Introdução

Nos últimos anos, a capacidade de big data analytics (BDA) atraiu atenção significativa da academia e dos profissionais de gerenciamento. Estamos vivendo em uma época em que houve uma explosão de dados (Choi et al., 2017). Kiron et al. (2014) argumentou que a maioria das empresas da Fortune 1.000 está buscando projetos de desenvolvimento relacionados ao BDA. Chen e Zhang (2014) argumentam que o big data (BD) tem potencial suficiente para revolucionar muitos campos, incluindo negócios, pesquisa científica, administração pública e assim por diante. O uso de BDA no campo de marketing e finanças está em ascensão. No entanto, as operações e os profissionais da cadeia de suprimentos ainda precisam explorar o verdadeiro potencial da capacidade do BDA, a fim de melhorar as habilidades de tomada de decisões operacionais da cadeia de suprimentos (Srinivasan e Swink, 2017). As operações e os profissionais da cadeia de suprimentos têm acesso não apenas aos dados, que são continuamente gerados por dispositivos tradicionais, como POS, RFID, mas também a GPS, a uma grande quantidade de dados gerados de fontes não estruturadas, como dados de navegação, gravações de câmeras de vigilância, imagens, postagens em mídias sociais, entradas em blogs/wiki e discussões em fóruns (Sanders e Ganeshan, 2015). Atualmente, as cadeias de suprimento são altamente respaldadas por tecnologias de rede avançadas – sensores, tags, trilhas e outros dispositivos inteligentes, que coletam dados em tempo real (Wang et al., 2016; Gunasekaran et al., 2017), que fornecem visibilidade de fornecimento e demanda de ponta a ponta (Gunasekaran et al., 2017; Srinivasan e Swink, 2017). Schoenherr e Speier-Pero (2015) argumentaram que os gerentes da cadeia de suprimentos precisam processar uma grande quantidade de dados para tomar decisões que ajudem a reduzir custos e aumentem a disponibilidade de produtos para os clientes.

A literatura existente define uma capacidade de BDA como uma habilidade tecnológica que pode ajudar a processar grandes volumes, alta velocidade e variedades de dados para extrair insights significativos e úteis; permitindo que as organizações ganhem vantagem competitiva (Fosso Wamba et al., 2015, 2017). Galbraith (2014) notou ainda que, historicamente, os gerentes da cadeia de suprimentos costumavam analisar os dados coletados nos data warehouses tradicionais para obter insights. Além disso, Hazen et al. (2014) argumentaram que a eficácia da tomada de decisão nas cadeias de suprimento depende, com frequência, da qualidade dos dados processados ​​via infraestrutura organizacional, o que permite que os gerentes da cadeia de suprimentos adquiram, processem e analisem dados rapidamente. Papadopoulos et al. (2017) argumentaram que os insights obtidos por meio do aumento da capacidade de processamento de informações podem reduzir a incerteza, especialmente quando tarefas operacionais, como auxílio a desastres, são altamente complexas. No entanto, apesar dos esforços crescentes da comunidade de operações e da cadeia de suprimentos para entender as associações entre diferentes tipos de visibilidade operacional e recursos analíticos, a pesquisa orientada por teorias é limitada. Hazen et al. (2016) descreveu ainda como o uso de teorias organizacionais pode ajudar a contornar a complexidade associada ao uso da capacidade do BDA para explicar a sustentabilidade da cadeia de suprimentos. Waller e Fawcett (2013a) observaram que a interseção do campo de logística e gestão da cadeia de suprimentos com ciência de dados, análise preditiva e BD pode fornecer inúmeras oportunidades de pesquisa. No entanto, na falta de habilidades adequadas, os gerentes da cadeia de suprimentos enfrentam uma infinidade de desafios para extrair informações do BD para tomar decisões operacionais efetivas da cadeia de suprimentos (Waller e Fawcett, 2013a; Dubey e Gunasekaran, 2015a; Gupta e George, 2016). O papel dos fatores contextuais no desenvolvimento da capacidade de BDA é bem discutido na literatura de sistemas de informação. O que é menos compreendido é como o BDA sob o efeito de fatores contextuais afeta a logística e os processos da cadeia de suprimentos. Waller e Fawcett (2013b) argumentaram que a experiência recente com BD pode ajudar a explicar alguns dos fenômenos complexos e questões não respondidas na logística e na gestão da cadeia de suprimentos.

