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.
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
