Сложность и адаптивности в распределенных сетей: Строительство сети электропитания теории с использованием комплексной перспективы адаптивных систем *

РЕЗЮМЕ

Поставка сети состоят из большого числа фирм из нескольких взаимосвязанных отраслей. Такие сети могут быть переход стратегий и целей в рамках динамичной среде. В последние годы, столкнувшись с динамической среды, ряд дисциплин приняли комплексной адаптивной системы (ССС) точки зрения, чтобы получить понимание важных проблем в области их исследования. Научные исследования в области поставок сети также приступили к изучению существа теории сложности и перспективы CAS. В этой статье мы приведем применимости теории сложности и CAS более пристального внимания, подчеркивая его потенциал для интеграции существующих управления цепочками поставок (SCM) исследования в области структурированного свода знаний в то же время обеспечивая основу для создания, проверки и уточнения новых теорий имеющих отношение к сети реальных поставок. Мы предлагаем несколько возможных вопросов исследования подчеркивают, как перспективы CAS может помочь в наполнении СКМ дисциплины. Мы полагаем, что сообщества СКМ исследований принимает такие динамические системы и на уровне ориентации, что выдвигает на первый план адаптивности фирм и сложность их взаимоотношений, которые зачастую присущи сетей снабжения ..

Предметные области: адаптивность, комплексной адаптивной системы, сложности, теории сложности, принятие решений, управление цепочками поставок и поставок.

ВВЕДЕНИЕ

Сегодня, управление цепочками поставок (SCM) предполагает адаптацию к изменениям в сложной глобальной сети организаций. Типичной сети питания состоит из межфирменных отношений, которые могут подключить несколько отраслей. В результате решения питающей сети часто требуют рассмотрения большого числа факторов, начиная от различных аспектов и перспектив. Два возникающих тем, что менеджеры часто сталкиваются при принятии этих решений (I) структурной сложности их взаимосвязанной цепочки поставок (Choi

Комплекс взаимосвязей между различными поставщиками, производителями, сборщиков, дистрибьюторов и розничных торговцев являются нормой для промышленных сетей. При принятии решений в рамках этих сетей на основе несоставным предположений (например, линейность, покупатель-поставщик диада, редкие соединения, статического окружающей среды, основных средств и неадаптивных отдельных поведения фирмы), проблемы, часто носят скрытый характер, оставляя достаточно места для осмысления и совершенствования лежащих в основе процессов. Рассмотрим последние осуществления сложности ориентированных решений американской Air Liquide, фирма, базирующаяся в Хьюстоне, штат Техас. Ниже приводится информация, приобретенных через несколько интервью сотрудника, соответствующий документ обследования и наблюдения Центра управления в американских Air Liquide. Компания производит промышленных и медицинских газов, таких как азот, кислород и водород при температуре около 100 мест производства в Соединенных Штатах и поставляет около 6000 сайтов клиентов с использованием комплекса трубопроводов, железнодорожных вагонов, более 400 грузовиков. В прошлом, ее распределение маршрутов был основан на аналитических методов оптимизации. Однако такой подход был трудный момент включения экологических волатильности, обратной связи с водителями грузовиков, а также динамические возможности поиска.

После работы с NuTech Solutions (ранее Bios группа), они создали новые сложности решение, основанное на том, что использует нейронные сети и агент-ориентированное моделирование (с муравьем-нагула алгоритмов) для интеграции решений через их multinodal и смешанные сети питания. Самое главное, новый метод решения решает обе источников и маршрутов вместе в процессе оптимизации. Чарльз Харпер, директор Национального поставкы

После переключения, мы едем меньше мили, мы не будем делать глупостей, и мы перебираемся людей для различных рабочих мест, которые не существовали ранее. Все эти вещи сложить к экономии средств. Это был шокирующий чтобы увидеть, сколько возможностей было. Знания, которые мы получили от реализации сложности решение на базе помогли нам понять, что в реальном времени дополнительных расходов жидкости происходит в резервуары клиентов на самом деле. Наше предложение сети теперь могут гибко адаптироваться к нестабильности в окружающей среде в результате различий в мощности ценам или даже ураганы. Сложность решения на основе очень применимо, и люди должны начать использовать их или они будут в убытке.

Американский Air Liquide является далеко не единственной фирмой, которая использует структурной сложности (взаимосвязь фирм) и адаптивность (динамическая обучения отдельных фирм) принципы сложные адаптивные системы (CAS). Boeing эффективно использовать CAS принципы пересмотреть свои 787 Dreamliner питающей сети, что снижает риск дорогих каскадных поставки задержки в сети (Global Logistics и управление цепочками поставок Стратегии, 2007). Аналогично, используя CAS принципов, КБ "Ситибанк" Кредитный риск обнаружили $ 200 млн в скрытых расходов, Проктер энд Гэмбл сокращение инвентаризации сети электропитания на 25% и 22% сохранили о распределении расходов и Southwest Airlines экономит $ 2 млн ежегодно в операциях по доставке грузов (Келли

Наряду с управлением сложности, присущей взаимосвязанности их сетей поставок, организации также начали изучать преимущества быть адаптивной в их поведении. Sheffi и Кондолиза Райс (2005) приведем один пример адаптивного поведения фирмы в сотовой сети, поставки телефона. Они подчеркивают различные подходы, Nokia и Ericsson приняла во время пожара нарушено питания от Philips, единственным поставщиком оборудования для конкретного чипа общим для обоих производителей. Хотя Ericsson пострадали около $ 2,34 млрд. потерь, Nokia работает непосредственно с Philips восстановить поставки с помощью альтернативных вариантов поставок. Они изменение конструкции телефонов где это возможно и обеспеченных всем мире производственные мощности от Philips для обеспечения стабильных поставок чипов. Между тем, прямое взаимодействие между руководством Nokia и Philips дальнейшему повышению способности Nokia адаптироваться в будущем. Вуллин и Перри (2004) являются еще одним примером того, как Honda адаптировать к изменяющимся автомобильного сектора окружающей среды за счет использования понятий обучения и пути зависимость адаптивных систем. Они использовали их согласия и гражданского платформы, как мне основе нескольких своих самых последних спортивных автомобилях, и, как результат, они получили значительную долю рынка в этом сегменте, хотя они медленно введите 4 полноприводных рынка ..

Новаторской статье Чой, Дули и Rungtusanatham (2001) рассмотрели, как свойства CAS воплощаются на поставку сетей. Поскольку в данной статье, были лишь несколько статей, которые используют мнению CAS поставки сетей, давая понять, что дисциплина СКМ еще восторженно обнимать точки зрения CAS. Цель неправильного бумаги позиция обратить внимание на недавние события в теории CAS из нескольких дисциплин и объяснить, как эти знания могут быть использованы для обогащения оперативного управления (ОВ) и СКМ дисциплин. Мы предлагаем используя концептуализаций сложные адаптивные распределенных сетей (CASN), такие как те, что в аль Цой и др.. (2001) и Surana, Кумара, поножи, и Рагхаван (2005), чтобы заложить основу для интеграции существующих деятельности и при разработке новых теорий в рамках СКМ знания. В частности, мы обсудим, как CAS принципы могут оказаться полезными для идентификации и организации комплексных и адаптивных явлений в поставках сетей, таких как отдельных фирм, адаптации, самоорганизации и возникновения, покупатель-поставщик отношений, поставка производительность сети, изменения в окружающей среде, и механизмы обратной связи . И наконец, мы рассмотрим проблемы, связанные с развитием теории CASN, и разработать предложения для будущих усилий научных исследований и теории развития CASN ..

CAS зрения предложения СЕТИ

Поскольку организации адаптивности выставки и может существовать в сложной среде с множеством связей и взаимодействий, он является естественным шагом для выявления питающей сети, как CAS. Цой и др.. (2001) утверждают, что поставки сетей должны быть признаны в качестве CAS путем предоставления подробных карт каждого свойства CAS к сети питания. Аналогичным образом, последующие исследования признали тот же сложностью поставки сетей (Surana и др.., 2005). Для краткости мы используем Андерсон (1999) и др. Цой. (2001), предлагаем обзор CAS и разработке исследовательских СКМ.

