Resumen

Las empresas manufactureras a menudo carecen de visibilidad de las interdependencias de aprovisionamiento entre los proveedores dentro de su red de suministro. Sin embargo, el conocimiento de estas interdependencias es útil para planificar posibles interrupciones operativas. En este documento, desarrollamos el método Predictivo de Enlaces de la Red de Suministro (SNLP, por sus siglas en inglés) para inferir las interdependencias entre proveedores utilizando el conocimiento incompleto de la red por parte de los fabricantes. SNLP utiliza datos topológicos para extraer características relacionales de la red conocida y entrenar un clasificador para predecir enlaces potenciales. Utilizando un caso de prueba de la industria automotriz, se extraen cuatro características: (i) número de enlaces de proveedores existentes, (ii) superposiciones entre carteras de productos de proveedores, (iii) asociaciones de subcontratación de productos y (iv) probabilidad de que los compradores compren a dos proveedores juntos. Luego, se emplea el Naïve Bayes y la Regresión Logística para predec

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Empresas manufactureras; Interdependencias de adquisiciones; Red de suministro; Predictor de Enlaces de la Red de Suministro; Interdependencias de proveedores; Interrupciones operativas
• Keywords:Manufacturing companies; Procurement interdependencies; Supply network; Supply Network Link Predictor; Supplier interdependencies; Operational disruptions