Aplicação do machine learning na gestão da cadeia de suprimentos sob o contexto de custos de transação

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Morais, Roberto Ramos de
• Orientador(a): Moori, Roberto Giro
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por; eng
• Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
• Palavras-chave em Português: aprendizado de máquina; teoria da economia de custos de transação; orientação estratégica da gestão da cadeia de suprimentos; desempenho da cadeia de suprimentos; desempenho da empresa; adição de valor
• Link de acesso: https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/33452

Essa tese teve como objetivo identificar do desempenho da cadeia de suprimentos no desempenho organizacional a partir da aplicação de aprendizado de máquina nas relações entre os construtos, em um contexto de economia dos custos de transação. Os objetivos específicos foram o de identificar as características (tipos) de aprendizado de máquina utilizado nas empresas, aplicações de aprendizado de máquina na cadeia de suprimentos, uso de aprendizado de máquina conforme o alinhamento estratégico da cadeia de suprimentos. O trabalho teve caráter inédito ao relacionar os construtos orientação estratégica de cadeia de suprimentos, teoria da economia dos custos de transação, desempenho da cadeia de suprimentos e desempenho da empresa, com a moderação do uso de aprendizado de máquina. A pesquisa foi desenvolvida em três etapas: bibliográfica, na construção do referencial teórico; pesquisa exploratória e qualitativa, composta de entrevistas com 11 profissionais que atuam em cadeia de suprimentos. Posteriormente, aplicou-se um questionário com 72 assertivas a 121 profissionais que atuam com aprendizado de máquina. Por meio de análise fatorial exploratória, foram identificadas as variáveis significativas, o que possibilitou, por meio do SmartPLS-4, analisar as correlações, confiabilidades dos construtos e os impactos resultantes do uso de aprendizado de máquina. Os achados confirmaram que o uso de aprendizado de máquina tem impacto positivo nas relações entre orientação estratégica da cadeia de suprimentos e redução dos custos de transação e entre a redução dos custos de transação e o desempenho da cadeia de suprimentos. Diante dos resultados, pode-se concluir que o uso de aprendizado de máquina propiciou a melhoria do desempenho d cadeia de suprimentos que foi repassado para o desempenho da empresa. Como contribuições o estudo trouxe: a aplicação do aprendizado de máquina amplia o entendimento sobre a relação entre os construtos; obteve subsídios para descobrir padrões nos dados envolvidos nos processos de cadeia de suprimentos por meio de análise fatorial que identificaram fatores influentes para o sucesso da cadeia de suprimentos.