ANAIS CAPABILIDADES ANALÍTICAS NO CONTEXTO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS: UMA PESQUISA DO TIPO SURVEY

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1 CAPABILIDADES ANALÍTICAS NO CONTEXTO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS: UMA PESQUISA DO TIPO SURVEY LARISSA ALVES SINCORÁ UFES - Universidade Federal do Espírito Santo ANANDA BARCELOS BISI UFES - Universidade Federal do Espírito Santo MARCOS PAULO VALADARES DE OLIVEIRA UFES - Universidade Federal do Espírito Santo Resumo: O artigo teve como objetivo explorar a relação entre os construtos capabilidades analíticas do SCOR, desempenho da cadeia de suprimentos, e maturidade de processos. A principal justificativa repousa na relevância acadêmica e mercadológica - em escala mundial - que vem recebendo a discussão envolvendo a prática da Business Analytics (BA) no interior organizacional. Por meio de pesquisa survey, com uma amostra de 788 respondentes, empreendeu-se um conjunto de testes a partir do algoritmo dos mínimos quadrados parciais (PLS-SEM). Recomenda-se futuramente, investigar a significância dos demais níveis de maturidade de processos para a relação entre as capabilidades analíticas e o desempenho. Palavras-chave: Business Analytics; Capabilidades Analíticas do SCOR; Maturidade de Processos; Desempenho da Cadeia de Suprimentos. 1. INTRODUÇÃO A análise de negócios (ou Business Analytics - BA) tem expandido sua atuação nas empresas à medida que essas deixam de ser meras acumuladoras de dados para transformar esses dados em informações capazes de levar a resultados (DAVENPORT et al., 2000). Com isso, buscam a melhoria da eficiência, da competitividade e da rentabilidade (OLIVEIRA; MCCORMACK; TRKMAN, 2012). Tal mudança na maneira de trabalhar esses dados tem acarretado uma revolução analítica (ACITO; KHATRI, 2014). Contudo, garantir essa transformação dos dados em informações relevantes para o desenvolvimento organizacional exige a utilização de métodos e ferramentas específicas, ou seja, de capabilidades analíticas (ACITO; KHATRI, 2014). Com a ampliação do foco de observação da organização para a cadeia de suprimentos da qual esta é componente, as 1/17

2 capabilidades tornam-se perceptíveis no âmbito interorganizacional (LOCKAMY; MCCORMACK, 2004). BA, conforme a literatura, correlaciona-se de maneira positiva com o desempenho organizacional (SCHLÄFKE; SILVI; MÖLLER, 2012; O'DWYER; RENNER, 2011; KLATT; SCHLÄFKE; MÖLLER, 2011; TRKMAN et al., 2010). O desempenho, que antes era medido apenas pelos resultados financeiros, a partir da década de 1990 é observado também por outras perspectivas (ACITO; KHATRI, 2014), como a utilizada neste estudo: a operacional. Entretanto, essa relação pode ser direta ou mesmo moderada por outros fatores, como a maturidade de processos. Segundo McCormack, Ladeira e Oliveira (2008), quanto maior a definição, a gerência, a avaliação e o controle no longo prazo do ciclo de vida ou dos estágios de desenvolvimento dos processos maior a maturidade. Este estudo visa, então, investigar se as capabilidades analíticas das áreas do SCOR e a maturidades de processos impactam positivamente o desempenho da cadeia de suprimentos, e bem como, avaliar se a maturidade de processos modera a relação entre as capabilidades analíticas e o desempenho operacional da cadeia. Para responder a esse problema foi realizada pesquisa do tipo survey com membros de empresas de vários países, como Brasil, Estados Unidos, Canadá e China, obtendo-se uma amostra final de 788 respondentes. Não obstante, para validar o modelo de pesquisa delineado, foram desenvolvidos testes estatísticos através do software SmartPLS-SEM 3.0 (do inglês, Partial Least Squares). Conforme abordado por Souza (2014), historicamente a análise tem exercido papel significante na gestão da cadeia de suprimentos. Além disso, de acordo com Holsapple, Lee- Post e Pakath (2014), a melhoria do desempenho organizacional apresenta-se, dentre outros motivos, como uma das principais justificativas para o prosseguimento da BA. Os autores inclusive apontam que o desempenho organizacional pode ser visto como variável endógena capaz de medir os resultados do esforço organizacional em BA (HOLSAPPLE; LEE-POST; PAKATH, 2014). Com base nisso, a pesquisa desenvolvida para produção deste artigo justifica-se pela relevância acadêmica e mercadológica - em escala mundial - que vem recebendo a prática e o desenvolvimento da orientação analítica ao nível organizacional e interorganizacional. Sobretudo, com o intuito de averiguar se o investimento para desenvolver capabilidades analíticas contribui para melhorar o desempenho operacional das organizações, o que pode ou não ser auxiliado por determinado nível de maturidade de processos presente na estrutura organizacional. 2. MARCO TEÓRICO-CONCEITUAL 2.1 Capabilidades Analíticas do SCOR 2/17

3 A coleta, o armazenamento e a análise de grande quantidade de dados têm sido uma constante em diversas áreas do conhecimento, acarretando o que Acito e Khatri (2014) denominam de uma revolução analítica. Nesse caso, a análise desses dados, conhecido na literatura pelo termo business analytics (BA), está diretamente relacionado à alavancagem de valor por meio de dados (ACITO; KHATRI, 2014). Um dos conceitos de BA amplamente utilizado tem origem em Davenport e Harris (2007): [...] extensa utilização de dados, análise estatística e quantitativa, modelos explicativos e preditivos e gestão baseada em fatos para orientar decisões e ações. As análises podem ser introduzidas para as decisões humanas ou podem conduzir decisões totalmente automatizadas. Análises são um subconjunto de [...] inteligência de negócios (business intelligence). (DAVENPORT; HARRIS, 2007, p. 7). Quando o conhecimento analítico adquirido por meio de BA é utilizado de maneira intensa pelas empresas, os processos de negócios são afetados por mudanças ou inovações de maneira incremental e, consequentemente, a reformulação constante de rotinas e procedimentos defasados acarreta em atividades desenvolvidas de maneira mais eficientes (BRONZO et al., 2012). Mas, para isso, é necessário que os dados coletados sejam transformados em conhecimento analítico, a partir de medidas e análises específicas. No entanto, observa-se a existência de deficiência quando da transformação dos dados, conforme apontam estudiosos da área. Para Davenport et al. (2000), por exemplo, o entrave consiste em os esforços se voltarem mais para o domínio dos dados, do que propriamente para a transformação da informação em conhecimento acessível, a fim de se levar a resultados para o negócio (DAVENPORT et al., 2000). Caso haja lacunas quando da transformação dos dados em informações, pode-se ignorar dados que seriam importantes para uma melhor leitura dos fatos e, assim, decisões com resultados mais efetivos (EMBLEMSVÅG, 2005). Emblemsvag (2005) discute ainda sobre um fênomemo que diz ser comum: a paralisia por análise, em que a análise torna-se tão extensa ou confusa que não acarreta nenhuma ação, causando uma paralisia. Visando a evitar situações como as citadas, há a necessidade do investimento por parte das empresas no desenvolvimento de capabilidades analíticas, ou seja, um vasto portfólio de métodos e ferramentas de análise (ACITO; KHATRI, 2014). Essas ferramentas devem ser capazes de possibilitar consultas tradicionais ad hoc, estatística inferencial, análise preditiva, simulação e otimização, apoiando assim análises descritivas, diagnósticos preditivos, e prescritivos (ACITO; KHATRI, 2014, p. 567). Quando, no entanto, são observadas cadeias de suprimento, essas capabilidades devem ser vistas não no âmbito da empresa e em prol de seus processos somente, mas sim em âmbito interorganizacional, congruentes ao conjunto de empresas que compõe a cadeia (LOCKAMY; MCCORMACK, 2004). Assim, para operacionalizar a análise das capabilidades analíticas no interior da cadeia de suprimentos, poder-se-á relacioná-la com as áreas do SCOR (do inglês, Supply Chain Operations Reference Model). 3/17

4 Tal modelo SCOR - ganha destaque e discussão em 1996, quando a instituição independente e sem fins lucrativos Supply-Chain Council reuniu 66 empresas a fim de conjuntamente desenvolverem um modelo de referência para o gerenciamento da cadeia de suprimentos. A partir dessa junção surgiu, no mesmo ano, o Supply Chain Operations Reference Model (SCOR), que posteriormente recebeu novas versões do modelo (APICS, 2014). Por conseguinte, por meio do SCOR, tornou-se possível correlacionar processos de planejamento, fornecimento, fabricação, entrega e retorno ao longo da cadeia de suprimentos. Assim, por meio das áreas do SCOR utilizadas para este estudo, divididas em planejamento, fornecimento, execução e entrega, buscou-se identificar e medir as capabilidades analíticas destas respectivas áreas, destacando, sobretudo, os seguintes aspectos: -Planejamento: relaciona-se ao trabalho desempenhado pela equipe de planejamento das estratégias das operações, a relação dessa equipe com outras da empresa e com clientes e fornecedores, além das avaliações e projeções que realiza sobre produtos, clientes e lucratividade; -Fornecimento: diz respeito à equipe de compras e ao processo de compra praticado, bem como a relação estabelecida com fornecedores; -Execução: refere-se à execução do processo de planejamento preconizado e da programação da produção, e como esses são organizados e acompanhados; e -Entrega: aborda aspectos do processo de comprometimento com pedidos feitos, a entrega desses pedidos e a integração desta área com as decisões tomadas em outros setores. 2.2 Maturidade de Processos: SCMM e SCM3 Todavia, ao que tange à maturidade de processos, verifica-se que a definição, a gerência, a avaliação e o controle no longo prazo do ciclo de vida ou dos estágios de desenvolvimento dos processos caracterizam a maturidade de processos. Tal conceituação é apontada por McComarck, Ladeira e Oliveira (2008), com alcance inclusive para os processos encontrados nas cadeias de suprimento. Estabelecer um padrão para a maturidade em gerenciamento de processos tem sido esforço comum entre estudiosos, consultores e empresas orientadas por processo (DAVENPORT, 2005). Conforme constatado por Netland, Alfnes e Fauske (2007), diversos são os modelos de maturidade já propostos para cadeias de suprimentos, dentre os quais se destaca o desenvolvido por McCormack, Johnson e Walker (2003), por apresentar mais detalhamento e consistência (OLIVEIRA, 2006). De acordo com Oliveira (2009), o modelo de McCormack, Johnson e Walker (2003), denominado Supply Chain Maturity Model (SCMM), descreve a maturidade dos processos da cadeia de suprimentos. Utiliza o SCOR e é inspirado no Grid de Qualidade e no CMM. Suas bases estão sustentadas pelos conceitos do BPO (do inglês, Business Process Orientation) (OLIVEIRA, 2009, p. 68). Com base nos preceitos do SCMM, a maturidade é maior conforme crescem os níveis de BPO, de desempenho e de prática colaborativa, bem como estágios mais altos de maturidade implicam em estágios também maiores de capabilidades em processo (MCCORMACK; JOHNSON; WALKER, 2003). Conforme o grau de maturidade, o Supply Chain Maturity 4/17

5 Model subdivide em níveis: Ad Hoc, Definido, Conectado, Integrado e Estendido, sendo o primeiro o que apresenta menor grau de maturidade e o Estendido, maior grau (MCCORMACK; JOHNSON; WALKER, 2003). Ao passar de um nível inferior para o seguinte, aumentam os níveis de previsibilidade, capacidade, controle, eficiência e eficácia (MCCORMACK; LADEIRA; OLIVEIRA, 2008). Por conseguinte, partindo do SCMM (MCCORMACK; JOHNSON; WALKER, 2003) Oliveira (2009) desenvolveu o modelo de maturidade de processos de gerenciamento em cadeias de suprimento ou Supply Chain Process Management Maturity Model (SCPM3), que define também cinco níveis de maturidade. O modelo SCPM3 destaca-se por ter sido obtido através de análises estatísticas e, por apresentar que as melhores