Aplicação de machine learning na gestão de riscos da supply chain de uma empresa de alta tecnologia

Abstract

Resumo: A gestão das cadeias de suprimento global dentro do escopo de manufatura tem se tornado cada vez mais complexa e vunerável a paradas de entregas. Em tal ambiente, empresas devem mapear riscos em suas cadeias de suprimento para que possam agir a tempo de impedir ou remediar essas interrupções. Essa vulnerabilidade aumentou o interesse na Gestão de Riscos de Cadeias de Suprimento (GRCS) nos ambientes corporativo e acadêmico. A GRCS visa entender as causas das interrupções, monitorá-las e tratá-las quando necessário. A ferramenta de Aprendizagem de Máquina (AM) está se apresentando como um ótimo meio de facilitar as interações com os novos dados das cadeias de suprimento. Esse artigo documenta a aplicação de Aprendizagem de Máquina em conujnto com a biblioteca SHAP do Python como uma ferramenta de suporte para diversas etapas do GRCS dentro de uma empresa de manufatura de alta tecnologia. Essa aplicação irá focar em prever atrasos de entregas e desenvolver informação dos riscos relacionados

Abstract: Supply Chain Management in global manufacturing has become more complex and vulnerable to interruptions. In such environment, companies must be able to identify related risks before it is too late to address or mitigate these interruptions. Because of such vunerability, the interest in Supply Chain Risk Management (SCRM) has increased both in the academic and cooperative scenes. SCRM seeks to understand, track and treat the cause of interruptions. Machine Learning has been presented as a great tool to facilitate interactions with the new data in supply chains. This article documents the implementation of ML in junction with SHAP python library as a tool to support various steps in SCRM inside a high techonology manufacturing company. This implementation will predict delivery delays and develop information about the various risks related to these delays