UNIVERSIDADE FEDERAL DE...

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

SELEÇÃO DE FORNECEDORES COM BASE EM

MODELO MULTICRITÉRIO ADITIVO COM INFORMAÇÃO

PARCIAL

DISSERTAÇÃO SUBMETIDA À UFPE

PARA OBTENÇÃO DE GRAU DE MESTRE

POR

VANESSA CAROLINA BENAVIDES LAGUAPILLO

Orientador: Prof. Adiel Teixeira de Almeida, PhD

RECIFE, DEZEMBRO/ 2014

Catalogação na fonte Bibliotecária Maria Luiza de Moura Ferreira, CRB-4 / 1469

L181s Laguapillo, Vanessa Carolina Benavides.

Seleção de fornecedores com base em modelo

multicritério aditivo com informação parcial / Vanessa Carolina Benavides Laguapillo. - Recife: O Autor, 2014.

55 folhas, il., tabs.

Orientador: Prof. Adiel Teixeira de Almeida. Dissertação (Mestrado) – Universidade Federal de

Pernambuco. CTG. Programa de Pós- graduação em

Engenharia de Produção, 2014. Inclui Referências.

1. Engenharia de produção. 2. Elicitação flexível. 3. Decisão multicritério. I. Almeida, Adiel Teixeira de. (Orientador). II. Título.

658.5 CDD (22. ed.) UFPE/BCTG/2015-01

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

PARECER DA COMISSÃO EXAMINADORA

DE DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE

MESTRADO ACADÊMICO DE

VANESSA CAROLINA BENAVIDES LAGUAPILLO

“SELEÇÃO DE FORNECEDORES COM BASE EM MODELO MULTICRITÉRIO

ADITIVO COM INFORMAÇÃO PARCIAL”

ÁREA DE CONCENTRAÇÃO: PESQUISA OPERACIONAL

A comissão examinadora, composta pelos professores abaixo, sob a

presidência do(a) primeiro(a), considera a candidata VANESSA CAROLINA BENAVIDES

LAGUAPILLO, APROVADA.

Recife, 17 de dezembro de 2014.

_________________________________________ Prof. ADIEL TEIXEIRA DE ALMEIDA, PhD (UFPE)

________________________________________ Profª. ANA PAULA CABRAL SEIXAS COSTA, Doutora (UFPE)

_________________________________________ Prof. ANDRÉ MARQUES CAVALCANTI, Doutor (UFPE)

AGRADECIMENTOS

A Deus, pela força e coragem durante toda esta longa caminhada;

Aos meus pais que, com muito carinho e apoio, não mediram esforços para que eu

chegasse até esta etapa da minha vida. Mãe, seu cuidado е dedicação foi que deram, em

alguns momentos, а esperança para seguir. Pai, sua presença, mesmo que á distancia,

significou segurança е certeza de que não estou sozinha em cada passo;

Ao meu irmão pela garra, perseverança e otimismo contagiantes até hoje;

Ao professor Adiel Teixeira de Almeida, pela paciência na orientação e incentivo que

tornaram possível a conclusão desta dissertação;

Aos amigos e colegas, pelo incentivo nas horas difíceis, de desânimo е cansaço;

À Secretaria de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación (SENESCYT)

pelo auxilio financeiro concedido durante o período do mestrado.

https://www.youtube.com/watch?v=Hfe6rAhJSYk

RESUMO

Atualmente, existe uma grande necessidade de se obter competitividade, o que estimula

as empresas a operar em mercados mais amplos e a desenvolver capacidades que permitam

responder a quaisquer exigências ou alterações do mercado futuramente. De tal maneira, a

seleção de fornecedores se apresenta como um dos mais importantes estágios da cadeia de

suprimentos, pois permite auxiliar no incremento de produtividade, bem como na eficiência

da organização. A seleção de fornecedores é um problema de decisão multicritério complexo

que geralmente contém informações imprecisas, devido ao fato de que os decisores nem

sempre estão dispostos a fornecer informações, ou mesmo possuem conhecimentos limitados

relacionados ao problema. Nesse sentido, este trabalho apresenta um Sistema de Apoio à

Decisão que possibilita auxiliar o decisor na tomada de decisão em problemas de decisão

multicritério de escolha com informação parcial através do método de elicitação flexível, além

de calcular os valores de cada alternativa em um modelo aditivo para gerar um conjunto de

alternativas não dominadas. Para demostrar as diversas vantagens desta nova metodologia, foi

realizado um estudo de caso em uma empresa do setor elétrico, e se comparou os resultados

obtidos com o método de elicitação de trade-off.

Palavras-chaves: Seleção de fornecedores. Elicitação flexível. Decisão Multicritério.

Informação Parcial.

ABSTRACT

Currently there is a great need to obtain competitiveness, which encourages companies

to operate in wider markets and develop capabilities to respond to any future application.

Therefore, the selection of suppliers becomes one of the most important stages of the supply

chain because it helps to increase productivity and organizational efficiency. The selection of

suppliers is a complex multi-criteria decision problem that usually contains inaccurate

information due to the fact that decision-makers are not always willing to provide information

or have limited knowledge related to the problem. Thus, this work presents a System Decision

Support that allows them to solve multicriteria decision problems of choice with partial

information through the flexible elicitation method and calculates the values of each

alternative in an additive model to generate a set of alternatives not dominated. To

demonstrate the many advantages of this new methodology, a case study for an electrical

company was performed, and compared with the results obtained with the elicitation method

of trade-off.

Keywords: Supplier Selection. Flexible Elicitation. Multicriteria Decision. Partial Information

LISTA DE FIGURAS

Figura 2.1 – Arquitetura do SAD 19

Figura 2.2 - Frequência de Artigos por Ano 28

Figura 2.3 - Frequência de Artigos por Ano e por Método Usado 29

Figura 2.4 - Classificação por Integração de Métodos 29

Figura 2.5 - Trabalhos com Decisão em Grupo 30

Figura 2.6 - Aplicações dos Trabalhos 31

Figura 3.1- Tela de Escolha do Problema 35

Figura 3.2- Tela da Matriz de Avaliação 36

Figura 3.3- Tela das Preferências 37

Figura 3.4- Tela de Definir Inequações 38

Figura 3.5- Tela das Constantes de Escala 38

Figura 3.6- Tela de Resultados 39

Figura 3.7 - Relação entre ABAS do Programa 41

Figura 3.8 – Fases de Perguntas do Processo de Elicitação 42

Figura 3.9 – Tela para Avaliação Intracritério 43

Figura 3.10 – Telas para Ordenação de Critérios: (a) Swing (b) Comparação Par a Par 44

Figura 3.11 – Tela Elicitação Flexível 45

Figura 3.12 – Comparação de Conquências em Elicitação Flexível 45

Figura 3.13 – Tela de Resultados 47

Figura 3.14 – Gráficos do Conjunto de Alternativas não dominadas 48

LISTA DE TABELAS

Tabela 2.1- Matriz de Decisão ou de Consequências ........................................................................................17

Tabela 3.1- Matriz de Consequências do Problema ...........................................................................................36

SIMBOLOGIA

AHP Analytic Hierarchy Process

ANN Artificial Neural Network

ANP Analytic Network Process

DBMS Data Management System

DLL Dinamic Link Library

DSS Decision Support System

DST Dempster–Shafer theory

DT Decision Trees

FANP Fuzzy Analytic Network Process

FMOLP Fuzzy Multi-Objective Linear Programming

GRA Grey Relational Analysis

GSCM Green Supply Chain Management Criteria

GST Grey System Theory

MADA Multi-Attribute Decision Analysis

MBMS Model Base Management System

MCDM Multiple Criteria Decision Making

MCGDM Multiple Criteria Group Decision Making

NN Neural Network

PMO Programação Multiobjetivo

SAD Sistema de Apoio à Decisão

TOPSIS Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO 11

1.1 Relevância e Contribuição do Estudo 12

1.2 Objetivos 13

1.2.1 Objetivo Geral 13

1.2.2 Objetivos Específicos 14

1.3 Estrutura do Trabalho 14

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA E REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 15

2.1 Fundamentação Teórica 15

2.1.1 Decisão Multicritério e Informação Parcial 15

2.1.2 Sistema de apoio à Decisão (SAD) 17

2.1.3 Seleção de fornecedores 19

2.2 Revisão Bibliográfica sobre Modelos Multicritério de Informação Parcial na Seleção de

Fornecedores 20

2.2.1 Pesquisas baseadas na Teoria dos Conjuntos Fuzzy 21

2.2.2 Pesquisas baseadas na Teoria do Sistema Grey 23

2.3 Síntese do Estado da Arte e Posicionamento deste Trabalho 26

2.3.1 Frequência de Artigos 28

2.3.2 Métodos Utilizados 28

2.3.3 Decisão em Grupo 30

2.3.4 Aplicações dos Trabalhos 30

3 SISTEMA DE APOIO À DECISÃO PARA SELEÇÃO DE

FORNECEDORES 32

3.1 Descrição do Problema 32

3.2 Aplicação do Modelo Aditivo com Método de Elicitação de Trade-off 35

3.3 Descrição do SAD para Elicitação Flexível 40

3.4 Aplicação do SAD para Elicitação Flexível 43

3.5 Vantagens do método de Elicitação Flexível 48

4 CONCLUSÕES E FUTUROS TRABALHOS 50

4.1 Conclusões 50

4.2 Trabalhos Futuros 50

REFERÊNCIAS 52

Capítulo 1 Introdução

11

1 INTRODUÇÃO

Na época contemporânea, cada vez mais globalizada, com crescente comunicação e

interdependência entre distintos países, unificação de mercados, transformações econômicas e

políticas, mais rápida e ampla difusão de tecnologias, existe uma grande necessidade de se

obter competitividade, o que estimula as empresas a operar em mercados mais amplos,

cooperando e competindo, gerando pressão para melhorar aspectos como qualidade e o preço.

Portanto, é prioritário desenvolver capacidades que permitam responder a qualquer exigências

futuras do mercado possibilitando manter vantagens competitivas que ajudem a sustentar uma

posição destacada entre as organizações a longo prazo.