CAS является взаимосвязанной сети нескольких лиц (или агентов), которые обладают адаптивные меры в ответ на изменения как в окружающей среде и систему органов сам (Choi и др.., 2001). Коллективные производительность системы или поведение возникает как нелинейные и динамические функции большого числа мероприятий в параллельном, взаимодействуя лиц. Например, отдельные решения, принимаемые фирмами перед неполной информацией и вести изменяющийся спрос на глобальном наблюдаемого явления (например, Буллуип эффект) (Ли, Padmanabhan,

Во-первых, CAS состоит из лиц, которые взаимодействуют с другими подразделениями и с окружающей средой, выполнив ряд простых правил решения (например, схемы). Эти организации могут изменяться с течением времени в качестве субъектов узнать из их взаимодействия. В отличие от реляционной моделирования, которая пытается использовать один набор параметров, объяснить изменения в другой набор переменных, CAS рассматриваются как изменения в схеме привести отдельные лица в различных агрегатных результатов.

Во-вторых, ССС самоорганизации. Самоорганизация является следствием взаимодействия между ними. Самоорганизация определяется как процесс, в котором новые структуры, структуры и свойств, возникают без навязанные извне системы. Поскольку поведение в сложных системах происходит от динамического взаимодействия между агентами и между окружающей средой и агентов, изменения, как правило, нелинейных относительно первоначального изменения в системе. Таким образом, могут быть небольшие изменения, которые имеют огромное влияние на системы, или, наоборот, большие изменения, которые имеют относительно незначительное влияние. Цой и др.. (2001, стр. 357) государства ", поведение сложной системы не могут быть записаны в явном виде, оно не поддается прогнозированию с помощью разработки параметрической модели, такие как статистические модели прогнозирования". Даже если это не всегда возможно предсказать будущее именно образом, в будущем может проявляют некоторые основные закономерности. Хотя изменения, которые вносятся в системе может быть драматичным и непредсказуемым, могут быть модели поведения, которые можно считать прототипом. Соответствующие анализы могут дать определенные знания основных моделей поведения, которые могут развиваться в системе с течением времени ..

В-третьих, CAS coevolves на грани хаоса. Цой и др.. (2001) объясняют коэволюции, полагающая, что CAS реагирует и создает свою среду таким образом, чтобы изменения во внешней среде, может вызвать агентов в ее рамках изменений, которые, в свою очередь, вызывает другие изменения в окружающей среде. Эти действия и реакции могут быть вызваны внешними событиями, такими как стихийные бедствия (например, ураган "Катрина") или действий агентов (например, решение о внедрении системы планирования общеорганизационных ресурсов). Динамизм CAS экспонаты, как происходят изменения в окружающей среде, это влияет на динамику системы. Факторы внешней среды могут вызывать изменения, к которым агенты должны адаптироваться, влияющие на способ агенты воспринимают свою окружающую среду или схемы используются самими участниками. Таким образом, правила следуют отдельные подразделения организации системы, так как отдельных лиц, не посвященных в цели функционирования системы в целом. Коэволюции системы происходит в суровых ландшафтов фитнес, в котором CAS не существует. Концепция пейзаж был впервые представлен биолог Сьюэлл Райт (1932). Оно ссылается на отображение генетической структуры организма к его фитнес-уровня. В области управления научных исследований, идея пейзаж аналогично области социально-экономических явлений (Levinthal

В частности, эти ландшафты можно рассматривать с точки зрения аналогии с горными хребтами, что представляет собой целевой функции (например, выполнение функции), которая заполняется с холмами и долинами (Kauffman, 1995). Холмы и пики представляют собой желаемую оптимального состояния, в которых надежная пейзаж много пиков окруженный глубокими долинами. Например, в сети питания Toyota, перемещение товаров между Camry растений и Johnson Controls место рамки завод контролируется с помощью тесно связаны канбан система будет по-разному реагируют на внешние события, чем движение товаров между сиденьем Johnson Controls ' рамки производственных предприятий и их поставщиков сырья ..

В-четвертых, CAS рекурсивно по своей природе, и рекомбинацию и развивается с течением времени. Например, возвращаясь к Буллуип эффект (Ли и др.., 1997), межфирменных заказы могут быть охарактеризованы как заказы от 1 организационные функции к другой организационной функции, заказы от отдельного работника одной фирмы к другой работник, или любая комбинация из участвующих лиц, функций и фирм. Кроме того, с макроэкономической точки зрения, она может быть положена, что сети, косметологическое оборудование, взаимосвязаны в национальном или международном контексте и взаимодействовать вместе, как CAS в более широком контексте (Arthur, Durlauf,

Опираясь на эти свойства, Цой и др.. (2001) план три ключевых очагов на поставку исследований цепи: внутренние механизмы, окружающей среды и коэволюции. Для внутренних механизмов, ключевыми элементами являются агенты (юридические лица) и схемы, самоорганизации и возникновения, подключение к сети и сети размерности. В рамках кооперационных сетей, лицо может быть организация, подразделение, группа или человек, или даже функции работы человека. Главной особенностью является то, что агенты имеют возможность принимать решения в ответ на окружающую среду, а также действий других лиц. В поставку сетей, схем правила, что организации, или лиц, принимающих решения в рамках организации, использовать для решения за, и руководствоваться в своих действиях, организации. Самоорганизация и появление возникают в результате решений, которые принимаются отдельных агентов, которые вызывают системы к переменам и коллективного поведения системы возникают с течением времени. Подключение к сети связи между агентами, которые определяет сложность сети. Как соединения между агентами увеличивается, взаимосвязи между агентами рост, в свою очередь влечет за собой усугубление сложности в сети.

В случае поставки сети связи этих соединений реальную, физическую связь между организациями, такими как телефонные линии, факса, систем электронного обмена данными, и так далее. Размерности является степень, в которой агенты могут действовать автономно, не влияя на другие агенты. Поэтому, как и степень связности увеличивается, уменьшается размерность действия данного агента оказывает большее влияние на тех, с которыми оно связано ..

В качестве примера, Чой и др.. (2001) представить взаимосвязанности производителя авиационных двигателей (Honeywell) с университетской больницы (метро Университет больница). Honeywell зависит от добывающих компаний на поставку сырья, таких как сталь, медь, алюминий и других композитных материалов. Эти исходные горнодобывающих компаний оборудования, основанного на последних материала добычи методов, разработанных различными фирмами и учреждениями. Методы извлечения материала полагаться на технологии распознавания образов, которые помогают в интерпретации рентгеновского сканирования потенциальных жильного материала и позволяют фирме внести соответствующие решения, касающиеся добычи местах. Вполне возможно, что необходимые технологии распознавания образов развивается в совершенно не сектора, таких как здравоохранение. Например, в университетской клинике может разработать новый метод распознавания образов в целях лечения, которые могут иметь потенциальное применение в материальной добычи. Со временем, получает знания, перешел к компании извлечения материала с помощью научных конференций. Этот пример иллюстрирует сложный interconnectivities между фирмами и последствия решений, принятых в рамках одной фирмы на другие сети.

С первой статье на цепи поставок CAS аль Цой и др.. (2001), имели место многочисленные изменения в КАС и связанные с сетью литературы по широкому спектру дисциплин, таких, как промышленная инженерия, информатика, физика, организационной науки, разработки новых продуктов, а также стратегического управления. В следующем разделе мы отмечаем эти достижения и обсудить, как знания, полученные из этих исследований могут быть полезны на поставку научно-исследовательской сети.

