MODELOS MULTICRITERIAIS DE APOIO À DECISÃO: O MÉTODO AHP COMO AUXILIO À SELEÇÃO DE FORNECEDORES EM UMA CONFECÇÃO

CENTRO UNIVERSITÁRIO SERRA DOS ÓRGÃOS - UNIFESO CENTRO DE CIÊNCIAS E TECNOLOGIA

CURSO DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

MODELOS MULTICRITERIAIS DE APOIO À DECISÃO: O MÉTODO AHP COMO AUXILIO À SELEÇÃO DE FORNECEDORES EM UMA

CONFECÇÃO

Mylena Cristina Rezende Pacheco

Teresópolis / RJ Novembro / 2015

CENTRO UNIVERSITÁRIO SERRA DOS ÓRGÃOS - UNIFESO CENTRO DE CIÊNCIAS E TECNOLOGIA

CURSO DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

MODELOS MULTICRITERIAIS DE APOIO À DECISÃO: O MÉTODO AHP COMO AUXILIO À SELEÇÃO DE FORNECEDORES EM UMA

CONFECÇÃO

Mylena Cristina Rezende Pacheco

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Centro Universitário Serra dos Órgãos como requisito obrigatório para obtenção do título de Bacharel em Engenharia de Produção. Orientador: Prof. Fernando Luiz Goldman.

Teresópolis / RJ Novembro / 2015

P12 Pacheco, Mylena Cristina Rezende. Modelos multicriteriais de apoio à decisão: o método AHP como auxilio à seleção de fornecedores em uma confecção/ Mylena Cristina Rezende Pacheco – 2015. 79f.

Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) – Centro Universitário Serra dos Órgãos, UNIFESO, Teresópolis, 2015. Bibliografia: f. 68-70.

Orientador: Prof. Fernando Luiz Goldman.

1-Engenharias. 2. Engenharia de Produção. 3. Modelo Matemático 4. Indústrias. 5. Moda. 6. Tomada de Decisões. I. Título.

CDD 658.5

“Entrega o teu caminho ao Senhor; confia nele, e ele o fará.”

Salmos 37:5 (Bíblia Sagrada)

Ao Senhor Jesus Cristo, que por sua

graça e misericórdia me sustentou e

permitiu cada segundo de empenho à

este trabalho.

AGRADECIMENTOS

A Deus por permitir e sustentar esta jornada. A minha mãe Marcia Cristina dos Santos Rezende e meu avô Edir Rapozo de Rezende, por terem ajudado além de suas forças. À Igreja Batista na Tijuca por ter me sustentado em oração em todos os momentos de alegrias e dificuldades. Ao meu orientador Fernando Luiz Goldman, pelo incansável interesse, zelo e alto nível de exigência. Ao Centro Universitário Serra dos Órgãos que possibilitou adquirir conhecimento através desta graduação. À coordenadora do curso de Graduação em Engenharia de Produção, Vivian Telles Paim que não mediu esforços em me auxiliar. A todos docentes e colaboradores, do Centro de Ciências e Tecnologia - UNIFESO, que contribuíram direta e indiretamente, para que pudesse chegar até aqui e concluir esta graduação. Ao colega de classe Walter Flores Júnior, por compartilhar diversos momentos de ansiedades, preocupações, mas também, de alegrias, durante a construção deste trabalho. Às grandes amigas Samanta Miranda de Souza, Carolina Reis Carvalho de Souza e Aline Lourenço Magioli Juer, sempre juntas durante esta longa jornada. Aos amigos, em especial, a Kamilla Leite Villa, por ter se prontificado em contribuir com grande ajuda neste trabalho, além da paciência diária de sempre me ouvir.

LISTA DE TABELAS

TABELA 1 Valores estabelecidos para o Índice Randômico (RI) .......................... 39 TABELA 2 Matriz comparativa do grupo de Critérios ............................................ 50 TABELA 3 Normalização e obtenção dos pesos dos critérios ............................... 50

TABELA 4 Vetor Soma e Vetor de Consistência ................................................... 51 TABELA 5 Teste de Consistência ......................................................................... 51 TABELA 6 Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Qualidade ...... 52 TABELA 7 Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Qualidade 52 TABELA 8 Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Qualidade .................... 52

TABELA 9 Teste de Consistência: Critério Qualidade .......................................... 52 TABELA 10 Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Qualidade ...... 53 TABELA 11 Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Qualidade

........................................................................................................... 53 TABELA 12 Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Qualidade ................... 53 TABELA 13 Teste de Consistência: Critério Qualidade ......................................... 53

TABELA 14 Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Preço ............ 54 TABELA 15 Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Preço...... 54

TABELA 16 Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Preço .......................... 54 TABELA 17 Teste de Consistência: Critério Preço ................................................ 54 TABELA 18 Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Forma de

PGTO ................................................................................................. 55 TABELA 19 Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Forma de

PGTO ................................................................................................. 55 TABELA 20 Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Forma de PGTO ......... 55 TABELA 21 Teste de Consistência: Critério Forma de PGTO ............................... 56

TABELA 22 Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Frete ............. 56

TABELA 23 Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Frete....... 56

TABELA 24 Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Frete ........................... 56 TABELA 25 Teste de Consistência: Critério Frete ................................................. 57

TABELA 26 Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Prazo ............ 57 TABELA 27 Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Prazo...... 57 TABELA 28 Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Prazo .......................... 57

TABELA 29 Teste de Consistência: Critério Prazo ................................................ 58 TABELA 30 Desempenho final de cada Fornecedor .............................................. 58

TABELA 31 Variações de avaliação para análise de sensibilidade ........................ 59 TABELA 32 Matriz comparativa do grupo de Critérios ........................................... 60 TABELA 33 Teste de Consistência ........................................................................ 60

TABELA 34 Desempenho final de cada Fornecedor .............................................. 60 TABELA 35 Variações de avaliação para análise de sensibilidade ........................ 61

TABELA 36 Matriz comparativa do grupo de Critérios ........................................... 61 TABELA 37 Teste de Consistência ........................................................................ 61

TABELA 38 Desempenho final de cada Fornecedor .............................................. 61 TABELA 39 Variações de avaliação para análise de sensibilidade ........................ 62 TABELA 40 Matriz comparativa do grupo de Critérios ........................................... 62 TABELA 41 Teste de Consistência ........................................................................ 62 TABELA 42 Desempenho final de cada Fornecedor .............................................. 62 TABELA 43 Comparação dos pesos obtidos por simulação .................................. 63 TABELA 44 Comparação do desempenho dos fornecedores ................................ 63

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

FIGURA 1 Quadro comparativo entre as etapas de um processo decisório ........ 24

FIGURA 2 Interações entre decisor, especialista e facilitador .............................. 28 FIGURA 3 Quadro de exemplos de métodos multicritério .................................... 29 FIGURA 4 Processo Decisório sob a perspectiva da MCDA ................................ 30 FIGURA 5 Aplicações do Método AHP ................................................................ 31 FIGURA 6 Estrutura Hierárquica básica ............................................................... 34

FIGURA 7 Quadro para comparações pareadas do AHP .................................... 36 FIGURA 8 Quadro da Matriz de decisão .............................................................. 37 FIGURA 9 Processo de venda/aprovação de produto da empresa XPTO ........... 41 FIGURA 10 Árvore de decisão do problema descrito ............................................. 43 FIGURA 11 Desempenho do fornecedor em relação aos critérios objetivos.......... 43

FIGURA 12 Desempenho do fornecedor em relação aos critérios subjetivos ........ 44

FIGURA 13 Fórmulas para comparação pareada entre os critérios adotados ....... 45

FIGURA 14 Fórmulas para normalização da matriz de comparação pareada ....... 45 FIGURA 15 Fórmulas para o cálculo do Vetor soma e Vetor de consistência ....... 46 FIGURA 16 Fórmulas para o teste de consistência ............................................... 47 FIGURA 17 Fórmulas para comparação pareada entre as alternativas ................. 47

FIGURA 18 Fórmulas para normalização da matriz de comparação pareada ....... 47 FIGURA 19 Fórmulas para o cálculo do Vetor soma e Vetor de consistência ....... 47

FIGURA 20 Fórmulas para o teste de consistência ............................................... 48 FIGURA 21 Desempenho das alternativas............................................................. 48 FIGURA 22 Quadro para simulações entre as comparações pareadas ................. 49

FIGURA 23 Comparação entre os critérios no MICROSOFT® EXCEL® ............... 71 FIGURA 24 Cálculos para o critério Qualidade no MICROSOFT® EXCEL® ......... 72

FIGURA 25 Cálculos para o critério Preço no MICROSOFT® EXCEL®................ 73

FIGURA 26 Cálculos para o critério Forma de PGTO no MICROSOFT® EXCEL® ............................................................................................. 74

