Análise comparativa de abordagens fuzzy AHP para segmentação de fornecedores sustentáveis com o fuzzy TOPSIS - ALMEIDA, Cléubio Ignácio de (2019)
A segmentação tem papel fundamental na gestão de fornecedores, mas ainda é um campo de pesquisa que tem muito a ser explorado. A criação de novos métodos de segmentação de fornecedores, assim como, o melhor entendimento e a comparação entre métodos já existentes, levarão pesquisadores e especialistas a tomarem decisões alinhadas ao desenvolvimento de cadeias de suprimentos mais sustentáveis. O objetivo deste trabalho é realizar uma análise comparativa de duas abordagens populares do método Fuzzy AHP (Fuzzy Analytic Hierarchy Process), combinado com Fuzzy TOPSIS (Fuzzy Technique for Order of Precerence by Similarity to Ideal Solution), aplicados na matriz de segmentação de fornecedores proposta por Rezaei e Ortt (2012). Para isso, foram apresentados dois métodos de segmentação de fornecedores sustentáveis, que se diferenciam na derivação do vetor peso dos critérios da abordagem fuzzy AHP. O primeiro, utilizou o método da média geométrica, enquanto o segundo, utilizou o extent analysis method. O resultado foi a segmentação dos fornecedores em quatro segmentos de uma matriz composta por duas dimensões: “competências sustentáveis do fornecedor”, com critérios de avaliação de fornecedores baseados no conceito do triple bottom line; e “disposição em cooperar do fornecedor”, com critérios que direcionam à formação de relacionamento a longo prazo. Por fim, os métodos foram comparados com os critérios que caracterizam a segmentação de fornecedores, considerando: ordem e valores dos pesos dos critérios, desempenho dos fornecedores, matriz de segmentação de fornecedores sustentáveis e adequação à mudança de critério. A aplicação prática da segmentação de fornecedores se deu em uma empresa de laticínios. Os resultados do trabalho mostraram que os dois métodos chegaram a matrizes de segmentação muito similares, mas o que utilizou a média geométrica se mostrou mais adequado, já que teve um melhor desempenho nos critérios de comparação analisados.