ANÁLISE DE REDES PARA A SELEÇÃO DE FORNECEDORES DE SUPRIMENTOS HUMANITÁRIOS

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1 João Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 ANÁLISE DE REDES PARA A SELEÇÃO DE FORNECEDORES DE SUPRIMENTOS HUMANITÁRIOS Marcia Marcondes Altimari Samed (UEM ) mmasamed@uembr Sergio Leonardo Milani Furini (UEM ) sergioleonardomf@gmailcom Danilo Hisano Barbosa (UEM ) hisano@scuspbr Devido à forma de ocorrência súbita dos desastres, e a sua intensidade e localização desconhecidas, a seleção de fornecedores se mostra de extrema importância no planejamento estratégico, em específico na etapa de preparação, no âmbito da LLogística Humanitária Este artigo explora a relação dos conceitos de Logística Humanitária e Seleção de Fornecedores, assim como a utilidade da Análise de Redes Através da modelagem de possíveis cenários, trabalha-se com os softwares UCINET e NETDRAW para análise das relações de fornecimento em áreas com elevado número de incidências de desastres do Estado do Paraná, com o objetivo de levantamento e classificação dos melhores conjuntos de fornecedores Com isto, o estudo visa o auxílio na tomada de decisão dos órgãos responsáveis no atendimento a desastres e a minimização o tempo de resposta a afetadas por desastres Palavras-chave: Logística Humanitária, Seleção de Fornecedores, Análise de Redes, UCINET

2 João_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de Introdução A Logística Humanitária (LH) é um conceito ainda muito recente que vem se estabelecendo como uma nova área de estudos e pesquisas No Brasil este conceito começou a ser divulgado há uma década com os trabalhos de Nogueira et al (2007) Desde então, vários autores contribuíram para divulgar a LH no meio acadêmico e ao mesmo tempo obtiveram soluções práticas para problemas que afetam a vida de pessoas de norte a sul do Brasil No entanto, há ainda muito a ser explorado, principalmente no campo acadêmico Deste modo, este artigo tem como objetivo a proposição de uma nova abordagem a ser empregada na seleção de fornecedores de suprimentos humanitários Sabe-se que na fase de Preparação para Desastres uma das ações estratégicas consiste no desenvolvimento de parcerias com fornecedores de suprimentos humanitários A importância dessa parceria para a LH deve-se a vários motivos, dos quais, destacam-se: desastres, em sua maioria, são eventos súbitos que ocorrem em locais incertos e em intensidades desconhecidas; na fase de Resposta, o atendimento às pessoas afetadas pelos desastres deve ocorrer no menor tempo possível, tendo início, no máximo, em 72 horas; suprimentos emergenciais não são comumente mantidos em estoque, dada a imprevisibilidade dos desastres Assim, identificar e selecionar que determinados fornecedores possuem capacidade de atendimento às regiões afetadas por desastres, pode ser considerada uma garantia de fornecimento de suprimentos emergenciais No Estado do Paraná, o evento com a maior ocorrência consiste em desastres causados por chuvas e suas consequências (enxurradas, enchentes, deslizamentos, tornados e granizos) Um estudo permitiu a identificação das áreas mais afetadas por esse tipo de desastre e, com base nisso, definiu-se localizações com fornecedores de água (suprimento humanitário emergencial escolhido para este estudo) Com base nesses dados, uma nova abordagem denominada análise de redes foi desenvolvida para contribuir na seleção dos fornecedores de água A análise de redes tem aplicações em diferentes áreas, mas o ponto de comum consiste na ideia de que uma rede é um conjunto de nós interligados, tal que essas ligações podem representar diferentes tipos de situações Em mídias sociais, a análise de redes é utilizada para ajudar a interpretar grupos sociais e suas relações: atores isolados, popularidade, prestígio, transitividade, coesão social, entre outros 2