FIGURA 27 Cálculos para o critério Frete no MICROSOFT® EXCEL®................. 75 FIGURA 28 Cálculos para o critério Prazo no MICROSOFT® EXCEL®................ 76 FIGURA 29 Cálculos para resultado final no MICROSOFT® EXCEL® ................. 77

FIGURA 30 Tabela para análise de sensibilidade no MICROSOFT® EXCEL® .... 78

LISTA DE ABREVIATURAS

AHP Analytic Hierarchy Process (Processo Analítico Hierárquico) CI Consistency Index (Índice de Consistência) CR Consistency Ratio (Relação de Consistência) MCDA Multi-Criteria Decicion Analysis / Multi-Criteria Decision Aid PO Pesquisa Operacional RI Random Index (Índice Randômico) SAD Sistemas de Apoio à Decisão TIC Tecnologias da Informação e das Comunicações

RESUMO

Em mercados muito dinâmicos, ser flexível e adaptável com habilidade de respostas rápidas é elemento chave para a sustentabilidade econômica e consequente longevidade das empresas. É o caso do mercado da moda, onde a análise dos modelos de seleção de fornecedores, parte integrante do gerenciamento da cadeia logística, é fator crítico como elemento propiciador de vantagens competitivas. Entretanto, a Análise de Decisão Multi Critério, importante ferramenta da Pesquisa Operacional, é ainda pouco explorada nesse setor de atividade econômica. Tradicionalmente, fornecedores da indústria da moda são selecionados com base apenas nos “custos”, aspecto que não é o único, nem necessariamente o mais importante, no funcionamento de uma cadeia produtiva. Este trabalho tem como objetivo geral apresentar um exemplo da resolução do problema de seleção de fornecedores em uma empresa de confecções, usando o Analytic Hierarchy Process, um modelo aditivo, compensatório, de decisão multicriterial, que permite levar em conta a subjetividade dos decisores e diferentes critérios de desempenho operacional dos fornecedores. O sistema de seleção descrito é implementado com o apoio de uma planilha eletrônica bastante conhecida e de ampla disponibilidade, evitando o uso de software proprietário. Conclui-se pela viabilidade da utilização do modelo proposto para este tipo de decisão e que com base nos recursos disponíveis naquele modelo, análise de sensibilidade e de consistência, os diferentes aspectos da implementação da seleção de fornecedores na indústria de vestuário podem ser mais facilmente verificados, permitindo ao decisor, mais do que determinar e justificar sua decisão, aprender e aperfeiçoar seu processo decisório. Palavras-chave: AHP. Indústria da Moda. Decisão Multi Critério.

ABSTRACT

In very dynamic markets, being flexible and adaptable with ability of quick responses is the key element for the economic sustainability and consequently the longevity of enterprises. That's the case of the fashion market, where the analysis of suppliers choice models, integral part of the supply chain management, is a critic factor as competitive advantages propitiator element. However, the Multi-criteria Decision Analysis, important tool of the Operations Research, is still underexplored in this industry. Traditionally, suppliers of the fashion industry are selected just based on “costs”, an aspect that is not the only one, not even necessarily the most important in the operation of a production chain. This academic work has as general purpose to present an example of the suppliers selection problem's solution in a clothing industry, using the Analytic Hierarchy Process, an additive, compensatory model, of multi-criteria decision, that enable you to consider the subjectivity of the decision-maker and different criteria of operating performance of the suppliers. The described selection system is deployed with the support of an electronic spreadsheet well known and widely available, avoiding the usage of proprietary software. Is conclusive, by the feasibility of usage of the proposed model for this type of decision and that based on the available resources on that model, sensibility and consistency analysis, the different aspects of suppliers selection deployment on the clothing industry can be more easily verified, allowing the decision-maker more than determine and justify his decision, but learn and improve his decision-making process. Keywords: AHP. Fashion Industry. Multi-criteria Decision.

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO ............................................................................................................. 15

1.1 TEMA DA PESQUISA ......................................................................................... 15

1.2 QUESTÃO DE PESQUISA ................................................................................. 16

1.3 OBJETIVOS ........................................................................................................ 16

1.3.1 Objetivo Geral ................................................................................................................. 16 1.3.2 Objetivos Específicos ................................................................................................... 16

1.4 JUSTIFICATIVA .................................................................................................. 16

1.5 ASPECTOS METODOLÓGICOS ....................................................................... 17

1.6 ESTRUTURA DO TRABALHO ........................................................................... 17

2 REVISÃO DA LITERATURA ........................................................................................ 19

2.1 O SEGMENTO DE CONFECÇÕES ................................................................... 19

2.2 A SELEÇÃO DE FORNECEDORES .................................................................. 20

2.3 PROCESSO DECISÓRIO E O APOIO À DECISÃO ........................................... 21

2.4 PESQUISA OPERACIONAL ............................................................................... 25

2.5 MODELOS MULTICRITERIAIS DE APOIO À DECISÃO.................................... 27

2.5.1 Considerações iniciais ................................................................................................. 27 2.5.2 Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) ......................................................................... 28 2.5.3 Processo Decisório sob a perspectiva da MCDA .................................................. 29

2.6 O MÉTODO AHP: HISTÓRICO, CRÍTICAS E APLICAÇÕES ............................ 31

3 MÉTODO AHP – DEFINIÇÕES E DESCRIÇÃO .......................................................... 33

3.1 ÁRVORE DE DECISÃO ...................................................................................... 33

3.2 ESCALA FUNDAMENTAL DE SAATY E AS COMPARAÇÕES PAREADAS ..... 34

3.3 MATRIZ DE DECISÃO........................................................................................ 36

3.4 ANÁLISE DE CONSISTÊNCIA ........................................................................... 38

3.5 ANÁLISE DE SENSIBILIDADE ........................................................................... 39

4 APLICAÇÃO DO MÉTODO AHP ................................................................................. 41

4.1 DESCRIÇÃO DO PROBLEMA ........................................................................... 41

4.2 EMPREGO DO AHP: ESTRUTURANDO O PROBLEMA................................... 42

4.3 UTILIZAÇÃO DO MICROSOFT® EXCEL® ........................................................ 44

5 RESULTADOS E DISCUSSÃO .................................................................................... 50

5.1 RESULTADOS: APLICAÇÃO DO AHP .............................................................. 50

5.2 RESULTADOS: ANÁLISE DE SENSIBILIDADE ................................................. 59

6 CONCLUSÃO .............................................................................................................. 65

6.1 LIMITAÇÕES E SUGESTÕES DE PESQUISAS FUTURAS .............................. 65

6.2 CONSIDERAÇÕES FINAIS ................................................................................ 65

REFERÊNCIAS ................................................................................................................... 68

APÊNDICE .......................................................................................................................... 71

15

1 INTRODUÇÃO

1.1 TEMA DA PESQUISA

O mundo contemporâneo tem exigido decisões rápidas e eficientes,

entretanto, simultaneamente, tem ocorrido o aumento do nível de complexidade e

incerteza envolvendo tais decisões. O processo de globalização, ainda em

expansão, aliado às Tecnologias da Informação e das Comunicações (TIC), tem

proporcionado e exigido inovações a todo o momento. Dessa forma, em uma

empresa há a necessidade de percepção dos macro e micro ambientes, visando

considerar tudo que exerce influência direta nos processos de tomada de decisão.

Na competitiva indústria da moda, não é diferente. A necessidade de

inovações e as exigências dos consumidores têm demandado para as empresas de

vestuário, uma sólida, mas também, flexível cadeia de suprimentos. Esta deve ser

composta por uma gama de fornecedores, que atendam a todas as exigências daí

derivadas, pois, do contrário, a empresa estará fadada ao insucesso.

Assim, a seleção de fornecedores em uma confecção de médio porte, talvez

tida como uma atividade relativamente simples, pois geralmente considera-se

principalmente o aspecto “preço”, pode e deve ser realizada de uma maneira mais

abrangente. Além disso, outro aspecto que deve ser considerado na tomada de

decisões é a subjetividade do decisor. Por mais que as decisões possam ser

tomadas de forma racional, o ser humano é e sempre será subjetivo, vulnerável a

emoções, preferências, traumas, sentimentos que podem comprometer a

imparcialidade da decisão.

16

1.2 QUESTÃO DE PESQUISA

Neste contexto surge a seguinte questão de pesquisa: é possível utilizar

modelos multicriteriais de apoio à decisão, do tipo Analytic Hierarchy Process (AHP),

como auxilio à seleção de fornecedores em uma confecção?

1.3 OBJETIVOS

1.3.1 Objetivo Geral

Apresentar um exemplo da resolução do problema de seleção de

fornecedores em uma empresa da indústria de vestuário, usando o AHP.

