Resumo: Atualmente, as cadeias de suprimentos possuem uma estrutura mais complexa, com maior vulnerabilidade à riscos do que costumavam ter no passado. O processo de gerenciamento de riscos na cadeia de suprimentos que leva em consideração apenas a relação direta entre uma empresa focal e seus fornecedores e clientes imediatos, não são suficientes para avaliar como os efeitos da estrutura da cadeia pode influenciar na maneira como os riscos afetam as empresas. Nesse sentido, a análise de redes sociais e suas medidas de centralidades, vem sendo aplicadas em cadeias de suprimentos com o objetivo de analisar vulnerabilidade, uma vez que cadeias de suprimentos são exemplos de redes de relacionamento complexas. Em particular, a cadeia de petróleo e seus combustíveis derivados possui uma grande relevância em relação ao fornecimento energético. Apesar de ser considerada como complexa e suscetível à vários riscos sistemáticos por muitos autores, a aplicação das medidas de análise de redes sociais na avaliação de riscos na cadeia de petróleo ainda é bastante escasso. Sendo assim, o objetivo principal desse trabalho é avaliar a como a aplicação da análise de redes sociais pode contribuir no processo de gerenciamento de riscos na cadeia de petróleo. Foi utilizado para estudo um segmento da cadeia de petróleo no setor downstream de distribuição do óleo diesel do Estado de São Paulo. A aplicação das medidas de centralidade permitiu concluir características dos agentes relacionados à vulnerabilidade da cadeia. Com as medidas de centralidade de grau, foi possível determinar os pontos mais críticos de vulnerabilidade da cadeia. A centralidade de proximidade foi utilizada para concluir pontos cuja ruptura possa afetar mais rapidamente os outros pontos da cadeia. A centralidade radial informou os fornecedores mais críticos quanto sua capacidade de propagar riscos pela cadeia. Com a centralidade de intermediação de fluxo foi possível encontrar os agentes que podem funcionar como gargalo ou controladores de fluxo na cadeia. A centralidade de Auto vetor informou os agentes mais influentes na cadeia. E as centralidades Hub e Authority, em particular, foi utilizada em grafos valorados com variáveis de risco para avaliar a vulnerabilidade no risco de acessibilidade de transporte. As medidas de centralidades demonstraram ser capaz de complementar o entendimento de propagação de riscos ou avaliar diretamente os riscos na cadeia e também permitem estabelecer um conjunto de ferramentas eficaz para o entendimento de riscos em cadeias complexas no ponto de vista sistêmico Ver menos

Abstract: Nowadays, supply chains have a more complex structure, with more vulnerability to risks than they used to have in the past. The risk management process in a supply chain takes into consideration only the direct relationship between a focal company and its suppliers or immediate customers, which is not enough to assess how the effects of network structure can influence the way risks affect companies. In this sense, social network analysis and its measures of centrality have been applied to supply chains in order to analyze vulnerability, once supply chains can be considered as complex networks. In particular, the oil chain and its derived fuels have great relevance in relation to energy supply. Despite being considered as complex and susceptible to various systematic risks by many authors, the application of social network analysis measures to risk assessment in the oil supply chain is still quite scarce. Thus, this paper has the main objective to evaluate how the application of social network analysis can contribute to the risk management process in the oil supply chain. A segment of the downstream oil supply chain in diesel distribution sector at State of São Paulo was used for this study. The application of centrality measures allowed us to conclude characteristics of the agents related to supply chain vulnerability. With degree centrality measures, it was possible to determine the most critical points of supply chain vulnerability. Closeness centrality was used to conclude points whose disruption may affect the other points of the chain more quickly. Radiality centrality informed the most critical suppliers of their ability to propagate risks through the supply chain. With the flow betweenness centrality, it was possible to find the agents that can act as bottleneck or flow controllers in the chain. The eigenvector centrality informed the most influential agents in the chain. The Hub and Authority centralities, in particular, were used in graphs valued with risk variables to assess vulnerability in transport accessibility risk. Centrality measures have been shown to be able to complement the understanding of risk propagation or to directly assess risks in the chain and also allow for the establishment of an effective tools for understanding systemic risks in a complex supply chains Ver menos