Assessing supply network complexity in maritime industry in Malaysia: inter-firms’ relations drives pattern of supply network structure

Complexity has been an interesting research area for academics and businesses practices due to its relevance in determining the best practices and impacts to the supply network. The contribution of this research extend to the literature and put forward solutions for the industry since previous studies are neglecting whole network relations, which is highlighted as source of supply network complexity (SNC). Specifically, this research extends to enriching the literature and recommending solutions to the industry players since previous studies are neglecting important Inter Firm Relation (IFR) elements, formal inter-firm relation (FIFR) and informal inter-firm relations (IIFR), which are highlighted as a pertinent factor in this research. In this study, the Social Network Analysis (SNA) method was adopted to develop valid attribute for the measurement process and the embeddedness theory was used to evaluate the interrelationships among the proposed attributes. This study found that FIFR and IIFR have different effects towards the formation of SNS and consequently towards SNC. Finally, theoretical and industrial implications are also discussed. Methods: Traditional statistical tools focus on attributes of phenomenon as determinants for occurrence of economic payoff. Thus, traditional statistical analysis is not suitable to measure the impact of relations or connections among member of network contributing to network complexity. For the purpose of this research, the Social Network Analysis methodology was adopted to collect, analyse and interpret network data. Network survey was conducted to collect relational data among members of maritime industry supply network. Network data was analysed and interpreted using specialized social network program i.e. UCINET and NETDRAW. Statistical network measures such as centralization and density was applied to determine the relations between network complexity and network relations. Results: The findings of this study indicate that Inter Firm Relation (IFR), formal inter-firm relation (FIFR) and informal inter-firm relations (IIFR), which are highlighted as a pertinent factor in this research, have different effects towards the formation of SNS and consequently towards SNC. Conclusion: The results of the statistical network analysis indicate that, network complexity exist in different forms and structure, depending on the type of relations that formed the network in the first place. Consequently, what these mean are, managing network requires different types of resource and strategy as the level of the network complexity are different at different states of connectivity.

Kompleksowość jest interesującym tematem badań naukowych w połączeniu z tematem stosowania dobrych praktyk oraz jego wpływu na funkcjonowanie łańcucha dostaw. Praca skupia się na obszarze przemysłu, gdyż jest on stosunkowo mało opracowany w ostatnio publikowanych pracach, gdzie są często pomijane aspekty zależności sieciowych, wpływających na kompleksowość łańcucha dostaw (SNC). W szczególności praca skupia się na elementach wewnętrznych relacji firmowych (IFR), formalnych relacjach wewnątrzfirmowych (FIRF) oraz nieformalnych relacjach wewnątrzfirmowych (IIFR), które są szczególnie potraktowane w prezentowanej pracy. W pracy zastosowano metodę analizy sieci socjalnych (SNA) w zmodyfikowanej formie dla oceny procesu oraz teorii zagnieżdżenia, które zostały użyte do oceny relacji wewnętrznych. W pracy stwierdzono, że FIFR i IIFR mają różny wpływ na formowanie SNS oraz w konsekwencji na kształt SNC. Poddano dyskusji również teoretyczne i przemysłowe implikacje. Metody: Tradycyjne narzędzia statystyczne koncentrują się na wpływu czynników na ekonomiczny wynik. Dlatego też tradycyjna analiza statystyczna nie jest wystarczającą dla pomiaru wpływu relacji i powiązań między członkami sieci na kompleksowość tej sieci. W celu tej oceny, zastosowano metodologię SNA (Social Network Analysis), do zbierania, analizy i interpretacji danych. Dane zebrano na podstawie ankiety pomiędzy członkami łańcucha dostaw obszaru portów morskich. Zebrane dane zostały poddane analizie w specjalistycznym programie UCINET oraz NETDRAW. Do oceny relacji sieciowych oraz kompleksowości zostały użyte wskaźniki statystyczne takie jak centralizacja i gęstość. Wyniki: Wyniki badań wskazały, że relacje wewnątrzfirmowe (IFR), formalne relacje wewnątrzfirmowe (FIRF) oraz nieformalne relacje wewnątrzfirmowe (IIFR), uwzględnione w pracy jako istotne, mają różny wpływ na kształtowanie się SNS oraz w konsekwencji na SNC. Wnioski: Wyniki analizy statystycznej wskazują, że kompleksowość sieci występuje w różnej formie i strukturze, w zależności od typu relacji, kształtującej daną sieć. W konsekwencji, różnego rodzaju zasoby i strategie jak i poziom kompleksowości sieci są różne w różnych etapach połączeń.