1.3.2 Objetivos Específicos

Mostrar como é realizado numa empresa de confecção de médio porte, o

processo de tomada de decisão em relação à escolha de fornecedores;

Empregar o Método AHP fazendo uso de softwares de fácil acesso, para

a escolha de fornecedores em uma empresa de médio porte;

Analisar os benefícios da análise de consistência e da análise de

sensibilidade ao utilizar o método AHP.

1.4 JUSTIFICATIVA

Em uma empresa moderna, durante todo o tempo, decisões são tomadas

consciente ou inconscientemente. Algumas não têm necessidade de um raciocínio

longo ou grande reflexão, mas existem aquelas que demandarão um processo

decisório estruturado. As que se encontram neste último caso, infelizmente quando

mal tomadas, por falta de tempo de análise, de conhecimento das alternativas, ou

excesso de influências pessoais (dentre outros), podem ser extremamente

prejudiciais à empresa.

Os atuais mercados, dinâmicos e competitivos, exigem flexibilidade,

adaptabilidade e respostas rápidas. Isto acontece inclusive no setor da indústria da

17

moda, onde o gerenciamento da cadeia logística, que permeia a seleção de

fornecedores, é fator determinante para obtenção dessas respostas.

Atualmente, na empresa analisada neste trabalho a maioria das decisões de

âmbito gerencial é tomada sem o conhecimento da existência de métodos

multicriteriais de apoio à decisão, que podem ser facilmente empregados; sendo um

deles o AHP. Apesar de sua utilização não garantir a escolha da melhor alternativa,

possibilita a estruturação do problema de forma a auxiliar o decisor a ter uma visão

abrangente do mesmo e em tempo hábil.

1.5 ASPECTOS METODOLÓGICOS

Este Trabalho de Conclusão de Curso descreve uma pesquisa de caráter

teórico-conceitual, que se caracteriza como aplicada, qualitativa e exploratória,

trazendo em seu desenvolvimento uma modelagem, possibilitando a aplicação de

um método matemático e discussões pertinentes a sua utilização.

Dessa forma, o presente trabalho propõe a utilização de um modelo

matemático, o AHP, que transforma a subjetividade do decisor em um modelo

racional auxiliando a tomada de decisão.

Foi empreendida uma revisão da literatura pertinente de alguns artigos, teses,

dissertações e trabalhos de conclusão de curso, nacionais, recentes, sobre o tema

abordado, buscando proporcionar um panorama atualizado do assunto pesquisado,

sendo que a pesquisa aqui descrita segue a linha de pesquisa de Processos

Decisórios da Engenharia de Produção.

1.6 ESTRUTURA DO TRABALHO

O presente trabalho desenvolve-se em seis capítulos dentre os quais esta

Introdução é parte integrante, incorporando a explanação do Tema da Pesquisa, a

Questão de Pesquisa, os Objetivos, a Justificativa, os Aspectos Metodológicos e

esta Estrutura do Trabalho. O segundo capítulo, Revisão da Literatura, traz os

argumentos teóricos que fundamentam a execução deste trabalho. O terceiro

capítulo, Método AHP – Definições e Descrição, descreve o método AHP trazendo

os principais conceitos e definições, bem como a forma de aplicação. Já o quarto,

Aplicação do método AHP, mostra a aplicação prática do modelo estudado em um

18

problema real, utilizando o software MICROSOFT® EXCEL®. O quinto, Resultados

e Discussão, apresenta e analisa os resultados obtidos na pesquisa através do

emprego do método no problema descrito. O sexto, Conclusão, traz as limitações

da pesquisa, as sugestões para pesquisas futuras e as considerações finais.

19

2 REVISÃO DA LITERATURA

2.1 O SEGMENTO DE CONFECÇÕES

No Brasil, até 1950 as peças de vestuário eram basicamente produzidas por

costureiras e alfaiates que passavam seus conhecimentos para as próximas

gerações. As peças eram quase que exclusivas e seguiam os moldes “daquilo que

ditava a alta costura francesa ou o cinema hollywoodiano” – divulgados para os

menos favorecidos através das revistas nacionais. Nesta época a indústria têxtil

brasileira, fornecedora da indústria da moda, sofria com um parque fabril atrasado,

enquanto as confecções se ressentiam da falta de mão de obra qualificada.

(BONADIO, 2010, p. 56).

Entre o final da década de 1960 e início de 1970, algumas confecções com

bons produtos começaram a se firmar graças à “crescente urbanização” e

“ampliação da sociedade de consumo”. Entretanto, somente na década de 1980, os

brasileiros começaram a priorizar as roupas prontas em detrimento às feitas por

costureiras: ocorria a “popularização da confecção industrial”. (BONADIO, 2010, p.

57-58).

Logo em seguida, nos anos de 1990, outro impasse surge, sendo esta época

caracterizada:

[…] como um período difícil para a indústria do vestuário, em razão da redução das barreiras alfandegárias entre 1990 e 1994, do fim da superinflação, da grande apreciação do real, da elevação da taxa de juros. É provavelmente em razão dessas dificuldades que no limiar do século XXI, tais indústrias irão buscar uma maior autonomia e inovação em design. (BONADIO, 2010, p. 58).

Atualmente, a “indústria do vestuário e moda é caracterizada por ciclos de

vida curtos, volatilidade, procura imprevisível, inúmeras variedades de produtos,

processos de fornecimento longos e inflexíveis e complexas cadeias de

20

suprimentos” (SILVA; VENANZI; PAIXÃO, 2011 p. 2). No Brasil, o setor é

predominantemente representado por pequenas e médias indústrias, que devido à

grande necessidade de se manterem competitivas no mercado, estão procurando

estratégias efetivas para os negócios, como por exemplo, a terceirização de

atividades meio para as chamadas facções, utilizando as TIC, investindo no

desenvolvimento do produto, ou seja, fazendo o possível para agregar valor

(CAMARGO; FERREIRA, 2011, p. 330-331).

Este panorama atual do setor de indústria de vestuário e/ ou confecções, aqui

também referida, genericamente, como indústria da moda, demonstra a grande

necessidade da diferenciação de seus produtos e de cumprir a grande exigência dos

clientes que é obter um produto de qualidade, atrativo e barato (SILVA; VENANZI;

PAIXÃO, 2011 p. 2).

Dessa forma, um dos principais determinantes de competitividade é a gestão

da cadeia de suprimentos (SILVA; VENANZI; PAIXÃO, 2011 p. 5), em que o acesso

aos fornecedores influencia na flexibilidade, na velocidade e no custo do

desenvolvimento de produtos (PEREIRA et al, 2011, p. 35), ganhando destaque o

processo de seleção “à medida que se torna capaz de escolher os fornecedores que

reúnam as características necessárias para a construção de parcerias permitindo

[…] a redução dos custos” (VIANA; ALENCAR, 2012, p. 626).

2.2 A SELEÇÃO DE FORNECEDORES

A seleção de fornecedores tem se tornado fator estratégico para as

organizações (GIACON, 2012, p. 6), uma vez que, como afirmam Viana e Alencar

(2012, p. 625), elas são impactadas pelo desempenho desses mesmos

fornecedores. Estes últimos autores asseguram que as organizações se tornam

“mais seletivas e passam a exigir muito mais dos potenciais fornecedores. Tais

exigências são traduzidas na forma de critérios de avaliação, adotados para a

comparação entre os diferentes candidatos” (VIANA; ALENCAR, 2012, p. 625);

afirmam ainda que a “relevância e complexidade da decisão de contratação […] tem

incentivado a busca por novas ferramentas e técnicas de seleção de fornecedores.”

(VIANA; ALENCAR, 2012, p. 625).

Giacon (2012, p. 20) destaca que diversos autores na comunidade acadêmica

e na indústria, desde 1960, buscam formas de relacionar os diversos atributos (ou

21

critérios de avaliação) que são considerados na decisão de problemas de seleção de

fornecedores, sendo possível listar, já naquela época, “mais de 50 fatores

importantes para decisão de fornecimento, destacando-se […] custo, qualidade,

performance de entrega e capacidade de fornecimento”.

O problema de seleção de fornecedores, segundo Giacon (2012, p. 22) possui

natureza multicriterial, devido às exigências de que um fornecedor possua múltiplos

atributos, entretanto, “é comum sua resolução por métodos de objetivo único”, onde

um atributo é otimizado em detrimento dos demais. Além disso, a autora salienta a

dificuldade de quantificação dos atributos qualitativos (GIACON, 2012, p. 22). Para

Viana e Alencar (2012, p. 625) lidar ao mesmo tempo com critérios quantitativos e

qualitativos, muitas vezes conflitantes, traz à tona “a importância de métodos que

permitam a articulação de diferentes aspectos na avaliação das várias alternativas”.

Algumas modelagens, encontradas na literatura, desenvolvidas para a

seleção de fornecedores, são enumeradas por Viana e Alencar (2012, p. 627):

Ponderação linear;

Programação matemática;

Modelo multicritério;

Total cost of ownership (TCO);

Data envelopment analysis (DEA);

Teoria fuzzy;

Inteligência artificial.

