Sistemática de seleção de variáveis para classificação de produtos em categorias de modelos de reposição

• Autor(a) principal: Mazzillo Júnior,César Augusto
• Data de Publicação: 2015
• Outros Autores: Anzanello,Michel José
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Gestão & Produção
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2015000100201
• topic: Gestão da Cadeia de Suprimentos (SCM); Estoque Gerenciado pelo Fornecedor (VMI); Análise dos Componentes Principais (PCA); Algoritmo do Vizinho mais próximo (KNN); Análise Discriminante Linear Análise Multivariada de Dados

Empresas integradas a cadeias de suprimento constantemente buscam iniciativas para melhorar o desempenho global da cadeia, principalmente no que concerne ao fornecimento de produtos e gerenciamento dos canais diretos e indiretos de distribuição. O VMI (Vendor Managed Inventory) auxilia as empresas a melhor gerenciar e balancear o estoque ao longo da cadeia. Para o bom funcionamento do VMI,é necessário que parâmetros e modelos de cálculo alinhem-se às características dos produtos e locais de reposição, normalmente descritos por elevado número de variáveis. Este artigo propõe uma sistemática de seleção de variáveis para classificação de produtos em modelos de reposição. Para tanto, utiliza a Análise dos Componentes Principais (ACP) em conjunto com as ferramentas de classificação k-Nearest Neighbor(KNN) e Análise Discriminante Linear (ADL). Ao ser aplicado em um estudo prático do setor de consultoria em Supply Chain, o método proposto alcançou uma acurácia de classificação de 90% ao reter 55% das variáveis originais.