ПОСЛЕДНИЕ ИЗМЕНЕНИЯ В CAS и их применимость к СКМ ИССЛЕДОВАНИЯ

Исследования усилия использованием точки зрения CAS были проведены в различных областях, таких как физика, биология, математика, компьютерные науки, техники, психологии, политологии, социологии, экономики и организационного поведения. Для систематического подхода к этой обширной литературы, мы приняли подход данных триангуляции. В качестве первого шага, мы стремились экспертное заключение о состоянии последних исследований, касающихся CAS. Этот шаг дал первоначальный перечень полномочий и руководствуются последующего процесса поиска. На следующем этапе мы провели обширный поиск отдельных рецензируемых научных журналах (например, Академия управления журнал, управленческих наук; организационная наука; нелинейной динамики, психология

Исследователи по нескольким дисциплинам значительно продвинулись теоретические границы CAS-систем, основанных на (Zhang, 2002; Фонсека

О внимательном рассмотрении, мы отмечаем интересные тенденции. Почти все исследования и достижения взносов, перечисленных в таблице 1 произошло преимущественно за пределами О.М. и СКМ дисциплины. Это наблюдение подтверждается также отмечается, что специальный выпуск управления науки по теории сложности (Амарал

Один из величайших вкладов точки зрения CAS может быть ее способность включать повышение реалистичности и эмпирических данных в исследованиях моделей, которые могут быть поняты в практических бизнес настройки (Anderson, 1999). Это было продемонстрировано с научно-исследовательскими и CAS в различных приложениях (экология, социальные модели выхода на пенсию, и зоологии) с высоким реализмом (Ван Винкль, розовый,

Рассмотрим параллели, существующие между работой Альберта, Чон и Barabasi (2000) по ошибке и нападения терпимости сложных сетей и исследований Хендрикс и Singhal (2003) в отношении предоставления устойчивости сети в дезорганизации. Полученные результаты свидетельствуют о том, что гетерогенных двоек в масштабе свободных сетей, таких, как найти в Интернете, биологических клеток, и социально-подключение к сети, проявляют высокий допуск к случайным ошибкам, но ниже толерантность к целевые атаки, чем более однородный характер, экспоненциальный стиле сетей. Эти данные могут быть использованы предположить, каким образом различные предложения топологии сети приводят к различным уровнем устойчивости поставок сеть под нарушений, связанных с любой случайный провал или целевые атаки, что может привести к важным последствиям для отрасли решений, управления. В самом деле, Thadakamalla и др.. (2004), показано, каким образом знания могут быть получены о живучести и надежности поставок сетей с использованием концепции показано в работе др. Альберт и др. (2000). Работы Браха и Бар-Ям (2007) использует статистические свойства сложной сети, чтобы показать, каким образом структурные информационных потоков в распределенных сетях продукт развития, аналогичные свойства других социальных, биологических и технологических сетей.

Последние достижения сделаны Ривкин и Зиггельков (2007) в сторону расширения CAS исследований организаций (Levinthal, 1997; МакКелви, 1999) с использованием НК модель из фитнес-теоретической биологии (Кауфман

С точки зрения управления цепочкой поставок, результаты и выводы, касающиеся адаптации и использования НК модели были продемонстрированы на поставку управления базами (Choi

Другое применение НК моделей можно найти в литературе производственно-стратегии. Levinthal и Warglien (1999) показано, как японских автомобильных производителей используют прочная конструкция для достижения однопиковой пейзажей (ландшафтов с очень низким уровнем взаимодействия между агентами по сравнению с общим количеством агентов). Они заявляют, что "в изменении операции, используя грушевидный зажимы, которые могут быть привлечены к плавно подходит только один способ вождения тем самым хотя бы приблизительно движения в правильном направлении, уменьшает ошибки на производственной линии. Пейзаж в этом случае дизайн физической форме задачи окружающей среды "(стр. 346). Этот пример показывает, как НК модели можно представить, чтобы уменьшить различия в производственной сети. Если мы будем применять это понятие к SCM, можно утверждать, что качество методов управления можно использовать аналогичные понятия из Нагорного Карабаха моделей управления покупатель-поставщик отношений в целях уменьшения изменчивости качества продуктов, к которым меня поставщиков отправить своих покупателей, что приведет к однопиковой пейзаж как это было предложено Levinthal и Warglien (1999). Например, когда Honda использует последовательный подход поставщиком управления не только со своими поставщиками первого уровня, но и с их второго и третьего эшелона поставщиков (Choi

Обсуждения и до сих пор примеры показывают, что перспективы CAS вселяет надежду на обогащение и расширение текущих объем знаний ОМ и СКМ дисциплин. Мы предоставляем подробное обсуждение потенциальных направлений исследований далее в статье, но мы сначала рассмотрим некоторые основные вопросы и проблемы.

ВАЖНЫЕ ВОПРОСЫ И ПРОБЛЕМЫ В CASN ИССЛЕДОВАНИЯ

На протяжении более 50 лет, исследования обогатили наше понимание различных О.М. и СКМ вопросов (Бимон, 1998). Использования аналитических моделей, методов моделирования, а также эмпирические подходы позволили существенно повысить уровень знаний и совершенствование процессов принятия решений. Аналитическое моделирование основе исследования созрели от своих первоначальных лет в явном рассмотрении различных оперативных решений, стохастический характер спроса, и комбинаторные возможности имеющихся сценариев и вариантов. Эмпирические исследования выросла дать представление о стратегических вопросах, управленческих восприятия, а также измерения основных оперативных вопросов. Несомненно, что масштабы проблем, которые расследуются в существующих литературы становится все богаче и ученые атакуют сложные вопросы, которые ранее были вне сферы исследования для уступчивость причинам (Vonderembse, Uppal, Хуан,

Сложность против усложненностью

Различие между сложным и сложности исследований прикладных исследований имеет важное значение для обеспечения широкой программы научных исследований. Cilliers (2000) предполагает, что что-то сложное может быть сложной, но отношения между мной компонентов является фиксированным и четко определены. Например, реактивный лайнер представляет собой сложную систему, потенциально пригодных для принятия отдельных компонентов друг от друга и положить их обратно вместе. В отличие от сложной системы характеризуется с точки зрения нелинейной динамики взаимодействия отдельных частей. Кроме того, в то время как сложная система может рассматриваться как сумма его составных частей, сложная система не может рассматриваться так, но нельзя предсказать поведение сложной системы путем изучения поведения отдельных ее частей. Эти свойства возникающих сложных систем за счет нелинейных динамических взаимосвязей между отдельными компонентами.

В недавнем специальном выпуске на сложные системы, в области наук управления, Амарал и узи (2007) предоставить следующие комментарии, что дальнейшее освещает мне различия между усложненностью и сложности (стр. 1033):

В отличие от простых систем, таких, как маятник, который имеет небольшое количество хорошо понимал компонентов или сложных систем, таких как Boeing струи, которые имеют много компонентов, которые взаимодействуют через предопределенные правила координации (Перроу, 1999), сложные системы, как правило есть много компонентов, которые могут автономно взаимодействовать через возникающих правил. В контексте управления, комплексные системы возникают когда Есть популяций взаимодействующих агентов, которые могут действовать от своего ограниченного и местной информации. Агентов и более крупной системы, в которых они работают встроенные торговые ресурсы, без помощи центрального механизма контроля или событие четкое понимание того, как действия (возможно, дальний) агенты могут их затрагивать.

Амарал и узи (2007) комментарий на меня сложности на арене цепи поставок и подчеркнуть все более децентрализованного принятия решений, networkwide распространения инноваций, необходимо найти подходы, чтобы опереться надежной цепочки поставок от случайных сбоев и целевых аварий. Авторы предлагают сложности основе перспективы дальнейшего исследования различных аспектов бизнеса.

Параллельно с расследованием сложных вопросов, которые по-прежнему рассматривается, исследовательские инициативы, которые необходимо изучить сложности в ОМ и СКМ. Эти усилия могут потенциально осветить несколько важных вопросов, таких, как взаимосвязанных сетей и обучения и адаптивности в сети снабжения, что в настоящее время редко в литературе СКМ.

