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Data analytics for supply chain resilience: a multiple case study analysis
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AI
DOI：10.22306/al.v13i1.729.png)
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摘要
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通过数据分析发展供应链（SC）韧性已成为近期的一个重要研究领域。然而，当前文献对数据分析支持供应链韧性发展各阶段的影响缺乏共同的共识。因此，本研究旨在探讨数据分析在识别潜在供应链中断、降低风险和改善供应链绩效方面的作用。我们采用多案例研究定性研究方法，了解企业如何成功将数据分析应用于其供应链运营。研究数据通过针对芬兰六家不同企业的7位供应链专家进行的半结构化访谈收集。分析包括调查所使用的具体工具和技术、数据来源以及分析的数据类型。此外，本研究还探讨了企业在实施数据分析过程中面临的挑战以及数据分析如何有效构建供应链韧性。研究发现，数据分析为供应链提供了有价值的见解，支持企业主动识别和降低风险。此外，本研究强调了数据质量、数据集成以及在供应链中实施数据分析所需的新技能和能力的重要性。本研究为关于数据分析在发展供应链韧性中作用的新兴文献做出了贡献，并提供了对其实际实施相关挑战和机遇的见解。本研究为供应链研究和实践者提供了若干理论和实践意义。
Keyword:
data analytics
supply chain resilience
data quality
data integration
multiple case study
