Sistemática para gerenciar os riscos considerando a dependência na cadeia de suprimentos

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Silva, Liane Márcia Freitas [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Gestão de ricos na cadeia de suprimentos; Avaliação dos riscos; ANP; Simulação Monte Carlo; Redes bayesianas
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/150884

A gestão de riscos da cadeia de suprimentos tem por objetivo garantir a rentabilidade e continuidade das cadeias de suprimentos. Para tanto, em geral, adota-se procedimentos específicos para identificar, avaliar, mitigar e monitorar os riscos, reduzindo a probabilidade de ocorrência e o impacto negativo dessas interrupções nas operações da cadeia. No entanto, a maioria dos modelos de gestão de riscos avaliam os riscos como eventos independentes, desconsiderando as inter-relações existentes entre os elos da cadeia e entre os riscos. A fim de vencer esta limitação o objetivo deste trabalho foi propor uma sistemática para gerenciar os riscos interdependentes em uma cadeia de suprimentos do setor de gás canalizado. O fluxo metodológico adotado considerou duas fases: a proposição de uma sistemática para a gestão dos riscos na cadeia de suprimentos, e a aplicação prática desta sistemática na cadeia de suprimentos de gás canalizado para sua verificação e análise. Nesta sistemática proposta, para a avaliação dos riscos, com a incorporação de interdependência entre estes, adotou-se o uso complementar dos métodos: Analytic Network Process (ANP), Simulação Monte Carlo e Redes Bayesianas. Como método de pesquisa, nesta tese foi adotado o estudo de caso para a identificação dos riscos, e modelagem e simulação para avaliação dos riscos. Na identificação dos riscos foram identificados 13 tipos de risco na empresa distribuidora de gás (Empresa A) e 8 tipos na empresa consumidora de gás (Empresa EP1). Destes, pela hierarquia apontada pelo ANP, foram identificados os riscos mais críticos, para cada elo da cadeia, segundo o índice global de prioridade: na empresa A - riscos de demanda, riscos de fornecimento, risco operacional, e na Empresa EP1 - os riscos de capacidade, operacional e risco de demanda. A partir do mapa da rede de riscos e da Simulação Monte Carlo foram obtidas as probabilidades condicionadas entre os pares de riscos. Assim, calculou-se a criticidade do risco de preço(da Empresa A)/demanda(da Empresa EP1), que resultou em uma probabilidade de 59%, o risco de demanda(da Empresa A)/capacidade(da Empresa EP1),que resultou em uma probabilidade de 38%, o risco de demanda(da Empresa A)/demanda(da Empresa EP1),que resultou em uma probabilidade de 9,5% e o risco de demanda(da Empresa A)/operacional(da Empresa EP1),que resultou em uma probabilidade de 2,4%. Considerando toda a rede de relações existentes entre estes riscos foi possível aplicar as Redes Bayesianas que possibilitou o cálculo da probabilidade agregada, ou probabilidade final dos riscos. Pelas Redes Bayesianas obteve-se a probabilidade do risco de preço na Empresa A (55,6%), o risco de demanda na Empresa A (35,6%); o risco econômico/financeiro na Empresa A (4,4%), e por fim, o risco de fornecimento na Empresa EP1 (3,5%). Deste modo, o risco de preço (da Empresa A) e demanda (da Empresa A) foram considerados como os riscos mais críticos, devendo ser os prioritários na mitigação dos riscos na cadeia de suprimentos estudada.