The influence of supply chain vulnerability drivers on the impact of disturbances in supply chain performance: a natural experiment around the 2018 Brazilian truck drivers’ strike

Abstract

Uma perturbação pode ter impactos distintos em diferentes Cadeias de Suprimentos (CS). A literature sobre Gestão de Risco na Cadeia de Suprimentos (GRCS) sugere que algumas características da CS funcionam como Direcionadores da Vulnerabilidade da Cadeia de Suprimentos (DVCS), efetivamente alterando o impacto causado pelas perturbações na CS. Essa dissertação tem por finalidade testar a hipótese acima, avaliando em que medida características da CS direcionam a Vulnerabilidade da CS a perturbações, e quais características são mais influentes. A Greve dos Caminhoneiros de 2018 ocorrida no Brasil oferece uma rica oportunidade de pesquisa, sob a forma de um experimento natural. Dados secundários do ERP de um varejista foram analizados sob a lente de um quasei-experimento, Secondary data from a retailer ERP was gathered and analyzed as a quasi-experiment, examinando a relação entre três características da CS (densidade da CS, complexidade da CS, criticalidade de nó da CS) e o impacto da greve na performance da CS (disponibilidade na loja, entrega de ordens de cliente no prazo). Apenas a complexidade da CS mostrou-se influente nas métricas de performance escolhida, e provavelmente como um proxy de CS curtas. A falta de influência da densidade e criticalidade de nó da CS pode indicar que nem todas as características da CS funcionam como DVCS para todas as perturbações.

A disturbance can have different impacts in different supply chains. The Supply Chain Risk Management (SCRM) literature suggests that some Supply Chain (SC) characteristics work as Supply Chain vulnerability drivers (SCVD), effectively changing the impact of disturbances in SCs. The aim of this dissertation is to test the aforementioned hypothesis, assessing in what measure supply chain characteristics drive the supply chain vulnerability to disturbances, and which characteristics are more influential. The 2018 Brazilian Truckers’ strike offers a rich research opportunity under the form of a natural experiment to test the research hypotheses. Secondary data from a retailer ERP was gathered and analyzed as a quasi-experiment, probing the relationship between three SC characteristics (SC density, SC complexity, SC node criticality) and the impact of the strike on SC performance (in store availability, client order on time delivery). Only SC complexity was found to influence the performance metrics, and probably as a proxy for short Supply Chains. The missing influence from SC density and SC node criticality may suggest that not all SC characteristics can play the role of SCVD for all disturbances.