Sendo assim, a comunidade acadêmica, no decorrer dos últimos anos, tem

reconhecido a importância e o aumento da utilização de modelos multicritério de

tomada de decisão “como ferramenta para seleção de fornecedores” (GIACON,

2012, p. 22).

Além da complexidade imposta ao processo decisório, oriunda da “quantidade

e natureza dos critérios considerados na avaliação” (VIANA; ALENCAR, 2012, p.

625), outros aspectos pertinentes ao processo decisório e o apoio à decisão serão

considerados no item a seguir.

2.3 PROCESSO DECISÓRIO E O APOIO À DECISÃO

Conforme Bazerman e Moore (2010, p.1-2), os seres humanos, ao longo de

sua vida desenvolvem processos cognitivos de forma inconsciente, ou seja, estes

22

processos levam a tomadas de decisões, por vezes até automáticas, mas sem haver

a consciência de tudo que está por traz daquela escolha. Aqueles mesmos autores

afirmam ainda que:

[…] a maioria das pessoas não sabe como suas mentes realizam tarefas complexas, e introspecção e experiência pouco ajudam [sic]. O fato de não termos um “manual de operação” para nossas mentes pode não parecer importante. Porém, na verdade, nossa falta de conhecimento de como nossas mentes funcionam tem consequências profundas. Sem um conhecimento de nossos pensamentos e comportamentos, não podemos antecipar quando os processos cognitivos, que normalmente nos atendem tão bem, provavelmente nos levarão ao erro.

Stanovich e West (2000 apud BAZERMAN; MOORE, 2010, p. 4), distinguem

a forma de pensamento humano em dois sistemas: enquanto o Sistema 1 é definido

como o sistema cognitivo intuitivo (que é rápido, automático e emocional), o Sistema

2 é definido como o lógico (lento, consciente, e esforçado).

As decisões em sua maioria são tomadas através do Sistema 1, até porque

há necessidade de decisões e ações automáticas; todavia, o problema se dá quando

o Sistema 1 substitui o Sistema 2 numa tomada de decisão importante, que exige o

raciocínio lógico, reflexão e maior ponderação. (BAZERMAN; MOORE, 2010, p. 4-5).

Outra dificuldade das pessoas, conforme Bazerman e Moore (2010, p. 6-7), é

a Racionalidade Limitada: elas tentam tomar decisões racionais, mas lhes faltam

informações suficientes para definir o problema ou critérios; além disso, os sujeitos

tomadores de decisão “não podem ser maximizadores perfeitos” pois “em função de

sua experiência pregressa e de limitações cognitivas, se deixam guiar pelas rotinas

construídas” (CORAZZA; FRACALANZA, 2004, p. 129-130). Ainda conforme

Bazerman e Moore (2010, p. 7) há outros limitadores (como tempo, custo ou a

própria percepção e inteligência dos tomadores de decisão).

Existem ainda as heurísticas de julgamento e o julgamento viesado. O

Dicionário Aurélio define heurística como “conjunto de regras e métodos que visam à

descoberta, à invenção ou à resolução de problemas”. Sendo assim, segundo

Bazerman e Moore (2010, p. 7), há uma série de regras práticas que funcionam

como ferramentas cognitivas para a simplificação da tomada de decisão. A limitação

das capacidades cognitivas dos agentes sustenta a hipótese da “racionalidade

processual” descrita por Corazza e Fracalanza (2004, p. 130 e 134). Esta governaria

“o processo de decisão de agentes cuja capacidade cognitiva não são homogêneas

[sic], num universo caracterizado pela presença de incerteza […], e o resultado

depende do processo que estrutura a própria escolha”.

23

Já o julgamento viesado ocorreria quando uma pessoa utiliza a heurística de

forma incorreta para tomar a decisão (BAZERMAN E MOORE, 2010, p. 19).

Assim, o atual ambiente de tomada de decisões, onde inserem-se os arranjos

organizacionais caracteriza-se como sendo um ambiente de Incerteza Knightiana,

“entendida como a distinção clássica entre risco e incerteza” (GOLDMAN, 2013,

p.33). A incerteza é proveniente da previsão imperfeita, mas também da

incapacidade humana de resolver problemas complexos quando estes possuem um

grande número de variáveis. As pessoas que compõe os arranjos organizacionais

possuem Racionalidade Limitada, como foi dito anteriormente, “não fazendo suas

escolhas segundo o paradigma da ‘Escolha Racional’”. (GOLDMAN, 2013, p.33).

O processo decisório é tão complexo que até seu desdobramento em etapas

varia de autor para autor como mostra a Figura 1. “Autores divergem com relação ao

número de etapas necessárias ao desenvolvimento deste processo” (LIMA; LOPES;

ENSSLIN, 2011, p. 81):

24

Figura 1 – Quadro comparativo entre as etapas de um processo decisório

Segundo Stoner e Freeman (1999 apud MORITZ; PEREIRA, 2006, p.55)

1 Definir o problema, diagnóstico e metas

2 Levantamento e classificação das alternativas

3 Avaliação das alternativas

4 Implementação e controle da alternativa selecionada

Segundo Uris (1989 apud MORITZ; PEREIRA, 2006, p.56)

1 Análise e identificação da situação

2 Desenvolvimento das alternativas

3 Comparação das alternativas

4 Classificação dos riscos de cada alternativa

5 Avaliação e seleção da melhor alternativa

6 Execução e avaliação

Segundo Young (1977 apud MORITZ; PEREIRA, 2006, p.56)

1 Definição dos problemas organizacionais

2 Levantamento dos problemas que envolvem o alcance desses objetivos

3 Investigação da natureza dos problemas

4 Procura por soluções alternativas

5 Avaliação e seleção da melhor alternativa

6 Alcance de um consenso organizacional

7 Autorização da solução

8 Implantação da solução

9 Instrução da decisão para os não tomadores de decisão

10 Condução de auditoria para avaliar a eficácia da decisão

Segundo Bazerman e Moore (2010, p. 2-3)

1 Defina o Problema

2 Identifique os critérios

3 Pondere os critérios

4 Gere alternativas

5 Classifique cada alternativa segundo cada critério

6 Identifique a solução ideal

Fonte: Adaptado de Bazerman e Moore (2010, p. 2-3) e Moritz e Pereira, (2006, p.55-56).

De acordo com Lima, Lopes e Ensslin (2011, p. 83-84), a tendência é de que

decisores dediquem muito mais tempo na resolução das questões a serem decididas

do que na etapa da definição do problema em si. Ainda segundo aqueles autores

25

(2011, p. 84), apesar de ser recomendável que o problema esteja simplificado – para

fins de representação –, quanto mais estruturado estiver, mais o decisor dispõe de

métodos, técnicas e modelos desenvolvidos para auxílio a sua decisão.

Para Goldman (2014, p. 48), “um modelo só é útil se ele for uma

representação simplificada da realidade. Um modelo perfeito seria o próprio sistema

que ele representa”.

Uma das principais ferramentas dentro da Engenharia de Produção para

enfrentar a tomada de decisão é a Pesquisa Operacional, que será descrita no

próximo item.

2.4 PESQUISA OPERACIONAL

O campo de conhecimento da Pesquisa Operacional (PO) surgiu quando

equipes multidisciplinares foram destinadas a dar apoio ao Comando das Operações

Militares nas Forças Armadas do Reino Unido entre 1939 e 1940 (PINTO, 2008,

p.13). Após a Guerra, se desenvolveu no setor industrial da Grã-Bretanha e em

organizações civis e militares nos EUA, onde desde 1950 passou-se a utilizar

técnicas de PO para o apoio à decisão (PINTO, 2008, p.13-14).

Desde os primórdios da Revolução Industrial observa-se o complexo e

acelerado crescimento das organizações e uma das dificuldades encontradas foi - e

ainda tem sido - a alocação eficiente dos recursos. Assim a PO foi introduzida nas

organizações, em setores como o comercial, industrial e governamental, a partir de

1950 para encontrar a melhor solução para problemas deste tipo. Dois fatores

contribuíram para sua implantação: a motivação dos profissionais que

desenvolveram ou trabalharam com a técnica durante a guerra e o avanço

tecnológico, principalmente a “revolução computacional”. (HILLIER; LIEBERMAN,

2013, p.1-2)

Para Pinto (2008, p.18):

A prática da Pesquisa Operacional consiste na aplicação de métodos e modelos que representam problemas que dizem respeito ao funcionamento de um sistema. O uso de técnicas científicas, na análise das relações e funções de um sistema, tem o propósito de determinar, quantitativamente, as condições em que serão obtidos os melhores resultados. A PO viabiliza o controle e a conquista de soluções ótimas ou as melhores possíveis pelo tomador de decisões.

