12月23日，新加坡国立大学董润桢教授做客经管学院，为师生带来题为“Systems Resilience as a Performance Measure”的线上学术报告。

　　董润桢，新加坡国立大学工业系统工程与管理系教授，新加坡工程院院士。近年来从事的研究包括系统韧性工程、质量与可靠性工程、物流及系统优化等, 在国际刊物发表百多篇这几方面的文章。曾获颁2011年度国际可靠性与维修工程年会最佳文章奖、2010年度IIE Transactions最佳应用文章奖、2004年国际可靠性学会最佳技术性文章奖。自2006年起担任美国质量学会旗舰期刊Journal of Quality Technology编委，2016年起担任Quality & Reliability Engineering International主编。

　　报告中，董润桢对描述系统韧性的四个维度进行了回顾，其中，控制系统的可靠性和稳健性属于事前计划，而控制系统的复原性和调整性属于事后调整。接着，董润桢教授介绍了衡量系统表现的函数曲线（MOP）。针对系统复原力，他提出可以结合Γ函数构造MOP，并解释了四个关键参数的含义，即系统稳健性、恢复率、时间比率和恢复后性能水平。

　　董润桢教授通过一个美国电网供应链中断的案例，展示了系统复原力函数在实践中的应用。通过三种复原力指数，将四个韧性指标联合排序，结果与函数观测图一致，这些指标均可作为衡量系统性能的候选指标。董润桢教授还介绍了一个关于医疗急救路径的研究，该研究改变了志愿者先取心肺复苏仪（CPR）再前往救助患者的传统流程，提出用直升机运送CPR的新概念，对CPR、志愿者和救护车构成的系统进行优化。研究发现，需要提供一定数量的无人机，才能保证该系统运作的稳健性。

　　为了验证系统中是否存在学习效应，董润桢教授使用全美电网系统受极端天气影响而产生严重损失的数据，发现每次灾害后受影响客户数量减少，但恢复时间变长。与“韧性三角形”的思路类似，通过求客户数量和恢复时间的积，得到系统损失严重性的长期趋势，并由此判断系统韧性是否得到提升。研究发现，NPCC区域系统韧性的提升最大，而该区域正是在提升危机感知方面投入最多的区域。