práticas, atingem em cada nível, a maturidade total (OLIVEIRA; MCCORMACK; TRKMAN, 2012). No SCPM3, os níveis de maturidade subdividem-se em: Fundação, Estrutura, Visão, Integração e Dinâmica, sendo o primeiro o de menor grau de maturidade e o último, o de maior grau (OLIVEIRA; MCCORMACK; TRKMAN, 2012). Para fins desse estudo, se considerou as características das cadeias de suprimentos posicionadas no quinto nível dinâmica para analisar o papel que as características inerentes a este nível exercem na relação entre as capabilidades analíticas (conforme abordado no item 2.1) e o desempenho operacional (conforme abordado no item 2.3). No nível Dinâmico, a cadeia encontra-se com uma integração sistêmica e estratégica, sendo reconhecida pelas práticas colaborativas integradas entre os parceiros e pela responsividade mediante as alterações no ambiente. Neste estágio, o comportamento da cadeia é dinâmico e opera de maneira a garantir a melhoria contínua dos processos, com resposta ágil às mudanças do mercado (OLIVEIRA; MCCORMACK; TRKMAN, 2012; OLIVEIRA, 2009). As práticas colaborativas integradas, por sua vez, são reconhecidas pelo trabalho em conjunto entre as diferentes áreas da empresa, em que diversos setores contribuem para a concretização de um mesmo processo. Essa integração deve estar presente tanto internamente, quanto externamente, por meio da colaboração com as demais empresas da cadeia de suprimentos e com os clientes (OLIVEIRA; MCCORMACK; TRKMAN, 2012; OLIVEIRA, 2009). Logo, as práticas colaborativas integradas, caracterizam as cadeias de suprimentos que encontram-se no nível dinâmico de maturidade de processos, conferindo respostas aos clientes mediante pedidos, principalmente com relação ao tempo de entrega de mercadorias. Não obstante, também é considerada como parte do nível dinâmico, a responsividade, que está intrinsecamente ligada ao planejamento e a programação do tempo de entrega dos fornecedores (OLIVEIRA; MCCORMACK; TRKMAN, 2012; OLIVEIRA, 2009). 2.3 Desempenho da Cadeia de Suprimentos Estudos apontam que a utilização da análise de negócios (ou Business Analytics - BA) estabelece uma relação positiva com o desempenho da empresa, conforme os desenvolvidos por Schläfke, Silvi e Möller (2012), O'Dwyer e Renner (2011), Klatt, Schläfke e Möeller 5/17

6 (2011), e Trkman et al. (2010). Com isso, percebe-se que cada vez mais, empresas têm almejado o desenvolvimento de sofisticados sistemas de gestão de desempenho, a fim de garantir aos gestores informações que possam efetivamente colaborar para os processos decisórios (SCHLÄFKE; SILVI; MÖLLER, 2012). A partir da década de 1990, o desempenho organizacional deixou de ser visto apenas sob a ótica financeira, sendo pesquisado por diversas perspectivas (ACITO; KHATRI, 2014). Dentre elas está o desempenho operacional, que neste estudo foi abordado conforme as quatro áreas em que se subdivide o SCOR: planejamento, fornecimento, execução e entrega. Assim, foram pesquisados os resultados obtidos pelas empresas de acordo com o processo decisório desempenhado em cada área da gestão da cadeia de suprimentos. Além da relação estabelecida entre BA e, consequentemente, entre as capabilidades analíticas (conforme abordado no item 2.1) e desempenho, Oliveira (2006) destaca que há uma associação positiva entre a maturidade de processos e os resultados de desempenho dos mesmos. Há indicação, então, que para a realização da gestão de processos na cadeia de suprimentos, faz-se necessário a utilização de modelos de maturidade como parâmetro para o desenvolvimento e aprimoramento destes processos (OLIVEIRA, 2006). Com isso depreende-se que quanto mais orientada por processos de negócio uma organização for, melhor será o seu desempenho em uma perspectiva global, e em uma perspectiva dos funcionários (ŠKRINJAR; VUKŠIC; ŠTEMBERGER, 2008). Dessa maneira, verifica-se a relevância da orientação por processos na estrutura organizacional, já que a capacidade de gerenciar e melhorar os processos de negócio passam a representar um importante determinante para o desempenho geral da empresa, contribuindo para a melhoria da eficiência empresarial através da coordenação de alto nível das atividades organizacionais (KOHLBACHER; GRUENWALD, 2011). Dessa maneira, havendo relação estabelecida e comprovada teoricamente através de outras pesquisas entre capabilidades analíticas e desempenho, e entre maturidade de processos e desempenho, buscou-se neste estudo investigar a relação existente entre esses três construtos, conforme abordado adiante. 