[pt] APLICAÇÃO DE REDES BAYESIANAS NA MODELAGEM DE RISCOS EM CADEIA DE SUPRIMENTOS: UM ESTUDO DE CASO APLICADO À AVALIAÇÃO DE FORNECEDORES

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: CAMILA BARBEITO VOTO
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34779&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34779&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34779
Resumo: [pt] Como consequência da atuação focada na eficiência da cadeia de suprimento, as organizações aumentam sua dependência nos fornecedores de matérias primas e componentes e tornam-se mais suscetíveis ao perfil de risco dos mesmos. O papel do gerenciamento de riscos em cadeias de suprimento é de entender e tentar evitar os efeitos devastadores ou mesmo os de menores amplitudes de rupturas de suprimento. Torna-se necessário para os gestores o desenvolvimento da capacidade para avaliação de risco, principalmente o risco de rupturas. É preciso estimar os riscos aceitáveis associados às possíveis rupturas e, então, desenvolver estratégias e diretrizes para o gerenciamento de tais riscos, já que, somente com o conhecimento dos mesmos, torna-se viável o desenvolvimento de planos de mitigação ou contingenciais. Nesta dissertação discutir-se-á o tema de gerenciamento e modelagem de riscos associados a fornecedores, destacando-se a aplicação de um modelo probabilístico de redes bayesianas como um recurso útil nos assuntos relacionados ao gerenciamento e à modelagem de riscos. As rupturas de suprimento serão modeladas utilizando-se um modelo probabilístico de redes bayesianas que possuem a habilidade de representar as relações de causa e efeito em um ambiente envolvendo incertezas. Um estudo de caso com a aplicação da metodologia na indústria de Refino também é apresentada.