O acelerado crescimento da competitividade influencia as empresas a adotarem

estratégias de centralização nas atividades principais relacionadas ao negócio, transferindo

assim, as outras atividades para terceiros. Essa prática, cada vez mais comum, tem aumentado

nos últimos anos devido à desvantagem que tem a estratégia de “produzir tudo” num entorno

de rápidas mudanças nos mercados e tecnologias. Nesse tipo de ambiente incerto, perde-se

flexibilidade e capacidade de adaptação rápida quando tudo é feito pela mesma companhia,

sendo indispensável possuir uma rede de fornecedores organizada para abastecer a

organização.

Nesse Punniyamoorthy et al. (2011), mencionam que a seleção de fornecedores é um

dos mais importantes estágios da cadeia de suprimentos e tem impacto primordial na

determinação do sucesso de qualquer cadeia, ou mesmo organização. De tal maneira, o

relacionamento entre as empresas e seus fornecedores ganha importância, requerendo maior

estreitamento entre eles, apontando resultados significativos para as duas partes.

Desse modo, é cada vez mais estratégica a seleção dos fornecedores adequados,

tornando-se necessário investir na tomada de decisão apropriada, pois esse é um processo

complexo devido aos diferentes parâmetros e vários aspectos que devem ser considerados

(Razmi et al., 2009). Além de considerar que, normalmente, os decisores estão dispostos a

fornecer apenas informações incompletas, quer seja pela falta de dados, de tempo ou por seus

conhecimentos limitados relacionados ao domínio do problema (Kim et al., 1999).

Diante da questão mencionada, é importante o desenvolvimento de estudos e

ferramentas com o objetivo de auxiliar as organizações em relação ao problema de seleção de

fornecedores com informação parcial, devido à complexidade no momento da análise dos

critérios de forma integrada para realizar uma adequada avaliação de alternativas. Nesse


12

sentido, este trabalho apresenta um Sistema de Apoio à Decisão baseado em Almeida et al.

(2014a) e construído para a avaliação dos pesos dos critérios em modelos aditivos por

elicitação flexível interativa, focado em reduzir a quantidade de informação exigida do

decisor.

1.1 Relevância e Contribuição do Estudo

A seleção de fornecedores é uma das questões mais importantes em qualquer unidade de

produção, pois a escolha de um bom fornecedor pode ajudar a aumentar a produtividade e a

eficiência das unidades de negócios. Por isso, durante os últimos anos, diferentes métodos

associados a problemas de seleção de fornecedores foram desenvolvidos, pois estes

desempenham um papel importante na eficiência do planejamento da produção

(Khodadadzadeh et al., 2013).

Como as organizações têm se tornado mais dependentes de fornecedores, as

consequências diretas e indiretas da tomada de decisão equivocada se tornam mais graves. Em

empresas industriais, por exemplo, parte das compras no volume de negócios total,

normalmente, varia entre 50-90% (de Boer et al., 2001). Além disso, o custo dos bens e

serviços adquiridos representa mais de 60% do custo dos bens vendidos e mais de 50% de

todos os defeitos de qualidade são provocados pela compra de material (Gencer et al., 2007).

Portanto, a seleção de fornecedores demonstra ser um problema de pesquisa cada vez mais

crítico e estratégico com metodologias que vão desde conceituais até empíricas e correntes de

modelagens (Karsak et al., 2012).

A gestão dos fornecedores, atualmente, consiste em manter parcerias de longo prazo

com os mesmos, a fim de que a relação com os mesmos seja confiável, além de procurar

reduzir o número de fornecedores que compõe a sua cadeia de suprimentos. Portanto, escolher

os fornecedores certos envolve muito mais do que a exploração de uma série de listas de

preços, as escolhas dependem de uma série de fatores, tanto quantitativos como qualitativos.

Nesse sentido, o problema da seleção de fornecedores é um problema de tomada de decisão

multicritério na presença de diversos critérios e subcritérios (Vinodh, Ramiya e Gautham,

2011). Assim, o decisor deve avaliar os múltiplos objetivos, de forma integrada, os quais

estão representados por variáveis que se encontram, muitas vezes, em unidades de medida

diferentes (Almeida, 2013).


13

Dursun et al. (2013), complementam argumentando em seu estudo que a seleção de

fornecedores é um problema importante de decisão multicritério em grupo, que requer um

trade-off entre vários critérios que contêm informações vagas e imprecisas. Porém, os

métodos clássicos de tomada de decisão multicritério (MCDM), que consideram os processos

determinísticos ou aleatórios, não podem abordar com eficiência os problemas de seleção de

fornecedores, pois a imprecisão e a interação coexistem no mundo real. (Karsak et al., 2014).

Desse modo, Daen (2008) afirma que uma técnica matemática mais robusta, que não

exige uma informação totalmente precisa do decisor, pode fortalecer o processo de avaliação

de fornecedores. Assim, os modelos multicritério com informação parcial, como no caso da

seleção de fornecedores, são de interesse prático por duas razões: em primeiro lugar, pode ser

difícil obter as informações necessárias a partir do decisor para especificar completamente as

constantes de escala, seja porque o decisor não tem o tempo para realizar os procedimentos

necessários para uma avaliação completa, ou por não poder responder de forma

suficientemente específica às perguntas hipotéticas de trade-off para determinar as constantes

de ponderação. Em outras situações, não existe um único "decisor", e as várias partes

envolvidas divergem sobre os valores das constantes, nesse caso, eles podem concordar

parcialmente com a ordenação, mas não concordam com os valores específicos das

constantes. A segunda razão é que, em muitas situações, alguns pesquisadores concluíram que

os pesos específicos que são utilizados na função aditiva não influenciam grandemente na

classificação de alternativas (Kirwood et al., 1983).

A partir dos aspectos apresentados pode-se constatar a importância do trabalho

desenvolvido com o objetivo de colaborar na área de seleção de fornecedores com informação

incompleta, apresentando uma alternativa para evitar valores de preferência específicos e

ajudar a diminuir a informação que o decisor precisa fornecer. O método de elicitação flexível

apresentado neste trabalho evita sobrecarregar o decisor com um grande número de questões,

que, em algumas ocasiões, não são necessárias, podendo causar confusão e inconsistências.

1.2 Objetivos

1.2.1 Objetivo Geral

Este trabalho tem como objetivo geral analisar as vantagens do método de elicitação

flexível para avaliação dos pesos dos critérios em modelos aditivos, objetivando problemas de

decisão multicritério de escolha com informação parcial.


14

1.2.2 Objetivos Específicos

Elaborar uma revisão da literatura sobre os diversos métodos utilizados para

problemas de decisão multicritério com informação parcial.

Contribuir no desenvolvimento de um sistema computacional que solucione problemas

de decisão multicritério de escolha com informação parcial mediante elicitação

flexível.

Construir um modelo de tomada de decisão multicritério para a seleção de

fornecedores de uma empresa do setor elétrico.

Realizar as simulações do modelo proposto com o método de elicitação por trade-off e

o método de elicitação flexível.

Analisar e comparar os resultados obtidos.

1.3 Estrutura do Trabalho

O trabalho está estruturado em quatro capítulos a seguir:

O Capítulo I apresenta uma introdução, as motivações e justificativas para o

desenvolvimento do trabalho, bem como os objetivos do estudo.

O Capítulo II descreve a base conceitual que será utilizada ao longo desta dissertação,

onde se inclui uma visão geral sobre Decisão Multicritério e Informação Parcial, Sistemas de

Apoio à Decisão e Seleção de Fornecedores. Também se apresenta uma revisão bibliográfica

sobre os múltiplos métodos propostos por vários autores para a resolução do problema de

decisão multicritério com informação incompleta.

O Capítulo III aborda uma descrição do problema de seleção de fornecedores a se

resolver, assim como as simulações do modelo proposto, tanto com método de elicitação de

trade-off, como com elicitação flexível. O Capítulo inclui também as descrições de cada

sistema de apoio à decisão e as vantagens do método de elicitação flexível.

Por fim, o Capitulo IV apresenta as conclusões deste trabalho e sugestões para trabalhos

futuros.

Capítulo2 Fundamentação Teórica e Revisão Bibliográfica

15

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA E REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

2.1 Fundamentação Teórica

Nesta seção, a base conceitual utilizada para o trabalho é apresentada e consiste nas

principais definições de decisão multicritério e informação parcial. Em seguida, aborda-se

uma breve explicação sobre os Sistemas de Apoio à Decisão e sua arquitetura, finalizando

com a fundamentação teórica relacionada com a seleção de fornecedores.

2.1.1 Decisão Multicritério e Informação Parcial

Os executivos, independentemente de sua área de atuação, se preocupam com os

impactos que suas decisões causarão no futuro da organização. Portanto, para colaborar no

processo decisório, se constroem modelos de decisão e se escolhem métodos para o

tratamento de problemas multicritério associados com as preferências do responsável ou

grupo de responsáveis pela tomada de decisão. Segundo Vincke (1992), o suporte à decisão

multicritério proporciona aos decisores algumas ferramentas, para permitir avanços na

resolução de problemas de decisão, onde vários pontos de vista devem ser considerados.

Os problemas de decisão multicritério consistem numa situação, em que há pelo menos

duas alternativas de ação para se escolher, e essa escolha é conduzida pelo desejo de se

atender a múltiplos objetivos, muitas vezes conflitantes entre si. Esses objetivos estão

associados às consequências da escolha pela alternativa a ser seguida, e a eles são associadas

variáveis que os representam e permitem a avaliação de cada alternativa, com base em cada

objetivo. Essas variáveis podem ser chamadas de critérios, atributos ou dimensões (Almeida,

2013).

Outro conceito importante é o modelo de decisão multicritério que corresponde a uma

representação formal e com simplificação do problema enfrentado com suporte de um método

multicritério de apoio à decisão (Almeida, 2013). Esses modelos ajudam na descrição e

análise do problema de interesse e são desenvolvidos em função de algum método de apoio à

decisão.

