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      基于事故樹與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險評估

      2020-05-11 12:30:11楊懷珍胡葛君
      江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2020年5期
      關(guān)鍵詞:農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈貝葉斯網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估

      楊懷珍 胡葛君

      摘要: 為了探究物聯(lián)網(wǎng)模式下農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的風(fēng)險影響程度,提升農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈整體水平?;谖锫?lián)網(wǎng)層次模型結(jié)合農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險影響因素,以農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的風(fēng)險因素為研究對象,以事故樹模型為基礎(chǔ),構(gòu)建基于事故樹模型的風(fēng)險因素樹形圖,并將其映射為貝葉斯網(wǎng)絡(luò),通過結(jié)合專家給出的風(fēng)險影響因素值進(jìn)行三角模糊數(shù)處理來降低人為因素的影響,最終通過正向、反向推理分析各基本事件的重要度并進(jìn)行排序,有效定量評估各事件的風(fēng)險性,并找出最薄弱的環(huán)節(jié),進(jìn)而提出針對性的改善措施。結(jié)果表明,將事故樹模型引入農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈進(jìn)行研究,對比單一事故樹分析,此方法可以提高評估的可信度和客觀度,對物聯(lián)網(wǎng)模式下農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的風(fēng)險評估具有一定的理論和實用價值。

      關(guān)鍵詞: 物聯(lián)網(wǎng);事故樹;貝葉斯網(wǎng)絡(luò);農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈;風(fēng)險評估;重要度

