تبیین قابلیتهای هوش مصنوعی در مدیریت ریسک زنجیره تأمین منبع باز در چارچوب حکمرانی هوشمند
کلمات کلیدی:
حکمرانی، شهر هوشمند، زنجیره ی تأمین، منبعباز.چکیده
پژوهش حاضر باهدف تبیین قابلیتهای هوش مصنوعی در مدیریت ریسک زنجیرهی تأمین منبعباز در چارچوب حکمرانی هوشمند طراحی شد. این پژوهش از نوع پژوهشهای کیفی است که بهصورت میدانی و با استفاده از نظریهی دادهبنیاد اجرا شده است. مشارکتکنندگان در پژوهش شامل خبرگان آگاه به موضوع پژوهش بودند که از منظر علمی و عملی سوابق ارزشمندی در این خصوص داشتند. این افراد با استفاده از نمونهگیری هدفمند، با رویکرد نمونهگیری همگون و با رعایت حداکثر تنوع انتخاب شدند. نمونهگیری تا رسیدن به اشباع نظری پیش رفت. درنهایت تعداد ۱۳ مصاحبه در این خصوص انجام شد. ابزار گردآوری اطلاعات مصاحبهی نیمهساختاریافته بود. با توجه به نتایج نشان داد قابلیتهای هوش مصنوعی در مدیریت ریسک زنجیرهی تأمین منبعباز در چارچوب حکمرانی هوشمند شامل پیشبینی و شناسایی پیشدستانهی ریسکها؛ تحلیل هوشمند دادهها و ریسکهای ساختاری؛ بهبود تصمیمگیری و مدیریت پاسخ به ریسک؛ نظارت، کنترل و پایش مستمر هوشمند؛ خودکارسازی و افزایش کارایی مدیریت ریسک است.
دانلودها
مراجع
Adenekan, O. A., Ezeigweneme, C., & Chukwurah, E. G. (2024). Strategies for protecting IT supply chains against
cybersecurity threats. International Journal of Management & Entrepreneurship Research, 6(5), 1598-1606.
AAAAJ:LkGwnXOMwfcC
Akinsola, A., & Akinde, A. (2024). Enhancing software supply chain resilience: Strategy for mitigating software supply chain
security risks and ensuring security continuity in development lifecycle [Preprint]. arXiv.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.13785
Amft, S., Höltervennhoff, S., Panskus, R., Marky, K., & Fahl, S. (2024, May). Everyone for themselves? A qualitative study
about individual security setups of open source software contributors. In 2024 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP)
(pp. 1065-1082). IEEE. https://saschafahl.de/static/paper/ossc2024.pdf
Ayala, J., Tung, Y. J., & Garcia, J. (2024). A mixed-methods study of open-source software maintainers on vulnerability
management and platform security features [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.07669
Han, Y., & Fang, X. (2024). Systematic review of adopting blockchain in supply chain management: Bibliometric analysis and
theme discussion. International Journal of Production Research, 62(3), 991-1016.
https://doi.org/10.1080/00207543.2023.2236241
Hejazifar, M., Ghaffari, A., & Soltani, M. (2024). Designing an intelligent model of risk management in the supply chain using
machine learning techniques. Intelligent Strategic Management, 3(2), 57-72. https://www.sid.ir/paper/1500428/fa
Jackson, I., Ivanov, D., Dolgui, A., & Namdar, J. (2024). Generative artificial intelligence in supply chain and operations
management: A capability-based framework for analysis and implementation. International Journal of Production Research,
1-26. https://doi.org/10.1080/00207543.2024.2309309
Kalu, K. G., Singla, T., Okafor, C., Torres-Arias, S., & Davis, J. C. (2024). An industry interview study of software signing for
supply chain security [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.08198
Ohm, M., & Stuke, C. (2023). SoK: Practical detection of software supply chain attacks. In Proceedings of the 18th
International Conference on Availability, Reliability and Security. https://doi.org/10.1145/3600160.3600162
Sammak, R., Rotthaler, A. L., Ramulu, H. S., Wermke, D., & Acar, Y. (2023, November). Developers’ approaches to software
supply chain security: An interview study. In Proceedings of the 2024 Workshop on Software Supply Chain Offensive
Research and Ecosystem Defenses (pp. 56-66). https://dwermke.com/pdf/conf-scored-sammak24.pdf
Sun, L. (2024). Securing supply chains in open source ecosystems: Methodologies for determining version numbers of
components without package management files. Journal of Computing and Electronic Information Management, 12(1), 32-36.
https://doi.org/10.54097/n8djwto1zb
Tseng, M. L., Bui, T. D., Lim, M. K., Fujii, M., & Mishra, U. (2022). Assessing data-driven sustainable supply chain
management indicators for the textile industry under industrial disruption and ambidexterity. International Journal of
Production Economics, 245, 108401. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2021.108401
Wermke, D., Klemmer, J. H., Wöhler, N., Schmüser, J., Ramulu, H. S., Acar, Y., & Fahl, S. (2023, May). “Always contribute
back”: A qualitative study on security challenges of the open source supply chain. In 2023 IEEE Symposium on Security and
Privacy (SP) (pp. 1545-1560). IEEE. https://doi.org/10.1109/SP46215.2023.10179378
Yang, H., Zhang, B., Wang, N., Guo, C., Zhang, X., Lin, L., & Wang, C. D. (2024). FinRobot: An open-source AI agent
platform for financial applications using large language models [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.14767
Younis, A. A., Hu, Y., & Abdunabi, R. (2023, August). Analyzing software supply chain security risks in industrial control
system protocols: An OpenSSF scorecard approach. In 2023 10th International Conference on Dependable Systems and Their
Applications (DSA) (pp. 302-311). IEEE. https://doi.org/10.1109/DSA59317.2023.00044
Zhu, Z., Lan, K., Rao, Z., & Zhang, Y. (2021). Risk assessment method for IoT software supply chain vulnerabilities. In
Journal of Physics: Conference Series, 1732(1), Article 012051. IOP Publishing. https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1732/1/012051
دانلود
گاهشمار انتشار
- ارسال
- بازنگری
- پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 1405 محمدحسن علیپور, هیرش سلطان پناه, کامیار چالاکی , سامان شیخ اسمعیلی (نویسنده)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.