UM ESTUDO PARA APOIAR A TOMADA DE DECISÃO LOCACIONAL DE...
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UM ESTUDO PARA APOIAR A TOMADA
DE DECISÃO LOCACIONAL DE UMA
NOVA UNIDADE DO SETOR
SUCROALCOOLEIRO NO ESTADO DO
PARANÁ
Marcia Marcondes Altimari Samed (UEM )
Felipe Meneguetti de Carlos (UEM )
Este artigo apresenta um estudo qualitativo realizado com o objetivo
de apoiar as decisões de localização de uma nova unidade produtora
do setor sucroalcooleiro no estado do Paraná. O setor sucroalcooleiro
no Paraná constitui uma parte impoortante para o desenvolvimento do
estado, além de possuir um potencial favorável para o crescimento e
aplicação de novos investimentos e, portanto, o estudo logístico quanto
à decisão locacional se torna relevante. O estudo envolveu a
participação de especialistas (diretores de um grupo do setor
sucroalcooleiro), os quais puderam imprimir suas experiências e
percepções na avaliação dos critérios. Foram realizadas pesquisas
sobre as regiões produtoras de cana-de-açúcar no estado do Paraná
para identificar as possíveis candidatas a receber a instalação de uma
unidade produtora. O problema foi modelado de acordo com a
metodologia de apoio à decisão multicriterial Analytic Hierarchy
Process (AHP), Deste modo, uma dentre cinco localidades candidatas
foi selecionada segundo os princípios do AHP. Os resultados
encontrados neste trabalho são muito importantes, pois contemplam
aspectos subjetivos e objetivos na decisão locacional e, deste modo,
promovem confiabilidade nos processos de decisão de um setor
industrial altamente competitivo.
Palavras-chaves: Apoio à Tomada de Decisão,Analytic Hierarchy
Process, Problema de Localização de Facilidades.
XXXIII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Gestão dos Processos de Produção e as Parcerias Globais para o Desenvolvimento Sustentável dos Sistemas Produtivos
Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.
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1. Introdução
Este artigo aborda o tema localização de facilidades, que é um ramo da logística e faz parte do
planejamento estratégico de empresas. Ao se deparar com o problema de localização de
facilidades existem duas abordagens para resolução, a análise qualitativa – que busca analisar
os fatores subjetivos das localizações que possam vir a receber uma facilidade – e a análise
quantitativa – que busca minimizar custos, distâncias entre clientes e fornecedores e a
facilidade a ser implantada.
Pizzolato et al. (2012) afirmam que o termo “facilidades” pode ser interpretado como postos
de saúde, escolas, fábricas, armazéns, enquanto que os clientes se referem respectivamente a
gestantes, estudantes, compradores e entre outros.
Para Ballou (2002), “encontrar instalações fixas ao longo da rede logística é um problema
importante de decisão que dá formato, estrutura e forma ao sistema logístico inteiro.”
Os problemas de localização de facilidades são estudados ao longo dos anos por diversos
autores em inúmeras aplicações. Tal fato deriva-se da importância do estudo desse problema,
principalmente na etapa do planejamento em longo prazo da empresa, pois acredita-se que
uma boa localização empresarial é um diferencial que irá garantir a competitividade do
negócio.
Considerando-se a relevância do problema em tela, tem-se uma gama de estudos, que
abordam diferentes perspectivas, objetivos, metodologias e técnicas de resolução. Para
identificar essas abordagens e embasar teoricamente este artigo, realizou-se uma pesquisa
sistemática nas bases dos Anais do Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO) e
dos dois principais eventos relacionados à Engenharia de Produção no Brasil, o Encontro
Nacional de Engenharia de Produção (ENEGEP) e o Simpósio de Engenharia de Produção
(SIMPEP), no período de 2002 a 2012. A pesquisa foi realizada utilizando as palavras-chave
“localização de facilidades” e simplesmente “localização”, tendo em vista que alguns autores
utilizam combinações desta palavra, como localização industrial, localização de escolas,
localização de serviços de urgência, apenas para citar alguns.