Existem diversos métodos de apoio à decisão multicritério, os quais devem ser usados

levando em conta os dados disponíveis em cada situação. Esses métodos consistem numa

formulação metodológica ou numa teoria, com estrutura axiomática bem definida, e podem

ser usados para construir um modelo de decisão que vise à solução de um problema de


16

decisão específico (Almeida, 2013). A aplicação de qualquer método de análise multicritério

pressupõe a necessidade de se determinar quais objetivos o decisor pretende alcançar,

estabelecendo a representação desses múltiplos critérios ou múltiplos atributos (Almeida &

Costa, 2003).

Para resolver um problema de decisão multicritério, é necessário avaliar os coeficientes

de ponderação de cada critério e, para isso, diferentes procedimentos foram desenvolvidos a

fim de se atingir esse objetivo. No entanto, a obtenção dos valores exatos é, muitas vezes,

impossível. Em muitos casos, a única informação disponível é composta pelos limites para os

pesos ou por suas combinações, ou ainda por julgamentos sobre a importância relativa dos

critérios. Quando os pesos exatos não são conhecidos, a informação disponível é normalmente

chamada de imprecisa, incompleta ou parcial (Athanassopoulos et al., 1997).

Complementando, Weber (1987) menciona que as situações de decisão com

informações incompletas são caracterizadas por um decisor sem uma precisão definida de

uma estrutura de preferência estável; por distribuições de probabilidade não conhecidas

completamente; ou por uma avaliação inexata das consequências.

2.1.1.1 Problemáticas de Referência

Um problema de decisão multicritério precisa de pelo menos duas alternativas, entre as

quais o decisor possa escolher. Roy (1996) expõe que o resultado a ser obtido pode

apresentar-se dentro de quatro problemáticas:

Problemática de escolha – Pα: possui como objetivo apoiar na decisão apresentando

um subconjunto do espaço de ações, para o decisor escolher a melhor e mais

adequada.

Problemática de classificação – Pβ: tem como objetivo alocar as ações em categorias

definidas a priori de acordo com normas aplicáveis ao conjunto de ações.

Problemática de ordenação – Pγ: tem como objetivo criar um ranking ou ordenação

das ações do conjunto.

Problemática de descrição – Pδ: tem como objetivo esclarecer o problema realizando

uma descrição das ações e de suas consequências.

Além das problemáticas citadas anteriormente, Almeida (2013) considera a

Problemática de portfólio, que apresenta o problema como uma escolha, dentro do conjunto

de alternativas, de um subconjunto que atenda aos objetivos sob determinadas restrições.


17

2.1.1.2 Avaliação Intracritério e Intercritério

Para resolver um problema de decisão multicritério precisa-se de dois tipos de

avaliação: intracritério e intercritério.

Avaliação intracritério: consiste na avaliação de cada alternativa i para cada critério j,

para obter a função valor vj(aj) que pode ser linear ou não linear. Essa avaliação permite

representar o problema através da matriz de decisão na forma dos valores obtidos para cada

consequência (Almeida, 2013), conforme se apresenta na tabela 2.1.

A matriz de decisão pode ser também chamada matriz de consequências, matriz de

impacto ou matriz de avaliação.

Tabela 2.1- Matriz de Decisão ou de Consequências

Alternativas Critérios

C1 C2 ... Cm

a1 v1(a1) V2(a1) ... Vm(a1)

a2 v1(a2) V2(a2) ... Vm(a1)

... ... ... ... ...

an v1(an) V2(an) ... Vm(an)

Fonte: Almeida (2013, p. 33).

Avaliação intercritério: considera a combinação dos diferentes critérios através de um

método de agregação que permitirá a realização da comparação entre as alternativas, seja

através de um valor global para cada alternativa, ou através de um procedimento que permita

a comparação entre as alternativas, sem que estas tenham atribuído um valor global (Almeida,

2013). Essa avaliação permite efetuar a combinação quantitativa dos critérios para o processo

de agregação com vistas à avaliação de alternativas.

2.1.2 Sistema de apoio à Decisão (SAD)

As decisões estão presentes em todas as áreas do conhecimento, sendo uma área

considerada multidisciplinar. Devido a sua abrangência, essa área tem ganhando notoriedade.

Acrescenta-se a isso o aumento da complexidade do mundo atual, que envolve um elevado

número de variáveis interdependentes e acarreta maior atenção dos acadêmicos, contribuindo

para a evolução na tomada de decisão, que agora têm que lidar com múltiplas variáveis e, não

obstante, com a subjetividade humana para gerenciá-las (Correa et al., 2013).


18

Portanto, um Sistema de Apoio à Decisão tem como objetivo viabilizar a utilização do

computador de forma interativa para auxiliar tomadores de decisão a utilizar os dados e

modelos nas diversas fases de seu processo decisório (Polloni, 2001). Assim, um sistema de

informação de Apoio à Decisão (SAD) é um sistema de informação utilizado para dar suporte

a um tomador de decisão de qualquer nível, face a problemas semiestruturados e não

estruturados (Davis, 1985).

De acordo com Bidgoli (1989), é possível ter três abordagens de Sistemas de Apoio à

Decisão: sistemas baseados em dados; sistemas baseados em análise de informações; e

sistemas baseados em modelos.

Sistemas baseados em dados: preocupam-se em realizar comparações entre os dados

atuais, os dados passados e os dados que se queira alcançar.

Sistemas baseados em análise de informação: utilizam base de dados para orientar a

decisão e pequenos modelos. Permitem analisar a situação atual utilizando dados internos e

podem gerar uma previsão para um próximo período.

Sistemas baseados em modelos: utilizam relações e fórmulas definidas. Esses modelos

podem apresentar-se como: modelos representativos, modelos de otimização ou modelos de

sugestão (Almeida et al., 2002).

2.1.2.1 Arquitetura do SAD

De acordo com Almeida et al. (2002), um Sistema de Apoio à Decisão contém os

seguintes elementos:

Base de Dados: coleção de dados consistentes, armazenados em um local físico, que

podem ser acessados diretamente pelo usuário ou entram como input para a base de modelos.

Os dados podem ser obtidos pelo sistema transacional da organização, e, na maioria das

vezes, é preciso processá-los. Para gerir o banco de dados, se utiliza um software chamado

Data Base Management System (DBMS).

Base de Modelos: provê a capacidade de análise para o SAD. Usando uma

representação matemática de todas as variáveis, restrições, pressupostos e deduções do

problema, os algoritmos servem para gerar informação a fim de auxiliar a tomada de decisão.

O SAD requer um sistema de gerenciamento de base de modelos chamado de Model Base

Management System (MBMS).

Diálogo: combinação de software, hardware e pessoas, que habilita o usuário a

interagir com o SAD. É a interface sistema/usuário.


19

Figura 2.1 – Arquitetura do SAD Fonte: Almeida et al. (2002, p. 138).

2.1.3 Seleção de fornecedores

A seleção de fornecedores é o processo no qual fornecedores são inspecionados,

avaliados, e escolhidos para, eventualmente, tornar-se parte da cadeia de suprimentos de uma

organização (Saen, 2007). Uma empresa não pode se manter no mercado sem insumos e,

portanto, também sem fornecedores. Existem provedores que não são cruciais, mas outros são

vitais porque impactam nos resultados de custos da companhia.

Segundo Slack et al. (1999), a definição de com quantos e com quais fornecedores a

empresa irá trabalhar faz parte da estratégia de compras. A empresa poderá trabalhar com

fornecedores exclusivos para determinados produtos (single sourcing), vários fornecedores

para um mesmo produto (multiple sourcing); com uma rede constituída de poucos

fornecedores diretos (de primeiro nível) e uma base maior de fornecedores indiretos, que

"fornecem para seus fornecedores" (de segundo e terceiro níveis), ou pode trabalhar com

fornecedores internacionais (global sourcing). O Setor de Compras deverá ponderar as

vantagens e desvantagens de cada um dos modelos e selecionar o que melhor se adequar (ou

os que melhor se adequarem) à estratégia e ao alcance da empresa. Logo, o processo de

seleção de fornecedores não é simples, e a complexidade aumenta em função das


20

características do item ou serviço a ser comprado, pois as exigências podem ser maiores ou

menores (Bertaglia, 2006).

No contexto competitivo em que as empresas se encontram, faz-se necessário o

desenvolvimento de diferenciais para sobrevivência em um mercado em constante mudança.

Nesse cenário, os critérios de avaliação e seleção de fornecedores podem ser utilizados no

contexto do gerenciamento da cadeia de suprimentos, pois a gestão efetiva dessa cadeia

consiste em vantagem competitiva para as organizações que a compõem. A concorrência

acontece, pois, não mais entre empresas do mesmo ramo, mas sim, entre as cadeias de

suprimentos e o seu correto gerenciamento (Langendyk, 2002).

De acordo com Martins (2005), com o decorrer dos anos, a seleção de fornecedores vem

ganhando cada vez mais importância. O aumento no valor dos itens comprados em relação ao

total da receita das empresas, a aquisição de produtos de outros países viabilizados pela

globalização a preços competitivos, e a crescente velocidade de mudança de tecnologia,

acompanhada por uma redução do ciclo de vida dos produtos, são alguns fatores que

contribuem para o crescimento da seleção de fornecedores.

A seleção de fornecedores adequados envolve muito mais do que a exploração de uma

série de listas de preços, e as escolhas dependem de uma série de fatores tanto quantitativos

como qualitativos. Nesse sentido, o problema da seleção de fornecedores é um problema de

tomada de decisão multicritério na presença de diversos critérios e subcritérios (Vinodh et al.,

2011). Assim, o decisor deve avaliar os múltiplos objetivos, de forma integrada, os quais

estão representados por variáveis, que estão, muitas vezes, em unidades de medida diferentes

(Almeida, 2013).

2.2 Revisão Bibliográfica sobre Modelos Multicritério de Informação Parcial

na Seleção de Fornecedores

Nos anos 1980 existiam vários métodos que foram desenvolvidos no campo da análise

de decisão que tentavam ajudar os decisores a encontrar uma solução ótima ou satisfatória. No

entanto, existia uma lacuna entre pesquisa teórica e necessidades práticas. Weber (1987)

considerou que era possível que o problema de decisão ou as preferências do decisor não

estivessem ainda estruturados o suficiente para permitir a aplicação bem sucedida da maioria

dos métodos de análise de decisão. A corrente principal de desenvolvimento começou a

basear-se na teoria da utilidade esperada subjetiva, porque tinha axiomas já testados e


21

conhecidos, tentando enfraquecer os requisitos de informações fortes, para tornar a teoria

mais aplicável em problemas práticos.

