Proposição de um modelo hesitant fuzzy QFD para seleção de fornecedores em projetos
Ano de defesa: | 2019 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | , , , |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba |
Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Administração
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: | |
Área do conhecimento CNPq: | |
Link de acesso: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4270 |
Resumo: | A opção por contratar produtos ou serviços traz grandes mudanças ao ambiente de projetos, em razão da influência que o desempenho dos fornecedores tem no seu resultado final. Isso faz com que tal opção gere uma atividade crítica ao escopo do projeto e, consequentemente, à obtenção de resultados esperados: a seleção de fornecedores. Partindo do princípio que a escolha do fornecedor correto para o projeto exige a adoção de um método capaz de considerar os mais variados critérios, a presente pesquisa propôs um modelo que combina hesitant fuzzy linguistic term sets com QFD (Quality Function Deployment), cuja aplicação na seleção de fornecedores em projetos não foi identificada na literatura, embora seu uso tenha o potencial de trazer vários benefícios ao processo de tomada de decisão. Por meio de uma abordagem quantitativa descritiva empírica, baseada em modelagem e simulação, foi feita a implementação computacional desse modelo utilizando o MS Excel. Uma aplicação piloto foi realizada para a seleção de fornecedor em um projeto de uma empresa do setor de energia. Nessa aplicação três fornecedores foram avaliados por três profissionais da organização que, seguindo o modelo, pontuaram as alternativas conforme os requisitos e critérios também por eles definidos. Os resultados obtidos confirmaram a efetividade do modelo, sendo essa condição ratificada pela análise de sensibilidade. O modelo proposto apresenta benefícios como o suporte à etapa de seleção de critérios considerando a dificuldade de coleta de dados, a possibilidade de utilizar expressões linguísticas e também de incorporar uma visão pessimista ou otimista ao processo de tomada de decisão. |