Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2019 |
Autor(a) principal: |
Rocha, Carolina Xavier da Silva Seixas |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Volta Redonda
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://app.uff.br/riuff/handle/1/9415
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Resumo: |
Os sistemas de rastreabilidade têm sido amplamente incorporados às indústrias de alimentos, a fim de aumentar a confiança do consumidor nos produtos demandados. Com o aumento da divulgação das crises alimentares e seus impactos na saúde humana, os consumidores estão cada vez mais exigentes com relação ao conhecimento da origem dos alimentos. Nesse cenário, o presente estudo objetiva identificar e priorizar as tecnologias de rastreabilidade de garrafas de vidro, a fim de selecionar a que melhor atende às necessidades da empresa vidreira estudada e, assim, contribuir com elementos para tomada de decisão de investimentos na aquisição de novos equipamentos. Para a seleção dos critérios e subcritérios, que serviram para pontuar as alternativas, foram utilizadas entrevistas com dois gerentes e sete especialistas de diferentes áreas. As alternativas usadas no estudo foram representadas pelas tecnologias: Identificadores jato de tinta a laser, Identificadores a laser de CO2 e Identificadores a laser de código QR. Como ferramenta para auxiliar na decisão, adotou-se o Analytic Network Process (ANP), uma vez que foi evidenciada a existência de relações entre elementos do mesmo nível hierárquico. Os resultados obtidos com a aplicação do método indicam a seleção da tecnologia Identificadores a laser de código QR para implantação na indústria foco do estudo. Com a aplicação do método, também foi possível identificar que os critérios segurança (46,8%) e social (29,9%) têm o maior peso na tomada de decisão da indústria estudada. |