3 João_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 Deste modo, pretende-se demonstrar neste artigo as relações entre fornecedores em situações de desastres, fazendo-se uso de uma analogia para aplicação da análise de redes na LH Este artigo encontra-se estruturado da seguinte forma: Revisão de Literatura, Estudo de Caso, Desenvolvimento e Considerações Finais 2 Revisão de Literatura Nesta seção serão apresentados, de maneira breve, os principais conceitos a serem desenvolvidos neste artigo, a saber: Logística Humanitária (LH) e Análise de Redes (AR) A LH se propõe a estudar situações de desastres naturais, desastres causados pelo homem, emergências complexas como situações de conflitos e guerras (OLORUNTOBA e GRAY, 2006) Para Thomas (2004), a LH engloba uma gama de atividades incluindo etapas de preparação, planejamento, aquisição, transporte, armazenamento, detecção e acompanhamento personalizado Segundo Beamon (2004), a LH é a função que visa o fluxo de pessoas e materiais de forma adequada e em tempo oportuno na cadeia de assistência, com o objetivo de atender de maneira correta o maior número de pessoas A LH está fundamentada nos conceitos logísticos adaptados às cadeias de assistência e gestão humanitária, que podem ser o diferencial no que diz respeito à minimização de ações improvisadas e maximizar a eficiência e o tempo de resposta a desastres Deste modo, o fator resposta é uma questão-chave para a LH, uma vez que torna possível que o auxílio chegue o mais rápido possível, no lugar onde é requisitado, nas condições certas para auxiliar pessoas afetadas por desastres (Banomyong e Sodapang, 2011) Caunhye et al (2012) realizaram uma revisão dos principais artigos de otimização aplicada na logística emergencial Os autores identificaram que a maioria dos trabalhos visa melhorar a capacidade de resposta (tempo de resposta), custos, distância e demanda reprimida ao longo do tempo Lima (2014) desenvolveu um modelo com base em Fluxo de Redes para auxiliar na aquisição de suprimentos na fase de resposta a situações de desastre Essa tese teve como base uma determinada estrutura de demanda e fornecedores a serem selecionados, buscando-se minimizar o tempo de entrega de suprimentos emergenciais 3

4 João_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 Usualmente, para que os suprimentos necessários para atender aos requisitos operacionais e os requisitos de suporte na cadeia de abastecimento humanitário sejam supridos de maneira mais eficiente, faz-se o estudo de fornecedores O estudo de fornecedores serve para determinar qual provedor estará mais próximo e com o material necessário disponível para atender a demanda gerada pelo possível desastre, demanda essa que não tem como ser mensurada antes do ocorrido Visando o processo de aquisição, o qual é uma das funções da logística humanitária como afirma Blecken (2010), o presente estudo tem por objetivo a identificação e seleção de fornecedores adequados para gerir as necessidades de suprimentos humanitários no local e momento certos Devido à complexidade da atividade de seleção de fornecedores várias ferramentas foram desenvolvidas Entre essas ferramentas encontram-se modelos com programação matemática, modelos de ponderação e métodos de apoio à decisão multicritério, todas com o intuito de englobar o máximo de critérios possíveis reduzindo assim a subjetividade da decisão Um modelo que é usualmente aplicado na logística empresarial denominado como análise de redes de fornecedores, tem por objetivo lidar com as redes como sendo uma espécie de lógica organizacional pelas quais as figuras dos arranjos de redes são o meio de aglutinar indivíduos e organizações nas relações no sistema (SACOMANO NETO, 2004) Voltando este raciocínio para a LH e seleção de fornecedores, cria-se uma representação para uma avaliação da disposição, viabilidade e validação de determinado ator na cadeia de suprimentos humanitário Tal avaliação pode ser facilitada pelo uso do software UCINET, que representa as interações entre os indivíduos da rede e indica como ela é construída e usase a teoria dos grafos também para a plotagem de gráficos através do NETDRAW Na AR cada fornecedor corresponde a um nó desta rede O termo rede vem do senso comum como uma ideia de um instrumento de pesca Pode ser interpretado em outros contextos como sendo uma relação entre diversos pontos, os quais podem ser interpretados de diversas formas, que se interligam e formam uma estrutura de rede com a intenção de alcançar algum objetivo em comum No século XIX, esse termo adquiriu sentido mais abstrato, denominando todo o conjunto de pontos com mútua comunicação (BALESTRIN E VARGAS, 2003) Segundo Burt (1992) uma rede consiste num conjunto de nós (pessoas, objetos ou eventos) ligados por um tipo específico de relação A rede não é somente consequência das relações 4

