Optimizing Protection Strategies for Supply Chains

The inherent and growing complexity characterizing today's infrastructure systems has considerably increased their vulnerability to external disruptions. Recent world events have demonstrated how damage to one or more infrastructure components can result in disastrous political, social, and economic effects. This, in turn, has fostered the development of sophisticated quantitative methods that identify cost-effective ways of strengthening supply systems in the face of disruption. Stochastic and robust optimization can be used to tackle these strategic problems when uncertainty is present. The uncertainty dealt with in this article is related to the extent to which supply systems can be disrupted. More specifically, we propose and analyze different protection optimization models for minimizing the damage to a system resulting from the disruption of an uncertain number of system components. We compare a cost-based model and two original regret models that, to the best of our knowledge, represent the state of the art in the field of protection in location analysis. Also, we discuss how to build an operational envelope for the models considered, which can be used to identify the range of possible impacts associated with different protection strategies. The models are tested on a benchmark data set and on a new data set that was built using the Census 2001 data of the United Kingdom. We analyze and compare the protection plans generated by the models and provide some useful insights related to the robustness of the different modeling approaches. La complejidad inherente y en crecimiento que caracteriza a los sistemas de infraestructura ha aumentado considerablemente su vulnerabilidad a las disrupciones externas. Eventos mundiales recientes han demostrado como el daño a uno o más componentes de infraestructura puede resultar en desastrosos efectos políticos, sociales y económicos. Esto, a su vez, ha fomentado el desarrollo de sofisticados métodos cuantitativos que identifican formas costo-efectivas que refuerzan a los sistemas de abastecimiento frente a la disrupción. La optimización estocástica y robusta puede ser usada para atacar estos problemas estratégicos cuando existe incertidumbre. La incertidumbre en este artículo se relaciona con la amplitud hasta donde los sistemas de abastecimiento pueden ser interrumpidos. Más específicamente, proponemos y analizamos diferentes modelos de optimización de la protección para minimizar los daños a un sistema que resulta de la interrupción de un número incierto de sus componentes. Comparamos un modelo basado en costo y dos modelos originales de pérdida de oportunidad (regret model), que a nuestro entendimiento, representan el estado del arte en el campo de la protección en el análisis de locación. Asimismo, estudiamos como construir una cobertura operacional para los modelos considerados, que pueden ser utilizados para identificar el rango de posibles impactos asociados a las diferentes estrategias de protección. Los modelos son probados en un paquete de data usado como comparativa (benchmark) y en un nuevo paquete de data que fue construido usando información del censo del 2001 del Reino Unido. Analizamos y comparamos los planes de protección generados por los modelos y proporcionamos algunos puntos de vista útiles relacionados con la robusticidad de los diferentes abordajes de modelos. The valuable comments of four anonymous reviewers are gratefully acknowledged

Business · Computer security · Mathematical optimization · Operations research · Regret · Risk analysis (engineering) · Robust optimization · Robustness (evolution) · Supply chain · Vulnerability (computing) · Computer Science · Engineering · Facility Location and Emergency Management · Infrastructure Resilience and Vulnerability Analysis · Mathematics · Supply Chain Resilience and Risk Management

• Direct and Inverse Solutions of Geodesics on the Ellipsoid With Application of Nested Equations

  T Vincenty•Survey Review•1975

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• Landscape Connectivity

  Open Access•Dean L Urban, Dean Urban et al.•Ecology•2001

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• Optimum Locations of Switching Centers and the Absolute Centers and Medians of a Graph

  S L Hakimi•Operations Research•1964

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• The Maximal Covering Location Problem

  Open Access•Richard L Church, CHARLES R VELLE•Papers of the Regional Science…•1974

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• Vital Nodes, Interconnected Infrastructures, and the Geographies of Network Survivability

  T H Grubesic, Alan T Murray•Annals of the Association of…•2006

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• Identifying Critical Infrastructure

  Richard L Church, Maria Paola Scaparra et al.•Annals of the Association of…•2004

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