Inicialmente, os trabalhos de tomada de decisão multicritério com informação parcial

foram se desenvolvendo em problemas de várias áreas e tinham se centrado em três

problemas: necessidade de um modelo geral para decisores com informações incompletas;

necessidade de métodos para ajudar os decisores a encontrar solução; e necessidade de

métodos concebidos para problemas descritivos definidos (Weber, 1987).

Devido ao incremento da importância das decisões na seleção de fornecedores e à

complexidade e imprecisão desse problema, tem recebido considerável atenção na literatura

acadêmica e na prática industrial a seleção de fornecedores com informação incompleta.

Tsai et al. (2003) mencionam que uma pesquisa sobre os métodos tradicionais de

avaliação mostrou que eles são tudo, menos objetivos, e carecem de um preciso

processamento de dados, pelo que a maioria das pesquisas desenvolvidas para tratar o

problema de seleção de fornecedores com informação parcial começaram a procurar novos

métodos que, principalmente, se baseiam em dois: Teoria de Conjuntos Fuzzy e Teoria do

Sistema Grey.

2.2.1 Pesquisas baseadas na Teoria dos Conjuntos Fuzzy

A Teoria dos Conjuntos Fuzzy vem se desenvolvendo, ganhando espaço e está sendo

usada como ferramenta para a formulação de modelos nos vários campos das ciências. Essa

teoria foi introduzida em 1965 pelo matemático Lotfi Asker Zadeh, com a intenção de dar um

tratamento matemático a certos termos linguísticos subjetivos, tornando possível a produção

de cálculos com informações imprecisas.

Em uma situação real para um problema de seleção de fornecedores, muitas

informações de entrada não são conhecidas com precisão. No momento da tomada de

decisões, o valor de muitos critérios e restrições é expresso em termos vagos, como 'muito

alto em termos de qualidade' ou 'baixo preço'. Modelos determinísticos não podem facilmente

levar essa indefinição em conta (Amid et al., 2006). Vários autores têm produzido trabalhos

usando essa teoria como base e integrando-a com outros métodos com o fim de melhorar os

resultados.

Uma das abordagens usadas para integrar com a Teoria Fuzzy é o ANP. Razmi et al.

(2009) desenvolvem um modelo fuzzy ANP (Analytic Network Process) para avaliar os


22

potenciais fornecedores e selecionar o(s) melhor(es) em relação aos critérios mais

importantes. Os autores incrementaram um modelo de programação não linear para obter os

pesos das comparações a partir de matrizes de comparação na estrutura ANP. Do mesmo

modo, Tseng et al. (2009) apresentam um modelo de avaliação hierárquica para ajudar um

grupo de especialistas a selecionar o fornecedor ideal. A abordagem baseia-se em ANP

técnica que pode simultaneamente levar em conta as relações de feedback e dependência de

critérios, e na integral Choquet (integral não aditiva Fuzzy) que pode eliminar a interatividade

de problemas de especialistas com julgamentos subjetivos.

Por outro lado, a abordagem de Büyüközkan et al. (2011) tem em conta a crescente

complexidade e incerteza do ambiente socioeconômico, o qual provoca que seja menos

possível assumir todos os critérios como independentes, propondo uma nova abordagem de

decisão em grupo integrada pelo método ANP (Analytic Network Process) com preferências

linguísticas incompletas em ambientes fuzzy.

Outra aplicação proposta com ANP é realizada por Lin (2012) que expõe a adoção do

Processo de Rede Analítica Fuzzy (FANP) que identifica os principais fornecedores,

considerando os efeitos da interdependência entre os critérios de seleção tratando julgamentos

inconsistentes e incertos. O FANP é integrado com a Programação Linear Multiobjetivo

Fuzzy (FMOLP) para selecionar os melhores fornecedores em condições fuzzy.

Teorias e metodologias fuzzy podem ser usadas no contexto QFD para traduzir a

informação imprecisa e vaga em relações Fuzzy. Dursun et al. (2013) propõem uma

abordagem de decisão multicritério em grupo que usa como ferramenta a QFD (Quality

Function Deployment). Inicialmente, identificam as características que o produto adquirido

deve possuir a fim de satisfazer as necessidades da empresa, e, em seguida, procuram

estabelecer os critérios de avaliação dos fornecedores relevantes. A faixa dos pesos dos

critérios e as avaliações dos fornecedores são calculadas usando o método FWA (Fuzzy

Weighted Average), o qual permite a fusão de informação imprecisa e subjetiva expressa

como variáveis linguísticas ou números fuzzy. Um método de ordenação de números fuzzy

baseado na medição da área é usado para ranquear os fornecedores.

Amid et al. (2006) desenvolvem um modelo linear multiobjetivo fuzzy para superar a

imprecisão das informações e que permite ao decisor atribuir pesos diferentes a vários

critérios quantitativos ou qualitativos em condições de múltiplas restrições de fornecimento e

capacidade. O modelo multiobjetivo é transformado num modelo de programação fuzzy

convexo.


23

Kannan et al. (2013) apresentam uma abordagem integrada da Teoria da Utilidade

Multiatributo Fuzzy com a programação multiobjetivo para a classificação e seleção dos

melhores fornecedores verdes, de acordo com critérios econômicos e ambientais.

Primeiramente, o processo analítico hierárquico fuzzy (FAHP) e a técnica fuzzy são aplicados

para ordenar as preferências de acordo à semelhança com a solução ideal, incorporando a

opinião dos especialistas. Uma vez determinados os melhores fornecedores verdes, usa-se a

programação linear multiobjetivo para formular várias restrições de qualidade, capacidade,

etc. O objetivo do modelo matemático é, simultaneamente, maximizar o valor total das

compras e minimizar o custo total destas.

Amid et al. (2011) ainda desenvolvem um modelo ponderado max-min fuzzy para lidar

eficazmente com a imprecisão dos dados de entrada e diferentes pesos dos critérios, onde o

AHP (Analytic Hierarchy Process) é usado para obter os pesos dos critérios.

Izadikhah (2012) trabalha em uma técnica melhorada de TOPSIS (Technique for Order

Preference by Similarity to Ideal Solution) para o grupo de tomada de decisão com números

Atanassov’s Interval-valued Intuitionistic Fuzzy para resolver o problema de seleção de

fornecedores em ambiente de informação incompleta e incerta.

2.2.2 Pesquisas baseadas na Teoria do Sistema Grey

Atualmente, o preto representa falta de informação, e o branco representa informações

completas. Então, a informação que está incompleta ou indeterminada é chamada Grey.

Assim como a Teoria dos Conjuntos Fuzzy, a Teoria do Sistema Grey é um modelo

matemático eficaz para resolver os problemas incertos e indeterminados (Hsu e Wen, 2000).

A Teoria do Sistema Grey (GST) originada com Deng (1982), pode ser utilizada para

resolver problemas com dados discretos e informação incompleta (Deng, 1989). É, portanto,

uma teoria e uma metodologia que lida com problemas sistemáticos pobres, incompletos ou

incertos. Uma das principais vantagens dessa teoria é que pode gerar resultados satisfatórios

usando uma quantidade relativamente pequena de dados ou com grande variabilidade de

fatores (Yang et al., 2006).

A literatura introduziu a GST para a seleção de fornecedores a partir de duas

perspectivas: (1) informações de decisão na forma de valores grey; e (2) em análise relacional

grey (GRA) (Chai et al., 2013).


24

Dentro dos trabalhos desenvolvidos com a primeira perspectiva, estão Li et al. (2007)

que sugerem uma abordagem baseada na Teoria Grey para lidar com o problema de seleção

de fornecedores, onde os pesos e avaliações de atributos para todas as alternativas são

descritos por variáveis linguísticas que podem ser expressas em números grey. A seguir, a

ordem de classificação de todas as alternativas é determinada com uma grey possibility

degree.

A segunda perspectiva introduzida é usada em vários trabalhos, como em Tsai et al.

(2003), onde se elabora um estudo que utiliza a Grey Relational Analysis (GRA) na teoria

grey apresentada por Deng em 1982, para estabelecer um modelo completo e preciso de

avaliação.

Golmohammadi et al. (2012) também desenvolvem um modelo de tomada de decisão

com base no Grey Relational Analysis para a seleção de fornecedores. Eles usam a abordagem

de tomada de decisão multicritério com a ajuda da Grey System Theory para capturar a

complexidade inerente a esses processos de seleção. A fim de aumentar a eficácia da

metodologia proposta, os autores agregam um modelo de duas fases, que integra a

comparação par a par difusa com a Grey Relational Analysis. Na primeira fase, o modelo

utiliza a técnica de comparações par a par difusa para enfrentar algumas das limitações na

metodologia grey atual. Na segunda fase, é proposto um método para mitigar o julgamento

viés e a inconsistência em comparações par a par, de modo a melhorar os resultados da

primeira fase.

Da mesma forma, Rajesh et al. (2014), usando a segunda perspectiva, desenvolvem uma

pesquisa no caso de uma cadeia de suprimentos flexível. Os valores possíveis grey para a

seleção de fornecedores são calculados, utiliza-se uma análise relacional grey para encontrar a

proximidade exata de cada fornecedor com um fornecedor referencial ideal e, finalmente, eles

são priorizados. Dentro da metodologia, é possível variar as ponderações dadas aos atributos

em qualquer ponto do tempo para atender às exigências atuais do mercado. Realiza-se

também uma análise de sensibilidade para identificar em que medida as prioridades de seleção

de fornecedores mudam, variando os pesos dados a cada um dos atributos.

Com o propósito de usar as vantagens dos métodos tradicionais, muitos autores

integraram a Teoria do Sistema Grey com algumas abordagens como AHP (Analytic

Hierarchy Process), TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal

Solution), Algoritmos Genéticos, etc., para solucionar o problema da seleção de fornecedores

com informação incompleta.