Seguindo os critérios estabelecidos nesta pesquisa, foram selecionados 108 artigos. Com
relação à abordagem 49 artigos realizaram pesquisa aplicada, 69 apresentaram um referencial
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teórico ou propõem um novo método de resolução ou que comparam resultados de diferentes
algoritmos. Com relação à perspectiva, tem-se destaque para os métodos quantitativos (PO
hard) e quanto à modelagem, destaca-se o modelo p-Medianas, que foi referenciado em 29
artigos. Uma análise em profundidade destes artigos possibilitou verificar os métodos de
resolução empregados para resolver os modelos de localização, com maior número relatos de
uso do método CPLEX, seguido do XPRESS, além de alguns relatos de desenvolvimento de
algoritmos nas linguagens C, C++ e Delphi. Estudos que seguiram a perspectiva qualitativa
(PO soft) utilizaram teoria da decisão e métodos de análise multicriterial. Os artigos que se
enquadraram nesta categoria relataram a aplicação dos métodos Analytic Hierarchy Process
(AHP), Lógica Fuzzy, ELECTRE, PROMETHEE e Copeland, em ordem decrescente de
citações. Destes, o método AHP foi o mais empregado, citados em 5 trabalhos. Um estudo
detalhado do método AHP permitiu identificar a facilidade de incorporar as experiências dos
gestores na estruturação do problema de localização, por meio de uma árvore hierárquica que
leva em consideração a comparação e avaliação de múltiplos critérios, visando determinar a
localização final de uma nova facilidade.
Neste artigo propõe-se a aplicação do método AHP para a escolha da localização de uma nova
unidade produtora de um grupo do setor sucroalcooleiro no estado do Paraná. Deve-se
ressaltar que este estudo foi realizado para dar suporte à análise quantitativa, que não será
abordada neste artigo.
Na sequência, apresenta-se uma contextualização do setor sucroalcooleiro no estado do
Paraná e uma fundamentação teórica acerca do método AHP.
1.1 Uma Breve Contextualização do Setor Sucroalcooleiro no Estado do Paraná
De acordo com o Levantamento Sistemático da Produção Agrícola (LSPA) do IBGE (2013),
o estado do Paraná, no término da safra de 2012, obteve produção de 49.840.396,00 toneladas
de cana-de-açúcar, ficando atrás apenas dos estados de São Paulo, Minas Gerais e Goiás.
A atividade sucroalcooleira no Paraná é intensa e apresenta uma grande importância para o
desenvolvimento estadual e dos municípios. Segundo o relatório do ano de 2012 da
Associação de Produtores de Bioenergia do Estado do Paraná, o estado conta com 30
indústrias do setor bioenergético, com 723 mil hectares de área cultivada com cana sendo 583
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mil hectares com cana-de-açúcar destinada para moagem. Esse setor é de extrema importância
para o estado quanto à geração de empregos, estima-se que existem 65 mil postos de trabalhos
gerados diretamente e 500 mil indiretamente, 154 municípios do estado estão envolvidos com
a atividade canavieira e que R$ 16 bilhões são movimentados por ano pelo setor e que 50%
são de forma direta.
No período de janeiro a dezembro de 2012, o Paraná foi o segundo estado no país com maior
exportação de açúcar bruto e etanol NCM 2207.10.00, com 2.574.395.012 quilogramas e
188.083.223 litros, respectivamente, perdendo apenas para São Paulo.
Para finalizar, o setor sucroalcooleiro constitui-se uma parte importante para o
desenvolvimento do estado. Além disso, possui um potencial favorável para o crescimento e
aplicação de novos investimentos e, portanto, o estudo logístico quanto à decisão locacional
se torna relevante.
1.2 O Método AHP
O método de apoio à tomada de decisão multicriterial AHP, criado por Thomas L. Saaty na
década de 70, é amplamente utilizado por pesquisadores em diversos tipos de problemas.
Para Sipahi e Timor (2010), o AHP “consiste na busca da maior importância por meio da
comparação par a par em cada nível da hierarquia e avalia as alternativas no nível mais baixo
com o objetivo de fazer a melhor decisão entre as que estão sendo estudadas”. Além disso, os
mesmos autores afirmam que esse método “fornece subsídios para transformar julgamentos
subjetivos em medidas objetivas”.
O método AHP conforme proposto por Saaty (2008) foi seguido na íntegra ou adaptado por
vários pesquisadores, conforme descrito em Gonçalves et al. (2003), Passos et al. (2010),
Azevedo Filho et al. (2010), Borges et al. (2011) e Silva et al. (2012). De um modo geral, o
método AHP segue as etapas definidas a seguir:
a) Definição do problema;
b) Levantamento de dados relativos às alternativas quanto aos critérios estabelecidos pelo
tomador de decisão;
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c) Construção dá árvore hierárquica, com a finalidade de estabelecer as hierarquias e seus
relacionamentos. Adicionalmente, a árvore hierárquica pode proporcionar o aspecto visual
do problema. O nível mais alto é o do foco principal, que é o objetivo do estudo; no
segundo nível tem-se os critérios e o nível mais baixo corresponde às alternativas. A
Figura 1 apresenta a estrutura de uma árvore hierárquica.
d) Criação das matrizes de julgamento. Os julgamentos são feitos par a par e é utilizada a
seguinte a escala verbal apresentada na Tabela 1.
