Modelagem da gestão de riscos da cadeia de suprimentos na indústria de petróleo e gás - Fagundes, Marcus Vinicius Carvalho (2021)
As cadeias de suprimentos operam como motores silenciosos que impulsionam a globalização econômica. Há um amplo consenso na literatura e na prática profissional de que as cadeias de suprimentos estão cada vez mais complexas e vulneráveis a riscos que provocam distúrbios, interrupções e reações críticas da sociedade. Nesta tese, objetiva-se analisar as oportunidades e limitações de uma modelagem baseada em Multicriteria Decision-Making/Aiding/Analysis e Inteligência Artificial (MCDM/A-IA) para a Gestão de Riscos da Cadeia de Suprimentos (GRCS), desenvolvida através de seleção sistemática, validação e teste de sistema do método híbrido Fuzzy Analytic Hierarchy Process (Fuzzy AHP) aplicado na indústria de petróleo e gás natural. Especificamente, busca-se: a. realizar o estado da arte pela revisão sistemática da rede de literatura sobre a Modelagem da GRCS (MGRCS); b. propor e validar um novo sistema computacional para seleção de fornecedor considerando riscos, baseado no método Fuzzy AHP [algoritmo Fuzzy Extended AHP (FEAHP)]; e, c. propor e testar sistemicamente uma estrutura holística para avaliação de riscos típicos e sustentáveis [riscos multidimensionais] da cadeia de suprimentos com suporte computacional do método Fuzzy AHP [algoritmo FEAHP]. Para tanto, é realizada uma pesquisa aplicada, com fins exploratório, descritivo e preditivo, de abordagem combinada [qualitativa e quantitativa], utilizando-se da pesquisa bibliográfica, desenvolvimento teórico-conceitual, modelagem e estudo de casos. A prospecção do estado da arte na MGRCS, realizada com o uso de métodos e ferramentas bibliométricas, possibilita estabelecer uma compreensão sistêmica do fluxo de pesquisa no campo ao longo do tempo, fornecendo as direções para investigações futuras. A análise e interpretação das lacunas e tendências de pesquisa, aplicadas ao campo, permitem a identificação, seleção e implementação sistemática da modelagem conceitual, matemática e computacional proposta. Por sua vez, a proposição e validação de um novo sistema computacional para seleção de fornecedor baseado no método FEAHP constitui uma prova de conceito para verificar a viabilidade de implementação da MGRCS. A partir do estudo de caso de uma empresa de petróleo e gás natural com ativos onshore, é constatado que a modelagem computacional FEAHP é capaz de automatizar o processo de seleção de fornecedor de forma racional, flexível e ágil, atendendo a todos os requisitos de desempenho necessários, promovendo, assim, a escolha dos melhores fornecedores em um ambiente de risco e incerteza. Após a validação do software desenvolvido, é realizada a proposição e teste de sistema de um framework holístico para avaliação de riscos multidimensionais da cadeia de suprimentos com suporte computacional do método FEAHP. Pelo estudo de casos múltiplos de dez empresas de petróleo e gás natural com atuação onshore, constata-se que os resultados da identificação e avaliação de riscos subsidiam a criação de estratégias de mitigação e controle de riscos [ação preditiva versus ação proativa], fomentando o desenvolvimento de um Sistema de Gestão de Riscos da Cadeia de Suprimentos (SGRCS). Finalmente, os resultados do teste de sistema da ferramenta FEAHP mostram que todos os seus elementos combinam-se corretamente e apresentam um desempenho global efetivamente aplicável, promovendo de forma íntegra, flexível, sem falhas e/ou erros a melhoria da Avaliação de Riscos da Cadeia de Suprimentos (ARCS). Conclui-se que as diversas oportunidades e/ou potencialidades de uso de uma MGRCS baseada em MCDM/A-IA superam as principais limitações e/ou desafios. Não obstante as restrições, admite-se que ela contribua com o fértil campo de pesquisa e prática profissional da GRCS, MGRCS e ARCS, promovendo a melhoria da concepção, compreensão, reflexão e do exercício da Gestão de Redes de Suprimentos e Operações.