25

Tentando melhorar a Teoria do Sistema Grey, Yang et al. (2006) propõem um modelo

integrado, combinando o Processo de Análise Hierárquica (AHP) e Análise Relacional Grey

(GRA). O AHP é usado para integrar sistematicamente diversos julgamentos de diferentes

avaliadores e obter os pesos dos critérios qualitativos. Ao determinarem-se os pesos relativos

dos critérios qualitativos, utilizam-se esses pesos como coeficientes do modelo GRA. O

algoritmo de GRA é então usado para combinar os dados qualitativos e quantitativos, quando

se considera as suas características de "grande é melhor" ou "pequeno é melhor" para realizar

a avaliação de seleção de fornecedores. O modelo é ilustrado com um estudo de caso de um

fabricante de computadores notebook.

Outra abordagem integrada do Processo de Análise Hierárquica e Análise Relacional

Grey é desenvolvida por Hu (2009), que apresenta uma abordagem que considera fatores

tangíveis e intangíveis na escolha do fornecedor ideal. O método emprega o AHP para

determinar os pesos de critérios e aplica a GRA para classificar as alternativas e encontrar o

melhor fornecedor.

Jadidi et al. (2009) propõem um método baseado nos conceitos de TOPSIS aplicados

na Teoria do Sistema Grey para lidar com o problema de seleção de fornecedores. Essa

abordagem pondera a conexão entre cada sequência de alternativas e a sequência referencial

positiva e negativa para comparar a ordenação dos números grey e selecionar o melhor

fornecedor.

Por outro lado, Li et al. (2008) apresentam uma abordagem baseada na Teoria do

Sistema Grey e que, ao mesmo tempo, utiliza a mineração de dados da Teoria Rough Set. As

alternativas são descritas por variáveis linguísticas que podem ser expressas em números grey,

determinando a melhor por Análise Relacional Grey.

Igualmente, Bai et al. (2010) tentam ajudar na discussão da sustentabilidade na área de

modelagem da seleção de fornecedores, usando uma abordagem que combina a Teoria do

Sistema Grey com a Teoria Rough Set; contribuindo para a incorporação de camadas e níveis

de variáveis adicionais e para esquemas de ponderação do decisor.

Wu (2009), no seu trabalho, utiliza a Análise Relacionada Grey e Teoria Dempster-

Shafer para lidar com o problema de tomada de decisão em grupo difuso. Na agregação

individual, a Análise Relacionada Grey é usada como um meio para refletir a incerteza em

modelos multiatributo através dos números de intervalo. Depois, na agregação grupal, a regra

Dempster-Shafer (D-S) de combinação é usada para agregar preferências individuais em uma

preferência coletiva, pela qual as alternativas são classificadas e a melhor alternativa é obtida.


26

Um dos últimos trabalhos elaborados integram algoritmos genéticos baseados na Teoria

do Sistema Grey. Sadeghieha et al. (2012) aplicam um modelo de programação por metas

baseado na Teoria Grey para avaliar os fornecedores com respeito ao desvio total dos fatores

que têm valores ideais, e, finalmente, utilizam um algoritmo genético para resolver o

problema de avaliação.

Com o aumento da consciência mundial a respeito de proteção ambiental, a Gestão da

Cadeia de Suprimentos Verde (GSCM) tem recebido muita atenção por parte dos

pesquisadores e profissionais ao longo da última década. Hamid et al. (2014) usam critérios

tanto econômicos como ambientais e propõem um modelo de seleção de fornecedores verde

que integra o Processo de Análise de Rede (ANP) que é usado para lidar com as

interdependências entre os critérios e a Análise Relacional Grey tradicional melhorada. O

ANP se utiliza para os pesos dos critérios e uma melhor GRA para classificar os fornecedores.

Da mesma forma, Tseng (2011) propõe um método onde os pesos dos critérios e

alternativas GSCM (Green Supply Chain Management Criteria) são descritos usando

preferências linguísticas que podem ser resolvidas com a Teoria dos Conjuntos Fuzzy.

Posteriormente, a classificação de cada alternativa é calculada a partir de informações

incompletas pela aplicação de um grau grey.

2.3 Síntese do Estado da Arte e Posicionamento deste Trabalho

Chai et al. (2013) citam que a tendência na pesquisa atual é a integração de técnicas de

Decisão Multicritério na construção de um modelo de decisão eficaz para resolver problemas

práticos e complexos da seleção de fornecedores, principalmente para a consideração de

vários fatores de incerteza. Além disso, uma série de formulações incertas não difusas

também emergiu, incluindo as formulações estocásticas e probabilísticas, bem como

informações de decisão incompletas e imprecisas.

A seleção de fornecedores tem recebido considerável atenção pelo seu efeito

significativo para a exitosa gestão da cadeia logística e de abastecimento (Chain et al., 2013),

mas a maioria dos métodos propostos não podem modelar completamente o problema de

seleção de fornecedores de forma adequada e prática. (Razmi et al., 2009). Da mesma forma,

Golmohammadi et al. (2012) mencionam que existe um rico acervo de conhecimentos na

seleção de fornecedores em termos de abordagem metodológica, mas a eficácia dessas


27

técnicas é muito limitada em situações onde as informações completas e incompletas estão

presentes na tomada de decisão

Várias metodologias têm sido desenvolvidas nos últimos anos para tentar resolver o

problema da seleção de fornecedores, existindo vários artigos de revistas que coletam e

classificam essa informação com o objetivo de analisar os avanços nessa área e propor

trabalhos futuros (Weber et al., 1991; Korhonen et al., 1992; Degraeve et al., 2000; De Boer

et al., 2001; Ho et al., 2010; Viana et al., 2012; Chai et al., 2013; Khodadadzadeh et al.,

2013).

Uma das conclusões obtidas depois de analisar esses trabalhos é a evolução da

importância dos critérios usados na avaliação, onde Weber et al. (1991) expõem vários

critérios que são importantes para a decisão multiobjetivo de seleção de fornecedores, como o

preço, a qualidade, a entrega, o histórico de rendimento, capacidade, sistema de comunicação,

serviço, localização geográfica, etc., constituindo-se o problema em como selecionar os

fornecedores que cumprem de maneira ótima os critérios desejados. Anos depois, Ho et al.

(2010) mencionam que o critério mais popular é a qualidade, seguido de entrega, preço/custo,

capacidade de produção, serviço, gestão, tecnologia, pesquisa e desenvolvimento, finanças,

flexibilidade, reputação, relações, risco e segurança e meio ambiente, revelando-se que o

preço/custo não é o critério mais amplamente adotado. O enfoque tradicional de critério único

baseado na oferta de custo mais baixo já não serve de apoio nem é suficientemente robusto na

gestão de fornecedores na atualidade.

Ademais, infere-se que as possíveis razões pelas quais o decisor fornece apenas

informações incompletas são que: (1) a decisão deve ser feita sob pressão de tempo e falta de

dados; (2) muitos dos atributos são intangíveis ou não financeiros, porque refletem impactos

sociais e ambientais; (3) DM tem pouca atenção e capacidade de processamento de

informação (Kahneman et al., 1982); e que (4), nas configurações do grupo, nem todos os

participantes têm o mesmo conhecimento sobre o domínio do problema (Ramanathan e

Ganesh, 1994).

Embora se conte com diversos artigos que classificam a informação relacionada à

seleção de fornecedores, não se encontrou nenhum que realize uma revisão desse problema

especificamente quando se leva em conta informação parcial. Nesse sentido, foram analisados

22 artigos da base do ISI entre os anos de 2003 e 2014, utilizando-se como palavras-chave:

seleção de fornecedores, informação incompleta, informação parcial, informação imprecisa,


28

entre outras, para atingir os trabalhos que ofereciam uma abordagem para a resolução do

problema em questão. Os trabalhos foram classificados em diferentes aspectos, tais como: ano

de publicação, método utilizado, critérios considerados, número de decisores levados em

conta, etc.

2.3.1 Frequência de Artigos

Dos artigos de periódicos selecionados, os anos de maior produção de trabalhos foram

2009, 2011 e 2012, onde se concentram 59% das publicações. A figura 2.2 permite observar

um incremento no estudo do problema de avaliação e seleção de fornecedores a partir do ano

de 2009, quando 77% das pesquisas foram publicadas, mostrando a crescente importância

desse tema na atualidade.

Figura 2.2 - Frequência de Artigos por Ano

Fonte: Esta pesquisa (2014)

2.3.2 Métodos Utilizados

Adicionalmente, nos artigos coletados, foram analisados os métodos usados para a

resolução do problema em questão, descobrindo-se que as abordagens se centram em duas

teorias: a Teoria dos Conjuntos Fuzzy e a Teoria do Sistema Grey. A figura 2.3 exibe a

distribuição dos trabalhos, levando em conta o método utilizado e o ano de publicação.

2003 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Artigos/ano 1 2 1 1 5 1 4 4 2 1

0

1

2

3

4

5

6

Nú

mer

o d

e A

rtig

os

Frequência de Artigos


29

A Teoria dos Conjuntos Fuzzy apresenta maior quantidade de artigos publicados, a

partir do ano 2011. A diferença da Teoria do Sistema Grey que tem sido constantemente

empregada ao longo dos anos tendo maior concentração de publicações nos anos de 2009 e

2012.

Figura 2.3 - Frequência de Artigos por Ano e por Método Usado


Classificando os métodos mencionados com base nas metodologias integradas com eles,

pode-se destacar que, para o método GST, a maioria dos artigos utiliza as teorias sem integrá-

las com outras, diferentemente da Teoria Fuzzy, que é mais usada com o método FANP, assim

como se apresenta na figura 2.4.