3. MODELO DE PESQUISA O modelo de pesquisa (Figura 1) elaborado para este trabalho foi construído com o intuito de investigar a dimensão do impacto que as capabilidades analíticas de cada área do SCOR (planejamento, fornecimento, execução e entrega) causam no desempenho geral da cadeia de suprimentos. Adicionalmente, a análise também envolve identificar se a presença de processos dinâmicos na estrutura organizacional potencializa a relação existente entre capabilidades analíticas e desempenho da cadeia de suprimentos. O efeito moderador, por sua vez, só será comprovado, caso a inserção do construto processos dinâmicos revele-se significativo para as relações hipotetizadas descritas a seguir. 6/17

7 Figura 1- Modelo da Pesquisa Fonte: Elaborado pelos autores. Dessa forma, a partir do objetivo geral da pesquisa, apresentado na seção de introdução, delineou-se as respectivas hipóteses de pesquisa a serem testadas: H1: As Capabilidades Analíticas do SCOR impactam positivamente o Desempenho da Cadeia de Suprimentos; H2: Os Processos Dinâmicos impactam positivamente o Desempenho da Cadeia de Suprimentos; H3: Os Processos Dinâmicos moderam a relação entre as Capabilidades Analíticas do SCOR e o Desempenho da Cadeia de Suprimentos. 4. PERCURSO METODOLÓGICO A pesquisa do tipo survey, de enfoque descritivo e quantitativo, foi desenvolvida a partir de empresas com operações em diferentes países e continentes. A unidade de análise do estudo constituiu-se das áreas de operações e gestão de cadeias de suprimentos, enquanto que a unidade de observação incidiu-se sobre os profissionais-chave atuantes destas respectivas áreas. 7/17

8 No que tange ao questionário aplicado, foi utilizado como referência parte do modelo proposto por Oliveira (2009) que composto por um grupo de 41 perguntas, baseou-se na escala de Likert de 1 (um) a 5 (cinco) pontos. Esse modelo foi empregado dada a sua validade e consistência teórica em mensurar os construtos de interesse deste estudo, e bem como por já ter sido previamente testado. Os dados coletados, por conseguinte, foram tabulados em planilha eletrônica do Excel, sendo posteriormente validados estatisticamente através da modelagem de equações estruturais e da análise de caminho, a partir do software SmartPLS-SEM 3.0 (do inglês, Partial Least Squares). 4.1 Fonte e Coleta de Dados De posse dos dados iniciais, uma estimativa da variância da população foi calculada através da soma de todos os indicadores de capabilidades analíticas de cada respondente das áreas investigadas. A partir da estimativa da variância, a amostra foi então calculada, levando-se em consideração um nível de confiança de 1,96 e um erro de e= 9 pontos. Considerando o desviopadrão amostral obtido de 60,38, o tamanho da amostra pôde ser determinado mediante a aplicação da fórmula de tamanho de amostra para uma estimativa por intervalo de uma média da população (ANDERSON; SWEENEY; WILLIAMS, 2009), chegando-se a um valor de n= 173 respondentes. A amostra efetivamente utilizada no estudo correspondeu apenas aos questionários respondidos e que foram considerados válidos. A base de dados resultantes do tratamento dos dados perdidos, contendo 788 casos, teve 478 oriundos de respondentes de empresas brasileiras e 310 de empresas de outros países, como Estados Unidos, Canadá, Reino Unido e China. Vale destacar, que mesmo que a amostra fosse dividida em duas, uma composta apenas por respondentes de empresas brasileiras e a outra composta apenas por empresas de outros países, ainda assim ambas teriam atendido ao número mínimo de respondentes, conforme recomenda os critérios de Hair et al. (2014) para realização de testes através do algoritmo dos mínimos quadrados parciais. 