Aplicação de redes complexas no desenvolvimento de metodologia para análise de resiliência e sustentabilidade de cadeia de suprimentos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Misquita e Silva, Giovanna Gonçalves de [UNIFESP]
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de São Paulo
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.unifesp.br/handle/11600/65715
Resumo: O estudo de cadeias de suprimentos e da fabricação de produtos manufaturados é um dos principais tópicos relacionados aos impactos da globalização no dia a dia das empresas. Especialmente no contexto de países Latino Americanos, como o Brasil, é necessário entender os impactos da cadeia de suprimentos na sustentabilidade do planeta, assim como sua resiliência a eventos excepcionais. A pandemia do COVID-19 culminou em crises de suprimentos em todo o mundo, incluindo medicamentos e suprimentos hospitalares, sendo necessária a identificação e implementação de alternativas que permitam a redução de custos, eficiência e manutenção de uma cadeia de suprimentos forte e sustentável. Neste contexto, o presente trabalho tem como objetivo central o desenvolvimento de uma metodologia que permita analisar a sustentabilidade e a resiliência de cadeias de suprimentos a partir da modelagem em redes complexas utilizando teoria dos grafos. Em seu desenvolvimento, utilizou-se como estudo de caso a cadeia de suprimentos da Fiocruz/Farmanguinhos, sendo escolhido pela sua complexidade, disponibilidade de dados abertos e importância para o SUS (Sistema Único de Saúde). A modelagem foi feita a partir de uma construção de notebook em Python com o auxílio da biblioteca NetworkX. Os resultados indicam que é possível utilizar métricas de redes complexas para análise conjunta de resiliência e sustentabilidade, além de indicar que localidade/regionalização é o fator principal para a manutenção dos índices.