Tabela 1: Escala de preferência
Escala Verbal Escala Numeral
Alternativa A é igual a B 1
Alternativa A é fracamente melhor que B 3
Alternativa A é moderadamente melhor que B 5
Alternativa A é fortemente melhor que B 7
Alternativa A é absolutamente melhor que B 9
Valores intermediários entre opiniões adjacentes 2, 4, 6, 8
Fonte: Saaty (2008)
Figura 1: Fluxograma da Árvore Hierárquica
Fonte: Costa (2002) apud Barros et al. (2009)
Fonte: Barros et al. (2009)
Foco Principal
Critério I Critério II Critério m
Alternativa II Alternativa n Alternativa I
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O julgamento deve ser feito para todos os critérios, nos quais as comparações serão
feitas entre as alternativas, e para o foco principal, sendo que nessa etapa as
comparações são feitas entre os critérios, com o objetivo de definir o mais importante;
e) Normalização das matrizes e obtenção da Prioridade Média Local (PML). O primeiro
passo se dá pela divisão de cada célula de uma coluna pela soma total da coluna. O
segundo é somar a linha e fazer a média dos valores. Com isso se obtém a prioridade
média local, que mostra qual é a melhor alternativa para cada critério.
f) Cálculo da Prioridade Média Global (PMG). Esse passo consiste na ponderação entre
as PML’s dos critérios com a PML do foco principal. É nessa etapa em que se
descobre a melhor alternativa para o problema;
g) Cálculo da Consistência Lógica. Essa etapa é importante para saber se o julgamento
feito pelo tomador de decisão é coerente. Primeiramente, utilizando a matriz
normalizada, calcula-se a ponderação entre os elementos de cada coluna pelo valor da
PML (primeira coluna multiplicada pelo primeiro elemento da PML e assim
sucessivamente) e realizar a soma das linhas dessa nova matriz. O segundo passo é
dividir os elementos dessa nova matriz pelos elementos da PML correspondente. Ao
calcular a média desses valores obtém-se o .
O índice de consistência é calculado por:
Onde n é a ordem da matriz.
A Tabela 2 apresenta o índice de Inconsistência Aleatória Média (IAM) pela ordem da matriz
de julgamento. Esses valores são utilizados para obter a relação de consistência (RC), que é a
divisão do IC pelo valor em relação à ordem da matriz.
Tabela 2: Índice de Inconsistência Aleatória
Ordem da Matriz 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
IAM 0,00 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49
Fonte: Costa (2002) apud Barros et al. (2009)
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Para que o julgamento seja considerado consistente, os valores de RC devem ser inferiores a
10% ou 0,1. É importante dizer que a relação de consistência deve ser calculada para todas as
matrizes de julgamento.
2. Desenvolvimento
Antes de elucidar o desenvolvimento, é necessário esclarecer quais foram os critérios
considerados neste estudo. Seguindo a ideia da vantagem local estabelecida por Cortes e
Rangel (2001), os fatores qualitativos levados em consideração para este estudo locacional
foram:
a) Acesso aos modais de transporte, em que foram analisadas as rodovias e ferrovias;
b) Presença de concorrentes;
c) Disponibilidade de mão de obra qualificada. Nesse aspecto buscou-se a presença de
cursos técnicos e cursos de qualificação profissional;
d) Qualidade de vida e serviços essenciais, em que procurou-se determinar número de
estabelecimentos de ensino, presença de corpo de bombeiros, existência de hospitais
particulares e públicos, postos de saúde e, por fim, a disponibilidade de serviços de
água e saneamento básico, eletricidade, telecomunicações, coleta de lixo, transporte
público.
Essas informações foram obtidas pelos cadernos municipais fornecidos pelo Instituto
Paranaense de Desenvolvimento Econômico e Social, portal do Ministério da Educação e
Secretaria de Educação do Estado do Paraná, portal do Instituto Brasileiro de Geografia e
Estatística e o mapa disponibilizado pelo Departamento de Estrada e Rodagem do Paraná.