5 João_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 existentes entre os nós, tem-se também o buraco estrutural que faz parte da rede como sendo a ausência de relação entre os nós ou atores A importância da AR para estudos de redes diversas em busca de detectar e analisar as diferentes características dos vértices componentes da rede, que podem ser representados por empresas, fornecedores, produtores ou clientes, e a relação estabelecida pelas arestas, como as trocas ocorridas, fluxo de matérias e/ou informações, se faz de vital importância quando se trata da Cadeia de Suprimentos A utilização desses conceitos facilita a avaliação dos principais atores com relação a índices estabelecidos para seleção e análise (CERQUEIRA et al, 2014) 3 Estudo de Caso O problema definido remete à seleção de fornecedores de água em regiões que sofrem usualmente com desastres no estado do Paraná Primeiramente, foram levantadas algumas regiões onde estão estabelecidos possíveis fornecedores para suprir uma possível demanda e assim estabelecer parceria Este tipo de levantamento tem por finalidade auxiliar a tomada de decisão em casos de necessidade e com objetivo final de minimizar o tempo de resposta à população atingida Uma vez que as cidades afetadas podem sofrer danos em sua estrutura, tendo sua distribuição de serviços e suprimentos básicos para a população comprometida, pode-se destacar como um dos principais problemas causados pelos desastres, o problema de abastecimento A seleção de fornecedores vem como contramedida para o problema do abastecimento, ou seja, se antes do ocorrido o órgão responsável, no caso a Defesa Civil, possuir uma relação de parceiros fornecedores de suprimentos humanitários emergenciais, todo o processo de aquisição e suprimento é facilitado, podendo assim auxiliar as vítimas em menor período de tempo No presente artigo, o foco será direcionado ao suprimento de água, por ser um suprimento indispensável para o ser humano A Figura 1 apresenta o mapa de ocorrências da Defesa Civil do Estado do Paraná no período de 2010 a 2015, representando as regiões mais afetadas por desastres de diversos tipos 5

6 João_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 Figura 1 Mapa de Ocorrência de Desastres Fonte: geoprgovbr No modelo desenvolvido neste artigo será considerada a importância da Defesa Civil regional neste tipo de situação, agindo como mediador para a aquisição do produto com o fornecedor, além disso, destaca-se a classificação das cidades de porte razoável como conglomerados de fornecedores que podem atuar na demanda de algum ocorrido nas redondezas Com base nas informações fornecidas pela Defesa Civil, as cidades selecionadas foram: Paranaguá, Campo Largo, Ponta Grossa, Guarapuava e Irati, por estarem localizadas nas áreas onde ocorre o maior número de desastres e por serem cidades com uma grande estrutura de fornecimento de água nas regiões em questão A cidade de Curitiba se encontra na região de estudo e é uma cidade que possui todos os requisitos necessários para gerir uma possível demanda, porém também é detentora da localização da Defesa Civil do Estado do Paraná, 6

7 João_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 ponto que irá suprir grande parte da ajuda aos pontos de desastre Assim, optou-se por retirar Curitiba da análise, considerando a cidade apenas como Centro da Defesa Civil e coordenadora principal de ações de resposta a desastres 4 Desenvolvimento O desenvolvimento proposto parte da avaliação de possíveis cenários nas regiões estudadas, sendo ponderadas no software UCINET as distâncias entre as cidades e representadas em modelo de grafo pelo NETDRAW A relação de distribuidores por cidade foi feita em um levantamento e classificação prévia, levando em conta a procedência do estabelecimento, a capacidade de transporte e confiabilidade de entrega do mesmo A implementação desses dados no software UCINET, com o desenvolvimento de grafos pelo NETDRAW, possibilita distinguir qual cidade, que representa um conjunto de fornecedores, é de maior relevância para cada cenário Sendo assim, algumas etapas para a criação dos cenários e análise dos mesmos foi seguida Primeiramente, foi considerada apenas uma cidade afetada por desastre(s), tendo como fator de avaliação a distância entre elas Ressaltando a necessidade de suprir a demanda no menor tempo possível, foi usada a lógica de que um caminhão (meio de transporte mais comum) trafega a 90 km/h em média, a distância percorrida pelo mesmo em uma hora de viagem seria 90 km, sendo assim, as cidades que se encontram no raio de 90 km receberam fator 5, usando a mesma lógica as cidades no raio de 90 a 180 km receberam a ponderação de 3 e as demais receberam 1, relacionando assim tempo e distância percorrida Após a criação da matriz com as devidas ponderações no software UCINET, os dados são exportados para o NETDRAW no qual foi possibilitada a representação gráfica de cada cenário Após a criação do grafo de cada cenário, pode-se fazer a análise visual gráfica, destacando em cada cenário um ou mais nós resultantes Por fim, os nós resultantes são integrados para gerar um cenário resultante para o caso de uma cidade afetada, e então, no UCINET gera-se uma matriz do cenário resultante que por consequente resulta em uma planilha de dados na qual auxilia na análise e tomada de decisões 7

8 João_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 Com o objetivo de encontrar e classificar o conjunto de fornecedores para cada cenário resultante, representados pelas cidades, a mesma sequência de ações é seguida quando se tratada da avaliação de duas cidades afetadas simultaneamente A seguir serão apresentadas implementações de cenários por meio do software UCINET considerando, primeiramente, apenas uma cidade afetada Na Figura 2 é apresentada a representação das relações entre os fornecedores localizados nas cidades definidas com o intuito de atender o suprimento de água para a cidade de Guarapuava Figura 2- Cenário 1: Guarapuava Figura 3 - Cenário 2: Irati De acordo com a Figura 2 é possível verificar por meio de uma análise visual gráfica que o nó Ponta Grossa e Irati possuem o melhor conjunto de fornecedores para atender a necessidade do nó Guarapuava Do mesmo modo, na Figura 3 foi o nó Ponta Grossa possui o melhor conjunto de fornecedores para atender a necessidade do nó Irati Figura 4 - Cenário 3: Ponta Grossa Figura 5 - Cenário 4: Campo Largo 8

9 João_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 De acordo com a Figura 4 é possível verificar por meio de uma análise visual gráfica que o nó Campo Largo e Irati possuem o melhor conjunto de fornecedores para atender a necessidade do nó Ponta Grossa Do mesmo modo, na Figura o nó Ponta Grossa possui o melhor conjunto de fornecedores para atender a necessidade do nó Campo Largo Figura 6 - Cenário 5: Paranaguá De acordo com a Figura 6 é possível verificar por meio de uma análise visual gráfica que o nó Campo Largo possui o melhor conjunto de fornecedores para atender a necessidade do nó Paranaguá Após fazer a análise de cada cenário separadamente, integrou-se os resultados dos cenários para as cidades destaques e seus respectivos pesos, sendo obtido o cenário resultante, conforme Figura 7 Figura 7 - Cenário 6: Resultante para 1 Cidade Afetada 9

10 João_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 Com relação à Figura 7, pode-se observar a relação bidirecional entre os nós Ponta Grossa, Campo Largo e Irati e a relação unidirecional com relação aos nós Paranaguá e Guarapuava, estas relações advêm da interação e sobreposição dos melhores nós de cada cenário Usando o software UCINET, foi construída a avaliação de centralidade de grau, proximidade e intermediações que são parâmetros de análise gerados pelo mesmo, tais parâmetros são de suma importância para o auxílio a tomada de decisão Os dados obtidos apresentados na Tabela 1 Tabela 1 Medidas de Centralidade Centralidade de: Grau Proximidade Intermediações Guarapuava 50,000 57,143 0,000 Irati 50,000 57,143 0,000 Ponta Grossa 75,000 80,000 66,667 Campo Largo 50,000 66,667 50,000 Paranaguá 25,000 44,444 0,000 Os resultados da Tabela 1 possibilitam algumas observações Primeiramente com relação à Centralidade de Grau, podemos observar que o nó Ponta Grossa detêm o valor de 75% sendo considerado o melhor, enquanto Paranaguá com 25% possui o menor Está observação implica em afirmar que neste cenário o nó Ponta Grossa tem maior número de ligação direta com os demais nós, por consequência possui um poder de influência maior sobre a rede, já o 10

11 João_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 nó Paranaguá por possuir o menor valor não possui tantas ligações diretas com os demais possuindo assim um poder de influência baixo na rede Com relação à Centralidade de Proximidade, pode-se destacar Ponta Grossa como sendo o nó com maior representatividade, 80%; e, em seguida, Campo Largo com 66,667%, implicando assim que estes são os nós melhores posicionados, com maior acesso aos demais e detentores de maior número de conexões, recursos e informações; ao contrário de Paranaguá com 44,444% No que se refere à Centralidade de Intermediações, destaca-se os nós Ponta Grossa com 66,667% e Campo Largo com 50,00%, implicando em estes serem os nós que mais trabalham como ator intermediário de recursos/informações na rede Por fim, calculou-se a Densidade da Rede, tendo a mesma uma densidade de 29%, o que evidência a falta de laços fortes entre os nós e poucas estruturas contratuais, sendo propicia para implementação de parcerias entre os nós Em seguida foram estabelecidos cenários considerando-se, simultaneamente, 2 cidades afetadas Na Figura 8 apresenta-se o cenário com as cidades Guarapuava e Irati Figura 8 - Cenário 7: Guarapuava + Irati Figura 9 - Cenário 8: Guarapuava + Ponta Grossa De acordo com a Figura 8 é possível verificar por meio da análise visual gráfica que o nó Ponta Grossa possui o melhor conjunto de fornecedores para atender as necessidades dos nós Guarapuava e Irati Do mesmo modo, o nó Irati possui o melhor conjunto de fornecedores para atender as necessidades dos nós Guarapuava e Ponta Grossa Figura 10 - Cenário 9: Guarapuava + Campo Largo Figura 11 - Cenário 10: Guarapuava + Paranaguá 11

