[en] DIGITAL TRANSFORMATION IN THE DEFENCE INDUSTRY: ANALYSIS OF THE ADOPTION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN SUPPLY CHAIN PERFORMANCE AND RESILIENCE

[pt] TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NA INDÚSTRIA DE DEFESA: ANÁLISE DA ADOÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PERFORMANCE E RESILIÊNCIA DA CADEIA DE SUPRIMENTOS

[pt] RAFAEL DE OLIVEIRA VARGAS

[pt] CADEIA DE SUPRIMENTOS

[pt] SETOR DE DEFESA

[pt] INDUSTRIA 4 0

[pt] INTELIGENCIA ARTIFICIAL

[en] SUPPLY CHAIN

[en] DEFENSE SECTOR

[en] INDUSTRY 4 0

[en] ARTIFICIAL INTELLIGENCE

[pt] A Indústria 4.0 (I4.0) está provocando mudanças significativas na dinâmica competitiva de diversos setores econômicos. Os avanços tecnológicos impulsionados pela I4.0 na gestão da cadeia de suprimentos (SCM) têm sido objeto de estudo abrangente tanto na academia quanto na indústria. A SCM desempenha um papel fundamental no aprimoramento da eficiência operacional, na promoção da satisfação do cliente, na redução de custos e na adaptação às mudanças de mercado. Ao trazer essas perspectivas para o contexto empresarial, a sigla VUCA (Volatilidade; Incerteza; Complexidade; e Ambiguidade), que descreve um mundo volátil, incerto, complexo e ambíguo, ganha relevância considerável. Adicionalmente, eventos altamente improváveis e imprevisíveis, denominados Black Swan, como a COVID19 e a guerra entre Rússia e Ucrânia, deixam o cenário ainda mais inconstante. Ao concentrar-se no setor de defesa, surgem desafios adicionais, dadas as circunstâncias singulares associadas à defesa de um país. Nesse cenário desafiador, entre as tecnologias introduzidas pela I4.0 com aplicação na SCM, a Inteligência Artificial (IA) destaca-se pela diferenciação estratégica que proporciona aos que a adotam. A IA desempenha um papel central no processo de transformação digital de qualquer organização. Assim, o objetivo desta pesquisa é identificar e avaliar a adoção de IA na performance e resiliência da cadeia de suprimentos do setor de defesa nacional. Para tal, utilizou-se uma metodologia mista de pesquisa, iniciando-se por uma revisão de escopo que identificou o estado da arte e tendências futuras da I4.0 na SCM do setor de defesa, culminando na elaboração de uma agenda de pesquisa composta por 4 clusters. Em seguida, realizou-se uma revisão sistemática da literatura de modo a identificar e analisar os fatores que afetam a adoção da IA no setor de defesa a partir dos achados da revisão de escopo e de artigos de grande relevância sobre o tema pesquisado, resultando na formulação de constructos e variáveis relacionados aos fatores que influenciam a adoção de IA e como essa tecnologia impacta a cadeia de suprimentos. Como terceiro método de pesquisa, conduziu-se um survey aplicado no setor de defesa com o propósito de se identificar e avaliar empiricamente a adoção de IA no desempenho e resiliência da cadeia de suprimentos. Foram feitas análises descritivas e fatorial exploratória dos dados, chegando-se a 6 fatores latentes compostos pelas variáveis com maiores cargas fatoriais e permitindo a formulação de novos constructos e variáveis que agora aguardam uma análise confirmatória por meio de pesquisas futuras. Por fim, a pesquisa propõe um roadmap para fortalecer e melhorar o desempenho da cadeia de suprimentos na indústria de Defesa, usando IA. Este novo artefato foi desenvolvido por meio de uma abordagem que combina diferentes métodos, como análise bibliométrica, revisão sistemática e questionários, para entender e explorar os desafios. Para demonstrar sua aplicação prática, o plano foi adaptado para a Marinha do Brasil, destacando como a IA pode ser usada no planejamento e execução de metas para aumentar a robustez, resiliência e responsividade (Triple-R) da cadeia de suprimentos, considerando-se tanto os aspectos técnicos quanto sociais do contexto institucional. Além disso, a pesquisa teórica resultou em uma agenda de futuras pesquisas sobre transformação digital na indústria de defesa, delineando um caminho para o desenvolvimento de soluções inovadoras orientadas pela adoção de IA.

[en] 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.

RODRIGO GOYANNES GUSMAO CAIADO

ADAUTO FARIAS BUENO

RODRIGO GOYANNES GUSMAO CAIADO

DANIEL LUIZ DE MATTOS NASCIMENTO

JULIO VIEIRA NETO

RENAN SILVA SANTOS

ADAUTO FARIAS BUENO

2024-04-25

2024-01-26

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https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.66497