
Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado
Centro: Tecnológico
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção
Dimensão Institucional: Pós-Graduação
Dimensão ODS: Econômica
Tipo do Documento: Tese
Título: A CONCEPTUAL MODEL FOR IDENTIFYING OUT-OF-STOCK LOGISTICS RISKS IN STORE-BASED OMNI-CHANNEL RETAILING
Orientador
- CARLOS MANUEL TABOADA RODRIGUEZ
Aluno
- MAURICIO RODRIGUES DE MAGALHAES
Conteúdo
Os avanços tecnológicos têm transformado a maneira como o consumidor final acessa e utiliza os canais de compra e os varejistas se vêm pressionados a atender a estas novas demandas. por um lado, como diferencial no serviço ao cliente, por outro, pela eficiência operacional de seus concorrentes. a integração de canais tem sido utilizada como solução a todos estes movimentos, e tem sido apontada pela literatura não como uma tendência, mas com uma condição de sobrevivência para os varejistas. o ápice desta integração de canais tem sido chamado de varejo omnichannel e significa uma experiência de compra única por parte do cliente, que tem para isso múltiplos canais disponíveis. no entanto, com os benefícios de diferencial de serviço ao cliente e possível eficiência operacional, vem a complexidade das operações logísticas, requerendo um estudo cuidadoso dos riscos que podem impactar os resultados da empresa em função destas mudanças. para investigar o que tem sido estudado na literatura sobre os riscos logísticos no omnichannel, o pesquisador fez uma revisão sistemática da literatura, através da qual ele comprovou que apesar de muitos trabalhos discutirem o assunto, estes falham em explorar estratégias de mitigação ou tratamentos destes riscos. o instrumento de intervenção utilizado para esse fim foi o proknow-c. através de uma análise dos desafios logísticos emergentes da estratégia omnichannel encontrados no portfólio bibliográfico resultante da revisão sistemática da literatura, o pesquisador revelou uma gama de lacunas de pesquisa a serem tratadas. dentre essas possibilidades, um contexto apresentou maior carência, o omnichannel baseado em lojas, onde tanto os pedidos online quanto os clientes do autosserviço são atendidos pelo estoque da prateleira da loja. por outro lado, um risco logístico também se destacou: a ruptura de estoques. ela é resultante da complexidade de múltiplos locais de armazenagem, atendimento de pedidos online e devoluções de mercadorias. através de uma revisão exploratória, o pesquisador percebeu que a ruptura de estoques no varejo tem sido tratada como um problema relevante há quase seis décadas. embora a literatura sobre falta de estoque no varejo online seja esparsa e muito mais recente, os estudos mostram o mesmo. por outro lado, no varejo omnicanal, foram encontrados apenas estudos que abordavam as respostas dos clientes à falta de estoque. diante do exposto, o pesquisador desenvolveu um modelo conceitual para a identificação dos riscos logísticos, especialmente para o varejo omnichannel baseado em loja. para tanto, ele precisou definir o principal processo logístico responsável pela disponibilização dos estoques nas prateleiras da loja, decompô-lo em subprocessos e, em seguida, cruzar as causas de ruptura de estoque do varejo tradicional e os desafios logísticos do omnichannel com estes subprocessos. usando a dinâmica do sistema, ele construiu diagramas causais para cada subprocesso. estes foram todos então conectados no contexto do processo central e os principais feedbacks do sistema identificados e analisados. o resultado foi um passo importante na direção de um avanço da literatura na compreensão do tema e uma poderosa ferramenta de suporte ao gestor logístico na visualização sistêmica e compreensão dos processos logísticos neste contexto.
Pós-processamento: Índice de Shannon: 3.80184
ODS 1 | ODS 2 | ODS 3 | ODS 4 | ODS 5 | ODS 6 | ODS 7 | ODS 8 | ODS 9 | ODS 10 | ODS 11 | ODS 12 | ODS 13 | ODS 14 | ODS 15 | ODS 16 |
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3,66% | 6,57% | 5,78% | 4,61% | 4,00% | 4,80% | 5,43% | 4,24% | 20,16% | 3,23% | 6,28% | 5,12% | 5,36% | 8,54% | 4,17% | 8,05% |
ODS Predominates


3,66%

6,57%

5,78%

4,61%

4,00%

4,80%

5,43%

4,24%

20,16%

3,23%

6,28%

5,12%

5,36%

8,54%

4,17%

8,05%