      中圖分類號: F252? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A

      文章編號:1002-1302(2020)05-0304-06

      近年來,由于食品安全體制的不健全導(dǎo)致的食品質(zhì)量安全問題時有發(fā)生,而農(nóng)產(chǎn)品作為供應(yīng)鏈源頭的食品,從田間到餐桌的整個流程都受到了人們的廣泛關(guān)注[1],對農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈造成了重要影響。農(nóng)產(chǎn)品在供應(yīng)鏈中占有重要的位置,一旦出現(xiàn)安全問題就會給供應(yīng)鏈帶來毀滅性的破壞,并對農(nóng)產(chǎn)品經(jīng)濟(jì)造成重大損失。為解決農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全問題,保障農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量,構(gòu)建全面有效的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈安全體系,將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用到農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈安全體系中并已取得較好的成效。例如,天津市無公害農(nóng)產(chǎn)品管理中心建立“放心菜”質(zhì)量安全與追溯系統(tǒng),實現(xiàn)了生產(chǎn)可控、安全可管、產(chǎn)品可溯的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),以模擬模型技術(shù)、移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、在線監(jiān)測技術(shù)、安全生產(chǎn)技術(shù)等為支撐,建設(shè)“放心菜”基地管理系統(tǒng)、質(zhì)量安全監(jiān)管系統(tǒng)、質(zhì)量安全追溯系統(tǒng)和信息服務(wù)平臺的四級監(jiān)管網(wǎng)絡(luò),技術(shù)成果已達(dá)到國際先進(jìn)水平,有效保障了農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的出現(xiàn)很大程度上實現(xiàn)了人們對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的監(jiān)控,大大提升了安全控制效率,使得傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品風(fēng)險得到有效的降低,但是由于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)處于發(fā)展階段,技術(shù)還不成熟,給農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈帶來了新的風(fēng)險。因此,國內(nèi)外學(xué)者對如何解決物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)給農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈帶來的風(fēng)險進(jìn)行了深入研究,綜合已有研究成果可知,針對事故誘發(fā)因素的影響程度的分析方法主要有3種:第一,基于統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)運(yùn)用概率分析方法進(jìn)行研究。Yan等利用供應(yīng)鏈風(fēng)險擴(kuò)散收斂模型,確定能夠度量農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈風(fēng)險波動的定量指標(biāo),對物聯(lián)網(wǎng)下農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈模型得出的問題進(jìn)行分析,進(jìn)而提出風(fēng)險管理措施[2]。顏波等從信息技術(shù)角度出發(fā),以農(nóng)產(chǎn)品為研究對象,分析供應(yīng)鏈流程以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在各環(huán)節(jié)的具體應(yīng)用,提出基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全可追溯性的解決方案[3]。張旭梅等針對“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈線上線下(O2O)商業(yè)模式,從價值主張、核心資源、關(guān)鍵流程、盈利模式4個方面對其進(jìn)行研究[4]。第二,基于安全系統(tǒng)工程理論致因原理,構(gòu)建下層指標(biāo)體系,用層次分析方法研究。陳秉恒等應(yīng)用層次分析法對國內(nèi)外物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈安全管理中的應(yīng)用進(jìn)行研究,并總結(jié)出我國農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈安全監(jiān)管存在的主要問題及其成因[5]。Wang等克服逼近理想解排序法(TOPSIS法)權(quán)重主觀上受到影響的問題,將改進(jìn)的熵值法與TOPSIS法相結(jié)合,分析生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險評價[6]。Zhao等在分析實際農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和構(gòu)件特性的基礎(chǔ)上,建立風(fēng)險在網(wǎng)絡(luò)及其拓?fù)溲莼械膭討B(tài)模型,并給出穩(wěn)態(tài)解[7]。王玉霞通過物聯(lián)網(wǎng)、云計算技術(shù)對生鮮農(nóng)產(chǎn)品中存在的問題進(jìn)行有效的分析[8]。劉鵬將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)運(yùn)用到生鮮農(nóng)產(chǎn)品流通中,并探討能否提升生鮮農(nóng)產(chǎn)品流通效率與質(zhì)量安全問題[9]。喻立認(rèn)為,以物聯(lián)網(wǎng)和云平臺技術(shù)的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)為服務(wù)平臺,對構(gòu)建科學(xué)高效的農(nóng)產(chǎn)品種植與生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)實現(xiàn)智能種植和質(zhì)量溯源等重要功能是有幫助的[10]。第三,構(gòu)建事故樹或貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,對風(fēng)險因素進(jìn)行分析。馬欣等以事故樹模型為基礎(chǔ)進(jìn)行研究,得出事故樹的最小割集與結(jié)構(gòu)重要度,并確定了失效系統(tǒng)中的薄弱環(huán)節(jié)[11]。卜全民等對事故樹分析法(FTA)的思路進(jìn)行深入的理論分析,并對其主要的分析方法進(jìn)行剖析,進(jìn)而運(yùn)用布爾代數(shù)法和相應(yīng)規(guī)則得出有效的管控措施[12]。馮庚等將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)引入到事故樹分析中,這彌補(bǔ)了事故樹分析在風(fēng)險分析中的不足和缺陷,并給出事故樹到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的映射法則[13]。王彥富等提出基于邏輯樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率分析模型,依據(jù)事故情況構(gòu)建邏輯樹,然后將邏輯樹轉(zhuǎn)化為貝葉斯網(wǎng)絡(luò),并根據(jù)確定的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點的先驗概率和條件概率進(jìn)行風(fēng)險評估[14-15]。上述分析方法中統(tǒng)計分析的結(jié)果常常局限于人為因素影響,層次分析模型很難準(zhǔn)確地表達(dá)出節(jié)點之間的條件概率關(guān)系,而事故樹模型可以將事故發(fā)生的原因以樹形結(jié)構(gòu)逐層表達(dá),邏輯清晰明了,且在工業(yè)安全體系研究中事故樹已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用,但事故樹僅僅滿足于對結(jié)構(gòu)重要度的分析,對基本事件的重要度分析并不能明確表達(dá)。因此,在分析事故樹影響因子的基礎(chǔ)上,將其映射成貝葉斯網(wǎng)絡(luò),通過三角模糊數(shù)對基本事件的發(fā)生概率進(jìn)行標(biāo)定,用定量分析法得出基本事件的結(jié)構(gòu)重要度、概率重要度和臨界重要度,從而找出物聯(lián)網(wǎng)模式下農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的薄弱環(huán)節(jié),有助于進(jìn)行有效改善,對農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈安全體系的建立具有一定的現(xiàn)實意義。

      1 影響因子分析

      評估物聯(lián)網(wǎng)模式下農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的風(fēng)險,首先須要通過分析該過程中存在的風(fēng)險因素構(gòu)建事故樹的影響因子。物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈?zhǔn)侵冈谵r(nóng)產(chǎn)品的種植、采摘、生產(chǎn)、加工、包裝、運(yùn)輸和銷售的全過程中,采用物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品信息采集和信息融合,從而實現(xiàn)農(nóng)戶、生產(chǎn)加工商、物流運(yùn)輸中心、銷售商、政府監(jiān)督管理部門和消費(fèi)者間信息共享的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層,每個層次中均存在一定的風(fēng)險因素。