12 João_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 De acordo com a Figura 10 é possível verificar por meio da análise visual gráfica que o nó Ponta Grossa possui o melhor conjunto de fornecedores para atender as necessidades dos nós Guarapuava e Campo Largo Do mesmo modo, os nós Ponta Grossa e Irati possuem o melhor conjunto de fornecedores para atender as necessidades do nó Guarapuava enquanto o nó Campo Largo possui melhor conjunto para atender o nó Paranaguá Figura 12 - Cenário 11: Irati + Ponta Grossa Figura 13 - Cenário 12: Irati + Campo Largo De acordo com a Figura 12 é possível verificar por meio da análise visual gráfica que o nó Campo Largo possui o melhor conjunto de fornecedores para atender as necessidades dos nós Ponta Grossa e Irati Do mesmo modo, o nó Ponta Grossa possui o melhor conjunto de fornecedores para atender as necessidades dos nós Campo Largo e Irati Figura 14 - Cenário 13: Irati + Paranaguá Figura 15 - Cenário 14: Ponta Grossa + Campo Largo 12

13 João_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 De acordo com a Figura 14 é possível verificar por meio da análise visual gráfica que o nó Ponta Grossa possui o melhor conjunto de fornecedores para atender as necessidades do nó Irati enquanto o nó Campo Largo possui melhor conjunto para atender o nó Paranaguá Do mesmo modo, o nó Irati possui o melhor conjunto de fornecedores para atender as necessidades dos nós Campo Largo e Ponta Grossa Figura 16 - Cenário 15: Ponta Grossa + Paranaguá Figura 17 - Cenário 16: Campo Largo + Paranaguá De acordo com a Figura 16 é possível verificar por meio da análise visual gráfica que o nó Campo Largo possui o melhor conjunto de fornecedores para atender as necessidades dos nós Ponta Grossa e Paranaguá Do mesmo modo, o nó Ponta Grossa possui o melhor conjunto de fornecedores para atender as necessidades dos nós Campo Largo e Paranaguá Após realizar a análise de cada cenário separadamente, integrando os resultados dos cenários para as cidades destaques e seus respectivos pesos, foi obtido o cenário resultante, agora com relação a 2 cidades afetadas simultaneamente, conforme Figura 18 Figura 18 Cenário 17: Resultante para 2 Cidades Afetadas 13

14 João_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 Devido a integração e sobreposição dos melhores nós dos cenários de 2 cidades afetadas, pode-se observar a relação bidirecional que se estabelece entre os nós Ponta Grossa, Campo Largo e Irati, e também a relação unidirecional com os nós Guarapuava e Paranaguá Considerando a matriz que gerou a Figura 18 e usando o software UCINET, foi construída a avaliação de centralidade de grau, proximidade e intermediações para o auxílio a tomada de decisão Os dados obtidos apresentados na Tabela 2 foram os seguintes: Tabela 2 Medidas de Centralidade 2 Centralidade de: Grau Proximidade Intermediação Guarapuava 50,000 66,667 0,000 Irati 75,000 80,000 8,333 Ponta Grossa 100, ,000 33,333 Campo Largo 75,000 80,000 8,333 Paranaguá 50,000 66,667 0,000 Através da análise da Tabela 2 pode-se observar com relação à Centralidade de Grau, que o nó Ponta Grossa detêm o valor de 100% sendo considerado o melhor, enquanto Guarapuava e Paranaguá com 50 % possuem o menor grau Sendo o nó Ponta Grossa de maior valor, as implicações consequentes são que o mesmo possui maior número de ligações diretas com os demais nós, por consequência possui um poder de influência maior sobre a rede Entretanto, os nós Paranaguá e Guarapuava por terem o menor valor possuem menos ligações com os demais, e com isto menor influência sobre a rede Também pode-se destacar Ponta Grossa com relação à Centralidade de Proximidade sendo o nó com maior representatividade, 100%, e em seguida Campo Largo e Irati com 80,000%, implicando assim que estes são os nós melhor posicionados, com maior acesso aos demais e detentor de maior número de conexões, recursos e informações, ao contrário de Paranaguá e Guarapuava com 66,667% No que se refere à Centralidade de Intermediações, destaca-se os nós Ponta Grossa com 33,333%, Campo Largo e Irati com 8,333%, implicando em estes serem os nós que mais trabalham como ator intermediário de recursos/informações na rede Por fim, calculou-se a 14

