기존 SCM 리스크 관리에서는 태풍, 교통 혼잡 등 개별 사건이 발생할 확률을 계산하여

그에 대비하는 것에 초점이 맞춰져 있었습니다. 그러나 실제 산업현장에서는 대형 화제, 지진 등 그 확률을 예측하기 힘든 사건들도 발생합니다.

이런 점에서 전통적인 리스크 관리 모델은 그 한계점을 지니고 있어, 본 논문에서는 PI(Performance Index),

TTR(Time To Recovery), REI(Risk Exposure Index) 등의 개념을 도입함으로써 각 사건이 일어날 확률을 예측할 필요가 없는 새로운 모델을 제시하고 있습니다.

[Abstract]

Our model allows companies in any industry to effectively identify areas of hidden risk in the supply chain,

Imagine a high-tech manufacturer that has supplies and assembly plants all over the world.

For each node in the supply chain, managers estimate the time to recovery if a disruption occurred at

that node(how long it would take for the node to be restored to full operation) and then calculate the performance

impact(lost sales during TTR, for instance). By indexing the performance impact values, managers can

see ate a glance which nodes represent the highest risks and direct their mitigation strategies accordingly.

[Reference]

“From Superstorms to Factory Fires: Managing Unpredictable Supply Chain Disruptions” David Simchi-Levi, William Schmidt, Yehua Wei (2014, 01-02, HBR)