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Modeling supply chain interdependent critical infrastructure systems.

机译：对供应链相互依赖的关键基础架构系统进行建模。

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摘要

While strategies for emergency response to large-scale disasters have been extensively studied, little has been done to map medium- to long-term strategies capable of restoring supply chain infrastructure systems and reconnecting such systems from a local urban area to national supply chain systems. This is, in part, because no comprehensive, data-driven model of supply chain networks exists. Without such models communities cannot re-establish the level of connectivity required for timely restoration of goods and services. This dissertation builds a model of supply chain interdependent critical infrastructure (SCICI) as a complex adaptive systems problem. It defines model elements, data needs/element, the interdependency of critical infrastructures, and suggests metrics for evaluating success. Previous studies do not consider the problem from a systematic view and therefore their solutions are piecemeal, rather than integrated with respect to both the model elements and geospatial data components. This dissertation details a methodology to understand the complexities of SCICI within a real urban framework (St. Louis, MO). Interdependencies between the infrastructures are mapped to evaluate resiliency and a framework for quantifying interdependence is proposed. In addition, this work details the identification, extraction and integration of the data necessary to model infrastructure systems.
机译：尽管已经对大规模灾难的应急策略进行了广泛的研究，但是几乎没有做过任何能够描绘出能够恢复供应链基础设施系统并将这种系统从本地城市区域重新连接到国家供应链系统的中长期战略的工作。这部分是因为不存在供应链网络的全面的，数据驱动的模型。没有这样的模型，社区就无法重新建立及时恢复商品和服务所需的连接级别。本文建立了一个供应链相互依赖的关键基础设施模型（SCICI）作为一个复杂的自适应系统问题。它定义了模型元素，数据需求/元素，关键基础架构的相互依赖性，并提出了评估成功的指标。以前的研究没有从系统的角度考虑问题，因此它们的解决方案是零散的，而不是针对模型元素和地理空间数据组成部分进行整合。本文详细介绍了一种在实际城市框架内（密苏里州圣路易斯）理解SCICI复杂性的方法。映射基础结构之间的相互依赖性以评估弹性，并提出了量化相互依赖性的框架。此外，这项工作详细介绍了对基础设施系统建模所需的数据的识别，提取和集成。

著录项

  • 作者

    Ramachandran, Varun.;

  • 作者单位

    Missouri University of Science and Technology.;

  • 授予单位 Missouri University of Science and Technology.;
  • 学科 Industrial engineering.;Engineering.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2015
  • 页码 228 p.
  • 总页数 228
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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