Figura 2.4 - Classificação por Integração de Métodos


2003 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

FUZZY 0 1 0 0 2 0 3 2 2 0

GST 1 1 1 1 3 1 1 2 0 1

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

Nú

mer

o d

e A

rtig

os

Frequência de Artigos por Método


30

2.3.3 Decisão em Grupo

Muitas vezes, a responsabilidade da tomada de decisões é delegada a mais de um

indivíduo. Dentro dos artigos, encontram-se 41% de publicações que apresentam pesquisas

relacionadas com grupo de especialistas que ajudam na tomada de decisão. Analisando mais

detalhadamente, a maioria dos artigos que trabalham com decisão em grupo aplica a teoria

GST, seguida pela Teoria Fuzzy.

Figura 2.5 - Trabalhos com Decisão em Grupo Fonte: Esta pesquisa (2014)

2.3.4 Aplicações dos Trabalhos

As publicações coletadas diferem também nas aplicações em que são executados os

métodos. Nesse sentido, categorizam-se em dois grupos: estudos de caso e exemplos

ilustrativos.

Os estudos de casos são aplicações dos métodos feitas em problemas de seleção de

fornecedores reais para ajudar na tomada de decisão dentro de alguma empresa. Já os

exemplos ilustrativos são aplicações numéricas que explicam o método praticamente.

Na figura 2.6 pode-se apreciar que 55% dos artigos usaram exemplos ilustrativos para

explicar os métodos propostos, sendo um valor aproximadamente equilibrado com os 45%

dos artigos que usam um estudo de caso.


31

Figura 2.6 - Aplicações dos Trabalhos Fonte: Esta pesquisa (2014)

Depois da revisão bibliográfica é possível observar que poucos artigos têm sido

publicados sobre a seleção de fornecedores com informação parcial, muitos dos quais são

recentes. Além disso, observamos que existe um campo aberto para desenvolver pesquisas

devido à carência de métodos que possam processar informações incompletas para avaliar

adequadamente as alternativas.

Diante do exposto, o próximo capítulo resolve um problema de seleção de fornecedores

com informação parcial e problemática de escolha usando o método de elicitação flexível.

55%

45%

Exemplos Numéricos vs. Estudos de Caso

aplicação estudo de caso

Capítulo3 Modelo Proposto

32

3 Sistema de Apoio à Decisão para Seleção de Fornecedores

Este capítulo apresenta a descrição de um problema de seleção de fornecedores, fator

motivador deste trabalho. O problema foi modelo, em uma organização do Equador, a pessoa

responsável na empresa pela seleção do fornecedor.

Para resolver este problema conta-se com dois Sistema de Apoio à Decisão, um para o

método de elicitação de trade-off e outro para o método de elicitação flexível, cujos resultados

são comparados e avaliados posteriormente. Concluindo-se finalmente com as vantagens da

elicitação flexível sobre o outro método apresentado.

3.1 Descrição do Problema

A empresa na qual se aplicou o Sistema de Apoio a Decisão (SAD) para seleção de

fornecedores pertence ao setor elétrico e se encarrega da coordenação das atividades da

geração, transmissão e distribuição de energia do Sistema Nacional Interconectado. A

companhia procura oferecer um serviço seguro, de qualidade e econômico, além de cumprir

padrões de gestão empresarial, talento humano e tecnologia.

Durante muitos anos, a informação das diferentes unidades não era padronizada, o que

dificultava atividades gerenciais como a elaboração de relatórios sobre o funcionamento do

Sistema Nacional Interconectado e suas Interconexões Internacionais, assim como a

coordenação de manutenções das instalações de geração e transmissão. Além disso, não

favorecia a realização do planejamento detalhado dos programas de operação anual e o acesso

à informação do Sistema em tempo real tornava-se quase impossível.

Tentando promover melhorias nesse aspecto, a corporação decidiu estabelecer como

objetivo estratégico sistematizar os processos de gerenciamento de informações técnicas

geradas nos seus processos, bem como, informações relevantes relacionadas que se

encontravam segmentas entre as diferentes unidades de serviço. Para atingir esse objetivo, se

tornou necessário contratar uma empresa de consultoria que pudesse organizar, padronizar e

disponiblizar os dados e relatórios em tempo real, mediante um Sistema de Informação

adequado.

Apresentaram-se quatro empresas de consultoria que desejavam desenvolver esse

projeto. Para avaliar cada uma delas, os seguintes critérios foram considerados:


33

a. Plano do Trabalho: inclusão do plano de participação dos profissionais na prestação

do serviço detalhando as atividades e os responsáveis pelas suas realizações, além

dos objetivos a serem alcançados e o cronograma do trabalho.

b. Experiência da Empresa de Consultoria este critério considerou a experiência

específica da empresa de consultoria, dos quatro projetos mais relevantes dos últimos

oito anos, tendo valoração preferencial os projetos relacionados com:

Desenvolvimento de aplicações WEBexitosas e administração dos ciclos de

vida dos aplicativos;

Certificação Microsoft Partner Gold Business Intelligence y/o Oracle Gold

Partner;

Experiência em implementação ou análise de soluções de software para BI

(Business Intelligence);

Experiência relevante na prestação de serviços e/ou estudos similares a esse

projeto.

c. Experiência Profissional dos Funcionários: avaliou-se a experiência específica de

cada consultor envolvido na prestação do serviço. A empresa deve formar um grupo

de trabalho composto no mínimo de:

Project Manager, com pelo menos três anos de experiência em

gerenciamento de projetos relacionados à engenharia de software,

especialmente, aplicações web e gerenciamento de ciclo de vida de

aplicativos, assim como, experiência em análise de soluções de software

para BI.

Dois Consultores Técnicos com experiência mínima de dois anos em

projetos de software, implementação e desenvolvimento de cubos de

informação, relatórios de mineração de dados, integração de sistemas e

desenvolvimentos web.

Além da experiência e conhecimento dos profissionais nos temas indicados,

desejou-se que os mesmos tenham trabalhado em projetos similares ou com alcance

similar.

d. Formação Acadêmica dos Funcionários: foi avaliado o conhecimento e

certificações em plataformas de desenvolvimento Microsoft (.NET), bases de dados

SQL Server 2008 R2 ou superior, ORACLE 11g em servidores standalone e

ambientes cluster.


34

Nível acadêmico mínimo requerido:

Para o Project Manager – se requer título profissional em Engenharia ou

disciplinas relacionadas com a Engenharia de Software, com uma maior

valoração uma pós-graduação em temas relacionados com o projeto.

Para os Consultores Técnicos – requer que estes profissionais possuam

título em disciplinas relacionadas com a Engenharia de Software.

e. Cumprimento de Requerimentos: neste critério foi avaliado se a oferta da empresa

cumpriu de forma específica e concreta com os requisitos solicitados para o projeto.

Torna-se necessário ressaltar que cada requisito deve ser cumprido com os melhores

padrões de qualidade.

f. Garantias Técnicas e Econômicas: dentro deste critério foram considerados dois

tipos de garantias: segmentadas entre as garantias técnicas e as garantias econômicas.

As primeiras devem especificar a quantidade de tempo pelo qual se garante o normal

funcionamento de cada equipe comprada dentro do projeto.

Também foi avaliado se a empresa de consultoria possui a capacidade de

proporcionar as seguintes garantias econômicas:

Garantia de Bom Uso de Adiantamento, por 100% do valor do adiantamento

e pelo prazo de vigência do Contrato, mais um mês adicional.

Garantia de Fiel Cumprimento de Contrato, por 5% do valor do Contrato, e

pelo prazo de vigência do Contrato, mais um mês adicional.

Essas garantias, mediante uma apólice de seguro ou garantias bancárias, devem

ser emitidas em termos de renovável, incondicional, irrevogável e cobrança imediata

ao pedido da empresa contratante, emitidas pelo setor privado, em favor do

contratante por um banco ou companhia de seguros legalmente estabelecida.

g. Preço: observou-se que o custo total do projeto não superasse o pressuposto

autorizado, além de ser o menor possível sem diminuir a qualidade. Também é

importante mencionar que foi impossibilitada a realização de reajustes no preço por

parte da empresa de consultoria.

h. Condições Financeiras: neste critério, se procurou julgar a proposta das facilidades

de pagamento oferecida por cada uma das empresas, tanto como para pagamento à

vista como a prazo. No caso do pagamento a prazo, considerou-se a existência ou

não de juros.


35

3.2 Aplicação do Modelo Aditivo com Método de Elicitação de Trade-off

A fim de atender de forma satisfatória as exigências e necessidade da empresa, o

consultor fez uso de um programa para realizar a modelagem do problema de seleção de

fornecedores. O programa em questão faz parte do acervo de propriedade intelectual do

Centro de Desenvolvimento em Sistemas de Informação e Decisão (CDSID) da Universidade

Federal de Pernambuco.

Dessa forma, a execução do programa mencionado, foi baseada no procedimento

descrito abaixo:

Definição dos critérios e alternativas: conforme foi referido no item anterior, contou-

se com quatro empresas de consultoria que participaram do processo e oito critérios que

foram avaliados pelo decisor. Especificou-se que cada critério deveria ser crescente ou

decresceste, dentro de uma escala numérica ou verbal.

Figura 3.1- Tela de Escolha do Problema Fonte: Esta Pesquisa (2014)


36

Determinação da Matriz de Consequências: em função das alternativas e critérios

mencionados e através da entrevista realizada com a pessoa responsável por escolher a

empresa de consultoria contratada para a elaboração do projeto, se avaliou cada alternativa i

para cada critério j, obtendo uma função valor vj (ai). Isso permitiu construir uma matriz de

consequências que representa o problema em questão. Esses dados são apresentados na tabela

3.1.

Tabela 3.1- Matriz de Consequências do Problema

Plano de

Trabalho

Experiência

Consultora

Experiência

Profissional

Funcionários

Formação

Acadêmica

Funcionários

Cumprimento

Requerimentos

Garantias

Técnicas e

Econômicas

Preço Condições

Financeiras

Empresa A

20 0 100 75 70 7 46 1

Empresa

B 35 12 51 70 50 6 39 2

Empresa

C 50 20 89 67 100 9 43 4

Empresa

D 43 25 72 64 78 9 42 5


Essa matriz proporciona os dados de entrada necessários para dar início com o

procedimento de elicitação de trade-off, e obter as constantes de escala utilizadas no modelo

aditivo. Essa informação ingressa na tela da Matriz de Avaliação do programa.

