3.3 Reachability matrix and level p

3.3 Reachability matrix and level partitioning
The SSIM is transformed into a reachability matrix as described in step (4) of the ISM methodology. After incorporating the transitivities, the final reachability matrix is achieved which is presented in Table II (1* denotes transitivity).

The final reachability matrix depicts the driving and dependence power of each risk. Driving power of each risk is the total number of risks (including itself) which it affects, i.e. the sum of interactions in the rows. Conversely, dependence power of each risk is the total number of risks (including itself) by which it is affected, i.e. the sum of interactions in the columns. Depending on their driving and dependence power, the risks will later be classified into autonomous, dependent, linkage and independent risks.

The final reachability matrix leads to the reachability and antecedent set for each risk. The reachability set R(si) of the element si is the set of elements defined in the columns that contain 1 in row si. Similarly, the antecedent set A(si) of the element si is the set of elements defined in the rows which contain 1 in the column si. In the present case, the risks along with their reachability, antecedent and intersection set as well as resulting levels are shown in Table III. The process (as described in step (4) of ISM methodology) is completed in ten iterations.

3.4 Development of digraph and formation of ISM
Based on the reachability matrix, a conical matrix (lower triangular format) is developed by arranging the elements according to their levels (Table IV).

Based on the conical reachability matrix, the initial digraph including transitive links is obtained. After removing indirect links, the final digraph is obtained. Next, the elements descriptions are written in the digraph to call it the ISM (Figure 3).

The developed ISM has no cycles or feedbacks. Elements are related in pure hierarchical pattern.

3.5 MICMAC analysis
Identification and classification of the various supply chain risks are essential to develop the ISM under study. Comparing the hierarchy of risks in the various classifications (direct, indirect, potential) leads to rich source of information. MICMAC is an indirect classification method to critically analyze the scope of each element. The objective of the MICMAC analysis is to assess the driving power and dependence of supply chain risks (Mandal and Deshmukh, 1994; Saxena and Sushil, 1990). In Table II, the sum along the rows and the columns indicates the driving power and dependence, respectively.

All elements are divided into four groups of risks (autonomous, dependent, linkage and independent). Group I includes autonomous elements that have weak driver power and weak dependence. Group II consists of dependent elements that have weak driver power and strong dependence. The third group includes linkage elements that have both strong driving and dependence power. In group IV, all independent elements are clustered that have strong driving power, but poor dependence power. Figure 4 shows the classification of the analysed risks based on their driving power and dependence.

3.6 Fuzzy MICMAC analysis
The analysis can be further improved by considering the strength of relationships instead of the mere consideration of relationships so far. By strength of relationship, we mean the strength of risk i's impact (given its occurrence) on risk j's probability of occurrence. This strength of impact can be defined by qualitative consideration on a 0‐1 scale, as shown in Table V.

These values are superimposed on the initial reachability matrix from step (4) in ISM methodology. The resulting fuzzy direct relationship matrix is shown in Table VI.