O desenvolvimento deste artigo está divido em duas partes, sendo a primeira a escolha das
localidades candidatas e aplicação do questionário aos diretores e a segunda, a aplicação do
método AHP para a tomada de decisão locacional.
2.1 Escolha das Localidades Candidatas
Primeiramente, procurou-se determinar as principais regiões produtoras de cana-de-açúcar no
estado do Paraná. Paralelamente, analisou-se o mapa fornecido pela Associação de Produtores
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de Bioenergia do Estado do Paraná (ALCOPAR) e os dados disponíveis pelo Instituto
Paranaense de Desenvolvimento Econômico e Social (IPARDES), com foco nas regiões que
concentram os municípios com usinas ou destilarias e que são favoráveis à lavoura de cana-
de-açúcar. De acordo com essa análise, chegou-se à conclusão de que as localidades
candidatas deveriam estar localizadas nas regiões Noroeste, Norte Central, Norte Pioneiro e
Centro Ocidental, sendo a primeira a maior produtora do estado e a última a que menos
produziu no estado em 2012. Segundo a ALCOPAR (2011), no Paraná, existem 6 destilarias e
24 usinas. O Quadro 1 apresenta a produção de cana-de-açúcar, em toneladas, fornecida pelo
índice IPARDES e a quantidade de usinas ou destilarias em cada região.
Quadro 1: Produção e Quantidade de Usinas/Destilarias por Região
Região Geográfica Produção (toneladas) Quantidade usinas/destilarias
Noroeste 20.581.914 12
Norte Central 13.318.154 10
Norte Pioneiro 8.546.554 6
Centro Ocidental 2.108.004 2
Fonte: Adaptado de IPARDES (2012) e ALCOPAR (2011).
De posse dessas informações, as localidades que possuem unidades produtoras foram
excluídas da análise para a escolha das candidatas, pois o objetivo é localizar uma unidade em
uma localidade que não possua indústrias do setor sucroalcooleiro, mas que se situe na
proximidade de uma, tal que possa se beneficiar das tecnologias de plantio e colheita,
transporte, experiência profissional, entre outros.
Excluídas as localidades com unidades produtoras, o segundo passo consistiu em selecionar as
localidades candidatas de acordo com a área colhida. Para tanto, considerou-se que uma
localidade candidata possui plantio de cana-de-açúcar. Foram pesquisados os dados de
produção e área colhida das unidades produtora, e então determinou-se que a menor área
colhida foi de 1.310 hectares. Assim, decidiu-se que para integrar o conjunto de localidades
candidatas a localidade deve ter colhido uma área igual ou superior a 2.000 hectares. Dessa
forma, 59 localidades candidatas foram selecionadas.
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Por fim, foram elaborados quatro mapas (ANEXO), um para cada região, explicitando as
localidades produtoras e as localidades candidatas. Aplicando-se o critério de proximidade a
uma unidade produtora, chegou-se a 5 localidades candidatas. Ficou estabelecido que as
regiões com representatividade média teriam 2 localidades candidatas. Assim, resultou 1
localidade candidata para a região Noroeste (maior representatividade); 2 candidatas para a
região Norte Central (segunda maior produção de cana-de-açúcar do estado); para a região do
Norte Pioneiro e o Centro Ocidental definiu-se 1 localidade candidata para cada (menor
representatividade para o setor sucroalcooleiro no estado).
Elaborou-se um questionário, que foi enviado a três diretores de indústrias do setor
sucroalcooleiro no estado do Paraná, com o intuito de verificar – na visão empresarial – qual a
relevância deste estudo logístico. Além disso, os diretores deveriam valorar a importância de
cada critério de acordo com a sua experiência. Nesse processo, o valor 1 correspondia ao fator
que tivesse “pouca importância”, 3 representava “importante” e 5 “ muito importante”.
A aplicação do questionário trouxe uma importante colaboração, como a introdução para a
análise de um novo critério a ser considerado, a declividade do solo. Um fator decisivo para
que a colheita seja 100% mecanizada e, deste modo, atenda às regulamentações ambientais, a
declividade do solo não pode ser superior a 12% (ALCOPAR apud RAMÃO et al., 2007).
Com base no que foi exposto, as 5 localidades candidatas foram determinadas, a saber: Bom
Sucesso; Cruzeiro do Oeste; Jaguapitã; Santo Antônio da Platina e Terra Boa.