O principal objetivo desta edição especial (SI) é fornecer uma oportunidade significativa para a comunidade logística e de gestão da cadeia de suprimentos que afete a prática através de pesquisa fundamental sobre como a capacidade de BDA pode ser explorada pelas organizações, a fim de fornecer insights de logística e cadeia de suprimentos.

Resenha de Artigos Incluídos na SI

Nossa SI atraiu 44 propostas. Cada manuscrito foi examinado para assegurar que estava de acordo com nossos objetivos declarados na chamada de artigos publicados. Nós da mesa rejeitamos alguns dos artigos que não cumpriram nossos objetivos ou os objetivos do International Journal of Logistics Management (IJLM). Em seguida, os manuscritos que estavam em consonância com os objetivos da SI e do IJLM, bem como para a próxima rodada, foram submetidos à revisão de dois ou mais especialistas por manuscrito. Com base na revisão dos revisores e dos editores convidados, rejeitamos ou convidamos os autores a realizar revisões substanciais com base nos comentários dos revisores. Finalmente, depois de várias rodadas de revisão, finalmente aceitamos 13 artigos para nossa SI. Todos os trabalhos aceitos nesta SI estão alinhados com os nossos objetivos e os da IJLM. Os artigos que estão incluídos nesta: Dubey et al. (2018), Jeble et al. (2017), Song et al. (2018), Brinch et al. (2018), Hopkins e Hawking (2018), Gravili et al. (2018), Lamba e Singh (2018), Gupta et al. (2018), Lai et al. (2018), Hoehle et al. (2018), Bhattacharjya et al. (2018), Hofmann e Rutschmann (2018) e Queiroz e Telles (2018).

O primeiro artigo nesta SI é sobre a aplicação de big data e análise preditiva (BDPA) em cadeias de suprimentos humanitários por Dubey et al. (2018) Este artigo examina quais são os antecedentes do BDPA. Segundo, como o BDPA pode melhorar a visibilidade das cadeias de suprimentos humanitários e a coordenação entre os atores nas cadeias de suprimentos humanitárias. Em terceiro lugar, os autores examinam o papel moderador da confiança rápida no caminho que une o BDPA e a visibilidade/coordenação. Para responder a essas questões de pesquisa, os autores fundamentaram seu modelo na visão baseada em recursos contingentes (CRBV). Além disso, os autores testaram seu modelo teórico usando dados de pesquisas coletadas de informantes de ONGs internacionais que estão envolvidas em operações de auxílio em desastres. Os resultados do estudo oferecem algumas contribuições interessantes para BD, literatura de análise preditiva e teoria da confiança rápida. Além disso, oferece inúmeros direcionamentos para os gerentes envolvidos em operações de socorro.

O segundo artigo desta SI é sobre a aplicação do BDPA na sustentabilidade da cadeia de suprimentos por Jeble et al. (2017). Este documento examina quais são os recursos necessários para construir o recurso de BDPA. Em segundo lugar, o artigo examina como o BDPA afeta a sustentabilidade da cadeia de suprimentos sob o efeito moderador da complexidade da base de fornecimento. Para responder a essas questões da pesquisa, os autores fundamentaram seu modelo no CRBV. Os autores também testaram seu modelo usando dados coletados através do instrumento de informante único. As conclusões do estudo contribuem para o crescente debate em torno do BD, análise preditiva e sustentabilidade da cadeia de suprimentos.

