Olson og Chae (2023) undersøgte virksomheders indberetninger af risici i forsyningskæden. De opdelte disse risici i forskellige kategorier afhængig af transportmidler, herunder lastbiltransport, skibsfart, lufttransport og jernbane. Risici som arbejdskraftproblemer, brændstofmangel, vejrforhold og terrortrusler blev nævnt som typiske udfordringer, som virksomheder står overfor. Desuden blev COVID-19-pandemien fremhævet som en af de mest markante forstyrrelser i globale forsyningskæder, hvor fabrikker lukkede, og havne blev lukket, hvilket førte til betydelige forsinkelser. Alternativer til de traditionelle forsyningskæder havde også deres egne pandemirelaterede problemer, hvilket gjorde det tydeligt, at verden er meget sårbar over for uforudsete kriser.

Forsyningskæder består af mange elementer: leverandørvalg, logistik, efterspørgselsstyring, produktion og detailkanaler. Risici opstår på hvert af disse trin, og en risikostyringsproces kan hjælpe med at skabe robuste strategier for at håndtere de mange risici, der er forbundet med globale forsyningskæder. Denne proces involverer risikogenkendelse, risikovurdering, risikoundgåelse og risikomitigering.

Risikoidentifikation omfatter både operationelle risici og forstyrrelser. Operationelle risici vedrører usikkerheder som kundernes efterspørgsel, forsyning og omkostninger. Forstyrrelser kan stamme fra naturkatastrofer, menneskeskabte katastrofer som terrorangreb, eller økonomiske kriser som valutarevalueringer og strejker. De operationelle risici er oftere forudsigelige og lettere at analysere kvantitativt, mens forstyrrelser er langt mere dramatiske og sværere at håndtere. Risikoen ved lean produktion, der reducerer lagerbeholdningen, er blevet kritiseret af medierne, men forskning viser, at også større sikkerhedslagre ikke kan undgå alle forstyrrelser. For at afbøde risikoen ved lean-tilgange kan højere effektivitet og lavere lageromkostninger give en nettopositiv effekt.

Risikovurdering er en kompleks proces, der handler om at forstå sandsynligheden for bestemte hændelser og tage højde for usikkerheden ved beslutningstagning. Det teoretiske syn på risiko har ofte fokuseret på situationer med kendte odds, som i kasinoer, men i erhvervslivet er usikkerheden langt mere udtalt. Beslutningstagere har ofte svært ved at vurdere risici korrekt, da de er tilbøjelige til at ignorere begivenheder, de opfatter som usandsynlige, og de fokuserer kun på de risici, der kunne føre til tab, uden at tage højde for de positive usikkerheder. Derfor er det nødvendigt at udvikle robuste strategier, der gør det muligt for en virksomhed at reagere effektivt på både operationelle risici og større forstyrrelser.

Risikoundgåelse kan omfatte traditionel forsikring, hvor et niveau af finansiel sikkerhed købes fra en forsikringsudbyder. Denne tilgang er dog kun reaktiv, da den først træder i kraft efter, at en uheldig hændelse er indtruffet. Der findes dog flere metoder til at undgå risici i forsyningskæden, som involverer at bufferlager anvendes til at reducere risikoen for forsyningsforstyrrelser. På trods af de ekstra omkostninger ved lagerbeholdning kan denne tilgang give større sikkerhed mod forsyningsproblemer, men det medfører også højere omkostninger og risiko for spild. Den moderne tilgang til risikostyring benytter i højere grad samarbejder mellem forsyningskæder, e-handel, just-in-time levering og bedre synlighed i forsyningskædens operationer.

Risikomitigering omhandler både strategiske og taktiske aspekter af forsyningskæder. Strategisk kan netværksdesign blandt forsyningskædens aktører give bedre kontrol over risici, f.eks. ved at finde alternative leverandører i nødsituationer. Taktisk kan beslutninger om valg af leverandører, ordrefordeling og informationsdeling med leverandører være med til at reducere risici. Informationssystemer, der giver bedre synlighed i forsyningskæden, kan hjælpe med at afbøde risici ved at sikre en kontinuerlig flow af information mellem parterne.