Проблемы развития теории с CAS перспективы

В общем, теория потенциала требует осторожного применения структурных методов для определения явлений. Когда определили, мне явлений, должны быть проверены путем разработки и проведения научных исследований (Meredith, 1998). В ходе этого процесса особое внимание должно быть уделено уровне строгости, что исследования придерживается соответствующих методологических принципов. Полученные результаты, а также любые соответствующие идеи, должен иметь четкое применение к явлениям во мне граничных условий и быть обобщенным для теории быть интегрированы в более широкие знания. Здесь мы рассмотрим некоторые уникальные проблемы теории развития, которые должны быть преодолены, если согласованный объем знаний, которые будут разработаны вокруг принципов CAS.

Во-первых, сложность сетей снабжения будет добиваться ограничения на возможность исследователям, чтобы понять внутренние взаимодействия конструкций и механизмов большего сферы явлений. Например, исследование операций успешно заемных теории игр, чтобы понять конкурировать и сотрудничать явлений как внутри, так и между организациями (Cachon

Вторая задача заключается в том, что О. М. и СКМ в качестве дисциплин в настоящее время не метрик для эволюции и динамики поставок сетей. Например, многие явления в сети снабжения происходящие с течением времени, и это будет иметь решающее значение для изучения эволюции сети питания в течение длительного промежутка времени. Такое поведение может быть измерено и изображали использованием аттракторов и соответствующие лаги, на котором аттракторов реконструирован (Вильямс, 1997). Кроме того, поскольку явления в цепи поставок развивается происходить на разных уровнях, они должны быть захвачены в фирме, топологии и систем уровнях. Например, расследование нарушений поставок потребует одновременного рассмотрения агента уровне такие показатели, как мощность и фитнес, топологии уровня такие показатели, как степень и распределение длины пути, а на системном уровне такие показатели, как надежность и эффективность. Учитывая, что эмпирические сбора данных может быть проблематичным, когда реальные организации занимаются, эмпирических исследований, направленных на изучение динамических и эволюционных поведение присуще поставки сетей требует изобретательного подхода для внедрения и интеграции основных конструкций на основе данных, собранных из разных уровнях системы.

В-третьих, разработке надежных теорий, в присутствии адаптации представляет собой сложнейшую задачу. В систему органов с изменением политики, тщательного анализа последствий взаимодействия между этой политики будет необходимо. Например, в Техасе и Калифорнии готовятся к реструктуризации энергетических рынков от зонального до узловой модели в следующем году (Alaywan, У,

Это может быть возможным для сбора информации от питающей сети общедоступных статистических данных и архивных данных компании источников, чтобы понять факторы, влияющие на динамические характеристики сети. Такая информация, предполагая, что могут быть найдены, могут быть использованы для информирования модели развития и проверки моделей поставок. Учитывая динамичный характер CASN, богатые продольных данных количественного и качественного характера имеют важное значение для точной оценки адаптации предприятия и его влияние на поведение на системном уровне. Скорее всего, этот требует тесного сотрудничества между учеными и практиками, которые привержены к пониманию сложностей, которые влияют на организации, которые в питающей сети, с тем чтобы взять на себя обязательство такого рода исследований усилий. Например, структуры, схемы и эффективность различных организаций составляющей сети электропитания может быть проб через равные промежутки времени в течение времени, чтобы понять динамику и возникающим поведения системы.

Наконец, в то время как заимствования концепций и идей, разработанных в других дисциплинах, может быть новаторским и полезным, необходимо помнить, чтобы проявлять большую осторожность, когда связанные явления нашли в нескольких исследованиях для более широкого круга ситуаций. Как видно из физики, абстракция явлений в больших или меньших масштабах системы не всегда справедливы, и любая попытка сделать это должно быть сделано продуманно и с большой осторожностью (Фейнмана

Будущих направлений CASN ИССЛЕДОВАНИЯ

Одним из ключевых способов, в которых CASN идей и теорий, могут быть использованы в преодолении научно-реальности разрыв. Например, нажав существующих CAS исследований и применения его к сети электропитания контексте будет двигаться за пределы области статической, изолированной двоичная структура покупатель-поставщик. Как отмечалось ранее в этой статье, Браха и Бар-Ям (2007) изучали статистические свойства организационных сетей, направленные на разработку продукта. Они показывают, что структура информационного потока сети обладают свойствами, которые аналогичны тем, которые отображаются на других социальных, биологических и технологических сетей. Они пришли к выводу учебу, заявив, что внутриорганизационные свойствам они изучали могут применяться в межорганизационном уровне, при котором коммерческие организации формируют сети (например, поставки сетей). Таким образом, путем перевода единица анализа для фирм, существующих знаний из внешней дисциплины могут быть использованы для изучения проблемы питающей сети.

В этом разделе мы попытаемся осветить некоторые вопросы, которые должны быть решены в целях разработки полезных исследований CASN рамки. Начнем с того, предлагая определение CASN. Затем мы пояснить, каким образом теория питающей сети могут быть разработаны на основе явления CAS. Мы заканчиваем рассматривается ряд уникальных исследований CASN дизайн, измерения и методологических вопросов в целях проверки и список некоторых научно-исследовательского потенциала CASN вопросы.

Определение CASN

Формальное определение CASN один шаг в направлении расширения использования принципов CAS в изучении системы поставок. Разработка такое определение не является тривиальной задачей и требует итеративного процесса исходные данные, из целого ряда опытных исследователей. Что мы предлагаем здесь должны быть приняты в качестве отправной точки для официального обсуждения, из которых приемлемое определение может возникнуть.

CASN представляет собой систему взаимосвязанных автономных образований, которые делают выбор, чтобы выжить, и, как коллективных, система развивается и самоорганизуются с течением времени. CASN состоит из четырех основных элементов: (I), организационных подразделений выставке адаптивность, (II) с топологией взаимосвязи между различными цепями поставок, (III), самоорганизации и возникающих производительности системы, и (IV) внешней среды, coevolves с системой . Каждая из этих основных элементов в рамках CASN может поддерживать несколько свойств, таких, как способность и уровень сервиса (лица); длина пути, избыточность и кластеризации (топология), эффективность и гибкость (системы), а спрос, динамизм и риск (охрана окружающей среды ). Свойства этих элементов могут быть использованы для описания состояния CASN на момент времени или в течение конечного промежутка времени. Это взаимодействия между этими подразделениями с течением времени и эволюции их свойств, что дисциплина СКМ стремится к более полному пониманию. Некоторые из этих свойств, возможно, уже хорошо знакомый измерения или показатели, такие как фирмы товарно-материальных запасов затрат, в то время как другие, такие как маневренность цепи поставки, которые могут потребовать дополнительного уточнения.

Строительство СКМ теории путем выявления CAS явления

Теория государства как взаимосвязанные конструкции подвергаются воздействию механизмов создания явление (Schmenner

Конструкции, связанные с каждой из основных элементов CASN четко взаимосвязаны. Изменения в каком-либо лица построить может привести к изменению топологии, что последствия общего свойства системы, которые, в свою очередь, может привести к изменениям во мне окружающей среды. В конечном счете, состояний объекта, топология системы, а также экологического воздействия конструкций принятия решений в рамках каждой из участвующих организаций. Индивидуально-субъект принятия решений может породить изменения, которые цикла через CASN и в конечном итоге привести к измененной системы и окружающей среды, которые оказывают влияние на будущее решения. Таким образом, развитие теории о том, как различные элементы взаимодействуют CASN может улучшить понимание последствий решений, принятых в каждом подразделении, а также их влияние на другие элементы сети питания. Например, вертикальная интеграция решения принятые производителя оригинального оборудования (OEM) определяет компоненты и подкомпоненты, что было бы на аутсорсинг. Кроме того, фирма может принять решение на основе единственного источника или заниматься несколькими фирмами. Эти решения будут непосредственно влиять на топологии сети. Стратегия поиска и связанных с воздействием топологии сети гибкость OEM в целях удовлетворения возможных колебаний спроса.