O terceiro artigo nesta SI é sobre o uso de grandes conjuntos de dados para examinar o impacto das restrições financeiras sobre a capacidade de inovação verde no contexto da cadeia de fornecimento global por Song et al. (2018) Neste estudo, os autores propuseram uma relação linear entre a inovação verde como variável dependente; integração da cadeia de suprimentos verde e restrição financeira como variáveis ​​dependentes. O estudo utilizou dados alfandegários, de importação e exportação de 222.773 empresas chinesas para testar seu modelo proposto. Os resultados sugerem que uma maior integração da cadeia de suprimentos e relaxamento na restrição financeira impulsionarão a iniciativa de inovação verde dessas empresas. O estudo contribui para as chamadas de pesquisa anteriores de estudiosos (ver Waller e Fawcett, 2013a; Wang et al., 2016), e como o BDPA pode ser usado para promover os debates existentes em torno da gestão da cadeia de suprimentos (SCM).

O quarto artigo nesta SI é um estudo exploratório que visa entender como os profissionais da cadeia de suprimentos vêem a BD e sua aplicação na gestão da cadeia de suprimentos por Brinch et al. (2018) Neste estudo, os autores utilizaram métodos de pesquisa mistos para abordar suas questões de pesquisa. Primeiro, os autores usaram a técnica Delphi para entender até que ponto os profissionais da cadeia de suprimentos estavam familiarizados com a aplicação do BD na SCM. Eles classificaram ainda mais as aplicações do BD na estrutura do processo SCOR. Os autores também apoiaram o estudo Delphi através de dados transversais coletados usando o instrumento baseado em pesquisa. O estudo fornece uma compreensão profunda das várias aplicações de BD na SCM. Em segundo lugar, os autores exploram como os aplicativos BD em vários estágios da cadeia de suprimentos podem ajudar a empresa a obter uma vantagem competitiva. O estudo fornece várias orientações para futuras pesquisas, o que pode ajudar a expandir a logística e a literatura de gestão da cadeia de suprimentos.

O quinto artigo nesta SI investiga a aplicação de BDA e IoT em logística por Hopkins e Hawking (2018). Neste estudo, os autores tentaram desenvolver um arcabouço teórico usando uma abordagem de estudo de caso para entender como as empresas de logística usam BDA e IoT para apoiar estratégias para melhorar a segurança do motorista, reduzir custos operacionais e reduzir os efeitos negativos dos automóveis sobre o meio ambiente. O estudo fornece instruções para as empresas de logística sobre como a implantação efetiva de BDA e IoT pode resolver alguns dos problemas perenes do setor de logística.

O sexto artigo desta SI trata da influência da divisão digital (DD) e da alfabetização digital (DA) na geração de BD na gestão da cadeia de suprimentos por Gravili et al. (2018) Neste estudo, os autores investigaram a influência da DD e da DA no processo de geração de BD, a fim de obter uma visão de como o BD poderia se tornar uma ferramenta útil no processo de tomada de decisão da SCM. Além disso, os autores utilizaram uma revisão sistemática da literatura para entender a relação entre a literatura sobre BDA, DD e SCM. Os autores também exploraram o vetor auto-regressivo, que é uma técnica estocástica para capturar a interdependência linear entre DD (como parte do uso da internet) e o comércio no contexto da União Européia. Examinando a associação entre DD e aquisições na internet, uma função positiva e duradoura de resposta ao impulso foi revelada, seguida por uma tendência ascendente. Os resultados sugerem que um efeito de auto-multiplicação está sendo gerado, e é, com efeito, razoável supor que quanto mais indivíduos usam a Internet, mais aquisições eletrônicas ocorrem. Assim, a melhoria do processo de BD e SCM é fortemente dependente da qualidade do fator humano.

O sétimo artigo nesta SI tenta desenvolver um modelo teórico, que tenta explicar como os facilitadores do BD em operações e gestão da cadeia de suprimentos estão associados entre si por Lamba e Singh (2018). Neste estudo, os autores utilizaram o TISM difuso para desenvolver um modelo teórico e examinaram a causalidade das ligações usando a técnica DEMATEL. Essas técnicas são fundamentadas na teoria dos grafos. A contribuição atual dos autores faz avanços significativos em direção ao avanço teórico de BDA e sua aplicação no contexto de operações e gerenciamento da cadeia de suprimentos. No futuro, o modelo proposto pode ser testado usando dados longitudinais.