I praksis kan virksomheder vælge at udvide deres kapacitet på områder, hvor de har en konkurrencemæssig fordel. Redundant lager, sikkerhedslagre og flere leverandører er nyttige, men kan være modstridende med lean-principper, der fokuserer på at minimere lagerbeholdninger. Strategier som at udvide leverandørnetværk og anvende flere forsyningskilder kan dog også beskytte mod risici forbundet med forsyningsafbrydelser. Hvad der er vigtigt at forstå er, at selvom forsyningskæder ofte har tendens til at reducere risici ved at forbedre samarbejdet og synligheden, vil der altid være en vis risiko forbundet med usikkerheden i globale markeder og uforudsete hændelser. Det er afgørende for virksomheder at være forberedt på at reagere hurtigt og effektivt på både operationelle risici og katastrofer.

Hvordan anvender man association rules i produktions- og sundhedssektoren?

I produktionssektoren, når produktionstiden før levering er kort, og afstanden mellem sy-maskinerne er lang, og der er mange trims pr. tøjstykke, men få små defekter pr. enhed, vil hastigheden på både sy- og finishmaskinerne ofte blive justeret til høj. Dette er et forsøg på at optimere produktiviteten og reducere fejl, samtidig med at det sikres, at produkter leveres hurtigt og effektivt. Dette kan sammenlignes med, hvordan teknologi og datamining anvendes i andre områder til at optimere ressourcer og forbedre præstationer.

I detailhandelssektoren har Ellis et al. (2018) anvendt klyngeanalyse og association rule mining for at analysere ineffektiviteter i RFID-brugen hos tre større detailhandlere. De analyserede RFID-tagparametre for at identificere bedre læse- og genkendelsesrater. Et datasæt med over 45.000 observationer blev brugt til at generere regler, der kunne hjælpe med at skelne mellem gode og dårlige tags ud fra specifikke karakteristika. Et eksempel på en regel kunne være: "Hvis antenne X er lav, så er tagget godt." Denne form for analyse afslørede ikke kun mønstre i RFID-læsning, men også indkøbsmønstre blandt kunderne.

Association rules, som er en metode i datamining, fokuserer på at identificere kombinationer af elementer, der ofte optræder sammen, hvilket giver mulighed for at finde skjulte mønstre og relationer i store mængder data. Det er en type maskinlæring, der anvender algoritmer som apriori, som har stor værdi i mange forskellige sammenhænge, lige fra sundhedsvæsenet til detailhandel og markedsføring.

Association rules er baseret på IF-THEN logik. For eksempel, hvis vi kigger på en sundhedsdatabasen, kan en regel være: "Hvis en patient har hypertension og hjerte-kar-sygdom, så har de også høj risiko for affektive lidelser." Denne type analyse kan anvendes til at identificere sygdomsforløb, multisyge mønstre eller overvåge fysiologiske forhold baseret på realtidsdata.

Når man arbejder med association rules, er der tre vigtige målbare egenskaber at tage hensyn til: dækning (support), præcision (confidence) og lift. Support refererer til hyppigheden af, at en given kombination optræder i datasættet, mens confidence måler sandsynligheden for, at en regel gælder, og lift vurderer forholdet mellem hyppigheden af kombinationer i datasættet i forhold til, hvad man kunne forvente tilfældigt.

I sundhedssektoren kan association rules bruges til at analysere patientdata og afdække mønstre, som kan hjælpe læger med at forudsige sygdomme eller identificere risici. For eksempel kan algoritmer anvendes til at finde frem til de hyppigst forekommende sygdomsmønstre blandt ældre patienter, og hvordan de relaterer sig til hinanden, som f.eks. kombinationer af hypertension, hjertesygdomme og depression.

