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Discentes apresentam trabalhos sobre Tomada de Decisão
No segundo semestre de 2021, cinco discentes do Grupo de Pesquisa “Tomada de Decisão em Gestão de Operações” (http://dgp.cnpq.br/dgp/espelhogrupo/293528) apresentaram trabalhos resultantes de suas dissertações de mestrado em eventos relevantes das áreas de Administração e Engenharia de Produção, incluindo ENEGEP (Encontro Nacional de Produção), ENGEMA (Encontro Internacional sobre Gestão Empresarial e Meio Ambiente), ENANPAD (Encontro da Associação de Pesquisa e Pós-graduação em Administração), FAIM (International Conference on Flexible Automation and Intelligent Manufacturing) e CONBREPRO (Congresso Brasileiro de Engenharia de Produção).
Ricardo Antonio Saugo, discente do PPGA, apresentou o trabalho “Proposição de um Sistema de Inferência Neuro-Fuzzy para Segmentação de Fornecedores” no ENEGEP em Outubro. Esse aluno também desenvolveu outro modelo de apoio à segmentação de fornecedores, que permite apoiar gestores em decisões relacionadas ao desenvolvimento de fornecedores sustentáveis. O segundo trabalho foi apresentado no ENGEMA pelo discente em Novembro. Diferentemente das abordagens prévias para segmentação de fornecedores, ambos os modelos possuem habilidades de aprendizagem supervisionada, ou seja, são capazes de ajustar alguns parâmetros internos para se adequar ao ambiente de uso, com base em dados históricos do desempenho dos fornecedores.
O discente Igor Mansur Beleski também desenvolveu um estudo apresentado no ENEGEP, intitulado “Comparação entre métodos Hesitant Fuzzy TOPSIS no apoio à tomada de decisão para seleção de fornecedores”. Por meio de uma aplicação de dois métodos Hesitant Fuzzy TOPSIS e da análise de suas características, foram identificadas algumas vantagens de uso e limitações de cada abordagem.
A discente Mery Ellen Brandt de Oliveira apresentou o trabalho “Revisão sistemática de literatura sobre o método Hesitant Fuzzy VIKOR e suas extensões” no CONBREPRO. Esse artigo traz um mapeamento das aplicações e de algumas características dos métodos Hesitant Fuzzy VIKOR e de suas extensões, abrangendo 57 artigos publicados entre 2013 e 2021. As informações apresentadas nesses últimos dois estudos podem ser usadas por pesquisadores e decisores para a escolha de um método mais adequado ao se tomar decisões sob hesitação.
Outro estudo de revisão sistemática foi desenvolvido pelo discente egresso Carlos Henrique Lopes Resende, a partir de seu Mestrado no Instituto Politécnico de Bragança (Portugal). Esse trabalho, intitulado “Decision Models for Supplier Selection in Industry 4.0 Era: A Systematic Literature Review”, foi apresentado pelo discente no FAIM, realizado na Grécia de forma remota. Também foi publicado no periódico Procedia Manufacturing. O referido estudo apresenta uma revisão sistemática da literatura sobre modelos quantitativos para apoiar a seleção de fornecedores na era da indústria 4.0. Quatorze estudos foram revisados e caracterizados em diferentes perspectivas, como modelagem, aplicação e validação do modelo de decisão.
Já o discente egresso William Viana Borges propôs um modelo Hesitant Fuzzy TOPSIS baseado em critérios do Triple Bottom Line para apoiar a segmentação de fornecedores. Esse trabalho foi apresentado no ENANPAD e posteriormente aprovado na Revista de Administração Contemporânea. O modelo proposto classifica os fornecedores em uma matriz de segmentação considerando suas capacidades e a disposição para colaborar. É capaz de apoiar decisões em grupo, habilita o uso de expressões linguísticas e não limita a quantidade de critérios e alternativas.
Todos os trabalhos relatados foram desenvolvidos sob a orientação do Prof. Francisco Rodrigues Lima Junior, docente permanente do PPGA e coordenador do Grupo ““Tomada de Decisão em Gestão de Operações”. Os artigos podem ser acessados nos anais dos eventos ou nos seguintes links da plataforma Reserchgate:
1. Proposição de um Sistema de Inferência Neuro-Fuzzy para Segmentação de Fornecedores (ENEGEP)
5. Decision Models for Supplier Selection in Industry 4.0 Era: A Systematic Literature Review (FAIM)