2.2. Aplicação do Método AHP
O primeiro passo consistiu na elaboração do fluxograma da árvore de decisão, cujo foco
principal foi estabelecido como a localização de uma unidade de um grupo do setor
sucroalcooleiro. Os critérios foram definidos: 1) Acesso aos modais de transporte; 2) Mão-de-
obra especializada; 3) Presença de concorrentes; 4) Qualidade de vida e serviços essenciais; 5)
Declividades entre 0-12%. As alternativas para a localização foram Bom Sucesso, Cruzeiro
do Oeste, Jaguapitã, Santo Antonio da Platina e Terra Boa. A árvore hierárquica de decisão é
apresentada na Figura 2.
Localização de uma unidade de um grupo do setor sucroalcooleiro
Figura 2: Árvore de Decisão.
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3. Resultados
Utilizando a escala de preferência proposta por Saaty (2008), foi possível criar as matrizes de
julgamento dos critérios, conforme pode ser visto nos Quadros 2 a 7.
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Quadro 2: Julgamento do Critério 1
Critério 1: Acesso a Rodovias e Ferrovias
BS CO JT SAP TB
BS 1 0,14 0,50 0,13 0,25
CO 7 1 6 0,20 2
JT 2 0,17 1 0,14 0,50
SAP 8 5 7 1 6
TB 4 0,50 2 0,17 1
TOTAL 22 6,81 16,50 1,63 9,75
Quadro 3: Julgamento do Critério 2
Critério 2: Mão-de-Obra Qualificada
BO CO JT SAP TB
BS 1 0,11 0,33 0,11 1
CO 9 1 9 0,33 9
JT 3 0,11 1 0,11 1
SAP 9 3 9 1 9
TB 1 0,11 1 0,11 1
TOTAL 23 4,33 20,33 1,67 21,00
Quadro 4: Julgamento do Critério 3
Critério 3: Presença de Concorrentes
BS CO JT SAP TB
BS 1 8 9 6 6
CO 0,13 1 2 0,20 0,20
JT 0,11 0,50 1 0,20 0,20
SAP 0,17 5 5 1 1
TB 0,17 5 5 1 1
TOTAL 1,57 19,50 22,00 8,40 8,40
Quadro 5: Julgamento do Critério 4
Critério 4: Qualidade de Vida
BS CO JT SAP TB
BS 1 0,17 3 0,14 0,17
CO 6 1 7 0,33 0,50
JT 0,33 0,14 1 0,13 0,14
SAP 7 3 8 1 3
TB 6 2 7 0,33 1
TOTAL 20 6,31 26,00 1,93 4,81
Quadro 6: Julgamento do Critério 5
Critério 5: Declividade
BS CO JT SAP TB
BS 1 0,14 0,14 1 0,14
CO 7 1 1 7 3
JT 7 1 1 7 3
SAP 1 0,14 0,14 1 0,14
TB 7 0,33 0,33 7 1
TOTAL 23 2,62 2,62 23,00 7,29
Quadro 7: Julgamento do Foco Principal
Foco Principal
AM MO PC QV DCVD
AM 1 3 3 5 0,33
MO 0,33 1 1 3 0,14
PC 0,33 1 1 3 0,14
QV 0,20 0,33 0,33 1 0,11
DCVD 3 7 7 9 1
TOTAL 5 12,33 12,33 21 1,73
Legenda: BS – Bom Sucesso, CO – Cruzeiro do Oeste, JT – Jaguapitã, SAP – Santo Antônio da Platina e TB – Terra
Boa. Já para o Quadro 7, que é a matriz do foco principal, leia-se por AM – Acesso aos Modais, MO – Mão de Obra,
PC – Presença de Concorrentes, QV – Qualidade de Vida e DCVD – Declividade.
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Após o julgamento dos critérios, realizou-se a etapa de normalização das matrizes com o
intuito de encontrar as Prioridades Médias Locais (PML), determinando a localidade que mais
se destaca para cada critério. Os resultados são apresentados no Quadro 8.
Quadro 8: PML dos Critérios1 ao 5
PML –
AM
PML -
MO
PML -
PC
PML –
QV
PML -
DCVD
BS 0,039770 0,039960 0,577017 0,059896 0,043131
CO 0,231232 0,338654 0,053891 0,199814 0,356819
JT 0,062935 0,063908 0,037902 0,034363 0,356819
SAP 0,549866 0,510961 0,165595 0,453622 0,043131
TB 0,116197 0,046517 0,165595 0,252304 0,200099
O Quadro 9 apresenta a PML calculada para o Foco Principal.
