espanolObjetivo: Este estudio busca proponer una metodologia para identificar y priorizar factores de riesgo operacional en la cadena de suministro (CS), para brindar una herramienta acorde al enfoque por procesos de la CS, que sea util para la evaluacion de riesgos a lo largo de la CS. Materiales y metodos: La identificacion de riesgos fue desarrollada por medio de un analisis de escenarios, relacionando los factores de riesgo con los indicadores clave de los procesos (KPIs) y las actividades logisticas propuestas por el modelo SCOR. Estas relaciones de influencia fueron valoradas usando una calificacion propuesta, luego los factores de riesgo fueron priorizados por la definicion de su nivel de influencia. La metodologia fue aplicada en una CS real. Resultados y discusion: Veinte factores de riesgo fueron clara y efectivamente identificados, analizados y priorizados, dando prioridad a aquellos con mayor nivel de influencia, es decir mayor capacidad de afectar negativamente el desempeno de la CS. Conclusiones: La metodologia permite identificar claramente los factores de riesgo con mayor influencia en la CS, y al estar basada en un modelo estandar, facilita un analisis colaborativo entre sus eslabones. Las principales contribuciones de este articulo son la identificacion de riesgo por medio de los KPIs del modelo SCOR y la medicion del nivel de influencia como una caracteristica nueva y util para la priorizacion de riesgos. EnglishObjective: This study aims to propose a methodology that identifies and prioritizes the operational risk factors in a supply chain (SC) to provide a tool according to the process-based SC approach that is useful for risk assessment throughout the SC. Materials and methods: Risk identification was conducted by a scenario analysis, which linked the risk factors with the standard key performance indicators (KPIs) of the processes and logistics activities proposed by the supply chain operational reference model (SCORM o SCOR). These influence relationships were quantified using a proposed scale, and then, the risk factors were prioritized by the definition of their influence levels. This approach was applied to a real SC. Results and discussion: Twenty risk factors were clearly and effectively identified, analyzed and prioritized, and priority was given to those with the highest influence level, which can be understood as the risk factors that have a larger capacity to negatively affect SC performance. Conclusions: The methodology allows the identification of the most influential risk factors in a SC, and as it is based on a standard model, it fosters a collaborative analysis among its echelons. The main contributions of this paper are the risk identification by means of the KPIs of the SCOR model and the measurement of their influence levels, which is a new and useful feature for risk prioritization