15 João_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 Densidade da Rede, tendo a mesma uma densidade de 36%, o que evidência a falta de laços fortes entre os nós e poucas estruturas contratuais, sendo propicia para implementação de parcerias entre os nós 5 Considerações Finais O estudo buscou explicitar a relação da importância da seleção de fornecedores na logística humanitária e como a análise de redes auxilia essa seleção Através da seleção é possível criar vínculos de parceria entre os fornecedores de materiais de primeira necessidade e os órgãos de ajudas responsáveis por atender ocorrências de desastres, sendo assim, em casos de ocorrência, a demanda gerada pelo desastre pode ser atendida ajudando o maior número de pessoas no menor tempo possível O software UCINET e NETDRAW foram utilizados para o auxílio na tomada de decisão, com isto foi possível plotar grafos que permitiram uma fácil visualização das relações entre os nós fornecedores e análise Além disso, foi possível através de parâmetros do UCINET como, centralidade de grau, proximidade e intermediações, e densidade da rede um estudo quantitativo e qualitativo das relações geradas pelos nós fornecedores, facilitando assim a classificação As limitações enfrentadas pelo estudo, tais como número de cidades afetadas simultaneamente, número de cidades usadas nos cenários, tipo de material de primeira necessidade usado e também os parâmetros de análise usados pelo software entre outros servem como estímulo para o desenvolvimento de estudos futuros Além disto, incita o avanço em publicações e o pesquisas que remetem a relação do tema seleção de fornecedores e logística humanitária com análise de redes sociais Os resultados obtidos têm como objetivo auxiliar os órgãos responsáveis no atendimento a desastres, contribuindo para que as ações de improviso sejam minimizadas quando da ocorrência de um desastre, e por consequente minimizar o tempo de resposta, atendendo o maior número de pessoas no menor tempo hábil REFERÊNCIAS BALESTRIN, A, Vargas, L M, A Dimensão Estratégica das Redes Horizontais de PMEs: Teorizações e Evidências,

16 João_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 BANOMYONG, R e Sodapang, A Relif Supply Chain Planning: insights from Thailand Relief Supply Chain for Disasters: Humanitarian, Aid and Emergency Logistics Editado por Gyöngi Kovács,Karen M Spens, pp 31-43, 2011 BEAMON, BM Humanitarian relief chains: issues and challenges Proceedings of the 34th International Conference on Computers & Industrial Engineering, San Francisco, CA, USA, 2004 BLECKEN, A Humanitarian Logistics; Modelling Supply Chain Processes of Humanitarian Organisations Kuehne Foundation Book Series on Logistics Vol 18, 2010 BURT, RS Structural holes: the social structure of competition, 1992 CAUNHYE, A M, Nie X, Pokharelet, S Optimization models in emergency logistics: A literature review Socio-Economic Planning Sciences,vol46, pp 4-13, 2012 CERQUEIRA, C H Z, Costa, J M S, Carvalho, D M A, Aplicação de análise de redes sociais em uma cadeia de suprimentos de uma empresa do setor elétrico brasileiro Sistem & Gestão pp , 2014 LIMA, F S Logística Humanitária: Modelagem de Processos para a Fase de Aquisição na Resposta a Desastres Naturais Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) Universidade Federal de Santa Catarina Florianópolis, 2014 NOGUEIRA, C W, Gonçalves, M B, Novaes, A G Logística Humanitária e Logística Empresarial: relações, conceitos e desafios, 2008 OLORUNTOBA, R, Gray, R Humanitarian Aid: an agile supply chain? Supply Chain Management Vol 11, N 2, pp , 2006 SACOMANO NETO, M Redes: Difusão de conhecimento e controle: Um estudo de caso na Indústria Brasileira de Caminhões Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) Universidade Federal de São Carlos São Carlos, São Paulo, 2004 THOMAS, A, Elevating Humanitarian Logistics International Aid & Trade Review IAT Europe,