Figura 3.2- Tela da Matriz de Avaliação Fonte: Esta Pesquisa (2014)


37

Elicitação de Trade-off: o procedimento utilizado no programa para ordenar as

constantes de escala de cada um dos critérios foi o trade-off. De acordo com Almeida (2013)

as etapas seguidas para a realização deste método são segmentadas em seis momentos

distintos:

a) Avaliação intracritério: construção da matriz de consequências que representa o

problema, exposto na figura 3.2.

b) Ordenação dos critérios: comparação de pares de consequências para conseguir

ordenar os critérios em função da consequência que representam. Essa comparação foi

realizada considerando que a consequência 1 terá o valor máximo para o critério i e o

valor mínimo para os outros critérios; no entanto, a consequência 2 terá o valor

máximo para o critério j e o valor mínimo para os outros critérios; sendo i≠j. Essa fase

encontra-se representada na figura 3.3.

Figura 3.3- Tela das Preferências

Fonte: Esta Pesquisa (2014)


38

c) Exploração do espaço de consequências: buscou-se nesse momento encontrar mais

comparações para o decisor melhorar sua avaliação, nessa fase, se reuniu algumas

inequações úteis na avaliação de consistência.

Figura 3.4- Tela de Definir Inequações


d) Obtenção da relação entre as constantes de escala: efetuou-se comparações baseadas

na etapa de ordenação de critérios, reduzindo o valor máximo do critério da

consequência preferida e mantendo os valores na consequência não preferida até a

obtenção de uma relação de indiferença.

e) Realização de todas as comparações necessárias para conseguir os valores das

constantes de escala.

Figura 3.5- Tela das Constantes de Escala



39

f) Elaboração dos testes de consistência dos resultados.

Resultados: este programa baseia-se no método de agregação aditivo determinístico, o

qual corresponde aos métodos de critério único de síntese, onde é possível agregar todos os

critérios num único critério sintetizado, possuindo uma lógica de agregação compensatória.

Para avaliar as alternativas, trabalhou-se no espaço de consequências, considerando que

cada alternativa possui um vetor de consequências x e, dessa maneira, a função valor global

de cada alternativa é:

(4.1)

Onde

constante de escala para cada critério j

função valor para cada critério j

Além disso, as constantes de escala devem cumprir com:

. (4.2)

Uma vez obtidas todas as funções valor globais, determinou-se a melhor alternativa

como sendo a de maior valor v(a).

Dessa maneira, o software processou os dados e ofereceu os resultados apresentados na

figura 3.6, onde se observou que a empresa C possui a maior função valor global sendo,

portanto, a melhor alternativa.

Figura 3.6- Tela de Resultados Fonte: Esta Pesquisa (2014)


40

3.3 Descrição do SAD para Elicitação Flexível

Devido às dificuldades que apresentam os decisores em fornecer dados precisos na

avaliação intercritério, vários autores têm trabalhado durante os últimos anos para tentar

diminuir os esforços cognitivos que o decisor deve realizar, e assim conseguir resolver os

problemas de decisão multicritério com informação incompleta. Porém, depois das várias

pesquisas e debates desenvolvidos nas últimas décadas, ainda não há métodos adequados,

mantendo-se esse problema como um dos principais desafios para a investigação em análise

multicritério.

A elicitação de pesos requer um alto grau de precisão que geralmente é muito difícil de

alcançar por diversos fatores. Nesse contexto, múltiplos pesquisadores tentam solucionar esse

problema mediante a utilização de intervalos para representar as constantes de escala, mas, em

várias ocasiões, não levam em conta aspectos teóricos relacionados aos pesos e a seu processo

de elicitação.

Uma das mais recentes metodologias propostas e que exige menos informação para o

decisor é o procedimento de elicitação flexível apresentado por Almeida (2012b) que

inicialmente desenvolveu esse método para tentar resolver a influência dos critérios, tendo

como principal vertente o procedimento de trade-off que possui uma sólida estrutura

axiomática. A elicitação flexível avalia em estágios o quanto da informação é necessária para

se concluir a avaliação das alternativas, no contexto do problema enfrentado pelo decisor.

Almeida (2012b) se baseou na visão de que nem sempre todas as informações solicitadas na

maioria dos métodos podem ser necessárias para resolver o problema. Evoluindo no tema,

Almeida et al. (2014b) propuseram um novo método para avaliação dos pesos dos critérios em

modelos aditivos por elicitação flexível interativa, onde se preservam aspectos teóricos das

relações de trade-off nas constantes de escala.

Dessa maneira, o Sistema de Apoio à Decisão exposto nesta seção considerou a

metodologia de elicitação apresentada por Almeida (2012b) e Almeida et al. (2014b). Seu

desenvolvimento e construção se baseou em Almeida et al. (2014a) que apresentam um

Sistema de Apoio à Decisão (SAD) elaborado em Matlab, o qual possui essa abordagem e

suporta que um decisor estabeleça pesos para um problema de decisão multicritério de

escolha, baseado no conceito de um procedimento flexível (Almeida e Almeida, 2012;

Almeida et al., 2013).

O SAD deste trabalho foi implementado com a ferramenta de desenvolvimento Delphi e

utilizou uma DLL (Dinamic Link Library) elaborada em C++ para a resolução do problema de


41

programação matemática linear, com o objetivo de melhorar o tempo de resposta para o

decisor (Almeida et al, 2014).

Este SAD foi desenvolvido com a equipe do CDSID (Centro de Desenvolvimento em

Sistemas de Informação e Desição), incluindo a candidata nessa dissertação, com base nos

resultados, experimentos e diversos ensaios desenvolvidos com os protótipos anteriores,

sendo em si ainda um protótipo em fase de testes, e para o qual nova versão mais avançada já

se encontra em elaboração. No entanto, deve-se observar que os resultados obtidos nesta fase

e mostrados nessa dissertação são consistentes com a abordagem clássica anterior de Keeney

e Raifa (1976), de elicitação com o método trade-off.

O diálogo do programa é diretamente operado pelo usuário, sendo este quem, no início,

disponibiliza diversas informações que serão processadas nas diferentes etapas da elicitação.

O ingresso dos dados pode ser realizado diretamente na tela do programa, mas também

proporciona-se a opção de importação desde uma planilha de Excel, o que agiliza a entrada

dos dados e permite a opção de carregar rapidamente variações que se apresentem ou novos

problemas.

O programa foi composto por sete abas que se encontram interrelacionadas como se

mostra na figura 3.7.

APRESENTAÇÃO DOPROGRAMA

ENTRADA DEDADOS

PASSO 1: Análise Intracritério

PASSO 2: Ordenação de Critérios

PASSO 3: Elicitação Flexível

RESULTADOS

PASSO 2

PASSO 3

ProcedimentoSWING

ComparaçãoPar a Par

Numérico

Gráfico de Barras

PASSO 3

PASSO 3

Gráfico de Bolhas

GráficoRadar

Figura 3.7 - Relação entre ABAS do Programa



42

Na avaliação intracritério se estabeleceu a função valor para cada critério considerando

quatro funções diferentes: linear, exponencial, logarítmica e logística. Para cada função se tem

a possibilidade de variar os parâmetros desde a tela do programa ou desde a planilha de Excel.

Para a ordenação de critérios se empregou dois procedimentos: swing e comparação par

a par. No swing se exibe um gráfico de barras que representa o melhor valor para o critério

selecionado da lista e o pior valor para os outros critérios. O usuário pode escolher um ou

mais critérios ao mesmo tempo até obter a ordenação final. Caso se escolha a comparação par

a par, em dois gráficos de barras se mostram os critérios a serem comparados, podendo o

usuário eleger entre um ou outro critério. Em qualquer momento da ordenação de critérios, é

possível passar de um método para outro porque os dois são independentes.

Uma vez ordenados os critérios, passa-se a obter os valores dos pesos para cada um dos

critérios, além de determinar o conjunto das alternativas não dominadas. O processo de

elicitação está composto por três etapas apresentadas na figura 3.8. Cada etapa foi desenhada

para diminuir o número de perguntas que o decisor precisa responder, sendo geradas as

questões para o usuário, até conseguir encontrar somente uma alternativa não dominada.

ETAPA 0

ETAPA 1

Consequência A

Consequência B

Indiferente

Não Sabe

ETAPA 2

ETAPA 1

Pergunta 1

Pergunta 2

FASE 1

FASE 2

Pergunta 1

ETAPA 2

ETAPAS DA ELICITAÇÃO

Figura 3.8 – Fases de Perguntas do Processo de Elicitação



43

O problema é apresentado ao decisor com a visualização do espaço de consequências,

e, a partir de escolhas do decisor, as questões que lhe são apresentadas, o modelo pode efetuar

uma redução no espaço de alternativas, sendo desenvolvidas etapas alternadas de diálogo e

cálculo. Entre essas etapas, o decisor fornece informações sobre sua estrutura de preferências

intercritério (Almeida, 2013).

A função valor aditiva para cada alternativa foi avaliada para estabelecer a relação de

dominância entre alternativas usando as preferências do decisor as quais foram obtidas por

meio do procedimento de elicitação flexível usando informação parcial (Almeida, 2014a).

Durante a elicitação, é possível observar os resultados das alternativas não dominadas

numa tabela de dados numéricos, em um gráfico de barras, em um gráfico de bolhas ou em

um gráfico radar, na tentativa de ajudar o usuário a visualizar da melhor forma o problema. Se

o software já encontrou só uma alternativa não dominada, simplesmente se tem acesso à

tabela de valores numéricos.

3.4 Aplicação do SAD para Elicitação Flexível

O Sistema de Apoio à Decisão descrito anteriormente foi utilizado para analisar o

problema apresentado neste trabalho, no qual se selecionou uma empresa de consultoria que

implemente um sistema de informação em uma empresa da área elétrica, para padronizar e

organizar dados internos de cada unidade de serviço.

Dessa forma, para obter a alternativa não dominada através do programa citado,

inicialmente se inseriu os dados incluídos na planilha de Excel, como: critérios e alternativas a

ser avaliados, o tipo da função valor para cada critério com seus respectivos parâmetros, a

matriz de consequências e se os critérios são crescentes ou decrescentes.

