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Resumen de Operational Supply Chain Risk Identification and Prioritization Using the SCOR Model

Jenifer Ramos Ríos, Diego Fernando Manotas Duque, Juan Carlos Osorio Gómez

  • español

    Objetivo: Este estudio busca proponer una metodología para identificar y priorizar factores de riesgo operacional en la cadena de suministro (CS), para brindar una herramienta acorde al enfoque por procesos de la CS, que sea útil para la evaluación de riesgos a lo largo de la CS. Materiales y métodos: La identificación de riesgos fue desarrollada por medio de un análisis de escenarios, relacionando los factores de riesgo con los indicadores clave de los procesos (KPIs) y las actividades logísticas propuestas por el modelo SCOR. Estas relaciones de influencia fueron valoradas usando una calificación propuesta, luego los factores de riesgo fueron priorizados por la definición de su nivel de influencia. La metodología fue aplicada en una CS real. Resultados y discusión: Veinte factores de riesgo fueron clara y efectivamente identificados, analizados y priorizados, dando prioridad a aquellos con mayor nivel de influencia, es decir mayor capacidad de afectar negativamente el desempeño de la CS. Conclusiones: La metodología permite identificar claramente los factores de riesgo con mayor influencia en la CS, y al estar basada en un modelo estándar, facilita un análisis colaborativo entre sus eslabones. Las principales contribuciones de este artículo son la identificación de riesgo por medio de los KPIs del modelo SCOR y la medición del nivel de influencia como una característica nueva y útil para la priorización de riesgos.

  • English

    Objective: This study aims to propose a methodology that identifies and prioritizes the operational risk factors in a supply chain (SC) to provide a tool according to the process-based SC approach that is useful for risk assessment throughout the SC. Materials and methods: Risk identification was conducted by a scenario analysis, which linked the risk factors with the standard key performance indicators (KPIs) of the processes and logistics activities proposed by the supply chain operational reference model (SCORM o SCOR). These influence relationships were quantified using a proposed scale, and then, the risk factors were prioritized by the definition of their influence levels. This approach was applied to a real SC. Results and discussion: Twenty risk factors were clearly and effectively identified, analyzed and prioritized, and priority was given to those with the highest influence level, which can be understood as the risk factors that have a larger capacity to negatively affect SC performance. Conclusions: The methodology allows the identification of the most influential risk factors in a SC, and as it is based on a standard model, it fosters a collaborative analysis among its echelons. The main contributions of this paper are the risk identification by means of the KPIs of the SCOR model and the measurement of their influence levels, which is a new and useful feature for risk prioritization


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