For markedsføring har association rules også stor værdi. Det kan bruges til at identificere produkter, der bør placeres tættere på hinanden i butikker for at fremme køb (fx bacon tættere på æg og appelsinjuice), eller til at analysere kundernes købsadfærd og lave målrettede kampagner. En af de mest berømte anvendelser af denne teknologi er Amazons anbefalingssystem, som ved at analysere kundernes tidligere køb kan foreslå nye produkter.

I de seneste år er anvendelsen af association rules blevet udvidet til at omfatte streaming af realtidsdata. Dette er særligt nyttigt i web mining og e-handel, hvor detaljhandlere kan bruge data om kundernes online køb for at forudsige, hvilke produkter de sandsynligvis vil købe næste gang. Teknologien giver mulighed for at analysere data i stort omfang og finde mønstre, der tidligere var umulige at opdage på grund af datamængdernes størrelse og kompleksitet.

Et andet interessant aspekt er, at association rule mining kan bruges på tværs af flere sektorer, ikke kun inden for detailhandel og sundhed. For eksempel har teknikken også været anvendt til at optimere ressourcestyring i landbruget ved hjælp af fjerntliggende sensordata til præcisionslandbrug. I ingeniørfaget er teknologien blevet brugt til at forbedre produktionskvaliteten, som f.eks. i halvlederfremstilling.

I mange tilfælde anvendes association rules sammen med andre maskinlæringsmetoder og statistiske analyser for at udlede indsigt, som kan anvendes til optimering i en lang række brancher. For eksempel, indenfor produktionsstyring kan algoritmer som apriori hjælpe med at analysere produktionsdata for at identificere de hyppigst forekommende fejl og derved styre mod højere effektivitet og lavere fejlrate.

Association rules har dog sine begrænsninger. For det første kan algoritmerne være meget beregningstunge, især når man arbejder med store datamængder og komplekse sammenhænge. Desuden kan de fundne regler være svære at tolke, og de nødvendige kombinationer af elementer, der skaber stærke regler, er ikke altid intuitive eller brugbare uden yderligere analyse.

Det er derfor vigtigt at forstå, at selvom association rules er et kraftfuldt værktøj til at finde mønstre i data, er det ikke nødvendigvis garantien for, at de fundne mønstre er nyttige eller relevante uden den rette kontekstuelle forståelse. Det er vigtigt at bruge disse teknikker i kombination med eksperter, der kan validere og anvende reglerne til praktiske løsninger.

Hvordan beslutningstræer kan anvendes til at opdage svindel i kreditkorttransaktioner

Beslutningstræer er en kraftfuld metode inden for maskinlæring, som anvendes til at klassificere og forudsige udfald baseret på en række beslutningsregler. Når det gælder svindelopdagelse i kreditkorttransaktioner, giver beslutningstræer en klar og forståelig måde at analysere data på og træffe beslutninger ud fra en række kriterier. Et konkret eksempel på dette er et beslutningstræ, der forudser, om en given kreditkorttransaktion er svindel eller ej.

Et af de centrale elementer i et beslutningstræ er de beslutningsregler, der opstår ud fra de træningsdata, der er brugt. For eksempel, hvis værdien af en variabel som RatioMedian er mindre end 4, og samtidig er afstanden til hjemmet mindre end 100 km og afstanden til sidste transaktion mindre end 50 km, klassificeres transaktionen som ikke-svindel (værdi 0). I en anden situation, hvis RatioMedian er mindre end 4, afstanden til hjemmet er større end 100 km, og der er brugt en chip, vurderes det som en potentiel svindeltransaktion (værdi 0.12).

Reglerne kan blive mere komplekse, efterhånden som træet opdeler dataene yderligere. For eksempel, hvis RatioMedian er større end 4, eller hvis afstanden til hjemmet er over 100 km og en chip ikke er blevet brugt, kan resultatet være en vurdering af svindel med en høj sandsynlighed, som kan være 0.94 eller højere. Gennem disse regelsæt kan beslutningstræet effektivt forudsige, om en transaktion er svindel eller ej, hvilket kan hjælpe virksomheder med at beskytte sig mod økonomisk tab.

