The Ripple Effect within Supply Chain Resilience: A Sectoral and Modular Study

This research work aims to contribute to the academic study of Supply Chain Resilience, through the study of the causal relationships between the various factors that influence the Resilience of a Supply Chain. These causal connections, in fact, can create a ripple effect: a disturbance, instead of remaining localized or contained in a single player of the Supply Chain, can propagate downstream or upstream, influencing the performance of the entire Supply Chain. Such an impact could include, for example, lower revenues, delays in deliveries, loss of market share and reputation. The proposed study offers a modular approach: these connections are studied through the Fuzzy Cognitive Maps, and this methodology is applied to different case studies: first in the household appliances sector, and second in the fashion sector. Finally, the Supply Chain Resilience Triangle is shown: a simple and intuitive tool to measure the performance of a Supply Chain during a disturbance, in each of its different phases.

Questo lavoro di ricerca ha lo scopo di contribuire allo studio accademico della Supply Chain Resilience, attraverso lo studio delle relazioni causali che accorrono tra i vari fattori che influenzano la Resilienza di una data Supply Chain. Queste connessioni causali, infatti, possono creare un effetto domino: un disturbo, invece di rimanere localizzato in un singolo attore della Supply Chain, può propagarsi a valle o a monte, influenzando le prestazioni dell'intera Supply Chain. Tale impatto potrebbe includere, ad esempio, minori entrate, ritardi nelle consegne, perdita di quote di mercato e di reputazione. Lo studio proposto offre un approccio modulare: attraverso le Fuzzy Cognitive Maps, verranno infatti studiate queste connessioni, e saranno applicate a casi studio differenti: uno riguardo il settore degli elettrodomestici, e uno nel settore della moda. Infine, verrà illustrato il Supply Chain Resilience Triangle: uno strumento semplice e intuitivo per misurare le prestazioni di una Supply Chain durante una perturbazione, in ognuna delle sue diverse fasi.