O oitavo artigo neste SI examina o papel do ERP em nuvem no desempenho organizacional por Gupta et al. (2018) O ERP em nuvem permite que uma organização pague pelos serviços de que precisa e elimina a necessidade de manter uma infraestrutura de tecnologia da informação. Neste artigo, os autores basearam seu modelo em um CRBV e testaram ainda mais o papel dos serviços de ERP baseados em nuvem no desempenho da cadeia de suprimentos e no desempenho organizacional, com dados transversais coletados por meio de um questionário de um único informante. As conclusões do estudo indicam que o ERP em nuvem tem uma influência positiva no desempenho da cadeia de suprimentos e no desempenho organizacional medido em termos de desempenho financeiro e de mercado. Além disso, o estudo indica que a complexidade da base de fornecimento tem uma influência moderadora significativa no caminho que une o ERP em nuvem e o desempenho financeiro/de mercado. O estudo contribui para a literatura existente e fornece ainda orientação para os profissionais de gestão.

O nono artigo nesta SI examina os determinantes do BDA em logística e gestão da cadeia de suprimentos por Lai et al. (2018) Os autores realizaram uma extensa revisão da literatura existente sobre BDA e SCM e classificaram os fatores em quatro construtos: fatores tecnológicos, fatores organizacionais, fatores ambientais e características da cadeia de suprimentos. Além disso, a partir da teoria da difusão da inovação, os autores propuseram seu modelo teórico usando os quatro conceitos e testaram o processo usando dados de inquéritos de um único informante de 210 organizações. As conclusões do estudo sugerem que os benefícios percebidos e o apoio da alta gerência têm uma influência significativa na intenção de adesão. Posteriormente, fatores ambientais, como a adoção pelos concorrentes, a política do governo e a conectividade da cadeia de suprimentos, têm um efeito moderador significativo na relação direta entre os fatores determinantes e a intenção de adesão. Os resultados oferecem algumas contribuições interessantes para a literatura de BDA e de SCM.

O décimo artigo nesta SI examina a tolerância do cliente no contexto de lojas de varejo omnichannel via logística e análise da cadeia de suprimentos por Hoehle et al. (2018) Nesse estudo, os autores argumentaram que as tecnologias móveis estão sendo cada vez mais usadas como fonte de dados para habilitar o BDA. Esses BDA permitem o controle de estoque e o planejamento de logística para empresas omnichannel. Primeiro, os autores deste estudo introduziram três processos emergentes de checkout de compras móveis na loja de varejo. Em segundo lugar, eles sugeriram que novos procedimentos de validação (ou seja, inspeções de saída) necessários para a implementação de processos de checkout para tecnologia móvel podem interromper os serviços de varejo tradicionais. Em terceiro lugar, os autores propuseram um conceito denominado “tolerância para validação” definido como reações do cliente a procedimentos de checkout. Os autores também desenvolveram uma escala de medida para o conceito proposto e coletaram dados usando um questionário estruturado de 239 clientes. As análises estatísticas sugerem que os clientes têm uma maior tolerância para validação em cenários nos quais as tecnologias móveis são usadas nos processos de checkout, em comparação com o cenário de autoatendimento tradicional, no qual nenhuma tecnologia móvel é usada. Os clientes não mostram particularmente uma preferência clara por cenários específicos de compras para dispositivos móveis. Assim, essas descobertas contribuem para a nossa compreensão dos desafios que as empresas omnichannel podem enfrentar ao alavancar os dados das tecnologias digitais para aprimorar os processos colaborativos de planejamento, previsão e reabastecimento. As escalas de construção e medição propostas podem ser usadas em trabalhos futuros de varejo omnichannel.

