Importance Analysis of Nodes for the Resilience of an Oil & Gas Supply Chain Network

Abstract

Resiliens er et voksende begrep som har fått økt oppmerksomhet de siste årene, spesielt i sammenheng med forsynings- og verdikjeder. Det kan karakteriseres som en adaptiv kapasitet, hvor resiliensen til et system, også referert til som et nettverk, kan betraktes som en evne til å motstå, tilpasse seg og komme seg etter uforutsette forstyrrelser.

Industrier, som olje-og gassvirksomheten, har forsyningskjeder som har vokst seg store og komplekse, og som inneholder flere gjensidig avhengige aktiviteter. Små forstyrrelser kan føre til store skader og ringvirkninger. Dette skaper et behov for mer resiliensbaserte strategier, hvor fokuset ligger i å skape robuste systemer som kan motstå og fungere tilstrekkelig under forstyrrelser.

For å kunne styrke resiliensen til et system, kan kunnskap om topologiske egenskaper, samt systematferd under forstyrrelser, være gunstig. Ved å velge viktige indikatorer, som for eksempel nodeindikatorer, kan det dannes ulike forstyrrelsesscenarioer for å analysere viktigheten av nodene i et nettverk og deres innvirkning på systemets prestasjon under nodeforstyrrelse.

Resultatene fra denne studien viste at analyse basert på nodeindikatorer kan sees på som en god metode å måle resiliens på, og for å øke kunnskapen om systematferd under nodeforstyrrelser. Det viste seg også at det er høy korrelasjon mellom nodeviktighet, basert på topologiske egenskaper og nodeflyt, og innvirkning på systemprestasjon, beregnet som et tap av prestasjon.

Resilience is a growing term that has gained increased attention during the last years, especially in the context of supply chain management. It can be characterized as an adaptive capacity, where the resilience of a system, also referred to as a network, can be considered as an ability to withstand, adapt to and recover from unforeseen disruptions.

Industries, such as the oil and gas, have supply chains that have become large and complex, containing several interdependent activities. Small disruption can cause large damages and ripple effects. This creates a need for more resilience-based strategies, which focus on creating robust systems that can withstand and operate sufficiently during disruptions.

In order to strengthen the resilience of a system, knowledge about topological properties, as well as system behavior during disruptions, can be beneficial. By choosing important indicators, such as node indicators, different disruption scenarios can be performed to analyze the importance of the nodes in a network and their contribution to the loss of performance during node disruption.

The results from this study showed that node indicators can be seen as a beneficial way of measuring resilience, increasing the knowledge about system behavior during node disruptions. It also appeared that there is a high correlation between node importance, based on topological properties and node flow, and impact on network performance, calculated as a loss of performance.