В том случае, OEM не в состоянии удовлетворить часть спроса из-за дефицита поставок (например, в связи с ограниченной пропускной способностью в качестве эксклюзивного поставщика оборудования), уровнем сервиса получает OEM пострадать. Это показывает, как субъект решения, топологии сети, характеристик системы, и экологические характеристики тесно взаимосвязаны друг с другом ..

Уникальные CASN Вопросы Научно-исследовательский конструкторско

Хотя физические и временные масштабы часто совершенно естественным образом определена и рассматривается в фиксированной и четко разграничить отношения в сложных исследований, нелинейных динамических отношений в CAS часто охватывают несколько шкал. Определение соответствующих масштабах системы имеет важное значение, если поведение CASN исследуемых, которые должны соблюдаться постоянно. Кроме того, любые внешние конструкции для обеих организаций и топологические отношения, составляющие системы, которые влияют на поведение должны быть интегрированы в теоретической модели, а лишних переменных должны быть устранены. В дополнение к системе масштаба, определение экологических возможностей системы также первостепенное значение. Правильно указания этих различных типов шкал повышает ценность исследований, а также помогает сфокусировать внимание исследования по ключевым факторам.

Системы масштаба и единицы анализа

Из-за рекурсивную природу систем как внутри, так и за ее пределами CASN, важно, чтобы выбрать соответствующий физический масштаб или единица анализа, в которых теория справедлива. Так же, как физики обнаружили (Фейнмана

В дополнение к определению физического масштаба системы, правильный масштаб времени играет важную роль, как хорошо. Различные типы явления могут произойти в течение более или короткие сроки, поэтому определенные проекты исследований может потребовать либо длительный период обучения, или чаще, чем другие измерения. Например, рассматривая, как изменения в топливно-эффективность воздействия политики правил отбора поставщиков в автомобильной промышленности может потребоваться более длительный срок обучения, нежели исследования межфирменных поведения в онлайн реверсивных аукционов. Ясно, что должны быть различных масштабах и потенциальных единиц анализа для систем так сложно, как системы поставок. Иллюстрацией этого является проблема с несколькими уровнями проверки, которые являются общими для межорганизационных и агент-моделей, основанных в целом (Карли, 2003). Даже здесь, один ключевой особенностью является системный уровень поведения, которая возникает с течением времени. Поэтому, хотя там может быть много факторов, которые являются важными на уровне образования, системы на уровне поведения должны включать в себя отслеживание поведения системы, которые творчески, полученных от состояния и поведения субъектов.

Экологическая сфера

Как говорилось ранее, системы и ее окружающей среды coevolve с течением времени (Левин, Длинный,

Подобно тому, как важно определить правильный физических и временных масштабах, найти необходимое количество и тип конструкции экологических включить в теории важно при балансировке потребностей в действительности и уступчивость. Примеры потенциально важных конструкты спроса, динамизм, неопределенность (как случайный и эпистемологическая), риск, щедрость и экологических факторов. Как и в какие-либо исследования, однако, следует проявлять осторожность при выборе экологических построений, как включение слишком много может привести к модели, которые являются громоздкими то время как включение слишком немногие могут дать недостаточной объяснительной силой явлений.

Использование моделей, измерений и методики для проверки

Модели поведения CASN должен четко указать, каким образом измерять соответствующие конструкции, как конструкции связаны между собой, и как некоторые механизмы затронуть эти конструкции. Только тогда, когда эти вопросы должны быть четко прописаны может быть теоретически проверены и рассмотрены на предмет их соответствия изучаемых явлений в широком диапазоне ситуаций. Тем не менее, в дополнение к точной и последовательной теоретической заявление, модель должна также предусматривать для интеграции других конструкций и механизмов, с тем, что дальнейшее уточнение теории можно сделать значительно лучше. Различные методики проверки имеют различные сильные и слабые стороны, и некоторые из них легко принимаются в течение дисциплины, чем другие. В таких областях, как SCM, в котором так много конструкций связаны между собой, это замечание особенно верно. Например, в 1980-е годы точно в момент инвентаризации движения отметил неэффективность классической модели инвентаризации, которые были разработаны на основе математических методов оптимизации. Взаимосвязь уровня запасов с другими важными оперативными такие аспекты, как приема / передачи стратегии, взаимоотношения времени переналадки, капитальные затраты, работников широкого профиля, а также сильные поставщик не были конкретно рассмотрены в классической модели инвентаризации, отчасти из-за ограничения, введенные на методологической ориентации .

Тем не менее, в ретроспективе ясно, что явного рассмотрения этих взаимосвязей в научные исследования, касающиеся инвентаризации модели было бы достойным проведения намного раньше. Хотя теорий, с небольшим количеством конструктов может хорошо приспособлены к аналитической проверки, интеграции компонентов через несколько теорий, изучение одной теории с большим количеством конструктов может потребовать эмпирического исследования ..

Независимо от того, как новый или изменить теория будет создана, важно обеспечить возможность проверки и уточнения результирующей теории. Действительно, при построении теории CASN, такие проверки может быть достигнуто с помощью различных методик, таких как аналитические, моделирование основе, эмпирических или архивирования. Например, аналитические модели межорганизационных промышленных систем существовали в течение многих лет и были сосредоточены усилия многих исследователей. В небольшой физической модели, в замкнутом виде математических уравнений было привлечено раскрыть подробную отношений между несколькими переменными внутри, так и через организационные границы. Математические модели оптимизации программирования также заемных дать представление для улучшения принятия решений. Тем не менее, аналитических весов, для самых реалистичных ситуациях (например, в CASN) часто ограничен в своих возможностях получать решения для задач разумного размера.

Таким образом, аналитические усилия CASN может требовать от другой ориентации оптимизации подхода, который в настоящее время обычной практикой в исследованиях изучению вопросов поставок. Влияние факторов неопределенности в среде многих организация может подавить ограниченной надежности мелких глобально оптимальных решений. Кроме того, адаптивный характер субъектов CASN должны допустить, чтобы за реактивную принятия решений в рамках и в соответствии с их меняющейся обстановкой. Новые исследования аналитических моделей, которые стремятся к снижению рисков и улучшению решений путем сохранения нескольких альтернативных стратегий, которые могут быть реализованы зависеть от конкретных изменений в крупномасштабных теоретических моделей должно привести к повышению эффективности цепочки поставок.

Методологически компьютерного моделирования были использованы при проведении научно-исследовательской сети межорганизационных поставок, а (Линь

Рассмотрим на примере пива игры (Стерман, 1989), в которых местные фирмы вносят изменения порядка решения (мелких решение изменить), которые приводят к Буллуип эффекта из-за чрезмерного заказа на каждом уровне в питающей сети (крупномасштабные изменения производительности ). Такой эффект был исследованы с помощью агента основе компьютерного моделирования. Одним из интересных эффектов, которые наблюдаются в этих моделях было общее неустойчивое поведение (в виде диких колебаний порядка) при определенных условиях моделирования, в которых местные агенты имеют неограниченную память об истории для выполнения своих поставщиков и порядка истории их клиентов (Sawaya, 2006). Это связано с чрезмерной реакции агентов до конца заказов, в которой агенты держать размещения все больше и больше заказов, как они регулируют порядок их точки компенсации, что приводит к колебаниям и нестабильности системы.

Например подчеркивает возможность создания посторонних эффектов системы в связи с конкретной реализации имитационной модели с конкретным поведением. В связи с этим пиво-игры, когда память о агентов ограничено, нестабильности системы снижается. Она является сложной задачей для использования моделирования ничего доказывать, но это позволяет исследователям понять что-то важное о вероятности различных исходов. Естественно, что моделирование может быть многие из тех же ограничений, аналитических и других моделей, например, отсутствие надежных эмпирических данных с диска и мотивировать моделирования, присущие предположениях, или артефактов, представил из-за способа моделирования была выполнена. Таким образом, необходимо проявлять осторожность и модельные исследования, вероятно, нужно быть расширены с помощью дополнительных усилий строгого исследования по эмпирической и аналитической методологии, которые тщательно изучить связи между мелкими решений и крупных деятельности в CASN.

