Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2013 |
| Autor(a) principal: |
ALBUQUERQUE JÚNIOR, Gabriel Alves de |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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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/123456789/11429
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Resumo: |
As atuais exigências de questões ambientais fizeram com que a análise de cadeias de suprimentos e sistemas de manufatura precisasse levar em consideração indicadores de desempenho ambiental, além das tradicionais métricas de desempenho. A quantidade de energia consumida para produzir um bem de consumo e o total de emissões de gases de efeito estufa (GEE) são exemplos desses indicadores. Diversas organizações e empresas vêm se envolvendo na definição de metodologias e ferramentas que auxiliem na avaliação de desempenho ambiental (ADA). O gerenciamento de cadeias de suprimentos verdes (GSCM), do inglês green supply chain management, surgiu da necessidade de se avaliarem metas relacionadas ao desempenho das cadeias de suprimentos e seu impacto ambiental. As redes de Petri vêm sendo aplicadas constantemente na avaliação de sistemas de manufatura e cadeias de suprimentos. Este trabalho propõe um framework baseado na utilização das stochastic Petri nets (SPN), especificamente as stochastic reward nets (SRNs), para a modelagem e aferição de indicadores das atividades do GSCM. Para alcançar esse objetivo, utiliza-se uma abordagem baseada em componentes para modelar os elementos do sistema. A composição desses componentes resulta em um modelo cujas propriedades são garantidas e que provê um conjunto de indicadores de desempenho ambiental e do sistema. |