26

Hillier e Lieberman (2013, p. 2) apontam que o processo de utilização da PO

se inicia com a formulação do problema e coleta de dados, a partir disso, constrói-se

um modelo científico ou matemático que é a representação do problema para obter

conclusões (soluções); segue-se para a experimentação testando a hipótese e por

fim, faz-se a validação do modelo.

Segundo Lima, Lopes e Ensslin (2011, p. 86), para a validação de modelos,

não há um critério universal e “os processos e modelos são válidos à medida que se

adaptam às realidades”. Além da validação também existe a necessidade da

legitimação dos mesmos. Ela é exigida como condição de aceitação e uso numa

organização (LIMA; LOPES; ENSSLIN, 2011, p. 87).

A PO pode ter o enfoque quantitativo (desenvolvimento dos métodos e

modelos matemáticos) ou gerencial (utilização destes métodos e modelos para

auxílio na tomada de decisão) (PINTO, 2008, p. 19). No âmbito gerencial, “as

decisões tendem a ser cíclicas, repetindo-se em intervalos de tempo, ora

predeterminados, ora incertos” (SALOMON, 2004, p. 1). Dessa forma, a PO objetiva

alcançar uma decisão racional, onde “os resultados satisfazem os interesses […]; os

meios disponíveis são aproveitados para contemplar os objetivos […]; o curso das

ações táticas ou operacionais é consistente com o plano estabelecido para o longo

prazo” e “são válidos os requisitos para execução da decisão” (PINTO, 2008, p. 22-

23).

Taha (2008, p. 2) destaca algumas técnicas utilizadas de PO como

programação linear, programação dinâmica, otimização de redes e programação

não linear; entretanto, Almeida (2011, p. 16) classifica tais métodos como “métodos

clássicos de pesquisa operacional”, pois geralmente são utilizados quando “apenas

uma variável-objetivo é relevante” ou quando todos os objetivos podem ser

representados pela mesma unidade de medida, o que nem sempre ocorre. “Alguns

modelos matemáticos […] podem ser tão complexos que é impossível resolvê-los

por quaisquer algoritmos de otimização disponíveis.” (TAHA, 2008, p. 2).

Da mesma maneira, em problemas gerenciais, de nível hierárquico mais

elevado, muitas vezes o uso de métodos clássicos de PO não é possível.

(ALMEIDA, 2011, p. 16). Os Modelos Multicriteriais de Apoio à Decisão surgem

então, como um campo da PO, também com a função de auxiliar as empresas em

seus processos de tomada de decisão.

27

2.5 MODELOS MULTICRITERIAIS DE APOIO À DECISÃO

2.5.1 Considerações iniciais

Almeida (2011, p. 11) define um problema de decisão multicritério como

quando em uma circunstância:

[…] há pelo menos duas alternativas de ação para escolher e esta escolha é conduzida pelo desejo de se atender a múltiplos objetivos, muitas vezes conflitantes entre si. Estes objetivos estão associados às consequências da escolha pela alternativa a ser seguida. A estes objetivos são associadas variáveis que os representam e permitem a avaliação de cada alternativa, com base em cada objetivo. Estas variáveis podem ser chamadas de critérios, atributos ou dimensões.

Ainda segundo Vasconcelos et al (2013, p. 507), para essa tomada de

decisão, é possível a construção de um modelo representativo e a utilização de

métodos multicritério de apoio à decisão.

Gomes, Araya e Carignano (2004 apud REIS; LÖBLER, 2012, p. 400)

afirmam que:

[…] uma metodologia multicritério de apoio à decisão procura fazer com que o processo seja mais neutro, objetivo e transparente possível, sem a pretensão de mostrar ao decisor uma solução única e verdadeira, mas sim, auxiliar na escolha da decisão.

Salomon (2000, p. 1) identifica no processo decisório, três agentes

diretamente envolvidos: decisor, especialista e facilitador (Figura 2).

O Decisor é aquele que tem o poder e a responsabilidade de tomar a decisão

e de arcar com as consequências. (SALOMON, 2000, p. 1; ALMEIDA, 2011, p. 15).

Especialista, subentende-se ser o profissional que realmente entende do objeto de

estudo e de uma ou mais variáveis envolvidas no processo decisório, que “são

chamadas de Estados da Natureza em Teoria da Decisão” (ALMEIDA, 2011, p. 15-

16). Porém, conforme Salomon (2000, p. 1), havendo a necessidade do uso de um

tipo específico de recurso para auxiliar a decisão, como uma ferramenta

computacional, por exemplo, torna-se necessário um terceiro agente: o Facilitador.

Este, também pode ser chamado de Analista e atua modelando o problema e

transferindo as informações obtidas com o Decisor para o modelo (VIEIRA, 2006,

p.6), ou seja, dá “suporte metodológico ao processo decisório” (ALMEIDA, 2011, p.

15).

28

Figura 2 – Interações entre decisor, especialista e facilitador

Fonte: Salomon (2000, p. 2)

A Análise da Decisão Multicritério (Multi-Criteria Decision Analysis - MCDA)

dispõe de vários métodos para orientar a tomada de decisões, abrangendo a

definição sistemática dos critérios relevantes para uma decisão; o desempenho das

alternativas em relação a estes critérios; e em alguns casos, a ponderação dos

critérios (GOLDMAN, 2014, p. 3-4).

2.5.2 Sistemas de Apoio à Decisão (SAD)

Os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) são um dos tipos de Sistema de

Informação (SI) que, por sua vez são entendidos como o “conjunto de componentes

que se relacionam na coleta, processamento, armazenagem e distribuição da

informação para apoiar a tomada de decisão nas organizações” (MORITZ;

PEREIRA, 2006, p.147).

Reis e Löbler (2012, p. 400) assim como Moritz e Pereira (2006, p. 149)

concordam que o SAD facilita o julgamento das alternativas em decisões complexas,

pois disponibiliza ferramentas de modelagem, baseados em sistemas

computacionais e permitem uma melhor análise do problema a ser solucionado.

Ainda segundo Reis e Löbler (2012, p. 400), o SAD não elimina o papel do homem

29

na tomada de decisão, mas aumenta sua capacidade para lidar com problemas de

maior complexidade.

2.5.3 Processo Decisório sob a perspectiva da MCDA

Vasconcelos (2013, p. 509) explica que os métodos multicriteriais possuem

várias formas de classificação, sendo uma delas a divisão entre métodos

compensatórios (quando se compensa “um menor desempenho de uma alternativa,

em um determinado critério por um melhor desempenho em outro critério”) e não

compensatórios. Existem ainda os métodos interativos dentre os quais estão a

PLMO (Programação Linear Multi-objetivo) e TODIM (Tomada de Decisão Interativa

Multicritério) (VASCONCELOS, 2013, p. 509). A Figura 3 a seguir traz exemplos de

métodos multicritérios sob sua classificação:

Figura 3 – Quadro de exemplos de métodos multicritério

Métodos compensatórios Métodos não compensatórios

MAUT (Multi-attribute utility theory) ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant La

Réalité

AHP (Analytic Hierarchy Process) PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment

Evaluation)

Fonte: Adaptado de Vasconcelos (2013, p. 509)

Várias escolas de pesquisadores na área de métodos de análise multicritério

surgiram na década de 1960. Atualmente, destacam-se principalmente duas: de “um

lado a escola americana, que defende mais os modelos descritivista/prescritivista,

enquanto que a escola europeia adota o modelo construtivista.” (GOLÇALVES,

2001, p. 11 e 14)

Na literatura pertinente à MCDA, quatro perspectivas são comumente

mencionadas no estudo de tomada de decisão: descritiva (a preocupação é

descrever o comportamento das pessoas ao decidirem, podendo utilizar modelos

matemáticos); normativa (preocupa-se com o raciocínio lógico empregado na

decisão); prescritiva (utilizam os modelos descritivos e normativos como apoio ao

decisor); e construtivista (há uma importante troca entre o Decisor e o Analista, pois

juntos constroem a solução para o problema). (ALMEIDA, 2011, p. 25-26)

30

De acordo com a perspectiva construtivista, as decisões são resultado da

integração entre os valores e percepção dos decisores e a integração que engloba

todas as fases (Figura 4) do apoio à decisão e a aprendizagem adquirida ao longo

do processo. Dessa forma, esta perspectiva, consiste na construção de um leque de

respostas fornecidas para que o decisor escolha atendendo suas expectativas.

(LIMA; LOPES; ENSSLIN, 2011, p. 84). A Figura 4 demonstra as etapas essenciais

que compõe o processo decisório conforme o conceito de multicritério de apoio

construtivista à decisão:

Figura 4 – Processo Decisório sob a perspectiva da MCDA

Fonte: Adaptado de Lima, Lopes e Ensslin (2011, p. 85)

Voltando à Figura 3 acima, o AHP se constitui em um tipo de Modelo

Multicritério de Apoio à Decisão, cujo método é compensatório. Este modelo vem

sendo pesquisado e questionado durante os últimos, aproximadamente, quarenta

anos e será a base do desenvolvimento proposto neste trabalho.

