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

Abstract

Empresas integradas em cadeias de suprimento buscam, cada vez mais, iniciativas para melhorar o desempenho global da cadeia, principalmente no que concerne o 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 seu correto funcionamento, é necessário que parâmetros e modelos de cálculo estejam bem definidos e aderentes às características dos produtos e locais de reposição, normalmente descritos por elevado número de variáveis. Esse 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 algoritmo do vizinho mais próximo (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%, evidenciando que 55% das variáveis originais são fundamentais para a definição dos modelos.