Beslutningstræets præstation kan vurderes ved hjælp af forskellige mål. For eksempel viser en forvirringsmatrix, hvordan modellen skelner mellem de faktiske svindeltransaktioner og ikke-svindeltransaktioner. En høj nøjagtighed (f.eks. 0.9673) betyder, at modellen har et højt niveau af korrekt klassifikation af dataene. En præcision på 0.9403 og recall på 0.9976 indikerer, at modellen er god til at fange de svindeltransaktioner, der ellers ville være blevet overset. Dette er afgørende, da det betyder, at få svindeltransaktioner bliver fejlagtigt klassificeret som ikke-svindel (falske negative).

Derudover kan andre mål som F1-score (0.9681) og det balancerede nøjagtighedsmål (0.9674) bruges til at vurdere, hvor godt modellen håndterer både de positive og negative klasser (svindel og ikke-svindel). En af de mest nyttige statistikker er AUC (Area Under the Curve), som giver et mål for, hvor effektivt modellen adskiller de to klasser. En høj AUC indikerer, at modellen er god til at adskille svindeltransaktioner fra ikke-svindeltransaktioner.

En vigtig del af at forbedre præstationen af en model som denne er at håndtere skæve data. I tilfælde af kreditkortsvindel er der ofte meget flere ikke-svindeltransaktioner end svindeltransaktioner, hvilket kan føre til skævhed i modellens præstation. En løsning på dette problem kan være at anvende både over- og under-sampling, hvor man enten tilføjer flere svindeltransaktioner eller fjerner nogle af de ikke-svindeltransaktioner for at skabe en mere afbalanceret datasæt. Dette kan resultere i en mere præcis model, som er i stand til at opdage svindel på en mere pålidelig måde.

Et praktisk eksempel på dette kunne være at bruge en metode som ROSE (Random Over-Sampling Examples) til at skabe et afbalanceret datasæt, hvor antallet af svindel- og ikke-svindeltransaktioner er tættere på at være lige. Når dette er opnået, kan man fortsætte med at træne en model ved hjælp af logistisk regression eller andre teknikker, som kan forudsige sandsynligheden for svindel. I en logistisk regressionsmodel for et afbalanceret datasæt viser det sig, at variabler som DistanceHome, DistanceLast, og RatioMedian har stor indflydelse på sandsynligheden for svindel.

Modellen kan fortsat forbedres ved at analysere odds ratioer, som giver en idé om, hvor meget sandsynligheden for svindel ændres, når en given variabel ændres. For eksempel, hvis RatioMedian øges med én enhed, vil oddsene for, at transaktionen er svindel, stige med en faktor på 3.392. Andre faktorer som UsedChip og Online har også betydelige indvirkninger på svindelvurderingen, og forståelsen af disse kan hjælpe med at identificere risikofyldte transaktioner.

Det er også vigtigt at bemærke, at modellen skal justeres løbende. Svindelmetoder udvikler sig konstant, og derfor skal det beslutningstræ, der anvendes, regelmæssigt opdateres med nye data for at sikre, at det forbliver effektivt. Desuden bør der tages hensyn til, at selvom en model som denne er meget effektiv, er den ikke fejlfri. Der er altid en risiko for falske positive (hvor en legitim transaktion fejlagtigt markeres som svindel) og falske negative (hvor en svindeltransaktion fejlagtigt ikke bliver opdaget), og derfor skal menneskelig overvågning stadig spille en rolle i den endelige beslutningstagning.

Jaké to je být součástí ženské pracovní armády během války?
Jak zlepšit zdraví zad pomocí cvičení: praktický přístup
Jak upéct dokonalé dezertní tyčinky: co je klíčem k úspěchu při přípravě?
Jak nakupovat v supermarketu: Užívání španělštiny v každodenním životě
Proč jíst jídlo z mísy? Jak mísa může pomoci při dosažení ideální váhy