O 11º artigo desta SI examina como dados não estruturados na forma de tweets podem ser explorados para melhorar o atendimento ao cliente por Bhattacharjya et al. (2018) Neste estudo, os autores argumentaram que, nos últimos dias, a interação entre firmas e seus clientes na forma de tweets aumentou. No entanto, esses tweets geralmente constituem um grande volume, e a extração de informações valiosas desses dados não estruturados pode oferecer oportunidades exclusivas para entender as necessidades de seus clientes. Os autores demonstraram a necessidade de análises de tweets por meio de empresas de entrega de encomendas e suas interações com clientes na Austrália, no Reino Unido e nos EUA. As descobertas do estudo contribuem para a teoria do envolvimento do cliente. A pesquisa oferece uma oportunidade única para os profissionais, confirmando que as análises de tweets podem ser exploradas para tratar de outras atividades de logística e cadeia de fornecimento.

O 12º artigo desta SI examina como o BDA pode ser usado para previsão em cadeias de fornecimento, por Hofmann e Rutschmann (2018). Neste estudo, os autores argumentaram que o BD pode minimizar os erros de previsão, melhorando assim a precisão da previsão. Os autores propuseram uma estrutura conceitual baseada no paradigma da ciência do design através de três etapas: descrição dos elementos conceituais da estrutura utilizando conhecimento justificável; especificação dos princípios do arcabouço teórico para explicar a interação entre os elementos; e criação de um quadro de correspondência através da realização de investigações no setor de varejo. A estrutura desenvolvida poderia servir como o primeiro guia para iniciativas significativas de BDA na cadeia de suprimentos. Este estudo tenta oferecer contribuições únicas para a técnica de previsão via BDA.

O 13º artigo desta SI analisa o trabalho de BDA em logística e cadeia de suprimentos por Queiroz e Telles (2018). Neste estudo, os autores investigaram o papel das parcerias da cadeia de suprimentos, do conhecimento humano e da cultura de inovação nas cadeias de suprimentos nos ambientes de BD. Os autores testaram ainda mais o triângulo BDA-SCM proposto usando dados coletados por meio de instrumento de informante único de empresas brasileiras. O estudo fornece uma compreensão das barreiras relacionadas à adoção do BDA e a relação entre os níveis da cadeia de suprimentos e o conhecimento de BDA. Os autores também notaram suas limitações, que oferecem oportunidades únicas para os estudiosos do BDA e do SCM se basearem nos resultados atuais.

Limitações e futuras direções de pesquisa

Aceitamos 13 artigos com base em uma revisão rigorosa de acordo com nossos objetivos de SI e IJLM. Nossos artigos tentaram responder algumas das questões observadas por Waller e Fawcett (2013b), tais como:

  • Quando devemos usar BDPA em SCM?
  • Em que contexto BDPA em SCM pode ser usado?
  • Como a análise preditiva pode ser usada para promover a teoria em SCM?
  • Como BDPA em SCM afeta o desempenho organizacional e sob quais circunstâncias?

No entanto, algumas das questões permanecem sem solução:

  • Como BDPA pode ser usado no planejamento de estoques?
  • Como BDPA pode melhorar o compartilhamento de informações?
  • Como BDPA pode ser usado para o design do layout da instalação?
  • Como BDPA pode ser usado em problemas de roteamento de veículos?
  • Como BDPA pode ajudar a minimizar as incertezas ambientais?

Portanto, podemos argumentar que precisamos de forte capacidade de análise preditiva, porque o comportamento do consumidor tornou-se parte integrante da cadeia de fornecimento (Waller e Fawcett, 2013b). Assim, a capacidade de prever o comportamento do consumidor tem implicações na inovação, fabricação, distribuição, design e demanda de produtos.

Comentários Finais

BDA é um dos tópicos mais promissores que podem fornecer inúmeras oportunidades para profissionais acadêmicos e de gestão. Pode ser usado para construir teorias, que é um dos potenciais inexplorados do BDPA; mesmo que muitos estudiosos frequentemente considerem o BDA como um dos modismos gerenciais. Apesar das críticas, acreditamos que BDA tem um imenso potencial para revolucionar as teorias da cadeia de suprimentos existentes.

Fonte: https://www.emeraldinsight.com/doi/full/10.1108/IJLM-02-2018-0026