Эмпирические методики могут быть важным фактором CASN теорию развития, поскольку они устанавливают связь с реальностью промышленности, обеспечивая проверку и обеспечение практической модели рецептов. Потому что одно из преимуществ мнение CASN поставок сети является ее способность включать повышения реализма в модели и теории сетей снабжения, эмпирические данные имеют важное значение для развития теории CASN. Эмпирические методы всегда будет носить существенный мотивационный вес в ОМ и СКМ дисциплин. Тем не менее, исследователи часто сталкиваются с трудностями в сборе данных и со сложностями, что эмпирические данные ввести в производственно-сбытовые сети концептуализации и моделей. Одним из примеров эмпирических исследованиях, исходит от Чой Хонг и (2002), в котором они используют индуктивный подход, тематических исследований для создания предложений о поставках сетей. В любом случае, по мнению исследователей более подробно ознакомиться с силой CASN, они, возможно, будут менее решаются включать сложные реальных данных в теории и модели поставок. Возможно также, что, как различные организации признают пользу более сложных представлений производственно-сети, они будут более склонны выделять необходимые ресурсы для подробного эмпирического сбора и анализа данных ..

Наконец, архивных данных методик могут помочь в сборе данных, исследовать эволюцию системы поставок. Например, Аттербек (1994) определяется динамикой роста промышленного производства с использованием данных переписи населения и Кристенсен (1997) использовали архивные данные на дисках и их органов в течение времени, чтобы развить теорию передовой технологии. Такие данные могут быть заминированы, чтобы изучить, как конкретная отрасль развивалась и исследовать то, что другие пути эволюции можно было бы следовать. В контексте CASN, Pathak (2005) использовали архивные данные спроса со стороны автомобильной промышленности США, для исследования факторов, влияющих на развитие и рост в питающей сети.

Сложность и многомерность CASN парадигмы, а также разнообразие вопросов исследования, исключить использование единого подхода. Сочетание подходов необходимо адекватно изучить сложные вопросы, такие, как разнонаправленные случайностей, синхронный перевод и времени отставали эффекты между переменными, нелинейности, циклических механизмов обратной связи, и путь к зависимости. Кроме того, обычным способом применения методики может потребовать изменений для их применения в контексте CASN. Творчески объединение сильных аналитических, моделирования, эмпирических и архивных методологии будет иметь важное значение при создании, создание новых и совершенствование теории, в рамках комплексного знания. В качестве примера, рассмотрим используя многочисленные методики в разработке новых стратегий для смягчения последствий Буллуип в контексте CASN (Murray, 2007). Аналитические методики способны определить, как для дисперсии может быть уменьшен путем стратегического используя отрицательную корреляцию спроса потоков или требовать информацию от нескольких вниз участников сети поставок. Моделирование может обеспечить проверку результатов анализа при расширении их изучения косвенных сокращения расходов, которые приводят в фирмах выше по течению.

Эмпирические исследования могут быть использованы для изучения возможности применения этих стратегий смягчения в сетях реальные поставки или, возможно, даже определить, где они уже находятся в эксплуатации. Кроме того, архивные данные могут быть использованы для распространения этой проблемы в отрасли ..

На основе обсуждений до сих пор, становится ясно, что дальнейшие исследования CASN предлагает захватывающие перспективы расширить известные проблемы, а также новые проблемы для решения. В таблице 2 мы суммируем образца исследовательских вопросов, которые могут быть решены путем охватывает сложности и адаптивности перспективу.

ВЫВОДЫ И ПОСЛЕДСТВИЯ

СКМ исследования рассматриваются системы, которые охватывают организационных границ. На сегодняшний день в области накоплен большой и глубокий набор исследований, который фокусируется на двоичном отношений и явлений, которые возникают в тесно связанных, интегрированные системы (Бимон, 1998; Vonderembse и др.., 2006). В основном исключены из этого органа работа исследований, которые рассматриваются более широкие, на уровне сети эффектов, которые существуют в сети реальных поставок. В таких сетях, причина и следствие не являются простыми, поведение является динамичным, и действия какой-либо фирмы в сети, могут потенциально повлиять на любой другой фирмы в сети. Сложность наука предоставляет концептуальные и методологические рамки, которые позволяют рассмотрение этих сетевом уровне вопросов.

В этом положении работе представлены перспективы CASN в качестве средства для дополнения и расширения существующих СКМ теории и практики. Например, в то время как вопрос о видимости имеет центральное значение для исследований, которые рассматриваются совместного планирования и управления запасами между членами цепи поставок, перспективы CASN потребует исследователей расширить понятие видимости в целой сети фирм, которые могут быть косвенно связаны для покупки фирмы. Таким образом, практика поставок изменения цепи менеджеров по поводу будущего из двоично-только перспектива более сети точки зрения, новые исследования, касающиеся выбора поставщика и поставщик отношения должны быть проведены с целью выявления новых передовых методов на основе таких новых видов принятия решений.

Для выполнения CASN исследования, мы считаем, что исследователи цепочкой поставок необходимо извлечь из богатых разнообразных исследовательских методик. В то время как большинство существующих исследований цепи поставок сосредоточила свое внимание на расхождение исследований с использованием исследований, дискретного моделирования событий, тематические исследования из двоек или аналитических моделей, CASN исследований требует агентного и вычислительные модели, модели процессов, которые являются динамическими и генеративных, и тематические исследования больших ансамблей фирм. Оба вычислительных и качественные методы обеспечивают средство для захвата комплекс причин и следствий, нелинейность, неопределенность и динамизм, однако эти методики трудно осуществлять в строгом способом, и так CASN исследователи, возможно, должен определить и поддерживать исключительно высокие методологических стандартов в Для того, чтобы их работы будут действительными и воздействия.

Перспективы CASN имеет потенциал стать особенно важно для принятия решений деятельности в сети питания. Для менеджер сети поставок, перспективы CASN предлагает новый язык и новое психическое модели, которая для просмотра деловом мире, сделать интересные выводы и принимать решения. Перспективы CASN может помочь менеджер сети поставок в принятии решений при сохранении адаптивности других фирм, сложность системы в целом, и к окружающей среде в виду. Кроме того, в перспективе поможет CASN позволит исследователям для изучения последствий принятия решений на уровне сети, поскольку сеть поставок в конечном итоге сложного переплетения принятия решений.

Поставка современных сетей в настоящее время вынуждены принимать растущее количество информации, в расчет в качестве дополнительных данных становятся все доступные как из окрестных контексте окружающей среды и с увеличением числа партнеров развивающейся сети питания. Организации, которые не в состоянии интерпретировать и использовать огромные объемы информации от изменения и взаимосвязанных источников, могут столкнуться с юридическими обязательствами и, вероятно, не в состоянии поддерживать адекватный деятельности в конкурентной среде. Таким образом, информации и принятия научно-исследователей, вероятно, играют важную роль в определении будущего принятия решений в этих ситуациях CASN.

Парадигмы к всеобъемлющей и принципы интеграции науки от сложности уже произошло во многих других дисциплин. Недавние исследования, СКМ, что привлекает аналогию между сетей и CAS предполагает, что такое дисциплина может приступать к аналогичным изменениям (Swaminathan и др.., 1998; Цой и др.., 2001; Surana и др.., 2005). Мы настоятельно призываем СКМ научно-исследовательского сообщества использовать CAS перспективы для интеграции существующих знаний и дальнейшего изучения сложности и адаптивность, которые изначально существуют в рамках системы поставок. Эти усилия будут пользоваться общепринятыми основу теории, в которых могут быть объединены и на которых будущие усилия могут построить. Создание такого фонда является далеко за рамки какой-либо отдельной статьи, подобные этой. Для этого необходимо как авторитетное определение и согласование, концептуально соответствующие и эмпирически действительный конструкции, которые могут быть применены к питающей сети системы сформулированы в виде CAS. С такой фундамент, поле СКМ будет готова для интеграции существующих знаний в структурированных объем знаний, расширяя тем самым свою значимость и применимость для промышленности в реальном мире. [Предложила.]

