Modeling and analysis of the impact of critical infrastructures on the fast moving consumer goods supply chain

The modeling and analysis of interdependencies in Critical Infrastructures and Key Resources Supply Chains are fundamental to discover hidden societal vulnerabilities. In this work the concept of Critical Infrastructure Protection is introduced and described, followed by an overview of the most important models and modeling techniques. The identification of the most appropriate modeling technique is important in the assessment of critical infrastructure and supply chain interdependencies and the consequences when one or more of them are disrupted. Many of the techniques presented in the scientific literature fall short when evaluating such consequences. For instance they are limited to single infrastructures or, at best, one sector; they may require impracticable large amounts of detailed data; or fail to capture consequence propagation in sufficient detail, hence the need arises for a new methodology and modeling technique. To this end this work presents a novel method, based on Fuzzy Cognitive Map (FCM) theory and Group Technology (GT) clustering algorithms, to model interdependencies between critical service infrastructures and Key Resource Supply Chains. The model sets out to discriminate major impacts on key industries or supply chains due to service disruptions of one or more infrastructures. Thanks to its qualitative nature and reliance on experts’ judgments, the proposed method allows a complete static and dynamic (forward) analysis of diverse and multiple interactions at operational-organizational levels and across different temporal frames. Something that alternative approaches e.g. the IIM model and its extensions, do not afford. The features of the proposed method suggest a candidate method hence since it distinguishes major economic and social impacts of service disruptions or infrastructure damages at regional or national scales. It is also beneficial for the decision-makers when contemplating contingency plan modifications and the improvement of complete system resiliency. The proposed method has been applied to a case study for the preliminary vulnerability analysis of the Fast Moving Consumer Goods (FMCG) supply chain in which critical service infrastructure disruptions have taken place at time increments of one day, four days and three weeks. This study shows the importance of workforce and the relative vulnerability of this supply chain. While further development is required, the method is now regarded as an important candidate approach for ex-ante loss estimation.

La modellazione e l'analisi delle interdipendenze nelle infrastrutture critiche e nelle supply chain sono fondamentali per scoprire le vulnerabilità nascoste in tali sistemi. In questo lavoro il concetto di protezione delle infrastrutture critiche viene introdotto e descritto estensivamente, seguito da una panoramica dei modelli e delle tecniche di modellazione più importanti. L'identificazione della tecnica di modellazione più appropriata è importante nella valutazione delle interdipendenze tra infrastrutture critiche e supply chain, e nella stima delle conseguenze generate dall’interruzione di uno o più di questi servizi. Molte delle tecniche presentate nella letteratura scientifica non sono in grado di valutare tali conseguenze. Per esempio esse sono spesso limitate a singole infrastrutture o, nella migliore delle ipotesi, a un solo settore; esse possono inoltre esigere una grande quantità di dati, o non riescono a catturare la propagazione delle conseguenze in modo sufficientemente dettagliato. Si presenta quindi la necessità di una nuova metodologia. A tal fine questo lavoro presenta un metodo innovativo, basato sulla teoria delle Mappe Cognitive Fuzzy (MCF) e su algoritmi della Group Technology (GT), al fine di modellare le interdipendenze tra infrastrutture critiche e supply chain. Il modello valuta l’impatto sulle supply chain causato dall’interruzioni del servizio di una o più infrastrutture. Grazie alla sua natura qualitativa e la dipendenza dalle opinioni degli esperti, il metodo proposto permette un’analisi statica e dinamica completa di diversi interazioni a livello operativo-organizzativo, attraverso l’analisi di più fasi temporali. Tale analisi sarà utile ai decisori per valutare possibili modifiche dei piani di emergenza e per il miglioramento della flessibilità del sistema. Il metodo proposto è stato applicato a un caso studio per un’analisi preliminare delle vulnerabilità della supply chain della Grande Distribuzione Organizzata (GDO). Per l’analisi si sono considerate tre diverse durate temporali delle interruzioni: un giorno, quattro giorni e tre settimane. Questo studio dimostra l'importanza della mano d'opera e la vulnerabilità della supply chain analizzata. Ulteriori sviluppi sono possibili, ma attualmente tale metodo può già essere considerato un possibile approccio per una stima ex-ante delle perdite del sistema composto da infrastrutture critiche e GDO.