Avaliação da adequabilidade de redes neurais artificiais e sistemas neuro-fuzzy no apoio à predição de desempenho de cadeias de suprimento baseada no SCOR®

• Autor(a) principal: Lima Junior, Francisco Rodrigues
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-16032017-141008/
• topic: Artificial neural networks; Gestão de cadeias de suprimento; Modelo SCOR®; Neuro-fuzzy systems; Performance prediction; Predição de desempenho; Redes neurais artificiais; SCOR® model; Sistemas neuro-fuzzy; Supply chain management

Sistemas de predição de desempenho de cadeias de suprimento são constituídos por indicadores que visam estimar o desempenho da empresa-foco em decorrência também do desempenho dos indicadores dos fornecedores. Na literatura são encontrados apenas dois modelos quantitativos (GANGA; CARPINETTI, 2011; AGAMI; SALEH; RASMY, 2014) que permitem predizer o desempenho de cadeias de suprimento usando os indicadores do modelo SCOR® (Supply Chain Operations Reference). Uma limitação de ambos modelos é a dificuldade de se ajustar ao ambiente de uso, uma vez que sua implementação e atualização requerem a parametrização manual de muitas regras de decisão. Tanto o uso de redes neurais quanto de sistemas neuro-fuzzy têm o potencial de contornar essa dificuldade por utilizarem um mecanismo de aprendizagem que possibilita a adaptação ao ambiente de uso usando dados numéricos. Todavia, na literatura não são encontradas aplicações dessas técnicas no apoio à predição de desempenho de cadeias de suprimento, tampouco estudos que discutam qual dessas técnicas se mostra mais adequada para lidar com este problema. Diante disso, o objetivo desta pesquisa é construir e a avaliar a adequabilidade de dois sistemas de predição de desempenho, ambos baseados nos indicadores do modelo SCOR®, mas usando alternativamente as técnicas redes neurais e sistemas neuro-fuzzy, para apoiar a gestão de desempenho da empresa-foco e de sua cadeia imediata. A execução desta pesquisa envolveu o uso de simulação computacional e de testes estatísticos. Os resultados mostram que, embora ambas as técnicas apresentem capacidade de predição satisfatória, as redes neurais são mais adequadas em relação à complexidade da definição da configuração topológica, enquanto os sistemas neuro-fuzzy se sobressaíram em relação à capacidade de predição, complexidade do treinamento, quantidade de variáveis de entrada, suporte à tomada de decisão sob incerteza e interpretabilidade dos dados. Outros resultados desta pesquisa estão relacionados à identificação de particularidades do processo de modelagem das técnicas avaliadas, à elaboração de um panorama sobre o uso de técnicas quantitativas na avaliação de desempenho de cadeias de suprimento e à identificação de algumas oportunidades de pesquisa.