Proposta e aplicação de um modelo Hesitant Fuzzy-TOPSIS para segmentação de fornecedores

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Borges, William Viana
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Brasil
Programa de Pós-Graduação em Administração
UTFPR
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Administração de material
Processo decisório por critério múltiplo
Sustentabilidade
Usinas hidrelétricas - Administração
Planilhas eletrônicas
Logística empresarial
Materials management
Multiple criteria decision making
Sustainability
Hydroelectric power plants - Management
Electronic spreadsheets
Business logistics
CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO DE EMPRESAS
Administração
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25116
Resumo: The objective of this work is to propose a model for sustainable supplier segentation based on the segmentation approach of Rezaei and Ortt (2012) and the Hesitant Fuzzy-TOPSIS technique (BEG; RASHID, 2013). Among the contributions of this work are a systematic review of the literature on quantitative models for segmenting suppliers. Through this review, it was possible to identify some research gaps, such as the scarcity of segmentation models focused on sustainability and the lack of a decision model to support decision makers in situations of hesitation and uncertainty, in which it is preferable the use of linguistic expressions. The model proposed in this work aims to fill these research gaps and it is another contribution this present study. With the aid of Microsoft Excel © software, a computational model was developed and applied in a Brazilian Hydroelectric Powerplant. The results of this application, along with the conduction of a sensitivity analysis, indicate that the proposed model presents consistent results and it is an alternative to overcome the research gaps described above.
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