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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: DIGITAL TRANSFORMATION IN THE DEFENCE INDUSTRY: ANALYSIS OF THE ADOPTION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN SUPPLY CHAIN PERFORMANCE AND RESILIENCE Autor: RAFAEL DE OLIVEIRA VARGAS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RODRIGO GOYANNES GUSMAO CAIADO - ADVISOR
ADAUTO FARIAS BUENO - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 66497
Catalogação: 25/04/2024 Liberação: 25/04/2024 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=66497&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=66497&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.66497
Resumo:
Título: DIGITAL TRANSFORMATION IN THE DEFENCE INDUSTRY: ANALYSIS OF THE ADOPTION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN SUPPLY CHAIN PERFORMANCE AND RESILIENCE Autor: RAFAEL DE OLIVEIRA VARGAS
ADAUTO FARIAS BUENO - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 66497
Catalogação: 25/04/2024 Liberação: 25/04/2024 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=66497&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=66497&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.66497
Resumo:
Industry 4.0 (I4.0) is causing significant changes in the competitive dynamics of various
economic sectors. Technological advances driven by I4.0 in supply chain management
(SCM) have been the subject of comprehensive study both in academia and in industry. SCM plays a fundamental role in enhancing operational efficiency, promoting customer
satisfaction, reducing costs, and adapting to market changes. Bringing these perspectives into
the business context, the acronym VUCA (Volatility; Uncertainty; Complexity; and
Ambiguity), which describes a volatile, uncertain, complex, and ambiguous world, becomes
considerably relevant. Additionally, highly improbable and unpredictable events, known as
Black Swans, such as COVID-19 and the war between Russia and Ukraine, further
exacerbate the uncertain scenario. Focusing on the defense sector presents additional
challenges, given the unique circumstances associated with defending a country. In this
challenging scenario, among the technologies introduced by I4.0 with application in SCM,
Artificial Intelligence (AI) stands out for the strategic differentiation it provides to adopters.
AI plays a central role in the digital transformation process of any organization. Thus, the
objective of this research is to identify and evaluate the adoption of AI in the performance
and resilience of the national defense supply chain. To this end, a mixed research
methodology was used, starting with a scoping review that identified the state of the art and
future trends of I4.0 in the defense sector SCM, culminating in the development of a research
agenda composed of 4 clusters. Next, a systematic literature review was conducted to identify
and analyze the factors affecting the adoption of AI in the defense sector based on the
findings of the scoping review and highly relevant articles on the researched theme, resulting
in the formulation of constructs and variables related to the factors influencing AI adoption
and how this technology impacts the supply chain. As a third research method, a survey was
conducted in the defense sector with the purpose of identifying and empirically evaluating the
adoption of AI in the performance and resilience of the supply chain. Descriptive and
exploratory factor analyses of the data were performed, resulting in 6 latent factors composed
of variables with higher factor loadings and allowing for the formulation of new constructs
and variables that now await confirmatory analysis through future research. Finally, the
research proposes a roadmap to strengthen and improve the performance of the Defense
industry supply chain using AI. This new artifact was developed through an approach that
combines different methods, such as bibliometric analysis, systematic review, and
questionnaires, to understand and explore the challenges. To demonstrate its practical
application, the plan was adapted for the Brazilian Navy, highlighting how AI can be used in planning and goal execution to increase the robustness, resilience, and responsiveness
(Triple-R) of the supply chain, considering both the technical and social aspects of the
institutional context. Furthermore, the theoretical research resulted in a future research
agenda on digital transformation in the defense industry, outlining a path for the development of innovative solutions guided by the adoption of AI.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |