Seleção de operador logístico: um modelo multicritério de apoio à decisão

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Vázquez Reyes, Bengie Omar
• Orientador(a): Colmenero, João Carlos
• Banca de defesa: Silva, Vanina Macowski Durski, Sola, Antônio Vanderley Herrero, Braghini Junior, Aldo, Colmenero, João Carlos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Ponta Grossa
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Logística; Processo decisório por critério múltiplo; Transportes - Planejamento; Logistics; Multiple criteria decision making; Transportation - Planning
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3988

O operador logístico (3PL) é uma empresa fornecedora de serviços logísticos que desempenha um papel importante na cadeia de suprimentos (SCM). Neste trabalho é apresentado um modelo multicritério de apoio à decisão (MCDM) para resolver o problema de seleção do operador logístico, considerando as prioridades da política da empresa. Fuzzy SWARA é utilizado para calcular os pesos dos critérios de seleção e Fuzzy TOPSIS para selecionar o melhor operador logístico. A demonstração de usabilidade do modelo é representada por meio de um estudo de caso em uma empresa fabricante de eletrodomésticos localizada em Brasil. Os principais resultados mostram que o critério segurança e meio ambiente é o mais impactante para a seleção do melhor operador logístico, além disso verificou-se que a importância dos critérios e avaliação das alternativas dos decisores influência na ranqueamento final das alternativas. Em seguida, a análise de sensibilidade foi realizada para compreender a importância dos critérios em relação à alternativa selecionada, ademais de fornecer informações pertinentes para a equipe de decisores na melhoria dos critérios com baixo desempenho. Finalmente, o dashboard de resultados demostrou de maneira gráfica a importância de considerar o conhecimento implícito, experiências e opiniões de múltiplos decisores.