| Summary: | O estudo de Gestão de Cadeias de Suprimentos (GCS) tem abrangência ampla no envolvimento de um importante número de companhias e também nos horizontes de tempo, sendo de grande custo o insucesso de ações neste âmbito (Brandenburg, 2013). Para a realização de estudos em GCS, são importantes ferramentas computacionais que auxiliem na representação, entendimento e estimativa dos resultados esperados em intervenções, sejam eles positivos ou negativos, a fim de que sejam adequadamente monitorados (Kontogiannis, 2012). Esta dissertação compreende o assunto de GCS na análise de riscos, os quais são tratados como eventos indesejados para a cadeia de suprimentos no futuro. Diversos trabalhos têm analisado riscos em GCS de forma individual e detalhada, mas sem uma abordagem coletiva de causalidades para os mesmos, o que demonstra uma lacuna no estudo de uma complexidade cada vez mais necessária (OECD, 2003). Essa necessidade emerge diretamente da conectividade e dependência dos sistemas de GCS, humanos, econômicos, sociais, que geram um efeito multiplicador para o caso da análise de riscos (Cox; Ricci, 2008). A fim de analisar as possíveis causas e resultados da ocorrência de diferentes riscos, esta dissertação se utiliza da ferramenta de simulação chamada Dinâmica de Sistemas, a qual é construída para lidar com causalidades no tempo, estando inserida dentro do paradigma do pensamento sistêmico (Senge, 1994). Dentro do estudo de Dinâmica de Sistemas, existe o conceito de arquétipos, os quais servem para uma rápida identificação de comportamentos nos sistemas humanos, cuja aplicação na análise de riscos ainda é pequena, embora seja importante para a análise de comportamentos futuros (Prusty et al., 2014). Assim, inicia-se com um artigo de revisão sistemática da literatura da Dinâmica de Sistemas em GCS, seguido de um artigo que adapta arquétipos da Dinâmica de Sistemas para a análise de riscos, logo após com um artigo de proposição de um método para lidar com riscos em GCS utilizando a Dinâmica de Sistemas e os arquétipos sistêmicos. Uma avaliação do método demonstra sua validade para lidar com ambientes futuros com diferentes riscos simultaneamente, levando em consideração as mútuas causalidades dos mesmos. Conclui-se que a visão proporcionada pelo pensamento sistêmico, juntamente com a simulação computacional da Dinâmica de Sistemas, possibilita um entendimento amplo das relações em um sistema de GCS para a análise de riscos. === The failure in supply chain manageent has consequences in numerous companies, and it yields great losses at wide time horizons (Brandenburg, 2013). In order to deal with the possible outcomes, simulation tools favor the understanding, representation and estimation of actions and suitable control of systems (Kontogiannis, 2012). This study ensembles risk analysis as undesirable events for the supply chain taking place in the future. Although the growing interest in the upper causalities of supply chain systems interactions, most literature has presented mechanisist analysis of risks, individually, not focusing on relations between risks (OECD, 2003). In the supply chain, risks magnify through the dependency of social, economic and environmental variables (Cox; Ricci, 2008). System dynamics is a simulation tool that deals with these dependencies and causal relations over the time, and it upholds risk outcomes in the systems thinking paradigm (Senge, 1994). The system dynamics and systems thinking comprise the systems archetypes concept, which is intended to rapid behavioral identification in human and natural systems, but it still has little analysis effort for gathering risks in future scenario analysis identification (Prusty et al., 2014). For hence, this study begins with a systematic review article of system dynamics in supply chain management, followed by a second article of adaption of system dynamics archetypes to risk analysis, then completed by a third article that proposes a methodology comprehending risk analysis of supply chain risk management with system dynamics and its systemic archetypes. An evaluation of the methodology is presented, and the validity for dealing with simultaneous risks occurrences, and mutual causalities identification. The study concludes that risk analysis in the supply chain management can benefit from the wide analysis relations fostered by systems thinking and system dynamics simulation with a broad system relations understanding.
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