Revisão sistemática da literatura sobre métodos de machine learning aplicados para apoiar a gestão de fornecedores (2024)
- Authors:
- Autor USP: LEARTH, LETÍCIA COELHO - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEP
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; GESTÃO DO FORNECIMENTO; REVISÃO SISTEMÁTICA
- Keywords: Gestão de fornecedores.
- Language: Português
- Abstract: No contexto atual de cadeias de suprimentos cada vez mais complexas e dinâmicas, a gestão de fornecedores (Supplier Relationship Management - SRM) desempenha um papel estratégico na competitividade das empresas e nesse contexto a aplicação de técnicas de machine learning surge como uma abordagem promissora para otimizar os processos envolvidos, como seleção, segmentação, avaliação e desenvolvimento de fornecedores, oferecendo maior precisão e eficiência na tomada de decisões. Esta pesquisa apresenta uma revisão sistemática da literatura sobre o uso de técnicas de aprendizado de máquina (machine learning) no suporte à gestão de fornecedores. O estudo seguiu uma metodologia de revisão, contemplando a definição de strings de busca, seleção de artigos relevantes e análise detalhada dos conteúdos. Foram analisados 67 artigos classificados como alinhados ao tema em análise, considerando aspectos como algoritmos utilizados, objetivos, desafios e benefícios reportados. Entre os métodos identificados, destacaram-se o uso de redes neurais, arvores de decisão, e técnicas de clusterização, sendo as abordagens supervisionadas as mais frequentes (64%). Os resultados evidenciaram que a etapa de seleção de fornecedores é também a mais estudada (49%), enquanto desenvolvimento e pré-qualificação receberam menos atenção. Além disso, observou-se predominância de aplicações com bases de dados reais (76%). Conclui-se que, apesar dos avanços identificados, desafios como a interpretabilidade dos modelos e a integração de dados heterogêneos ainda são considerados fatores limitantes e que processos de gestão de fornecedores com potencial de exploração são desenvolvimento de fornecedores e pré-qualificação.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2024
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ABNT
LEARTH, Letícia Coelho. Revisão sistemática da literatura sobre métodos de machine learning aplicados para apoiar a gestão de fornecedores. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/af59174a-b7d9-4c0d-ae79-e80d992080f0/Learth__Let%C3%ADcia_Coelho.pdf. Acesso em: 25 abr. 2025. -
APA
Learth, L. C. (2024). Revisão sistemática da literatura sobre métodos de machine learning aplicados para apoiar a gestão de fornecedores (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/af59174a-b7d9-4c0d-ae79-e80d992080f0/Learth__Let%C3%ADcia_Coelho.pdf -
NLM
Learth LC. Revisão sistemática da literatura sobre métodos de machine learning aplicados para apoiar a gestão de fornecedores [Internet]. 2024 ;[citado 2025 abr. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/af59174a-b7d9-4c0d-ae79-e80d992080f0/Learth__Let%C3%ADcia_Coelho.pdf -
Vancouver
Learth LC. Revisão sistemática da literatura sobre métodos de machine learning aplicados para apoiar a gestão de fornecedores [Internet]. 2024 ;[citado 2025 abr. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/af59174a-b7d9-4c0d-ae79-e80d992080f0/Learth__Let%C3%ADcia_Coelho.pdf
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