Analysis of risk factors influencing the semiconductor supply chain: A fuzzy Bayesian Network approach

Abstract

This study attempts to classify the risk factors for semiconductor industrys supply chain and quantify their occurrence probability within the supply chain using the fuzzy Bayesian network methodology. Using the PESTEL classification system, a risk classification system is created for the semiconductor supply chain. In total, 9 experts participated in a survey regarding their opinions on the previously defined risk elements and risk categories. The overall supply chain disruption probability and the figures for each risk category and risk element are derived with the help of f-weighted approach and triangular fuzzy numbers.

It is economic and social risk categories that show relatively high chances to occur, and, namely, such risk elements as volatile demand, fierce competition, or lack of talents are deemed risky by the experts. Still, sensitivity analysis techniques, including causal and diagnostic inference and tornado graphs imply that some of the risk elements with low probability of occurrence but high magnitude of impact, originating from the other categories (e.g. natural disasters from the environmental risk category) are of great interest as well. In compliance with the results, practical implications regarding the risks are made for the management.

본 연구에서는 퍼지-베이지안 네트워크를 활용하여 반도체 산업의 공급망 리스크 요인을 분류하고, 공급망에 미칠 수 있는 영향을 수치화하고자 한다. PESTEL 분류 시스템을 이용하여 반도체 공급망에 관한 리스크 요인 분류 시스템을 생성한다. 총 9명의 반도체 산업의 전문가가 앞서 정의된 리스크 요인/카테고리에 대한 설문 조사에 참여하여 의견을 제시하였다. 전체적인 공급망 붕괴 확률 수치와 각 리스크 요인/카테고리에 대한 수치는 f-가중치 접근법과 삼각 퍼지 수치를 통하여 도출된다.

붕괴 발생 가능성이 상대적으로 높은 카테고리는 경제적 및 사회적 리스크 카테고리이며, 2 개의 카테고리에 속한 수요 변동의 불확실성, 치열한 경쟁 또는 인재 부족과 같은 리스크 요인은 전문가에 의하여 위험하다고 간주된다. 그러나 인과/진단 추론 및 토네이도 그래프를 포함한 민감도 분석 기법은 발생 가능성은 낮고, 영향의 크기가 높은 리스크 요인 중 일부가 다른 카테고리에 속해도 (예: 자연 재해) 위험할 수도 있음을 증명한다. 마지막으로 본 연구에서 리스크와 관련된 실무적 시사점은 경영진에게 제공된다.