Gestão de risco em cadeias de suprimentos : uma análise bibliométrica

Abstract

A presente pesquisa objetivou analisar a produção de artigos científicos relativos ao tema “gestão de risco em cadeias de suprimentos” no período entre 2016 e 2020 na plataforma Web of Science. Para tanto foi elaborada uma análise bibliométrica onde foram levantados 74 artigos publicados dentro do período proposto. A seleção desses artigos foi baseada em uma pesquisa do termo “supply chain risk management” no buscador da plataforma mencionada, bem como nos seguintes limitadores: acesso aberto, artigos, ano de publicação entre 2016 e 2020 e idioma inglês. Desse modo, buscou-se atender aos objetivos específicos de analisar a frequência que cada autor aparece no levantamento; analisar o número de autores de acordo com país da sua instituição; averiguar a quantidade de autores por instituição a qual são afiliados; verificar quais periódicos concentram mais artigos; identificar a quantidade de artigos por ano de publicação; distinguir os artigos de acordo com a metodologia empregada; analisar a frequência de palavras-chave dos artigos e segregar os artigos conforme o tipo de risco da cadeia de suprimentos que discutem (macro, micro, ou ambos/genérico). Os resultados revelaram que a maior parte dos artigos é assinada por 3 autores (37 artigos), o autor mais produtivo foi Ivanov, D. (6 artigos), que a maioria das instituições tinha apenas um autor afiliado (74 instituições), a maioria dos países sediava apenas 1 instituição (9 países), a maioria dos países tinha 5 ou mais autores afiliados nas suas instituições (13 países),o periódico com pais publicações foi o International Journal of Production Research (9 artigos), 2019 foi o ano com mais artigos publicados (18 artigos), o termo completo mais frequente nas palavras-chave foi Supply Resilience (repetido 10 vezes), o termo individual mais frequente nas palavras-chave foi Supply (repetido 63 vezes), a metodologia mais empregada foi a quantitativa (30 artigos) e o tipo de risco mais trabalhado foi o classificado como “ambos/genérico” (49 artigos). A pesquisa buscou abordar o tema por meio de uma metodologia mista. Por essa razão, espera-se que o trabalho possa contribuir com outros pesquisadores dando uma visão geral acerca dos trabalhos encontrados na plataforma Web of Science e indicando o estado em que se encontra o conhecimento sobre o tema dentro do grupo estudado.