* Мы искренне поблагодарить профессора Томаса Чой (Arizona State University), Дэвид Дилтс (Университет Вандербильта) и Кевин Дули (Arizona State University) за их помощь, руководство и поддержку.

Ссылки

Абель, B., Серра, Р.,

Alaywan, З. Ву, T.,

Альберт Р., Чон, H.,

Aldunate, Р. Г., Pena-Мора, F.,

Аллен, П. М.,

Амарал, Л. А. Н.,

Андерсон, П. (1999). Сложность теории и организации науки. Организация науки, 10, 216-232.

Андерсон П.,

Андерсон, П. Е., Jensen, H. J., Оливейра, Л. П.,

Андерсон Р., Иссел, L.,

Артур, В. Б., Durlauf, Н. Б.,

Акстелл, Р. А. (2003). К поведенческим реализма в отставку моделей: от микро-моделирования агент-ориентированное моделирование. Выступление на Конференции по совершенствованию социального страхования Программы, Университет Мэриленда, Колледж-Парк, штат Мэриленд.

Barabasi, А.-Л. (2002). Связаны между собой: новая наука сетей. Cambridge, MA: Персей книги.

Бимон, Б. М. (1998). Поставка на цепочке и анализа: Модели и методы. Международный научный журнал "Экономика производства, 55, 281-294.

Bengtsson, М.,

Бхен А.,

Браха Д.,

Браун, С. Л.,

Берк, М. А., основатель, Г. М.,

Cachon Г.

Карли, K. (2003). Проверка компьютерных моделей. CASOS рабочий документ, Carnegie Mellon University, Питтсбург, штат Пенсильвания.

Карли, К. М. (в печати). "Динамический анализ сети" в резюме семинара СРН по социальной моделирования и анализа сети. В деле R. Breiger

Карлайл, Y,

Чатфилд, D. C. (2001). СИСКО и SCML-программные средства для поставок имитационного моделирования и обмена информацией. Докторская диссертация, Университет штата Пенсильвания, State College, Пенсильвания.

Чатфилд, D. C., Ким, J. Г. Харрисон, Т. П.,

Чилс, T., Майер А.,

Цой, Т. Y, Дули, К. J.,

Цой, Т. Ю.,

Цой, Т. Ю.,

Цой, Т. Y, Zhaohui, W, Ellram, L.,

Кристенсен, К. М. (1997). Новатор "Дилемма. Бостон: Издательство Business School.

Cilliers, П. (2000). Правила и сложных систем. Появление, 2 (3), 40-50.

Дагнино, Г. B. (2004). Сложные системы, как ключевых факторов для формирования ресурсов и возможностей основе межорганизационные сети. Е. CO специальный двойной номер, 6 (1-2), 61-69.

Дули, К., Корман, S., McPhee, Р.,

Downs, А., Дюран, Р.,

Ercot. (2007). Ercot узловых плана перехода, по состоянию на 12 сентября 2007, доступный по адресу <a target="_blank" href="http://nodal.ercot.com/docs/po/index.html" rel="nofollow"> http:/ / nodal.ercot.com / документы / р / index.html </ A>.

Фейнман Р.,

Фонсека, М. Г. Д.,

Форрестер, В. J. (1961). Промышленной динамики. Cambridge, MA: MIT Press.

Голдберг, Д. Е., Шастри, K,

Глобальная логистика и Стратегии Supply Chain. (2007). Цепочки поставок сложности мастеров: Boeing. Для Boeing, новый самолет средств обновленный цепи поставок. 11 (3), 38-41, по состоянию на 12 сентября 2007, доступный по адресу <a target="_blank" href="http://glscs.texterity.com/glscs/200703/7pg" rel="nofollow"> HTTP : / / glscs.texterity.com/glscs/200703/7pg </> = 38.

Гримм, В. (1999). Десять лет индивидуальной основе моделирования в экологии: Чему мы научились, и что мы можем узнать в будущем. Ecological Modelling, 115, 129-148.

Хаслетт, T.,

Хендрикс, К.,

Hordijk, W.,

Иванага, S.,

Кауфман, С. А. (1995). Дома во вселенной: поиск законов самоорганизации и сложности. Нью-Йорк: Oxford University Press.

Кауфман, С. А.,

Кауфман, С. А.,

Келли, С.,

Кумара, С. Р. Т., Ranjan П., Surana А.,

Ли Х., Padmanabhan, V,

Levinthal, Д. А. (1997). Адаптация на жестких ландшафтов. Управление науки, 43, 934-951.

Levinthal, Д. А.,

Левин, А. Ю., Лонг, К. П.,

Лихтенштейна, Б. Картер, N., Дули, К.,

Лихтенштейн, B., Дули, К.,

Лин, Ф. Р.,

Лиссак, М. Р.,

Маккарти И., Tsinopoulos, C., Аллен П.,

Маккелви, B. (1999). Как избежать катастрофы в сложности коэволюционный карманы: Стратегии надежная ландшафтов. Организация науки, 10, 294-323.

Мередит, J. (1998). Строительно-монтажные работы теории управления на основе тематических и полевых исследований. Журнал операционного менеджмента, 16, 441-454.

Mizraji, Е. (2004). Появление динамических сложности: разведка помощью элементарных клеточных автоматов. Сложность, 9 (6), 33-42.

Мюррей, М. (2007). Смягчение Буллуип эффекта на основе регулирования спроса портфеля. Докторская диссертация, Хьюстонский университет, Хьюстон, штат Техас.

Ньюмен, М. Е. J. (2003). Структура и функции сложных сетей. SIAM обзору, 45, 167-256.

Нильссон, F.,

Pathak, С. D. (2005). Следственных рамки для изучения роста и динамики развития системы поставок. Докторская диссертация, Университет Вандербильта, Нэшвилл, штат Теннесси.

Pathak, С. Д., Дилтс, Д. М.,

Peltoniemi, М. (2006). Предварительные теоретические основы для изучения бизнес экосистем. Е. CO, 8 (1), 10-19.

Перроу, C. (1999). Нормальный несчастных случаев: жизнь с высокими технологиями и риск. Принстон, штат Нью-Джерси: Пресс-Принстонском университете.

Ричардсон, К. А. (2004). Теория систем и сложности: Часть 1. Е. CO, 6 (3), 75-79.

Ричардсон, К. А. (2005). Теория систем и сложности: Часть 3. Е. CO, 7 (2), 102-114.

Ричардсон, К. А. (2007). Теория систем и сложности: Часть 4. Развитие системного мышления. Е. CO, 9 (1), 166.

Ривкин, J. В.,

Ривкин, J. В.,

Sawaya, В. J. (2006). Влияет на производительность степени межорганизационного обмена информацией: исследование с помощью комплексной адаптивной системы парадигмы и агент основе моделирования. Докторская диссертация, Университет Миннесоты, Миннеаполис и Сент-Пол, MN.

Шиллинг, М. А.,

Schmenner, Р. В.,

Shalizi, К. Р. (2001). Причинно архитектуры, сложности и самоорганизации временных рядов и клеточных автоматов. Докторская диссертация, Университет Висконсина, Мэдисон, Висконсин.

Sheffi Ю.,

Зиггельков, N.,

Skvoretz, J. (2003). Сложность теории и модели для социальных сетей. Сложность, 8 (1), 47-55.