31

2.6 O MÉTODO AHP: HISTÓRICO, CRÍTICAS E APLICAÇÕES

O Processo Analítico Hierárquico (AHP – do inglês Analytic Hierarchy

Process) foi desenvolvido por Thomas Saaty na década de 1970 nos EUA

(SHIMIZU, 2006, p. 278). Este método foi pioneiro na Escola Americana no que diz

respeito aos problemas de decisão que envolvem múltiplos critérios (REIS; LÖBLER,

2012, p.400), permitindo combinar dados qualitativos e quantitativos num só

problema (ABREU, et al, 2000, p. 262); por esses motivos, tem aplicação em várias

áreas como se verifica na Figura 5:

Figura 5 – Aplicações do Método AHP

Definições de prioridades

Avaliação de custos e benefícios

Alocação de recursos

Mensuração de desempenho (benchmarking)

Avaliação ou pesquisa de mercado

Determinação de requisitos

Decisões estratégicas (Forward & Backward Planning)

Planejamento e sequenciamento de atividades

Previsão de cenários (forecasting)

Negociação e resolução de conflitos

Decisões ou previsões políticas ou sociais

Análise de decisão sob risco

Fonte: Adaptado de Shimizu (2006, p. 278)

Shimizu (2006, p. 278) ainda afirma que o modelo AHP “é atualmente um dos

mais comentados e aplicados na prática das decisões multicritério envolvendo

complexidade e subjetividade” e aponta dificuldades do método tais como o

inevitável crescimento da matriz de comparação devido às quantidades de

comparações pareadas necessárias e o efeito da reversão de ordem de prioridade

causado pela alteração das alternativas dominantes.

Existem ainda críticas referentes: ao processo de conversão da escala verbal

para a numérica, pois é relativo mensurar um aspecto subjetivo em valores

numéricos; às inconsistências impostas pela escala fundamental (que por ser de 1 a

32

9, limita as possibilidades do decisor); às interpretações equivocadas dos valores

obtidos nas comparações; à inversão do ranking das alternativas (que acontece, por

exemplo, quando alternativas são acrescentadas); e ao grande número de

comparações requeridas (VIEIRA, 2006, p. 26-28).

Vieira (2006, p. 38) cita uma variação do AHP clássico desenvolvido por

Lootsma: o AHP Multiplicativo (MAHP), que “se propõe a superar três pontos críticos

do método clássico: a escala fundamental, o uso do auto vetor para o cálculo dos

valores de impacto das alternativas e os valores finais calculados por uma regra

aritmética de agregação”. Ainda assim, o AHP clássico, é um dos métodos mais

utilizados no mundo, tendo grande aplicabilidade (VIEIRA, 2006, p. 26).

Uma vez identificado o modelo de tomada de decisão a ser usado no

desenvolvimento da pesquisa aqui descrita, o próximo capítulo descreve os

principais elementos do AHP.

33

3 MÉTODO AHP – DEFINIÇÕES E DESCRIÇÃO

3.1 ÁRVORE DE DECISÃO

Numa organização, decisões envolvem mais que apenas a vontade do

decisor, abrangem fatores como interesses de stakeholders internos (outros

colaboradores) e de stakeholders externos (clientes, fornecedores, legislações e

etc.).

Segundo Bornia e Wernke (2001 apud Marins; Souza; Barros, 2009, p. 1779),

“a ordenação hierárquica possibilita ao decisor ter uma ‘visualização do sistema

como um todo e seus componentes, bem como interações destes componentes e os

impactos que os mesmos exercem sobre o sistema’”.

Assim, com o método AHP, a decisão sob múltiplos critérios, pode ser

decomposta, conforme Salomon (2004, p. 8) de forma hierárquica da seguinte

maneira:

I. O primeiro nível da hierarquia é composto pelo objetivo, que é o propósito

do problema, também chamado de meta da decisão;

II. No segundo nível são dispostos os critérios, podendo também existir, se

necessário, subníveis com subcritérios;

III. O terceiro apresenta as alternativas para resolução do problema proposto.

A Figura 6 a seguir, exemplifica a disposição dos níveis hierárquicos de

estrutura básica para uma decisão. É perceptível que seu formato lembra uma

árvore invertida, o que justifica a expressão “árvore de decisão”:

34

Figura 6 – Estrutura Hierárquica básica

Fonte: Adaptado de Marins, Souza e Barros (2009, p. 1780).

3.2 ESCALA FUNDAMENTAL DE SAATY E AS COMPARAÇÕES

PAREADAS

Posteriormente à hierarquização dos componentes do problema, os critérios e

subcritérios (se houver) são comparados par a par pelo(s) decisor(es) para que

obtenham suas importâncias relativas (ou pesos) que são dados em valores

percentuais.

Conforme Marins, Souza e Barros (2009, p. 1780), este procedimento baseia-

se na habilidade humana de conseguir analisar a relação entre situações

observadas entre pares e à luz de um determinado foco ou critério.

Considerando que estamos lidando com n critérios em uma dada hierarquia, o procedimento estabelece uma matriz de comparação, A, n x n, par a par, que quantifica o julgamento do tomador de decisão no que se refere à importância relativa dos diferentes critérios. A comparação par a par é feita de tal maneira que o critério na linha i (i = 1, 2,…, n) é classificado em relação a todos os outros critérios. (TAHA, 2008, p. 220)

A Matriz de comparação A é descrita abaixo:

An x n=

[

1 a12 … a1n1

a121 … a2n

⋮ ⋮ … ⋮1

a1n

1

a2n… 1 ]

Matriz de comparação A (Eq. 1)

35

Onde:

I. aij = α > 0 (positiva);

II. aji = 1/α (recíproca);

III. aii = 1.

Em que:

a - comparação pareada entre os critérios

α - valor de intensidade de importância. (ABREU, et al, 2000, p. 259; MARINS;

SOUZA; BARROS, 2009, p. 1780)

De acordo com Luz, Sellito e Gomes (2006, p. 561-562): “Para um nível com

n critérios, são requeridas n.(n-1)/2 comparações entre ai e aj, ∀ i, j,” construindo-se

uma matriz de preferências A i,j (n x n). Ou seja, em uma hierarquia com 3 critérios,

por exemplo, serão necessárias 3.(3-1)/2=3 comparações e a matriz de preferências

(acima citada como matriz de comparação) será A3 x 3.

Para realizar tais comparações, é utilizado o quadro que contem a Escala

Fundamental proposta por Saaty, apresentado na Figura 7. Trata-se de uma “escala

discreta de 1 a 9 na qual aij = 1 significa que i e j tem igual importância”, aij = 3 indica

que i tem importância pequena de uma sobre a outra, aij = 9 indica que i tem

importância absoluta sobre j e assim por diante (TAHA, 2008, p. 220). Valores

intermediários (2, 4, 6, 8) podem ser utilizados para os casos em que for “necessário

discernir mais claramente entre duas alternativas muito parecidas, segundo o critério

de julgamento” (LUZ; SELLITO; GOMES, 2006, p. 562).

36

Figura 7 – Quadro para comparações pareadas do AHP

Escala Fundamental

Intensidade de

Importância Definição Explicação

1 Mesma Importância As duas atividades contribuem igualmente para o objetivo.

3 Importância

pequena de uma sobre a outra

A experiência e o julgamento favorecem levemente uma atividade em relação à outra.

5 Importância grande

ou essencial A experiência e o julgamento favorecem fortemente uma

atividade em relação à outra.

7 Importância muito

grande ou demonstrada

Uma atividade é muito fortemente favorecida em relação à outra; sua dominação de importância é demonstrada na

prática.

9 Importância absoluta A evidência favorece uma atividade em relação à outra

com o mais alto grau de certeza.

2,4,6,8 Valores

intermediários entre valores adjacentes

Quando se procura uma condição de compromisso entre duas definições.

Fonte: Vieira (2006, p. 9).

Assim, faz-se a comparação pareada entre todas as alternativas. Dessa

forma, percepções subjetivas do(s) decisor(es) e informações objetivas são

transformadas em dados mensuráveis, ao se adotar o peso, que é dado em valor

percentual, possibilitando assim a visualização clara de importância de um critério

sobre o outro ou de uma alternativa sobre a outra.

Os resultados dessas comparações e dados são dispostos de forma matricial

e comporão a Matriz de Decisão que será descrita a seguir.

3.3 MATRIZ DE DECISÃO

Uma Matriz de Decisão contém as alternativas, os critérios, os pesos

atribuídos a cada critério e os desempenhos de cada alternativa em relação a cada

um desses critérios.