      確定風(fēng)險類型的理化性質(zhì)是構(gòu)建事故樹的基礎(chǔ)。通過對已有成果的整理總結(jié)并結(jié)合參考文獻(xiàn)[16]將危險因素分為4類16項:(1)感知層風(fēng)險,包括誤差風(fēng)險、設(shè)備故障風(fēng)險、配送風(fēng)險、反應(yīng)不及時風(fēng)險;(2)網(wǎng)絡(luò)層風(fēng)險,包括網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定風(fēng)險、信息安全風(fēng)險、互聯(lián)網(wǎng)(IT)技術(shù)風(fēng)險;(3)應(yīng)用層風(fēng)險,包括成本收益風(fēng)險、需求波動風(fēng)險、供應(yīng)波動風(fēng)險、外部運(yùn)營風(fēng)險、內(nèi)部運(yùn)營風(fēng)險、政策法規(guī)風(fēng)險、競爭風(fēng)險;(4)其他風(fēng)險,包括信譽(yù)風(fēng)險和自然災(zāi)害。根據(jù)每類風(fēng)險項所具備的作用、性質(zhì)等理化性質(zhì)不同,發(fā)生事故的類型和危害性也有差別。如網(wǎng)絡(luò)層的目的是將感知層得到的數(shù)據(jù)經(jīng)微處理并進(jìn)行遠(yuǎn)距離傳輸,從而實現(xiàn)信息共享。但物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈中的應(yīng)用并不成熟且缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),常常出現(xiàn)諸多問題,從而導(dǎo)致信息安全風(fēng)險、IT技術(shù)風(fēng)險和網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定風(fēng)險的產(chǎn)生(圖1)。

      因此,分析風(fēng)險因子的理化性質(zhì),可構(gòu)建頂層事故樹并得到影響因子。

      2 評估方法

      采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析物聯(lián)網(wǎng)模式下農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的風(fēng)險。為增加貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的有效性,通過影響因子構(gòu)建事故樹模型,將其映射為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。通過對參考文獻(xiàn)[17]的整理分析,得出事故樹向貝葉斯網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化的具體方法。通過對事件、邏輯門與節(jié)點之間的映射關(guān)系和與、或等邏輯關(guān)系與條件概率分布之間的映射關(guān)系,得出各基本事件的重要度指標(biāo)。

      2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

      貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種用圖的形式進(jìn)行概率分析的方法,將各不確定性事件的發(fā)生概率與各事件間的因果關(guān)系以圖的形式表現(xiàn)出來。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠直接或間接地表達(dá)各基本事件之間的關(guān)系,得出基本事件之間的相關(guān)性。因此,運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論對不確定性復(fù)雜問題有獨特的優(yōu)勢。2001年Jensen提出形象直觀的描述性定義[18]。

      定義:將滿足以下4個條件的有向無環(huán)圖稱為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。

      (1)存在1個變量集V={xi},i=1,…,n以及變量對應(yīng)節(jié)點之間有向邊的集合E;(2)每個變量都取有限個離散值;(3)由變量對應(yīng)的節(jié)點和節(jié)點之間的有向邊構(gòu)成1個有向無環(huán)圖J=(V,E);(4)每個節(jié)點xi和其父節(jié)點集Πi都對應(yīng)1個條件概率分布表p=(xi|πi,J),而滿足p(x1,…,xn)=Πn i=1p(xi|πi,J)。其中:πi是Πi的配置。

      根據(jù)定義表達(dá)的節(jié)點與其父節(jié)點的關(guān)聯(lián)關(guān)系,可以推導(dǎo)出包含所有節(jié)點的聯(lián)合概率分布函數(shù)。圖2是一個簡單的貝葉斯網(wǎng)絡(luò),包含所有節(jié)點的聯(lián)合概率分布函數(shù)為

      p(x1,x2,x3,x4)=p(x4|x1,x3)p(x3|x1,x2)p(x2|x1)p(x1)。(1)

