基于模糊DBN的生鲜冷链物流风险评估方法

摘要

针对生鲜冷链物流风险因素多、风险状态随时间变化等问题，为提升生鲜冷链物流风险动态评估效能，精准识别其关键风险诱因，基于模糊动态贝叶斯网络开展生鲜冷链物流风险评估方法研究。基于全流程-多维度融合视角，采用分解分析法解构生鲜冷链物流运作全流程，运用熵权-TOPSIS法深度筛选核心指标，构建了全流程多维度生鲜冷链物流风险评估指标体系。并结合模糊理论，纳入生鲜特性参数，以确定动态贝叶斯网络的条件概率分布，从而建立生鲜冷链物流的DBN风险评估模型。以武汉市某生鲜冷链物流企业为例开展实证分析，利用GeNIe软件建立DBN风险评估模型，对生鲜冷链物流的风险因素概率评估。结果表明：生鲜冷链物流风险的发生概率随着时间的转移从0.24增加到0.31；其中，运输环节呈现出最高的风险发生概率，构成生鲜冷链物流系统的关键风险变量，且随着时间流逝，存储环节因堆放方式不当、存储温度不适等原因，存储风险易转移至运输环节，导致运输风险增加约10%，对生鲜冷链物流风险影响最大。与BN相比，模糊DBN风险评估的精准性提高19.73%。

关键词

供应链风险管理 / 生鲜冷链物流 / 风险评估 / 模糊动态贝叶斯网络

基金资助

国家重点研发计划项目（2023YFE0208300）; 武汉市科技局、武汉市交通运输局联合项目（2023-2-5）资助