The Effects of Environmental Risk and Regulatory Pressure on Operational Vulnerability and Disruption Probability in Supply Chains: An Integration of PLS-SEM and Machine Learning
यह अध्ययन तुर्की के आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधकों के डेटा पर एक हाइब्रिड पीएलएस-एसईएम (PLS-SEM) और मशीन लर्निंग दृष्टिकोण का उपयोग करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि पर्यावरणीय जोखिम और नियामक दबाव मुख्य रूप से परिचालन भेद्यता को बढ़ाकर व्यवधान की संभावना को बढ़ाते हैं, जो यह सुझाव देता है कि प्रबंधकों को केवल बाहरी खतरों की निगरानी करने के बजाय आंतरिक भेद्यताओं को कम करने को प्राथमिकता देनी चाहिए।
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एक वैश्विक आपूर्ति श्रृंखला (सप्लाई चेन) की कल्पना एक एकल, ठोस रेखा के रूप में नहीं, बल्कि कारखानों, ट्रकों, गोदामों और बंदरगाहों के बीच संबंधों के एक विशाल, जटिल जाल के रूप में करें। दशकों से, व्यवसाय इस बात को लेकर चिंतित रहे हैं कि बाहर से क्या इस जाल को तोड़ सकता है: एक अचानक आया तूफान, वैश्विक राजनीति में बदलाव, या कोई नया सरकारी नियम। इन बाहरी ताकतों को अक्सर जोखिम (रिस्क) कहा जाता है। लेकिन एक नया अध्ययन बताता है कि किसी कंपनी की आगे बढ़ते रहने की क्षमता के लिए वास्तविक खतरा केवल तूफान ही नहीं है, बल्कि तूफान आने से पहले वह जाल कितना नाजुक है। यह नाजुकता, जिसे परिचालन भेद्यता (ऑपरेशनल वल्नरेबिलिटी) के रूप में जाना जाता है, वह आंतरिक कमजोरी है जो एक बाहरी समस्या को बड़े व्यवधान में बदल देती है। जबकि कंपनियां लंबे समय से मुसीबत के लिए क्षितिज पर नज़र रखने पर ध्यान केंद्रित करती रही हैं, यह शोध एक अलग सवाल पूछता है: नुकसान का वास्तव में कितना हिस्सा कंपनी की अपनी संरचना के कारण होता है, और कितना बाहरी दुनिया के कारण?
इसका उत्तर देने के लिए, हल्दुन तुरान, जो एक शोधकर्ता हैं, ने तुर्की के विनिर्माण (मैन्युफैक्चरिंग) और लॉजिस्टिक्स कंपनियों में काम करने वाले 384 प्रबंधकों का अध्ययन किया। ये वे लोग हैं जो माल की आवाजाही को बनाए रखने के लिए जिम्मेदार हैं, कारखाने के फर्श से लेकर अंतिम डिलीवरी तक। अध्ययन ने दो मुख्य प्रकार के बाहरी दबावों की जांच की: पर्यावरणीय जोखिम, जिसमें ग्राहकों की मांग में अप्रत्याशित परिवर्तन, आर्थिक उतार-चढ़ाव और प्राकृतिक आपदाएं शामिल हैं; और नियामक दबाव (रेगुलेटरी प्रेशर), जो उन बढ़ते सरकारी नियमों और पर्यावरणीय मानकों को संदर्भित करता है जिनका पालन कंपनियों को करना पड़ता है। शोधकर्ता यह देखना चाहता था कि क्या ये बाहरी ताकतें सीधे तौर पर आपूर्ति श्रृंखलाओं को तोड़ती हैं, या क्या वे पहले श्रृंखलाओं को अधिक संवेदनशील बनाती हैं, जिससे बाद में व्यवधान उत्पन्न होता है। एक स्पष्ट तस्वीर पाने के लिए, अध्ययन ने दो-चरणीय दृष्टिकोण का उपयोग किया। पहले, इसने विचारों के बीच संबंधों को मैप करने के लिए एक सांख्यिकीय पद्धति का उपयोग किया, जो उनके जुड़ाव के बारे में एक विशिष्ट सिद्धांत का परीक्षण करती है। फिर, इसने उसी डेटा को कंप्यूटर एल्गोरिदम में डाला, जो परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, यह जांचने के लिए कि क्या वह सिद्धांत नई, अनदेखी जानकारी के विरुद्ध परीक्षण करने पर भी कायम रहता है।
परिणामों ने एक स्पष्ट और कुछ हद तक आश्चर्यजनक दृष्टिकोण प्रदान किया। अध्ययन में पाया गया कि पर्यावरणीय जोखिम और नियामक दबाव दोनों ही वास्तव में आपूर्ति श्रृंखलाओं को अधिक संवेदनशील बनाते हैं, लेकिन वे अपने आप में सीधे व्यवधान पैदा नहीं करते हैं। इसके बजाय, ये बाहरी ताकतें एक 'स्ट्रेस टेस्ट' की तरह काम करती हैं जो सिस्टम की दरारों को उजागर करती हैं। जब कोई कंपनी कठिन नियमों या अचानक आर्थिक बदलाव का सामना करती है, तो उसकी आंतरिक कमजोरियां—जैसे कि एक ही आपूर्तिकर्ता (सप्लायर) पर निर्भर होना, रिजर्व में बहुत कम स्टॉक रखना, या ऐसी प्रक्रियाएं जो आसानी से अनुकूलित नहीं हो सकतीं—वास्तविक व्यवधान का कारण बनती हैं। वास्तव में, डेटा ने दिखाया कि नियामक दबाव वास्तव में पर्यावरणीय जोखिम की तुलना में इस आंतरिक कमजोरी का एक अधिक मजबूत चालक था। यह सुझाव देता है कि वे नियम जो व्यवसाय को सुरक्षित या अधिक हरित बनाने के लिए बनाए गए हैं, कभी-कभी संचालन को इतना कठोर बना सकते हैं कि वे अप्रत्याशित परिवर्तनों को संभालने के लिए आवश्यक लचीलापन खो देते हैं।
सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्ष शायद यह है कि एक बार जब किसी कंपनी की आंतरिक भेद्यता को ध्यान में रख लिया जाता है, तो बाहरी जोखिमों का व्यवधान होने के साथ कोई सीधा संबंध नहीं रह जाता है। दूसरे शब्दों में, एक तूफान या एक नया कानून अपने आप में आपूर्ति श्रृंखला को नहीं रोकता है; यह इसे तभी रोकता है जब श्रृंखला टूटने से पहले झुकने के लिए पहले से ही बहुत कमजोर थी। अध्ययन ने पुष्टि की कि परिचालन भेद्यता (ऑपरेशनल वल्नरेबिलिटी) वह केंद्रीय तंत्र है जो बाहरी दबाव को वास्तविक दुनिया की विफलता में बदल देता है। जब शोधकर्ताओं ने मशीन लर्निंग का उपयोग करके अपने मॉडल का परीक्षण किया, तो परिणामों ने इस निष्कर्ष को पुख्ता किया। कंप्यूटर मॉडल, जिनमें जटिल एल्गोरिदम शामिल थे, ने पाया कि भविष्य के व्यवधान का सबसे महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता वर्तमान आंतरिक भेद्यता का स्तर था, न कि बाहरी जोखिम का स्तर। दिलचस्प बात यह है कि सबसे जटिल कंप्यूटर मॉडल एक सरल, सीधे गणना से बहुत बेहतर प्रदर्शन नहीं कर सके, जो यह सुझाव देता है कि इन कारकों के बीच का संबंध सीधा और रैखिक (लीनियर) है, बिना किसी छिपे हुए, जटिल घुमाव के।
व्यापारिक नेताओं के लिए, यह सुरक्षा के लिए रणनीति को बदल देता है। हर संभावित बाहरी खतरे की भविष्यवाणी करने में अपनी अधिकांश ऊर्जा और पैसा खर्च करने के बजाय, अध्ययन सुझाव देता है कि उन्हें अपनी आंतरिक कमजोरियों को ठीक करने पर अपने संसाधन केंद्रित करने चाहिए। शोध प्रस्तावित करता है कि कंपनियों को अपनी आंतरिक नाजुकता को परेशानी के एक अग्रणी संकेतक (लीडिंग इंडिकेटर) के रूप में देखना चाहिए, ठीक वैसे ही जैसे एक डॉक्टर बीमारी आने से पहले मरीज के महत्वपूर्ण संकेतों (वाइटल्स) की जांच करता है। अपनी आंतरिक संरचना को सक्रिय रूप से प्रबंधित करके—जैसे कि बैकअप सप्लायर खोजना, लचीली प्रक्रियाएं बनाना और झटकों को सहने के लिए पर्याप्त बफर स्टॉक रखना—कंपतियां एक ऐसा सिस्टम बना सकती हैं जो बाहरी दबावों में जीवित रह सके। अध्ययन यह चेतावनी भी देता है कि हालांकि नियमों का पालन करना आवश्यक है, लेकिन उन्हें इस तरह से करना जो संचालन को बहुत कठोर बना दे, उल्टा पड़ सकता है, जिससे कंपनी उन्हीं व्यवधानों के प्रति अधिक संवेदनशील हो सकती है जिनसे वह बचना चाहती है। अंततः, शोध तर्क देता है कि लचीलापन केवल मौसम पर नज़र रखने के बारे में नहीं है; यह एक ऐसा जहाज बनाने के बारे में है जो किसी भी तूफान का सामना कर सके।
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