В последнем столбце указан размер экономических потерь. Будем ис-
пользовать символ
f
в качестве индекса фактора риска;
F
— общее
число факторов риска;
r
— индекс события;
R
— число событий в те-
чение рассматриваемого периода времени;
l
r
— размер экономических
потерь за счет события
r
.
T
v
-список рисковых событий в узле
События
Факторы риска
(
F
+ 1)
Потери
1 . . . . . .
f
. . .
F
1
. . . . . . . . .
. . .
. . . . . .
. . .
. . .
. . .
. . .
. . .
. . .
. . . . . .
. . .
. . .
r
. . . . . . . . .
x
rf
= 0
или 1 . . . . . .
x
r,F
+1
= 0
или 1
l
r
. . .
. . . . . . . . .
. . .
. . . . . .
. . .
. . .
R
. . . . . . . . .
. . .
. . . . . .
. . .
. . .
В ячейках таблицы записываются значения
x
rf
, равные нулю или
единице. Значение
x
rf
в пересечении колонки
f
и строки
r
равно еди-
нице, если фактор риска
f
, стал причиной события, соответствующего
строке
r
, и нулю — в противном случае. Столбец
F
+ 1
показывает ре-
зультат события:
x
r,F
+1
= 1
, если событие
r
привело к существенной
экономической потере (такие события будем называть критическими);
x
r,F
+1
= 0
, если, несмотря на то, что фактор
f
проявился в событии
r
,
экономической потери не произошло. Последний столбец показывает
размер экономических потерь
l
r
. Понятно, что если
x
r,F
+1
= 0
, то и
l
r
= 0
.
На основании данных протоколов риска предлагается идентифи-
цировать те компоненты цепи поставок, которые являются основными
источниками информации об экономических потерях. Во многих рабо-
тах в качестве меры для оценки и анализа сложности производствен-
ных систем используется шенноновская энтропия, которую многие
авторы успешно связывают с измерением структурной и информа-
ционной сложности. Например, Карп и Ронен [8] использовали шен-
ноновскую энтропию, чтобы показать, что переход к более мелким
партиям в производстве может уменьшить информационные затраты
при планировании. Энтропия для оценки уровня сложности произ-
водственных систем, включая и цепи поставок, и измерения степени
полноты знания об их состоянии используется в работах [9–11]. Мы
продолжаем эту линию исследования и используем энтропию в каче-
стве меры нашего знания о том, где сконцентрированы самые важные
источники рисков в цепи поставок.
Информационная энтропия по Шеннону определяется следующим
образом [12]. Для группы событий
E
=
{
e
1
. . . , e
n
}
с априорными
вероятностями возникновения событий
P
=
{
p
1
. . . , p
n
}
, таких, что
ISSN 0236-3941. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Машиностроение” 2014. № 3 125
