O impacto do compartilhamento de informações na redução do efeito chicote na cadeia de abastecimento
Bibliographic record
Abstract
O objetivo deste artigo é destacar a importância do compartilhamento de dados em cadeias de suprimentos, como estratégia para reduzir o efeito chicote. Para isso é mostrado o que é esse efeito, suas causas, as formas como ele se apresenta e os meios para combatê-lo. Para facilitar o entendimento sobre os prejuízos causados devido à sua influência, é sugerido um cenário hipotético, em que os componentes de uma cadeia de abastecimento procuram alinhar sua oferta à demanda. Depois, com base numa pesquisa bibliográfica, apresenta-se a solução - o alinhamento estratégico e compartilhamento de dados -, o que cria a sinergia necessária para que a empresa e a rede desenvolvam sua vantagem competitiva. E por fim, para dar suporte à solução mostrada, criou-se um indicador com base em uma cadeia de suprimentos simulada diversas vezes em sala de aula, através de um software, o que veio comprovar os efeitos positivos do compartilhamento de dados.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".