Data Analytics e Machine Learning para Mitigar e Predizer Falhas de Não Qualidade de Fornecedores da Indústria Automotiva
A gestão da qualidade dos fornecedores é um elemento estratégico essencial na cadeia de suprimentos da indústria automotiva, sendo que as interrupções podem impactar significativamente o desempenho operacional. Porém; não foi identificado estudos que adotaram data analytics e machine learning para melhoria na gestão de fornecedores da indústria automotiva. Com isso, o objetivo deste estudo foi mitigar e predizer falhas de não qualidade de fornecedores por meio de data analytics e machine learning para melhoria na gestão de fornecedores da indústria automotiva. O método adotado foi revisão bibliométrica e sistemática nos estudos que relacionam data analytics, machine learning and artificial intelligence com qualidade de fornecedores para o desenvolvimento do modelo conceitual, bem como, a aplicação de técnicas computacionais (data analytics e machine learning) para mitigar e predizer falhas de não qualidade dos fornecedores da indústria automotiva. As conclusões mostram contribuições teóricas, práticas e sociais relevantes.