Ποσοτική Ανάλυση Ανθρωπιστικών Αλυσίδων Εφοδιασμού
Creators: name: Ταουκτσής, Ξενοφών Κ.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Ανθρωπιστική Εφοδιαστική
Δείκτης Κεντρικότητας
Βαθύ Νευρωνικό Δίκτυο
Επίθεση σε Δίκτυο
Λήψη Απόφασης
Humanitarian Logistics
Centrality Index
Deep Neural Network
Network Attack
Decision-Making

description: Ο κύριος στόχος της παρούσας διδακτορικής διατριβής είναι η ανάπτυξη μίας νέας μεθοδολογίας που αξιοποιεί έναν συνδυασμό μεθόδων και τεχνικών από διαφορετικά επιστημονικά πεδία ώστε να βελτιώσει την ικανότητα ανταπόκρισης σε ανθρωπιστικές κρίσεις μέσω της επιτάχυνσης λήψης αποφάσεων που αφορούν τη διοίκηση της ανθρωπιστικής εφοδιαστικής αλυσίδας. Συγκεκριμένα, αναπτύσσεται μία υβριδική προσέγγιση προσδιορισμού της θέσης εγκατάστασης του κέντρου διανομής ανθρωπιστικής βοήθειας σε μία πληγείσα περιοχή. Η προτεινόμενη μεθοδολογία στη συνέχεια ενσωματώνεται σε ένα εργαλείο λήψης αποφάσεων, απαραίτητο για επιχειρήσεις, μη κερδοσκοπικούς οργανισμούς και κυβερνήσεις που εμπλέκονται στις διαδικασίες προσφοράς ανθρωπιστικής βοήθειας σε περιπτώσεις φυσικών ή ανθρωπογενών καταστροφών. Αυτή η νέα μεθοδολογία, και κατ’ επέκταση το εργαλείο λήψης απόφασης, προορίζεται για δίκτυα που, ως αποτέλεσμα μιας καταστροφής, είναι ασταθή και απαιτούν γρήγορες αποφάσεις σχετικά με τη θέση του κέντρου διανομής και τη διαμόρφωση του προγράμματος διανομής, για την επίτευξη άμεσης ανταπόκρισης στις απαιτήσεις του δικτύου της ανθρωπιστικής εφοδιαστικής. Η προτεινόμενη μεθοδολογία βασίζεται σε δύο πυλώνες. Στον πρώτο πυλώνα εκτελούνται όλες οι διαδικασίες για την πρόταση πιθανών θέσεων εγκατάστασης του κέντρου διανομής χρησιμοποιώντας ένα ποσοστό του συνολικού αριθμού των κόμβων του υπό εξέταση δικτύου. Στο δεύτερο πυλώνα εκτελούνται όλες οι διαδικασίες για τη μελέτη της Δικτυακής Ζωτικότητας σύμφωνα με τους προτεινόμενους κόμβους μετά από επιθέσεις στις συνδέσεις τους για τη λήψη της τελικής απόφασης επιλογής του καταλληλότερου κόμβου για την εγκατάσταση ενός ανθεκτικού κέντρου διανομής. Η μοντελοποίηση των διεργασιών των δύο πυλώνων βασίζεται σε συνδυασμό μεθόδων και τεχνικών από τους τομείς της Διαχείρισης Εφοδιαστικής Αλυσίδας, της Επιστήμης των Δικτύων, της Τεχνητής Νοημοσύνης και της Θεωρίας της Πληροφορίας. Το εργαλείο λήψης απόφασης αναπτύχθηκε με τη γλώσσα προγραμματισμού R μαζί με άλλα πακέτα επεξεργασίας, ανάλυσης και οπτικοποίησης δεδομένων. Έμφαση δίνεται στο πακέτο “Shiny” για τη συμβολή του στην ανάπτυξη μιας διαδικτυακής εφαρμογής με κατάλληλο γραφικό περιβάλλον που επιτρέπει στο χρήστη να λαμβάνει έγκαιρα αποφάσεις για τη υποστήριξη των πληγεισών περιοχών με τη διανομή ανθρωπιστικής βοήθειας.
description: The main goal of the PhD thesis is the development of new methodology that exploits a combination of methods and techniques from a variety of scientific fields to improve our ability to respond to humanitarian crisis by accelerating the decision-making process related to the management of humanitarian supply chains. In particular, we develop a hybrid approach for the determination of the location of the humanitarian aid Distribution Center (DC). The proposed methodology is integrated into a Decision-Making Tool (DMT), essential for businesses, non-profit organizations and governments involved in the process of offering humanitarian aid in cases of natural or human-made disasters. The proposed methodology, and consequently the DMT concern networks that, as a result of a disaster, are unstable and require quick decisions on DC location and distribution plan configuration to achieve immediate response to humanitarian supply network requirements. The proposed methodology is based on two main pillars. In the first pillar all the processes for proposing possible locations for the DC installation are performed using a proportion of the total number of the network in question. In the second pillar, all procedures are performed to study the Network Vitality according to the proposed nodes after attacks on their links to make the final decision of selecting the most suitable node for the installation of a resilient DC. The modelling of the two-pillar processes is based on a combination of methods and techniques from the fields of Supply Chain Management, Network Science, Artificial Intelligence and Information Theory. The DMT was developed using the R programming language together with other data manipulation, analysis and visualization packages. Emphasis is placed on the “Shiny” package for its contribution to the development of a web-based Decision-Making Application with a suitable graphical interface that enables the user to make timely decisions to support the affected areas by distributing humanitarian aid.