4.2 Composição e Características da Amostra A aplicação de tal instrumento direcionou-se a profissionais-chave da área de operações e gestão de cadeias de suprimentos atuantes em empresas de distintos segmentos. Neste contexto, o perfil dos respondentes participantes da amostra compreendeu-se de presidentes, diretores, gerentes, consultores e/ou assistentes, conforme apresentado na Tabela 1. TABELA 1 - Quantidade de respondentes por perfil identificado. Presidente Diretor Gerente Consultor/Assistente TOTAL Nº. de Entrevistados Fonte: Elaborado com base nos dados da pesquisa. 8/17

9 E, ao analisar a variável referente à área de atuação das empresas nas quais os respondentes atuam (Gráfico 1), foi possível verificar que tais segmentos se concentraram respectivamente em: indústria de transformação; na categoria outros ; e na sequência empresas do setor de transporte, armazenagem e comunicação; seguida de alojamento e alimentação; e por último, no comércio. GRÁFICO 1 - Área de atuação das empresas que compuseram a amostra. Áreas de atuação das empresas Indústria de Transformação Transporte, Armazenagem e Comunicação Alojamento e Alimentação Fonte: Elaborado com base nos dados da pesquisa. Assim, ao avaliar os questionários aplicados, foi possível obter informações acerca dos entrevistados que compuseram a amostra deste estudo, conforme dados e números já explanados na Tabela 1 e no Gráfico 1. Finalmente, após o processo de coleta de dados, deuse início ao processo de análise e tratamento dos dados. 4.3 Tratamento dos Dados Comércio Outros 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% Inicialmente, na modelagem de equações estruturais, a confiabilidade e a validade das variáveis devem ser estabelecidas. Para tanto, previamente deve-se realizar uma revisão de literatura completa e garantir uma razoável fundamentação teórica, para que se possa ser desenvolvido os testes (HAIR et al., 2014). Por conseguinte, há de se realizar os testes de mensuração para os modelos reflexivos e formativos, dada as peculiaridades do modelo construído. A abordagem, por sua vez, baseia-se em distintos testes e, por conseguinte, requer a consideração de diferentes medidas de avaliação. Logo, se a avaliação dos modelos de mensuração reflexivos e formativos fornecerem evidências de qualidade das medidas, então, poder-se-á realizar as estimativas para o modelo estrutural, e posteriormente verificar a significância do efeito moderador (HAIR et al., 2014). Assim, para a consecução do tratamento dos dados primários provenientes dos questionários - desenvolveu-se testes estatísticos através do software SmartPLS-SEM 3.0, a partir da mensuração dos modelos reflexivos, formativos e estrutural, de acordo com os estágios de validação do modelo teórico recomendados por Hair et al. (2014). Dessa maneira, através dos testes foi possível identificar e avaliar qual o impacto das capabilidades analíticas e dos 9/17

10 processos dinâmicos no desempenho da cadeia de suprimentos, e bem como se identificou o resultado do efeito moderador exercido pelos processos dinâmicos na relação existente entre os outros construtos investigados na pesquisa. 