Figura 3.9 – Tela para Avaliação Intracritério



44

Uma vez carregada toda a informação necessária, e, no caso, se deseje modificar o tipo

de função valor para os critérios, entra-se na tela de avaliação intracritério mostrada na figura

3.9.

Posteriormente, três passos foram realizados pelo decisor para encontrar qual empresa

atenderá melhor aos objetivos do projeto.

Ordenação de Critérios: no caso da ordem dos critérios dada na planilha de Excel não

ser a adequada, o usuário pode ordená-los com base em dois procedimentos: swing ou

comparação par a par, cujas telas são apresentadas na figura 3.10. Se nenhum dos

procedimentos foi finalizado, é possível mudar de um para outro tentando encontrar qual

deles oferece maiores facilidades para obter a ordenação requerida.

(a)

(b)

Figura 3.10 – Telas para Ordenação de Critérios: (a) Swing (b) Comparação Par a Par



45

Processo de Elicitação Flexível: após o término da ordenação, continuou-se com a

elicitação flexível para obter os pesos de cada critério.

Para isso, assumiu-se que o estabelecimento de comparações com relação de indiferença

exige um maior esforço cognitivo do decisor, podendo levar a erros e inconsistências no

processo, enquanto a comparação com relações de preferências tem menor grau de exigência

cognitiva, e depende da distância preferencial das consequências (Almeida, 2012b).

A tela para esse processo se expõe na figura 3.11

Figura 3.11 – Tela Elicitação Flexível


Esse procedimento interativo baseia-se na comparação entre duas consequências

relacionadas com o critério i e o critério i+1 respectivamente, da forma como se apresenta na

figura 3.12.

Figura 3.12 – Comparação de Conquências em Elicitação Flexível

Fonte: Almeida (2013, p. 65, 72)


46

Se na consequência B for indicado apenas o ponto x2, se estará expondo uma relação de

indiferença, dificultando a entrega de informação por parte do decisor. Ao invés disso,

mostrou-se os pontos x2’ e x2’’ em torno do ponto x2, onde se teria a seguinte relação:

Portanto, se for indicado um valor de performance relativo ao ponto x’2, o decisor vai

preferir a consequência B; e se for indicado um valor de performance relativo ao ponto x’’2, o

decisor vai preferir a consequência A. Em função disso, se obtêm as seguintes inequações:

e

Uma vez obtidas todas as inequações entre todos os critérios, é possível conseguir o

espaço de pesos representado por:

Esse processo de elicitação flexível está constituído dentro do programa por três etapas,

apresentadas na figura 3.8, que serão detalhadas na continuação:

Etapa 0: nessa etapa se realizou apenas uma pergunta de comparação entre o primeiro

critério da consequência A e o último critério da consequência B, com o objetivo de diminuir

o número de perguntas a ser respondidas pelo usuário.

Etapa 1 – Fase 1: dentro da fase 1 foram realizadas duas perguntas para cada relação de

critérios da primeira metade. A primeira pergunta da relação de critérios se faz entre o critério

i da consequência A e o critério i + 1 da consequência B. Dependendo da resposta, é gerada a

segunda pergunta.

Etapa 1 – Fase 2: dentro da fase 2 se realiza uma pergunta para cada relação de critérios

da segunda metade.

Etapa 2: após realizar perguntas para cada relação, passa-se para a etapa 2, na qual se

procura a maior faixa para cada par de critérios. Se houver um empate, deve-se optar pelo


47

primeiro na ordenação. A pergunta é feita entre o critério i da consequência A e o critério i +

1 da consequência B.

É importante mencionar que após respondida cada pergunta se utilizam os novos limites

para as constantes de escala, na construção dos problemas de programação linear que obterão

o conjunto de alternativas não dominadas. Dessa maneira, o usuário só entregará a informação

até encontrar a melhor alternativa, evitando gerar uma quantidade desnecessária de questões.

Resultados: uma vez encontrada a alternativa não dominada, se apresenta uma tabela

que contém o seu valor máximo e os valores dos pesos de cada critério. A figura 3.13 exibe a

tela do resultado final onde novamente a empresa C é a melhor alternativa.

Figura 3.13 – Tela de Resultados


Se os valores das alternativas são muito semelhantes, o número de perguntas necessárias

para encontrar a melhor opção, pode ser indefinido. Para ajudar nesta dificuldade, o programa

apresenta vários gráficos que comparam as alternativas não dominadas, servindo como

ferramenta de auxilio para a escolha do decisor.

Os gráficos gerados possibilitaram apoiar o decisor na visualização do conjunto das

alternativas não dominadas, viabilizando a escolha da alternativa de melhor compromisso

diretamente, sem a necessidade de responder uma pergunta novamente.


48

Figura 3.14 – Gráficos do Conjunto de Alternativas não dominadas


3.5 Vantagens do método de Elicitação Flexível

Devido à importância da avaliação intercritério na tomada de decisão, vem-se

discutindo por muitos anos o tema da elicitação dos pesos, pois obter essas informações

permite efetuar a combinação quantitativa dos critérios no processo de agregação para

posteriormente ser possível avaliar as alternativas. No entanto, nem sempre os decisores

possuem o conhecimento necessário ou estão dispostos a fornecer todas as informações

solicitadas.

Nesse contexto, após aplicar o mesmo problema de seleção de fornecedores nos dois

Sistemas de Informação de Apoio à Decisão, observou-se que o método de elicitação flexível

desenvolve perguntas em que o usuário precisa realizar um menor esforço cognitivo, devido o

fato de utilizar relações de preferência em lugar de relações de indiferença para a modelagem

das preferências do decisor. Mais detalhadamente, a relação de indiferença corresponde à

existência de razões claras para o decisor, que justifique a equivalência entre dois elementos,

o que pode ser representado por uma igualdade, ao contrário da preferência P, que

corresponde à existência de razões claras que justifique uma preferência significativa em


49

favor de um dos dois elementos, o que pode ser descrito através de uma inequação. Logo, a

indiferença é mais rigorosa como restrição e deve ser mais precisa para evitar inconsistências

e erros, o que influi diretamente na obtenção dos pesos.

No método de elicitação flexível procura-se avaliar se a informação que o decisor

entrega ao responder uma pergunta já permite dar uma resposta adequada para ele, ou se ainda

é necessário diminuir o número de alternativas não dominadas mediante a geração de outra

pergunta. Tudo isso, ajuda a reduzir o tempo do processo de elicitação, porque nem sempre se

requer todas as informações para obter uma resposta apropriada.

Ao existir um grande número de critérios nos métodos tradicionais, se geram

quantidades elevadas de perguntas que o decisor precisa responder para se obter o resultado, o

que exige maior tempo, produz confusão e incrementa os erros. Diante do exposto, o decisor

respondeu 27 perguntas quando usado o SAD do método de elicitação por trade-off,

demorando aproximadamente 35 min para se encontrar a opção mais adequada ou de melhor

compromisso. No entanto, o método de elicitação flexível evita carregar o usuário com muitas

questões, que, em algumas ocasiões, não são necessárias. Neste método o decisor respondeu

somente duas perguntas para terminar a avaliação das alternativas, sendo necessário um

tempo inferior a 5 min.

É importante também mencionar que no programa se utilizou escala intervalar, a qual

indica quanto uma alternativa acrescenta a mais de valor em relação a uma outra alternativa.

“Isso é interessante porque o decisor pode estar mais interessado em quanto mais ele vai

ganhar para passar de uma alternativa para outra, e não necessariamente em quantas vezes

uma alternativa é melhor do que outra, como na escala de razão” (Almeida, 2013).

Uma vez comparado os dois métodos de elicitação se podem destacar as várias

vantagens que oferece o método de elicitação flexível para o decisor, facilitando sua escolha.

Capítulo 4 Conclusões e Futuros Trabalhos

50

4 CONCLUSÕES E FUTUROS TRABALHOS

4.1 Conclusões

A seleção de fornecedores é um dos assuntos mais importantes em qualquer unidade de

produção, pois a escolha de um bom fornecedor pode ajudar a incrementar a produtividade e

eficiência da empresa. Na avaliação de fornecedores, torna-se importante considerar os

diversos critérios envolvidos, os quais devem estar diretamente relacionados aos objetivos

estratégicos da organização, convertendo-se em um problema importante de decisão

multicritério, que requer um trade-off entre vários critérios que contêm informação vaga e

imprecisa.

Na maioria das circunstâncias, os decisores não possuem todo o tempo ou o

conhecimento necessário para realizar um extenso processo de elicitação, daí a importância de

diminuir o esforço cognitivo e, portanto, o tempo empregado para obter uma solução

adequada. Ao existir um elevado número de critérios, nos métodos de elicitação de trade-off

são geradas quantidades elevadas de perguntas que o decisor deve responder para obter o

resultado, o que produz confusão e sobrecarrega o usuário incrementando a probabilidade de

erros. No entanto, o método de elicitação flexível avalia em estágios o quanto da informação é

necessário para se concluir a avaliação das alternativas, no contexto do problema enfrentado

pelo decisor, o que reduz os problemas mencionados anteriormente.

O desenvolvimento de um Sistema de Apoio à Decisão, torna possível realizar cálculos

complexos de forma mais rápida e obter os resultados em tempo real, além de ser plausível

apresentar a informação de uma maneira gráfica a fim de facilitar o melhor entendimento do

processo de elicitação.

Para o decisor, pode se tornar mais conveniente trabalhar com relações de preferência

do que com relações de indiferença, devido ao esforço cognitivo necessário ser menor.

4.2 Trabalhos Futuros

Geralmente, a responsabilidade pela tomada de decisões é delegada a mais de um

indivíduo, convertendo-se a aplicação da elicitação flexível para Decisão em Grupo em uma

área interessante de pesquisa para testar as grandes qualidades deste novo método.

Capítulo 4 Conclusões e Futuros Trabalhos

51

No CDSID já há outro software desenvolvido em formato preliminar para tratar desta

questão e vários estudos e experimentos já vem sendo conduzidos para tal finalidade

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