Revisão bibliográfica de análise multicritério de fornecedores sustentáveis
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Data
2024-08-12
Autores
Orientador
Salomon, Valério Antônio Pamplona 
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Guaratinguetá - FEG - Engenharia de Produção Mecânica
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
Em um mundo onde a competitividade empresarial é cada vez mais acirrada, e a constante atualização tecnológica, com automação e máquinas modernas, torna-se indispensável, a necessidade de um gerenciamento da cadeia de suprimentos mais eficaz, eficiente e sustentável se destaca. Esse gerenciamento deve atender aos três principais aspectos: social, ambiental e econômico. Para que uma cadeia de suprimentos funcione adequadamente, é essencial contar com fornecedores confiáveis, economicamente viáveis e pontuais. A escolha assertiva do fornecedor é fundamental para manter a base de fornecimento sempre competitiva no mercado. Diante das crescentes preocupações ambientais, bem como dos recentes eventos climáticos e epidemiológicos, a busca por fornecedores "verdes", com práticas sustentáveis, ganha cada vez mais espaço no cenário competitivo. Isso também aumenta a complexidade da seleção de fornecedores, ao adicionar variáveis subjetivas ao processo. Nesse contexto, o AHP (Processo de Hierarquia Analítica) tem se consolidado como uma das ferramentas mais utilizadas nas últimas décadas para lidar com problemas de seleção. No entanto, por si só, o AHP não é suficientemente robusto para abarcar toda a incerteza e subjetividade que esses problemas podem envolver. Uma das ferramentas complementares ao AHP, que tem se destacado por sua simplicidade e eficácia, é o TOPSIS (Técnica para a Ordem de Preferência por Similaridade com a Solução Ideal). Essa técnica permite encontrar a solução ideal de um problema, ordenando as opções com base em um valor ótimo e juntas são capazes de solucionar problemas lidando com suas subjetividades de forma padronizada e eficiente.
Resumo (inglês)
In a world where business competitiveness is increasingly fierce, and constant technological updates, including automation and modern machines, have become indispensable, the need for a more effective, efficient, and sustainable supply chain management stands out. This management must address three main aspects: social, environmental, and economic. For a supply chain to function properly, it is essential to rely on trustworthy, economically viable, and punctual suppliers. Making assertive supplier choices is crucial to keeping the supply base competitive in the market. Given the growing environmental concerns, as well as recent climatic and epidemiological events, the demand for "green" suppliers with sustainable practices is gaining more traction in the competitive landscape. This also increases the complexity of supplier selection by adding subjective variables to the process. In this context, AHP (Analytical Hierarchy Process) has established itself as one of the most widely used tools in recent decades for dealing with selection problems. However, on its own, AHP is not robust enough to encompass all the uncertainty and subjectivity that these problems can entail. One of the complementary tools to AHP, which has stood out for its simplicity and effectiveness, is TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution). This technique allows finding the ideal solution to a problem by ranking the options based on an optimal value and together they are able to solve problems dealing with their subjectivity in a standardized and efficient form.
Descrição
Idioma
Português
Como citar
NOGUEIRA, Gabriel Ferreira. Revisão bibliográfica de análise multicritério de fornecedores sustentáveis. Orientador: Valério Antônio Pamplona Salomon. 2024. 52f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção Mecânica) – Faculdade de Engenharia e Ciências de Guaratinguetá, Universidade Estadual Paulista, Guaratinguetá, 2024.