Tomada de decisão com múltiplos atributos na gestão da cadeia de suprimentos

Abstract

Decisões fazem parte do cotidiano das organizações. A busca pela competitividade, a pressão exercida pelos stakeholders, questões de sustentabilidade fazem com que as empresas continuamente estudem e busquem identificar estratégias para sustentar os seus negócios. É possível avaliar diferentes variáveis que influenciam as decisões, que tanto podem estar associadas ao ambiente interno ou externo, como a mais recente, em função da pandemia causada pelo coronavírus de 2019, trazendo reflexos e mudanças para todos. Dentre as organizações, especificamente as cadeias de suprimentos (CS) também deverão rever seus processos e o seu modo de operar, visto que os ambientes das organizações estão se tornando ambíguos e interconectados e os gestores sentem a necessidade de pensar estrategicamente, formulando-as de forma eficaz, tendo que lidar com circunstâncias instáveis e desenvolver infraestrutura para adaptação e implementação de suas estratégias. Neste sentido, este trabalho teve por objetivo analisar a metodologia de tomada de decisão por múltiplos atributos (MADM) como ferramenta de apoio para os gestores no processo de tomada de decisão em diferentes atividades que compõe as CS. A partir de uma revisão sistemática da literatura, foi possível identificar diferentes lacunas, associando a gestão da cadeia de suprimentos (GCS) e MADM. Como proposta de mitigação, foram desenvolvidas duas pesquisas por meio de casos. A primeira envolve o estudo de realocação de uma planta industrial e o segundo estudo está associado a avaliação de riscos nas CS responsivas e eficientes em uma indústria automobilística em função do impacto das operações pós-pandemia. Adotou-se diferentes métodos MADM, denominados como usuais e não usuais em função da sua frequência de aplicação em pesquisas acadêmicas. Comprova-se que os resultados dos diferentes métodos aplicados em cada caso estudado, comparados com o uso de índices de compatibilidade e da análise estatística por meio de coeficientes de correlação contribuem para inferir que podem ser utilizados para apoio a tomada de decisão envolvendo as CS, podendo ser considerada a principal inovação deste trabalho.

Decisions are part of everyday life in organizations. The search for competitiveness, the pressure exerted by stakeholders and sustainability issues mean that companies continually study and seek to identify strategies to sustain their businesses. It is possible to evaluate different variables that influence decisions, which may be associated with the internal or external environment, such as the most recent one, due to the pandemic caused by the 2019 coronavirus, bringing consequences and changes for everyone. Among organizations, specifically the supply chains (SC) they should also review their processes and the way they operate, as organizations environments are becoming ambiguous and interconnected and the managers feel the need to think strategically, formulating them in an effectively way, having to deal with unstable circumstances and develop infrastructure to adapt and implement their strategies. In this sense, this work aimed to analyze the multi-attribute decision-making methodology (MADM) as a support tool for managers in the decision-making process in different activities that make up the SC. From a systematic review of the literature, it was possible to identify different gaps, associating supply chain management and MADM. As a mitigation proposal, two studies were developed using cases. The first case involves the study of relocation an industrial plant and the second study is associated with risk assessment in responsive and efficient CS in an automobile industry due to the impact of post-pandemic operations. Different MADM methods were adopted, called usual and unusual according to their frequency of application in academic research. It is proven that the results of the different methods applied in each case studied, compared with the use of compatibility indexes and statistical analysis through correlation coefficient, contribute to inferring that they can be used to support decision making involving CS, and can be considered the main innovation of this work.