      聯(lián)合概率分布函數(shù)表達(dá)所有節(jié)點之間的邏輯關(guān)系,是正反向推理計算頂事件(T)發(fā)生概率和基本事件(Xi)重要度的基礎(chǔ)。

      2.2 事故樹向貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的映射

      從上述定義可知,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)由1個有向無環(huán)圖J和對應(yīng)的條件概率表組成。事故樹模型向貝葉斯網(wǎng)絡(luò)映射時,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點與事故樹中事件逐一對應(yīng),構(gòu)成有向無環(huán)圖,條件概率關(guān)系則根據(jù)事故樹的邏輯門確定。其中,與門、或門的映射關(guān)系見圖3、圖4。

      2.3 求最小割集

      事故樹集合中能夠?qū)е马斒录l(fā)生的基本事件的集合被稱為割集,當(dāng)最小割集的數(shù)量為1時,表示頂事件發(fā)生的可能性只有1種,因此最小割集的數(shù)量決定頂事件發(fā)生可能性的數(shù)量。割集中的基本事件同時發(fā)生才能導(dǎo)致頂事件的發(fā)生,因此最小割集中基本事件的數(shù)量越少,同時發(fā)生的可能性越大。

      在事故樹中求解最小割集最常用的方法為布爾代數(shù)法,其步驟為:(1)列出事故樹的布爾表達(dá)式,即從事故樹的第1層輸入事件開始,“或門”的輸入事件用邏輯加表示,“與門”的輸入事件用邏輯積表示。(2)用第2層輸入事件代替第1層,第3層輸入事件代替第2層,直至事故樹全體基本事件都代完為止。(3)布爾表達(dá)式整理后得到若干個交集的并集,每個交集就是1個割集,再利用布爾代數(shù)運(yùn)算定律化簡,就可以求出最小割集。

      2.4 基本事件的重要度分析

      2.4.1 結(jié)構(gòu)重要度分析

      結(jié)構(gòu)重要度是指各基本事件的發(fā)生對頂事件發(fā)生的影響程度,且不用考慮概率是多少。最小割集中只存在1個基本事件時,結(jié)構(gòu)重要度最大,存在多個基本事件時,各基本事件的結(jié)構(gòu)重要度相等。而當(dāng)最小割集中基本事件數(shù)量相同時,在不同的最小割集中出現(xiàn)次數(shù)越多,其結(jié)構(gòu)重要度越大;當(dāng)最小割集中基本事件的數(shù)量不同時,依據(jù)基本事件在最小割集中的出現(xiàn)次數(shù)決定其重要度,次數(shù)越多則結(jié)構(gòu)重要度越大,當(dāng)出現(xiàn)次數(shù)相同時,依據(jù)最小割集中基本事件數(shù)量決定,基本事件少的則其結(jié)構(gòu)重要度大。計算公式如下:

      I=1-∏ Xi∈Ki。(2)

      式中:I表示基本事件的結(jié)構(gòu)重要度系數(shù);Xi∈Ki表示基本事件Xi屬于最小割集Kj;ni表示第i個基本事件所在的最小割集的基本事件總數(shù)。

      2.4.2 概率重要度分析

      為了研究基本事件概率的增減對頂事件發(fā)生的影響程度,須要應(yīng)用概率重要度分析。概率重要度系數(shù)就是頂事件發(fā)生概率對基本事件發(fā)生概率的變化率,以此來評定基本事件的概率重要度。計算公式如下:

      Ip(i)=Q qi。(3)

      式中:Q表示頂事件發(fā)生概率;qi表示自變量。

      2.4.3 基本事件臨界重要度

      頂事件發(fā)生概率的變化率與基本事件發(fā)生概率的變化率之比,即為基本事件的臨界重要度。

      CIp(i)=P(T)/P(T) P(Xi)/P(Xi)=(PT) P(Xi)·P(Xi) P(T)。(4)

      將概率重要度公式代入公式(4)中,得:

      C1p(i)=Ip(i)P(Xi)/P(T)。(5)

      3 算例分析

      以某物聯(lián)網(wǎng)模式下生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的風(fēng)險事故為例,依據(jù)上述評估方法建立事故樹并轉(zhuǎn)化為貝葉斯網(wǎng)絡(luò),并對各基本事件進(jìn)行分析。