Quadro 9: PML para o Foco Principal
Foco Principal
PML –
FP
AM 0,224544
MO 0,091216
PC 0,091216
QV 0,041398
DCVD 0,551625
Com esses valores, foi possível calcular a prioridade média global, que é uma média
ponderada entre os valores do foco principal e as PML’s, resultando:
PMG – Bom Sucesso = 0,09148
PMG – Cruzeiro do Oeste = 0,292831
PMG – Jaguapitã = 0,221672
PMG – Santo Antônio da Platina = 0,227753
PMG – Terra Boa = 0,166264
Deste modo, determinou-se que Cruzeiro do Oeste tem a maior preferência global, com
29,28%. Em seguida vem Santo Antônio da Platina com 22,78%.
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Analisando-se os resultados, nota-se que Santo Antônio da Platina ficou em segundo lugar,
por mais que tenha ficado em primeiro na maioria das prioridades médias locais. Isso
acontece pelo fato de que essa localidade não possui uma boa declividade, fator qualitativo
considerado o mais importante no julgamento do foco principal. Por outro lado, Cruzeiro do
Oeste apresentou a maior prioridade local no critério julgado como mais importantes e,
quando seus valores foram ponderados com a PML do foco principal, obteve a melhor nota na
prioridade média global.
Além do julgamento dos critérios, realizou-se a normalização das matrizes, obtenção das
prioridades médias locais e globais; foi calculado o índice de consistência e a relação de
consistência. A Tabela 3 representa esses valores.
Tabela 3: Índice de Consistência e Relação de Consistência
Critério Índice de Consistência
(IC)
Relação de Consistência
(RC)
AM 0,071599 0,063928
MO 0,076974 0,068727
PC 0,080554 0,071924
QV 0,082181 0,073376
DCVD 0,050432 0,045029
AM 0,02588 0,023036
Para que o julgamento seja considerado consistente, os valores da relação de consistência, RC,
devem estar abaixo de 0,1. Para todas as matrizes de julgamento, os resultados satisfazem esse
parâmetro.
4. Conclusões
Este trabalho proporcionou uma contribuição metodológica muito importante aos diretores de
um grupo do setor sucroalcooleiro no estado do Paraná, que contempla aspectos subjetivos e
objetivos na decisão locacional para uma nova unidade do grupo. Os resultados encontrados
neste trabalho são relevantes, pois promovem confiabilidade nos processos de decisão de um
setor industrial altamente competitivo.
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Nesta abordagem foi contemplada a experiência dos gestores, o que possibilitou a análise de
um conjunto de critérios que levaram em consideração aspectos políticos, ambientais,
econômicos e sociais, em ordem de importância.
A partir dos resultados obtidos neste trabalho, uma nova etapa será realizada considerando
uma abordagem quantitativa, em que esta análise qualitativa servirá como referência para a
definição das localidades candidatas.
Apesar da relevância dos resultados e da facilidade de implementação, há que se apontar
algumas fragilidades do método AHP no que diz respeito à imprecisão e subjetividade. A
subjetividade deve-se à percepção do tomador de decisão ou da pessoa que realiza o
julgamento. Seria interessante a utilização de uma ferramenta computacional que fosse capaz
de tratar com informações vagas, ambíguas, imprecisas ou que se tenha pouco conhecimento.
Neste sentido, como sugere a literatura, pretende-se desenvolver em trabalhos futuros uma
abordagem multicriterial apoiada na teoria dos conjuntos Fuzzy.
Agradecimentos
Ao Programa Institucional de Bolsas de Iniciação de Desenvolvimento Tecnológico e
Inovação – PIBITI/CNPq-UEM.
REFERÊNCIAS
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ANEXO
Figura 3: Municípios da Região Noroeste - Cruzeiro do Oeste
Fonte: Adaptado de ALCOPAR, 2011
Figura 4: Municípios da Região Centro Ocidental - Terra Boa
Fonte: Adaptado de ALCOPAR, 2011
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Figura 5: Municípios da Região Norte Central - Jaguapitã e Bom Sucesso
Fonte: Adaptado de ALCOPAR, 2011
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Figura 6: Municípios da Região Norte Pioneiro - Santo Antônio da Platina
Fonte: Adaptado de ALCOPAR, 2011