Стерман, J. (1989). Моделирование управленческого поведения: неверное обратной связи в динамической решений эксперимента. Управление науки, 35, 321-339.

Стиллер, J. C. (2003). Адаптивного обучения в режиме онлайн генеративных стохастические модели. Сложность, 8 (4), 95-101.

Стойка-KlVer, C,

Strogatz, С. H. (1994). Нелинейная динамика и хаос. Чтение, М.: Addison-Wesley.

Surana А., Кумара, S., Гривз, М.,

Swaminathan, J., Смит, С. F.,

Tan, Г. В. (1999). Влияние спроса обмена информацией о сети электропитания цепи. Докторская диссертация, Университет штата Иллинойс в Урбана-Шампейн, Иллинойс.

Thadakamalla, HP, Рагхаван, ООН, Кумара, SRT,

Туми, D. F. (2006). Дизайн появление в качестве пути к предприятию устойчивость. Е. CO, 8 (3), 12-23.

Аттербек, J. M. (1994). Освоение динамики инноваций: Как компании могут использовать возможности в условиях технологических изменений. Бостон: Издательство Business School.

Варга, L.,

Vonderembse, М. А., Uppal, М., Хуан, С. Х.,

Ван Винкль, W., Роуз, К. А.,

Waldrop, М. М. (2003). Хаос Инк Red Herring, по состоянию на 15 июля 2007, доступный по адресу <a target="_blank" href="http://www.redherring.com" <rel="nofollow"> http://www.redherring.com / >.

Уильямс, Г. П. (1997). Теория хаоса приручили. Washington, DC: Джозеф Генри Пресс.

Wolfram, S. (2002). Новый вид науки. Champaign, IL: Media Вольфрам.

Вуллин Д.,

Райт, С. (1932). Роль мутации, кровосмешение, скрещивания и отбора в эволюции. Труды XI Международный конгресс генетики, 1, 356-366.

Чжан, W.-B. (2002). Теория сложных систем и экономической динамики. Нелинейная динамика, психологии и наук о жизни, 6 (2), 83-101.

Сурья D. Pathak [кинжал]

Инженерные управления Программой, техническая школа, Университета Вандербильта, VU станции B 351831, 2301 Вандербилт Плейс, Nashville, TN 37235, адрес электронной почты: <a href="mailto:surya.pathak@vanderbilt.edu"> surya.pathak @ Вандербилт . образование </ A>

Джемисон М. дня

Департамент решений и информационных наук, Бауэр бизнес-колледжа, в Университете Хьюстона, Мелчер зал 290D, Houston, TX 77204, адрес электронной почты: <a href="mailto:jmday@uh.edu"> jmday@uh.edu </ >

Anand Nair

Департамент по вопросам управления науки, Мур Школа Бизнеса, Университет Южной Каролины, Колумбия, 29208, адрес электронной почты: <a href="mailto:nair@moore.sc.edu"> nair@moore.sc.edu </ >

Уильям Дж. Sawaya

Департамент гражданской и экологической инженерии, Корнельский университет, 220 Холлистер Hall, Ithaca, NY 14853, адрес электронной почты: <a href="mailto:wjs32@cornell.edu"> wjs32@cornell.edu </ A>

М. Мурат Kristal

Операционного менеджмента и информационных систем Департамента Шулиха школа бизнеса Йоркского университета, 4700 Кил-стрит Торонто, Онтарио, Канада M3J 1P3, адрес электронной почты: <a href="mailto:MKristal@schulich.yorku.ca"> MKristal @ Шулиха. yorku.ca </ A>

[Кинжал] корреспондент автора.

Сурья Pathak является научным сотрудником и преподавателем в рамках программы управления инженерными Университета Вандербильта, Инженерная школа, Nashville, TN. Он получил докторскую степень в области междисциплинарных управления технологии из Вандербильта в 2005 году. В настоящее время он проводит исследования в области сложных адаптивных сетей питания, принятия решений в условиях риска и неопределенности, дизайн питающей сети, поставка отношений управления и разработки политики для крупномасштабных систем. Его методологической ориентации включают агентных моделей и моделей сотовых автомата на сетке вычислительной инфраструктуры наряду с математическим моделированием, надежный и надежности проектирования на основе оптимизации, архивные данные анализа, теории игр и методов моделирования для исследования последствий для политики в различных областях, таких, как производство и медицинское обслуживание сетей от площадки, транспортных сетей и сетей супер. работа д-ра Pathak была опубликована или находится на рассмотрении в IEEE Transactions по технике управления, журнал операций управления, Международный журнал научных исследований, производство и транспорт исследований Records.

Джемисон М. День доцент кафедры управления цепями поставок в Бауэр бизнес-колледжа при Университете Хьюстона. До получения защитил докторскую диссертацию в деятельности управления и принятия решений науки в Университете Индианы Келли школе бизнеса, он работал техническим директором Advanteq, LLC, технологий и развития бизнеса фирмы. Он обладает более чем 12 летний опыт работы в информационной системы и технологии поддержки принятия решений, и его клиентов входят Microsoft, боль Предприятия, Смит научный центр Журнал американской истории, и Xylor Medical Systems. Автор статей в публикациях, включая Европейский журнал исследования операций, OMEGA, Международный журнал логистических систем и управления, и Всемирный энергетический Ежемесячный обзор, и он представил результаты в различных региональных и национальных конференций. Его исследовательские интересы включают сложности основе управления цепочкой поставок стратегии, повышение координации в случае стихийных бедствий, координации распределенных методики решения, и интуиция уточнения.

Anand Nair является доцентом в Департамент по вопросам управления в Университете Южной Каролины. Он получил докторскую степень в области делового администрирования от Eli Broad Высшая школа менеджмента при университете штата Мичиган. Профессор Nair нынешние научные интересы у меня областях управления поставками отношения цепи поставок управление рисками, анализ сети, управление качеством, и управление технологиями. Его методологической ориентации исследования включают в себя качественные и количественные эмпирические методы, вычислительные эксперименты с использованием теории сложности и сложные адаптивные системного подхода, дискретного моделирования событий, данные охват анализа и математического моделирования с использованием теории оптимального управления и теории игр. статьи профессора Наир исследования были опубликованы в журнале операционного менеджмента, Европейский журнал исследования операций, IEEE Transactions по технике управления, Международный журнал производства исследований и других журналах. Профессор Nair является редактор района по управлению операциями исследований, а также входит в наблюдательный совет редакции журнала "Управление операциями.

Уильям Дж. Sawaya III является Хавин в училище гражданской и экологической инженерии Университета Корнелла, Итака, штат Нью-Йорк. Он получил докторскую степень в области делового администрирования в Департаменте операций и наук управления в Карлсон Школе менеджмента при Университете Миннесоты. Его исследование охватывает интерес многих сферах деятельности управления с упором на управление цепочками поставок, поставок управления рисками и разработки новых продуктов. В настоящее время его исследования направлены на воздействие межорганизационных обмена информацией в рамках контекста питающей сети, а также экономических последствий катастрофических перебоями в энергоснабжении. Методологически он подчеркивает, использования эмпирических данных в моделях деятельности системы, в том числе агента основе моделирования и других аналитических моделей, а также применение комплексной адаптивной системы парадигмы в моделировании организаций.

Д-р М. Мурат Kristal является доцент кафедры управления операциями на Шулиха школа бизнеса Йоркского университета в Торонто, Канада. Он преподает в области оперативного управления / стратегии, управление цепочками поставок, а также статистических моделей. Д-р Kristal окончил управления операциями Департамента в Кенан-Флаглер бизнес-школы Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл.

Его научные интересы сосредоточены на области цепи поставок, управление операциями и стратегией. В настоящее время он охватывает исследования от того, как цепочки поставок адаптации к конкурентной среде, чтобы выжить в гипер-конкуренции, какие факторы позволяют производителям для достижения масса возможностей настройки и к различным проблемам стратегии, производители сталкиваются в своей деятельности.