According to Zimmermann (1991), there are three types of fuzzy compositions in order to determine the strength of the fuzzy indirect relation from element i to j: max‐min, max‐product and max‐average. In the context of this research, the max‐min composition is the most suitable, since the fuzzy relations represent the strength of relations. That means, that the minimal strength has to be the maximum of all possible minimal impacts from i to j. If the fuzzy relations represent the probability of relations, the max‐product approach seems to be the most suitable. In order to obtain indirect relationships, the fuzzy direct relationship matrix is modified based on the computational steps given in Yenradee and Dangton (2000). The resulting direct and indirect fuzzy relationship matrix with driving power and dependence is given in Table VII.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3.3 reachability เมตริกซ์และพาร์ทิชันระดับSSIM จะเปลี่ยนเป็นเมทริกซ์ reachability ตามที่อธิบายไว้ในขั้นตอนที่ (4) ของระเบียบวิธีที่ ISM หลังจากเว็บ transitivities ที่ เมตริกซ์ reachability สุดท้ายทำที่นำเสนอในตาราง II (1 * แสดง transitivity)เมตริกซ์ reachability สุดท้ายแสดงให้เห็นพลังขับและพึ่งพาของแต่ละความเสี่ยง ขับรถของแต่ละความเสี่ยงคือ จำนวนรวมของความเสี่ยง (รวมตัวเอง) ซึ่งจะมีผลกับ เช่นผลรวมของการโต้ตอบในแถว ในทางกลับกัน พึ่งพาพลังของแต่ละความเสี่ยงมีความเสี่ยง (รวมตัวเอง) ซึ่งก็ได้รับผลกระทบ เช่นผลรวมของการโต้ตอบในคอลัมน์จำนวน ขึ้นอยู่กับพลังงานของพวกเขาขับรถและการพึ่งพา ความเสี่ยงจะในภายหลังแบ่งออกเป็นอิสระ อิสระ ความเชื่อมโยงและความเสี่ยงด้วยตนเองเมตริกซ์ reachability สุดท้ายนำไปสู่ reachability และ antecedent ตั้งสำหรับแต่ละความเสี่ยง ชุด reachability R(si) ศรีองค์ประกอบเป็นชุดขององค์ประกอบที่กำหนดไว้ในคอลัมน์ที่ประกอบด้วย 1 ในสี่แถว ในทำนองเดียวกัน A(si) ชุด antecedent ของศรีองค์ประกอบเป็นชุดขององค์ประกอบที่กำหนดไว้ในแถวที่ประกอบด้วย 1 ในสี่คอลัมน์ ในกรณีปัจจุบัน ความเสี่ยงกับการ reachability, antecedent และแยกตั้ง เป็นผลระดับจะแสดงในตาราง III กระบวนการ (ตามที่อธิบายไว้ในขั้นตอนที่ (4) ของระเบียบวิธี ISM) เสร็จในสิบซ้ำ3.4 พัฒนาไดกราฟและการก่อตัวของ ISMตาม reachability เมตริกซ์ เมตริกซ์ทรงกรวย (รูปสามเหลี่ยมด้านล่าง) ถูกพัฒนา โดยจัดองค์ประกอบตามระดับของตน (ตาราง IV)ตามเมตริกซ์ reachability ทรงกรวย ได้รับทวิอักษรแรกที่รวมการเชื่อมโยงสกรรมกริยา ทวิอักษรสุดท้ายจะได้รับหลังจากการเอาการเชื่อมโยงทางอ้อม คำอธิบายองค์ประกอบถัดไป จะเขียนในทวิอักษรเรียก ISM (3 รูป)ISM พัฒนาไม่มีวงจรหรือรู้สึก องค์ประกอบที่เกี่ยวข้องในรูปแบบลำดับชั้นที่บริสุทธิ์3.5 วิเคราะห์ MICMACระบุและจำแนกประเภทของความเสี่ยงด้านห่วงโซ่อุปทานต่าง ๆ จำเป็นต่อการพัฒนา ISM ภายใต้การศึกษา เปรียบเทียบลำดับชั้นของความเสี่ยงในต่าง ๆ จัดประเภท (โดยตรง ทางอ้อม เป็นไปได้) นำไปสู่อุดมไปด้วยแหล่งข้อมูล MICMAC เป็นวิธีการจัดประเภททางอ้อมเพื่อวิเคราะห์ถึงขอบเขตของแต่ละองค์ประกอบ วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ MICMAC จะประเมินพลังขับและพึ่งพาความเสี่ยงห่วงโซ่อุปทาน (Mandal และศเทศมุข 1994 ซสักเสนาและ Sushil, 1990) ในตาราง II ผลรวมแถวและคอลัมน์บ่งชี้พลังขับและพึ่งพา ตามลำดับองค์ประกอบทั้งหมดจะแบ่งออกเป็นสี่กลุ่มของความเสี่ยง (อิสระ อิสระ ความเชื่อมโยงและอิสระ) กลุ่มผมมีองค์อิสระที่มีอำนาจควบคุมอ่อนแอและพึ่งพาอ่อน กลุ่มที่สองประกอบด้วยองค์ประกอบอิสระที่มีอำนาจควบคุมอ่อนแอและพึ่งพาแรง กลุ่มที่สามประกอบด้วยองค์ประกอบเชื่อมโยงที่มีทั้งแรงขับและการพึ่งพาพลังงาน ในกลุ่ม IV องค์ประกอบอิสระทั้งหมดมีจับกลุ่มที่มีแข็งแกร่งขับพลังงาน แต่พลังงานไม่ดีพึ่งพา รูปที่ 4 แสดงการจัดประเภทของความเสี่ยง analysed ตามอำนาจหน้าที่ขับและพึ่งพา3.6 fuzzy MICMAC วิเคราะห์การวิเคราะห์สามารถเพิ่มเติมปรับปรุง โดยพิจารณาจากความแข็งแกร่งของความสัมพันธ์แทนการพิจารณาเพียงความสัมพันธ์มาก ด้วยความแข็งแกร่งของความสัมพันธ์ เราหมายถึง ความแข็งแรงความเสี่ยง i's ผลกระทบ (ให้เกิดความ) ความน่าเป็น j's ความเสี่ยงของการเกิด มีระดับของผลกระทบสามารถกำหนด โดยการพิจารณาเชิงคุณภาพในระดับ 0‐1 ดังที่แสดงในตาราง Vค่าเหล่านี้จะวางซ้อนอยู่บนเมทริกซ์ reachability เริ่มต้นจากขั้นตอนที่ (4) ในวิธี ISM เมทริกซ์ความสัมพันธ์โดยตรงชัดเจนผลลัพธ์จะแสดงอยู่ในตาราง VIตาม Zimmermann (1991), มีสามชนิดขององค์ชัดเจนเพื่อกำหนดความแรงของความสัมพันธ์ทางอ้อมเอิบจากองค์ประกอบเป็น j: max‐min, max‐product และ max‐average ในบริบทของการศึกษา องค์ประกอบ max‐min เป็นการเหมาะสมที่สุด เนื่องจากความสัมพันธ์ที่ชัดเจนแสดงถึงความแข็งแกร่งของความสัมพันธ์ นั่นหมายความว่า ว่า มีความแข็งแรงน้อยที่สุดมี จำนวนทั้งหมดเป็นไปได้น้อยที่สุดผลกระทบจากฉันไปเจ ถ้าความสัมพันธ์ที่ชัดเจนแสดงถึงความเป็นไปได้ของความสัมพันธ์ วิธี max‐product น่าจะ เหมาะสมที่สุด เพื่อให้ได้ความสัมพันธ์ทางอ้อม เมทริกซ์ความสัมพันธ์โดยตรงชัดเจนจะแก้ไขตามขั้นตอนการคำนวณที่กำหนดใน Yenradee และ Dangton (2000) เมทริกซ์ความสัมพันธ์ที่ชัดเจนโดยตรง และทางอ้อมได้ขับรถพลังงานและพึ่งพาได้ในตาราง VII