5. RESULTADOS E DISCUSSÕES 5.1 Modelagem de Equações Estruturais Inicialmente, o tratamento estatístico através da modelagem de equações estruturais foi empregado com o objetivo de validar a consistência do modelo conceitual delineado para este estudo, e bem como verificar a veracidade das relações hipotetizadas a fim de se depreender algumas reflexões conceituais e implicações empíricas para a realidade acadêmica e gerencial. Com isso, ao se desenvolver os referidos testes para validação do modelo de mensuração reflexivo, conforme critérios preconizados por Hair et al. (2014), a partir do método do PLS Algoritmo, observou-se que os valores de confiabilidade composta e alfa de cronbach atestam que os indicadores manifestos (d31, m16, p32, s15) do construto reflexivo Desempenho da Cadeia de Suprimentos possuem alta probabilidade de se constituírem em medidas válidas para a formação da construção, já que não medem igualmente o mesmo fenômeno. Já a confiabilidade composta encontrada, demonstrou estatisticamente que os indicadores reflexivos possuem alinhamento com a teoria relacionada, uma vez que, refletem assertivamente as conseqüências do Desempenho da Cadeia de Suprimentos em cada área do SCOR. Quanto à validade convergente, - ao nível dos indicadores e ao nível do construto (AVE) os valores indicam que os indicadores reflexivos realmente pertencem ao seu referido construto no modelo, e que tal construto é responsável por explicar mais da metade da variação dos seus indicadores, já que o seu AVE é superior a 0,50. E finalmente, no que tange à validade discriminante, observou-se que os indicadores reflexivos pertencem mais ao construto Desempenho da Cadeia de Suprimentos do que a qualquer outro construto do modelo de mensuração, uma vez que ele possui maior correlação consigo mesmo do que com qualquer outro construto do modelo quando comparado (teste Fornell-Larcker). Portanto, infere-se a partir dos resultados da Tabela 2, que todas as relações existentes entre o construto Desempenho da Cadeia de Suprimentos e seus indicadores manifestos são válidas a um nível de significância (p-valor) de 0,05. TABELA 2 - Valores dos testes para validação do modelo de mensuração reflexivo. LIMITE DE CORTE TESTES Desempenho da Cadeia de Suprimentos (HAIR et al., 2014) Confiabilidade Composta 0,873 >0,60 e <0,90 Alfa de Cronbach 0,806 >0,6 Validade Convergente 0,759 >0,708 AVE 0,632 >0,5 R² 0,722 - Fornell-Larcker 0,795 - Fonte: Elaborado pelos autores. 10/17

11 Não obstante, quanto ao modelo de mensuração formativo, identificou-se através do teste para colinearidade (Tabela 3) que todos os indicadores dos construtos formativos Planejamento, Fornecimento, Execução, Entrega, Práticas Colaborativas e Responsividade não são convergentes (iguais) e nem mensuram a mesma parte do modelo de maneira igual. O que denota um bom critério de qualidade para revelar a consistência teórica de tais indicadores para a formação dos construtos aos quais estão relacionados Capabilidades Analíticas do SCOR e Processos Dinâmicos. TABELA 3 Teste de Colinearidade para validação dos modelos formativos. CONSTRUTOS FORMATIVOS TESTES Valores Entrega Execução Fornecimento Planejamento Colinearidade Responsividade Práticas Colaborativas Fonte: Elaborado pelos autores. Todos os construtos ficaram dentro do limite de corte. LIMITE DE CORTE (HAIR et al., 2014) TOL >0,20 e VIF <0,5 Todavia, ainda através de outro método denominado Bootstrapping, foi possível apurar a relevância e a significância de cada conjunto de indicadores formativos para o seu construto correspondente. O teste, então, evidenciou por meio do resultado da estatística t que os indicadores: d12, d24, m7, p14, p20, e p22 apresentaram valores superiores ao nível de significância (0,05), ou seja, falhando em rejeitar a hipótese nula (H0), que afirma não ser possível existir diferença estatisticamente significativa entre os indicadores, o que na verdade, através de tal dimensão de análise espera-se o contrário. No entanto, tais indicadores formativos não foram retirados do modelo, uma vez que Hair et al. (2014, p. 158 e 161) recomenda que se a pesquisa previamente realizada e a teoria consultada fornecerem suporte para destacar a importância dos indicadores para formarem as variáveis latentes as quais se relacionam, então, eles devem permanecer no modelo construído. Quanto aos demais indicadores, todos eles ficaram dentro do nível de significância. Dessa forma, com os modelos de mensuração reflexivo e formativos validados, partiu-se para a avaliação dos testes do modelo estrutural (as relações diretas e indiretas entre os construtos latentes de natureza tanto exógena quanto endógena). Assim, ao analisar os valores de R² das variáveis endógenas, através do PLS Algoritmo, foi possível obter um valor de R² igual a 0,997. Logo, a partir deste dado pôde-se aferir que 99,7% da variância do construto endógeno Capabilidades Analíticas do SCOR é explicado pela variação em 1% dos construtos exógenos que compõem tal construto no modelo estrutural. O que denota um valor de R² satisfatório. 11/17