Entretanto, antes de montá-la, é preciso obter, através da Matriz de

Comparação A (Eq. 1), os pesos relativos atribuídos a cada critério. A forma de

cálculo conforme Marins, Souza e Barros (2009, p. 1781) e Taha (2008, p. 221),

consiste em:

37

Normalizar1 as matrizes obtendo a soma dos elementos de cada coluna e

em seguida, dividindo cada elemento pelo somatório da respectiva

coluna;

Calcular a média de cada linha da matriz já normalizada (cuja soma de

cada coluna deve ser igual a um), que será o peso relativo;

Este procedimento de obtenção dos pesos relativos é o mesmo para as

comparações pareadas entre critérios e entre alternativas. Após obter todos os

pesos relativos, é possível preencher a Matriz de Decisão, conforme a Figura 8

abaixo:

Figura 8 – Quadro da Matriz de decisão

Matriz de Decisão Critérios C1 C2 … Cn

Pesos W1 W2 … Wn

Alternativas

A1 A11 A12 … A1n

A2 A21 A22 … A2n

… … … … …

Am Am1 Am2 … Amn

Fonte: Adaptado de Almeida (2011, p. 21).

A Matriz de Decisão também pode conter uma coluna com o resultado final do

desempenho (D) de cada alternativa (A). Para obter este desempenho, é necessário

realizar o seguinte cálculo matricial: somar a multiplicação do desempenho de cada

critério pelo peso atribuído ao mesmo, para cada alternativa:

A11 × W1+A12 × W2+ ⋯ +A1n × Wn=DA1

A21 × W1+A22 × W2+ ⋯ +A1n × Wn =DA2

⋮ + ⋮ + ⋯ + ⋮

Am1 × W1+Am2 × W2+ ⋯ +Amn × Wn =DAn

Desempenho final nas alternativas (Eq. 2)

1 Apesar de neste trabalho ser descrito o processo de normalização para obtenção de pesos que

serão atribuídos aos critérios, tais pesos são melhor determinados pelo cálculo algébrico do auto vetor matricial; entretanto, “o processo algébrico para a determinação de valores e vetores próprios é impraticável [sic] para a maioria das matrizes de grande dimensão. Em seu lugar foram desenvolvidos métodos numéricos” (OLIVEIRA; BELDERRAIN, 2008) bem como o processo de normalização, que possui resultados extremamente próximos aos obtidos com o cálculo algébrico.

38

3.4 ANÁLISE DE CONSISTÊNCIA

Os decisores, ao realizarem as comparações pareadas, podem

inconscientemente fazer avaliações inconsistentes, por exemplo, dizer que o critério

A é mais importante que B e B é mais importante que C (ou seja, A>B>C) e afirmar

que C é mais importante que A (C>A), o que seria uma inconsistência. Dessa forma,

a inconsistência surge através destas contradições e é realizada uma série de

cálculos para indicá-la (MARINS; SOUZA; BARROS, 2009, p. 1785).

Marins, Souza e Barros (2009, p. 1785) descrevem os procedimentos para o

cálculo da Relação de Consistência – do inglês Consistency Ratio (CR) e o Índice de

Consistência – do inglês Consistency Index (CI):

“Para cada linha da matriz de comparação determinar a soma ponderada,

com base na soma do produto de cada valor da mesma pela prioridade da

alternativa correspondente”;

[

1 a12 … a1n1

a121 … a2n

… … … …1

a1n

1

a2n… 1 ]

× [

W1

W2

…

Wn

] = [

VS1

VS2

…

VSn

] Vetor soma ponderada: VS (Eq. 3)

“Depois os resultados obtidos deverão ser divididos pelos vetores da

respectiva matriz”; ou seja, o resultado anterior (Vetor soma Ponderada) é

dividido pelos pesos; dessa forma obtém-se o Vetor de Consistência (VC):

[

VS1 W1⁄

VS2 W2⁄⋮

VSn Wn⁄

] = [

VC1

VC2

⋮VCn

] Vetor de consistência: VC (Eq. 4)

“Fazendo uma média dos resultados de cada linha, obteremos λ máx”:

λ máx = (VC1+VC2+…+VCn)/n (Eq. 5)

Calcula-se o Índice de Consistência (CI), que é dado pela fórmula:

39

CI = (λ máx-n)/(n-1) (Eq. 6)

Onde n = número de itens comparados.

Calcula-se a taxa ou Relação de Consistência (CR) através da fórmula:

CR = CI/RI (Eq. 7)

Onde o valor do Índice Randômico (RI – do inglês: Random Index) depende do

número de comparações pareadas efetuadas e é determinado a seguir, conforme a

Tabela 1:

Tabela 1 – Valores estabelecidos para o Índice Randômico (RI)

RI em função de n

n 3 4 5 6 7 8

RI 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41

Fonte: Adaptado de Marins, Souza e Barros (2009, p. 1785).

“É incomum que todas as matrizes de comparação sejam consistentes. De

fato, dado que a base para a construção dessas matrizes é o julgamento humano,

certo grau ‘razoável’ de inconsistência é esperado e tolerado” (TAHA, 2008, p. 221).

Para o método AHP, é esperado que a CR de qualquer matriz de comparação seja

menor ou igual a 0,10 (MARINS; SOUZA; BARROS, 2009, p. 1785): logo, se CR≤

0,10, a matriz possui um nível de inconsistência aceitável (TAHA, 2008, p. 222).

3.5 ANÁLISE DE SENSIBILIDADE

Conforme Vieira (2006, p. 16) todos os elementos que formam um modelo

podem ser sujeitados a uma análise de sensibilidade. Esta deve responder

questionamentos do tipo “e se?”, ou seja, se houver mudança sensível nos valores

de um ou mais aspectos do modelo, a melhor alternativa permanece a mesma? Von-

Held (2013, p. 24) argumenta que “Se o novo ranking obtido não sofrer alterações

em comparação com o anterior, podemos [sic] então considerar que o resultado

encontrado é robusto”.

40

Vieira (2006, p. 17-19) ainda destaca quatro tipos possíveis de análise de

sensibilidade, são elas:

Alterações dos pesos relativos dos critérios: através da comparação

pareada, faz-se uma alteração pequena do valor original avaliado para

todas as comparações. Ou esgota-se “todo o espectro possível” fazendo

todas as comparações para todos os critérios utilizando toda a variação

da Escala Fundamental (de 1/9 a 9);

Alterações dos julgamentos das alternativas: é feita uma revisão da

avaliação dos julgamentos originais e alguns valores das comparações

são alterados;

Alterações na quantidade de critérios: quando ocorre “inserção ou retirada

de um critério”;

Alterações na quantidade de alternativas: quando ocorre inserção ou

retirada de uma alternativa; o desempenho de algumas alternativas

podem sofrer influências em meio a novas alternativas, alterando de

forma expressiva o resultado final.

Sendo assim, a análise de sensibilidade constitui uma ferramenta significativa

para validar os resultados obtidos mediante o modelo utilizado (VIEIRA, 2006, p. 19)

e é mais conveniente realizá-la utilizando uma “uma interface gráfica interativa”

(VON-HELD, 2013, p. 24). Destaca-se ainda, que o tipo de análise de sensibilidade

aplicado no presente trabalho será o de Alterações dos pesos relativos dos

critérios por meio de simulações em software; entretanto, também haverá uma

breve colocação (no capítulo de Resultados e Discussão) sobre o tipo de análise de

Alterações dos julgamentos das alternativas.

41

4 APLICAÇÃO DO MÉTODO AHP

4.1 DESCRIÇÃO DO PROBLEMA

Uma confecção de médio porte localizada na cidade de Teresópolis – RJ,

terceirizada (do tipo private label2) é denominada doravante XPTO3. Por atuar desta

forma, a empresa em questão, possui a maioria de seus fornecedores já

predeterminada pelos seus atuais clientes, que são alguns grandes magazines

nacionais. Sendo assim, o processo de venda e aprovação de produto se dá,

simplificadamente, conforme a Figura 9:

Figura 9 – Processo de venda/aprovação de produto da empresa XPTO

2 Private label é um termo que denomina empresas que atuam no mercado produzindo mercadorias

para marcas de terceiros, atendendo todas as exigências e especificações de cada cliente. 3 Todas as empresas são reais e citadas com nomes fictícios.

O cliente solicita mostruário com quantidade e tipos de peças determinadas;

A equipe de desenvolvimento de produto faz os estudos necessários e cria as peças;

O mostruário pronto é enviado para aprovação do cliente;

Se aprovado, o produto é liberado para fabricação.