      3.1 建立事故樹

      構(gòu)建以農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈安全風(fēng)險事故為頂事件的事故樹模型進(jìn)行風(fēng)險分析?;谙嚓P(guān)領(lǐng)域?qū)<覍ζ滹L(fēng)險事件的評估分析,選取16個基本事件、4個中間事件和1個頂事件(表1)。

      通過對各基本事件的分類整合,得到風(fēng)險事件的事故樹(圖5)。

      3.2 將事故樹映射成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

      根據(jù)“2.2”節(jié)提供的映射方法,將物聯(lián)網(wǎng)模式下農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險的事故樹映射成對應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(圖6)。

      根據(jù)節(jié)點的邏輯關(guān)系,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中包含的聯(lián)合概率分布函數(shù)為

      p(T,A1,…,A8,x1,…,x16)=p(T|A1,A2)p(A1|A3,A4,A5)p(A2|A6)p(A3|A7,x3)p(A4|A8,x7)p(A5|A9,x13,x14)p(A6|x15,x16)p(A7|x1,x2,x4)p(A8|x5,x6)p(A9|x8,x9,x10,x11,x12)p(x1)…p(x16)。

      3.3 頂事件發(fā)生概率及重要度分析

      由布爾代數(shù)法可以簡化事故樹并求出導(dǎo)致頂事件發(fā)生的最小割集(MCS)。

      T=A1+A2=(A3+A4+A5)+A6=A7X3+A8X7+A9X13X14+X15+X16=X1X3+X2X3+X4X3+X5X7+X6X7+X8X13X14+X9X13X14+X10X13X14+X11X13X14+X12X13X14+X15+X16。

      可見,導(dǎo)致物聯(lián)網(wǎng)模式下農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈發(fā)生風(fēng)險的最小割集共有12個,即頂事件發(fā)生的途徑只有12個,且要求每個最小割集中的所有基本事件同時發(fā)生。

      根據(jù)基本事件的結(jié)構(gòu)重要度公式可以計算出各基本事件的結(jié)構(gòu)重要度:

      Iφ(1)=Iφ(2)=Iφ(4)=Iφ(5)=Iφ(6)=0.5;

      Iφ(3)=Iφ(7)=0.75;

      Iφ(8)=Iφ(9)=Iφ(10)=Iφ(11)=Iφ(12)=0.25;

      Iφ(13)=Iφ(14)=0.762 7;

      Iφ(15)=Iφ(16)=1。

      因此,各基本事件的重要度排序為:Iφ(15)=Iφ(16)>Iφ(13)=Iφ(14)>Iφ(3)=Iφ(7)>Iφ(1)=Iφ(2)=Iφ(4)=Iφ(5)=Iφ(6)>Iφ(8)=Iφ(9)=Iφ(10)=Iφ(11)=Iφ(12)。

      通過計算得出各基本事件的結(jié)構(gòu)重要度并進(jìn)行排序可知,不可抗因素對結(jié)構(gòu)重要度的影響最大,而傳統(tǒng)的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險因素對結(jié)構(gòu)的影響最小;除不可抗因素外,配送風(fēng)險和IT技術(shù)風(fēng)險對結(jié)構(gòu)重要度的影響最大。

      由于農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險數(shù)據(jù)獲取難度很大且數(shù)據(jù)不具備代表性,因此須要借助于群體決策法對農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險因素進(jìn)行判別,通過征詢專家關(guān)于各個節(jié)點的條件概率,結(jié)合三角模糊數(shù)對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。IPCC采用七檔分級的風(fēng)險發(fā)生概率的語言變量來描述概率,各語言變量及其對應(yīng)的概率與三角模糊數(shù)見表2。

      由表2可將條件概率表轉(zhuǎn)化為三角模糊數(shù)。

      Pij~k =(akij,mkij,bxij)(k=1,2,…,q)。

      節(jié)點Xi處于j狀態(tài)的平均模糊概率為:

      Pij~k =Pij~1 +Pij~2 +…+Pij~q? q=(aij′,mij′,bij′)。

      進(jìn)一步通過均值面積法計算節(jié)點的精確概率,節(jié)點Xi處于j狀態(tài)的精確概率為:

      Pij′=aij′+2mij′+bij′ 4。

      通過歸一化處理得到節(jié)點的條件概率值:

      P=Pij′ ∑Pij′。

      針對物聯(lián)網(wǎng)模式下農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的風(fēng)險問題,邀請5位相關(guān)領(lǐng)域的專家對供應(yīng)鏈風(fēng)險進(jìn)行評估,通過對專家進(jìn)行問卷調(diào)查,根據(jù)IPCC量表對各基本事件發(fā)生的概率進(jìn)行客觀評估,對結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均,并對概率進(jìn)行修改調(diào)整(表3)。

      由表3可知,根據(jù)概率重要度公式可計算出頂事件的概率P(T)=0.533。根據(jù)臨界重要度公式可以求出各基本事件的臨界重要度并進(jìn)行排序:

      CIp(3)=0.75>CIp(7)=0.337>CIp(2)=0.300>CIp(1)=CIp(4)=0.225>CIp(15)=CIp(16)=0.187>CIp(5)=CIp(6)=0.169>CIp(14)=0.075>CIp(13)=0.038>CIp(8)=CIp(9)=CIp(10)=CIp(11)=CIp(12)=0.008。

      通過對各基本事件臨界重要度的計算可知,當(dāng)頂事件的概率P(T)=0.533時,配送風(fēng)險的臨界重要度最大,IT技術(shù)風(fēng)險次之,而傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險因素的臨界重要度相等且最小。通過對比結(jié)構(gòu)重要度和臨界重要度可知,結(jié)構(gòu)重要度受不可抗拒風(fēng)險的影響較大,但該風(fēng)險不受人為因素的控制,因此,臨界重要度更好地體現(xiàn)了對結(jié)構(gòu)重要度不足的彌補(bǔ),確定了配送風(fēng)險和IT技術(shù)風(fēng)險對物聯(lián)網(wǎng)模式下農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的影響。比較結(jié)構(gòu)重要度和臨界重要度的風(fēng)險影響程度可知,結(jié)構(gòu)重要度對不可控事件造成的影響占比很大,而臨界重要度很好地摒除了該缺陷,對結(jié)構(gòu)重要度的不足作了很好的補(bǔ)充。綜合結(jié)構(gòu)重要度和臨界重要度可知,傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險因素在物聯(lián)網(wǎng)模式下影響程度普遍較小,因此,可以證明物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的運(yùn)用使得農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的風(fēng)險因素發(fā)生了偏移,傳統(tǒng)風(fēng)險因素對供應(yīng)鏈的影響程度降低,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的影響因素成為該模式下的主要影響因素。

      4 結(jié)論

      圍繞物聯(lián)網(wǎng)模式下農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的影響因子構(gòu)建事故樹并求出結(jié)構(gòu)重要度,再將事故樹映射成貝葉斯網(wǎng)絡(luò),運(yùn)用三角模糊數(shù)計算出基本事件的概率重要度和臨界重要度。通過定量評估3個指標(biāo)的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險,可以彌補(bǔ)僅僅運(yùn)用事故樹進(jìn)行定性分析的缺陷,更好地體現(xiàn)了基本事件對于頂事件發(fā)生的影響程度,從而可以更加有針對性地找出運(yùn)輸過程中的薄弱環(huán)節(jié),對研究物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈帶來的風(fēng)險具有一定的現(xiàn)實意義和實用價值。通過對結(jié)構(gòu)重要度、概率重要度和臨界重要度的計算,可以得出配送風(fēng)險和IT技術(shù)風(fēng)險為影響農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的主要影響因素,因此須要進(jìn)一步加強(qiáng)對農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸?shù)谋O(jiān)管,保證能夠準(zhǔn)時、及時送達(dá)。須要定期對相關(guān)設(shè)備進(jìn)行檢修,以保證該供應(yīng)鏈條正常有序地運(yùn)行,避免由技術(shù)問題帶來的損失。

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      收 稿日期:2018-10-21

      基金項目:廣西壯族自治區(qū)人文社會科學(xué)規(guī)劃項目(編號:15BGL010);桂林電子科技大學(xué)研究生教育創(chuàng)新計劃(編號:2018YJCX103)。

      作者簡介:楊懷珍(1972—),女,廣西桂林人,碩士,教授,主要從事物流與供應(yīng)鏈管理、電子商務(wù)研究。

      通信作者:胡葛君,碩士研究生,主要從事物流與供應(yīng)鏈管理研究。E-mail:857116744@qq.com。

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