12 Não obstante, os construtos exógenos Práticas Colaborativas e Responsividade são responsáveis por explicarem 99,9% da variação que pode ocorrer no construto endógeno Processos Dinâmicos, denotando um R² também satisfatório. Com isso, se um gestor pretende desenvolver a orientação analítica dos processos empreendidos na cadeia de suprimentos e, por conseguinte, gerar bens e serviços dotados de valor e significado para seus clientes, se deverá empregar esforços para melhorar a qualidade das práticas e serviços inerentes aos construtos exógenos relacionados nesta pesquisa. Infere-se ainda que a variável endógena Capabilidades Analíticas do SCOR juntamente com a variável Processos Dinâmicos são responsáveis por impactar aproximadamente em 72,2% a variação do construto endógeno Desempenho da Cadeia de Suprimentos. Ou seja, isto revela que além do tamanho do impacto ser substancial próximo a 75%-, essas duas variáveis endógenas em conjunto explicam boa parte do comportamento que o Desempenho da Cadeia de Suprimentos pode assumir ao longo da rede. Assim, em uma decisão gerencial, por exemplo, a relevância deste dado consiste na organização ter condições de optar pelo investimento na promoção da prática analítica no interior da cadeia de suprimentos, e na inserção de processos de trabalho colaborativos e integrados na estrutura organizacional, uma vez que beneficiarão o desempenho de toda a cadeia, entregando assim, resultados satisfatórios tanto para o cliente quanto para o acionista. Por conseguinte, realizou-se o teste de significância da distribuição t, com 787 graus de liberdade e 5% de nível de significância através dos dados extraídos do Bootstrapping, e identificou-se que a hipótese H1: as capabilidades analíticas do SCOR impactam positivamente o desempenho da cadeia de suprimentos e a hipótese H2: os processos dinâmicos impactam positivamente o desempenho da cadeia de suprimentos, revelam-se ser significativas ao modelo estrutural, já que rejeitam a hipótese nula (H0). Com isso, pode-se depreender que ações analíticas empreendidas no trabalho desenvolvido na cadeia de suprimentos e, bem como o estabelecimento de processos responsivos e integrados contribuem para conferir bons resultados operacionais, permitindo alavancar o desempenho organizacional e a gerar valor ao longo da cadeia de suprimentos (BRONZO et al., 2013; OLIVEIRA; MCCORMACK; TRKMAN, 2012; TRKMAN et al., 2010; MCCORMACK; LADEIRA; OLIVEIRA, 2008) TABELA 4 Teste de significância dos coeficientes de caminho para o modelo estrutural. CONSTRUTOS Original Sample (O) Bootstrapping Mean (M) Standard Error (STERR) T Statistics ( O/STERR ) P Values Capabilidades Analíticas do SCOR 0,670 0,680 0,032 21,239 0,000 Entrega 0,261 0,259 0,038 6,882 0,000 Execução 0,363 0,364 0,042 8,673 0,000 Fornecimento 0,256 0,252 0,034 7,543 0,000 Planejamento 0,294 0,296 0,038 7,683 0,000 Processos Dinâmicos 0,214 0,208 0,033 6,421 0,000 Práticas Colaborativas 0,657 0,655 0,040 16,379 0,000 12/17

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FIGURA 1: Capacidade de processos e maturidade Fonte: McCormack et al., 2003, 47p. Maturidade SCM Foco SCM. Inter-organizacional. Alta. Pesquisa IMAM/CEPEAD descreve os níveis de maturidade dos logísticos de empresas associadas Marcos Paulo Valadares de Oliveira e Dr. Marcelo Bronzo Ladeira O Grupo IMAM, em conjunto com o Centro de Pós-Graduação

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