In SD, supply chain modeling and si

In SD, supply chain modeling and simulation is as old as the discipline itself. In
1958 Jay W. Forrester, the founder of the field, modeled a four-level downstream
supply chain (Forrester, 1958). By simulating and analyzing this model, Forrester
examined “…many current research issues in supply chain management […] including
demand amplification, inventory swings, the effect of advertising policies
on production variation, de-centralized control, or the impact of the use of information
technology on the management process” (Angerhofer & Angelides, 2000:
342). The focus on feedback loops and time delays makes SD a valuable tool for
the investigation of supply chains. One important advantage of SD is the possibility
to deduce the occurrence of a specific behavior mode because the structure that
leads to systems’ behavior is made transparent. The drawback of using a traditional
SD model of a supply chain is that the structure has to be determined before
starting the simulation. For instance, if a flexible structure is to be modeled, every
possible participant has to be included into the model and linked to its potential
trading partners in advance, thus increasing model complexity.
ABS represents systems as comprised of multiple idiosyncratic agents: “…much
of the apparently complex aggregate behavior in any system arises from the relatively
simple and localized activities of its agents” (Phelan, 1999: 240). In other
words, phenomena result from the behavior of agents which are one level below
these phenomena; global system control does not exist (Jennings et al., 1998).
Therefore the basic building block of a system is the individual agent—in the
supply chain case, usually a company. In contrast to SD, agent-based modeling is
a bottom-up approach (Bonabeau, 2002). The dynamics of the system arise from
the interactions of agents, whereby the behavior of an agent is determined by its
“cognitive” structure, its schema. “Different agents may or may not have different
schemata…and schemata may or may not evolve over time. Often agents’ schemata
are modeled as a set of rules, but schemata may be characterized in very
flexible ways.” (Anderson, 1999: 219)

Results (Indonesian) 1:

Di SD, pasokan jaringan pemodelan dan simulasi adalah setua disiplin itu sendiri. Dalam1958 Jay Forrester W., pendiri bidang, model empat tingkat hilirmenyediakan jaringan (Forrester, 1958). Oleh simulasi dan menganalisis model ini, Forrestermemeriksa ".. .many masalah-masalah penelitian saat ini suplai rantai manajemen [...] termasukpermintaan amplifikasi, persediaan ayunan, efek dari iklan kebijakanpada produksi variasi, kontrol de terpusat, atau dampak penggunaan informasiTeknologi proses manajemen"(Angerhofer & Angelides, 2000:342). fokus pada loop umpan balik dan waktu penundaan membuat SD alat berharga untukpenyelidikan rantai pasokan. Salah satu keuntungan penting SD adalah kemungkinanuntuk menyimpulkan terjadinya modus perilaku tertentu karena struktur yangmengarah ke sistem perilaku dibuat transparan. Kekurangan dari penggunaan tradisionalSD model rantai pasokan adalah bahwa struktur memiliki yang akan ditentukan sebelummulai simulasi. Sebagai contoh, jika struktur fleksibel yang akan dibuat modelnya, setiappeserta mungkin harus dimasukkan ke dalam model dan terkait dengan potensimitra dagang di muka, sehingga meningkatkan kerumitan model.ABS mewakili sistem seperti terdiri dari beberapa agen yang istimewa: ".. .muchperilaku agregat rupanya kompleks di sistem apapun yang timbul dari relatifaktivitas sederhana dan lokal agennya"(Phelan, 1999:240). Di lain-lainkata-kata, fenomena hasil dari perilaku agen yang satu tingkat di bawah inifenomena ini; sistem global kontrol tidak ada (Jennings et al. 1998).Oleh karena itu blok bangunan dasar sistem adalah agen individu — dalammenyediakan jaringan kasus, biasanya sebuah perusahaan. Berbeda dengan SD, berbasis agen modeling adalahpendekatan bottom-up (Bonabeau, 2002). Dinamika sistem timbul dariinteraksi antara agen, dimana perilaku agen ditentukan oleh para"kognitif" struktur, skema. "Agen berbeda mungkin atau mungkin tidak memiliki berbedaskema... dan skema mungkin atau mungkin tidak berevolusi dari waktu ke waktu. Sering agen skemayang meniru sebagai seperangkat aturan, tapi skema mungkin dicirikan dalam sangatfleksibel cara." (Anderson, 1999:219)

Results (Indonesian) 2:

Di SD, rantai pasokan pemodelan dan simulasi setua disiplin itu sendiri. Di
1958 Jay W. Forrester, pendiri lapangan, model empat-tingkat hilir
rantai pasokan (Forrester, 1958). Dengan mensimulasikan dan menganalisis model ini, Forrester
diperiksa "... banyak isu penelitian saat ini dalam manajemen rantai pasokan [...] termasuk
amplifikasi permintaan, ayunan persediaan, efek dari kebijakan iklan
pada variasi produksi, kontrol de-terpusat, atau dampak dari penggunaan informasi
teknologi pada proses manajemen "(Angerhofer & Angelides, 2000:
342). Fokus pada loop umpan balik dan penundaan waktu membuat SD alat yang berharga untuk
penyelidikan rantai pasokan. Salah satu keuntungan penting dari SD adalah kemungkinan
untuk menyimpulkan terjadinya dari modus perilaku tertentu karena struktur yang
mengarah ke perilaku sistem 'dibuat transparan. Kelemahan dari menggunakan tradisional
Model SD dari rantai pasokan adalah bahwa struktur harus ditentukan sebelum
memulai simulasi. Misalnya, jika struktur yang fleksibel adalah untuk dimodelkan, setiap
kemungkinan peserta harus dimasukkan ke dalam model dan terkait dengan potensi
mitra dagang di muka, sehingga meningkatkan kompleksitas Model.
ABS merupakan sistem yang terdiri dari beberapa agen istimewa: "... banyak
dari perilaku agregat tampaknya kompleks dalam sistem apapun timbul dari relatif
kegiatan sederhana dan lokal dari agen "(Phelan, 1999: 240). Di lain
kata, fenomena akibat dari perilaku agen yang satu tingkat di bawah
fenomena ini; kontrol sistem global tidak ada (Jennings et al., 1998).
Oleh karena itu blok bangunan dasar dari sistem adalah individu agen-dalam
kasus rantai pasokan, biasanya perusahaan. Berbeda dengan SD, pemodelan berbasis agen adalah
pendekatan bottom-up (Bonabeau, 2002). Dinamika sistem timbul dari
interaksi agen, dimana perilaku agen ditentukan oleh nya
"kognitif" struktur, skema nya. "Para agen yang berbeda mungkin atau mungkin tidak memiliki yang berbeda
schemata ... dan skema mungkin atau mungkin tidak berevolusi dari waktu ke waktu. Sering schemata agen
dimodelkan sebagai seperangkat aturan, tetapi skema dapat dicirikan sangat
cara yang fleksibel "(Anderson, 1999: 219).