นการเกิดเพลิงไหม้โรงงานและความวุ่นวายทางการเมือง.
เพราะข้อมูลทางประวัติศาสตร์เกี่ยวกับเหตุการณ์ที่หายากเหล่านี้จะถูก จำกัด หรือไม่มีความเสี่ยงของพวกเขาเป็น
เรื่องยากที่จะวัดปริมาณการใช้แบบดั้งเดิม รุ่น เป็นผลให้หลาย บริษัท ไม่
เพียงพอเตรียมความพร้อมสำหรับพวกเขา ที่สามารถมีผลกระทบภัยพิบัติเมื่อ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จาก superstorms

ไฟโรงงาน : การจัดการห่วงโซ่อุปทานหยุดชะงัก


ไม่ simchi โดย เดวิด เลวี วิลเลียม ชมิดท์ และจากปัญหา yehua เว่ย

มกราคม 2014 วิธีการดั้งเดิมสำหรับการบริหารความเสี่ยงในโซ่อุปทานพึ่งทราบ
โอกาสของการเกิดขึ้นและขนาดของผลกระทบสำหรับทุกเหตุการณ์ที่อาจกระทบต่อศักยภาพ
การดําเนินงานของ บริษัท สำหรับทั่วไปซัพพลายเชน
การหยุดชะงักจนซัพพลายเออร์ประสิทธิภาพการพยากรณ์ breakdowns , การขนส่ง
และอื่น ๆวิธีการเหล่านี้ทำงานดีมาก การใช้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่มีระดับความเสี่ยง
.
แต่มันเป็นเรื่องที่แตกต่างกันสำหรับความน่าจะเป็นต่ำ , สูงผลกระทบเหตุการณ์ megadisasters ชอบ
Hurricane Katrina 2005 โรคระบาดไวรัสเหมือน 2003 รายได้หลัก หรือหลัก
ไฟดับเนื่องจากเหตุการณ์ที่ไม่คาดฝัน เช่น ไฟไหม้โรงงาน และความวุ่นวายทางการเมือง เพราะข้อมูลทางประวัติศาสตร์เกี่ยวกับเหตุการณ์ .
หายากเหล่านี้จะถูก จำกัด หรือไม่มีเลย ความเสี่ยงของพวกเขายากที่จะหา
แบบดั้งเดิม เป็นผลให้หลาย บริษัท ไม่
อย่างเพียงพอเตรียมความพร้อมสำหรับพวกเขา ที่สามารถมีผลกระทบที่เป็นหายนะเมื่อ