Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2011 |
| Autor(a) principal: |
Silva, André Luiz de Oliveira e |
| Orientador(a): |
Cavalcante, Cristiano Alexandre Virgínio |
| 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: |
Universidade Federal de Pernambuco
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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://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/5968
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Resumo: |
O consumo de energia elétrica em empresas de Saneamento representa o seu segundo maior custo operacional, o qual é explicado pela grande quantidade de motores elétricos em suas instalações. O motor elétrico é uma máquina elétrica capaz de transformar energia elétrica em energia mecânica, sendo responsável por mais de 80% de toda energia elétrica consumida no mundo e, por ser uma máquina, é passível de quebras e, consequentemente, de reparos. Para reparar os motores elétricos quebrados, muitas empresas optam pela terceirização do serviço, e a maioria das capitais possui um grande número de fornecedores. Selecionar ou classificar estes fornecedores em grupos que auxiliam no cumprimento estratégico das metas é um grande desafio. Uma empresa pública não pode contratar diretamente um fornecedor, estando sujeita às regras da licitação pública e uma das etapas da licitação é qualificação de empresas, que pode ser feita dentro de cada licitação ou em uma licitação exclusiva. Este trabalho apresenta uma forma de classificar empresas fornecedoras de serviços de reparo de motores elétricos, serviços de reparo de motores elétricos para ser utilizada em uma fase de pré-qualificação dos fornecedores. Para isso foi utilizada a metodologia de classificação multicritério PROMSORT a fim de realizar a classificação dos fornecedores de forma não compensatória nos critérios avaliativos. Com a metodologia aplicada, foi possível classificar as empresas estudadas em quatro grupos baseados em atributos ligados à suas instalações, a seus profissionais e a sua experiência. O resultado mostrou que a metodologia é eficaz nesta aplicação e em outras também relativas a classificação |