42

Na fase do desenvolvimento de produto, a empresa XPTO, deve criar dentro

da gama de fornecedores que lhe é determinada; o poder de escolha é limitado até

dois ou três fornecedores para tecidos e alguns tipos de aviamentos. Logo, percebe-

se uma dificuldade em relação à seleção de fornecedores. Após a fase de

aprovação, os materiais são adquiridos para o processo produtivo. Sendo assim,

tanto na fase de concepção de produto quanto na fase de produção, os gestores se

veem limitados na escolha dos fornecedores de materiais, devido a predeterminação

dos clientes. Entretanto, aviamentos como linhas, elásticos, bojos, dentre outros,

desde que atendam ao controle da qualidade, podem ser substituídos sem maiores

problemas diferentemente do caso de tecidos. Dessa forma, é possível a utilização

do método AHP para o fornecimento de alguns materiais. Este trabalho de

conclusão de curso exemplificará a utilização do método AHP na escolha de um tipo

de aviamento – as linhas utilizadas no processo produtivo – considerando os

seguintes critérios:

I. Qualidade;

II. Preço;

III. Condições de pagamento;

IV. Frete;

V. Confiabilidade;

VI. Prazo de entrega.

Hoje, a escolha de fornecedores na empresa XPTO, já considera os critérios

acima, mas de forma não estruturada. As decisões por vezes são tomadas às

pressas devido à necessidade de resposta rápida, impedindo uma melhor análise.

Sendo assim, cada critério pode ter ou não maior peso conforme a situação do

momento.

4.2 EMPREGO DO AHP: ESTRUTURANDO O PROBLEMA

A decomposição hierárquica proposta para o problema descrito acima pode

ser visualizada através da árvore de decisão abaixo (Figura 10):

43

Figura 10 – Árvore de decisão do problema descrito

A partir de entrevistas com o representante do setor de compras da empresa

XPTO, coletou-se os dados pertinentes à percepção do mesmo em relação aos

critérios considerados na compra. O critério Confiabilidade foi desconsiderado por

ter sido avaliado com mesmo desempenho para todos os fornecedores.

As características ou importâncias dos outros critérios são evidenciadas nas

Figuras 11 e 12 abaixo:

Figura 11 – Desempenho do fornecedor em relação aos critérios objetivos

Fornecedores de linhas

Preços Prazo de entrega Forma de pagamento Frete

Fornecedor 1 R$ 4,50 Faturamento imediato 42/56/70 dias Cif4

Fornecedor 2 R$ 3,80 15 dias 28/45 dias Fob5

Fornecedor 3 R$ 15,50 Faturamento imediato 28/45 dias Cif

Fornecedor 4 R$ 3,88 15 dias 28/45 dias Fob

Fornecedor 5 R$ 3,84 7 dias 28 dias Fob

4 CIF (cost, insurance and freight) “custo, seguro e frete” – significa que o frete é pago na origem, ou

seja, no preço da venda estão incluídos o custo da mercadoria, o seguro de transporte que garante a mercadoria e o frete de transporte até o destino. 5 FOB (free on board) “livre a bordo” é o inverso do CIF, o frete será pago somente pelo destinatário,

ou seja, por conta de quem compra a mercadoria. O comprador será o encarregado a contratar e pagar pelo transporte.

44

Figura 12 – Desempenho do fornecedor em relação aos critérios subjetivos

Fornecedores de linhas

Qualidade Confiabilidade

Fornecedor 1 Muito boa Ok

Fornecedor 2 Arrebenta muito, gera muita parada de máquina, o que não é

bom para produção Ok

Fornecedor 3 Excelente Ok


bom para produção Ok


bom para produção - reprovada pela produção Ok

Vale ressaltar que o Fornecedor 5 foi reprovado pelo sistema produtivo da

empresa, sendo assim descartado na aplicação do método, e que os nomes e

marcas dos fornecedores foram preservados.

4.3 UTILIZAÇÃO DO MICROSOFT® EXCEL®

O software MICROSOFT® EXCEL®, incluso e disponível na maioria dos

computadores comprados atualmente é suficiente e de fácil utilização para a

aplicação do método AHP. Para este problema de escolha de fornecedor, em uma

planilha, foi criada uma série de tabelas, cujas células continham fórmulas simples,

descritas a seguir.

Após a montagem da árvore hierárquica, foi obtida através de entrevista com

o representante do setor de compras da empresa XPTO, a avaliação comparativa

dos critérios, utilizando a Escala Fundamental de Satty. A Figura 13, abaixo,

representa a Matriz de Comparação A (Eq. 1) e foi preenchida no momento da

entrevista. Os valores atribuídos às comparações foram colocados nas células em

amarelo; a diagonal foi previamente preenchida com o número 1 (pois é a

comparação de cada critério com ele mesmo); as células abaixo da diagonal foram

previamente preenchidas com o inverso do valor atribuído às células em amarelo

(pois se trata do inverso da comparação) e foi inserida uma linha no final da tabela

que contem a soma dos valores de cada coluna (o que será necessário para o

próximo passo):

45

Figura 13 – Fórmulas para comparação pareada entre os critérios adotados

Em seguida, foi realizado o processo de normalização dividindo-se cada

célula de uma coluna pela soma da mesma (por exemplo, na Figura 13 acima, a

célula B5 dividida pela B10 e assim sucessivamente para todas as colunas que

contém os critérios). Os resultados são dispostos na tabela da Figura 14 abaixo,

onde também é calculada a média de cada linha para a obtenção dos pesos

percentuais para cada critério:

Figura 14 – Fórmulas para normalização da matriz de comparação pareada

Para possibilitar testar a consistência da avaliação do decisor, a montagem da

tabela mostrada pela Figura 15 se deu da seguinte forma:

Os resultados da primeira matriz (Figura 13) foram copiados, assim como

o resultado da coluna dos pesos percentuais (coluna H da Figura 14);

Os dados copiados foram introduzidos no cálculo matricial conforme a

fórmula Vetor soma ponderada: VS (Eq. 3) (descrito no item 3.4 do

capítulo anterior) obtendo assim este Vetor Soma;

Por fim, o Vetor Soma encontrado foi dividido pelos mesmos pesos

percentuais obtendo o Vetor de consistência (conforme a fórmula Vetor de

consistência: VC (Eq. 4), também descrita no item 3.4):

46

Figura 15 – Fórmulas para o cálculo do Vetor soma e Vetor de consistência

Ainda para a segunda parte do teste de consistência, (Figura 16):

Calculou-se a média aritmética da coluna do Vetor de Consistência (λ

máx), conforme a fórmula abaixo:

λ máx = (VC1+VC2+…+VCn)/n (Eq. 5)

Calculou-se o Índice de Consistência (CI), conforme a equação:

CI = (λ máx-n)/(n-1) (Eq. 6)

Inseriu-se o Índice Randômico (RI), cujo valor corresponde ao valor

atribuído às matrizes cujo número de comparações é igual a cinco (de

acordo com a Tabela 1).

Calculou-se a Relação de Consistência (CR), utilizando a fórmula abaixo:

CR = CI/RI (Eq. 7)

Nas células que contem o resultado de CR, foi feita uma formatação

condicional que, conforme a regra, se CR≤ 0,10 (quando a matriz possui

consistência aceitável), a célula ficaria da cor verde e se CR> 0,1, a célula ficaria da

cor vermelha indicando rapidamente o resultado.

47

Figura 16 – Fórmulas para o teste de consistência

Após o teste de consistência realizado e aprovado, o processo descrito acima

foi repetido para a comparação entre as alternativas (ou seja, comparação entre os

fornecedores), em relação ao desempenho perante cada critério. As figuras 17, 18,

19 e 20 mostram as tabelas e matrizes de comparação entre os fornecedores em

relação ao critério Qualidade:

Figura 17 – Fórmulas para comparação pareada entre as alternativas

Figura 18 – Fórmulas para normalização da matriz de comparação pareada

Figura 19 – Fórmulas para o cálculo do Vetor soma e Vetor de consistência

48

Figura 20 – Fórmulas para o teste de consistência

Para os critérios Preço, Forma de Pagamento, Frete e Prazo, as tabelas

montadas para os cálculos necessários, seguiram exatamente o modelo das

Tabelas 17, 18, 19 e 20 acima.

Finalizando a aplicação do método, foi criada uma tabela para a obtenção do

desempenho total para cada alternativa, obtido pela multiplicação matricial entre o

peso de cada critério e o percentual de desempenho em cada um deles (Figura 21):

Figura 21 – Desempenho das alternativas

A tabela acima representa a Matriz de decisão e a fórmula de multiplicação

matricial utilizada na coluna dos Resultados é a descrita no item 3.3: Desempenho

final nas alternativas (Eq. 2).

Para realizar a análise de sensibilidade, a planilha com todas as tabelas e

fórmulas utilizadas foi copiada e as células em amarelo da primeira tabela (Figura

13) foram vinculadas a um quadro elaborado para realizar as alterações nas

comparações. Assim, conforme a Figura 22, neste quadro, foi colocada uma coluna

com os valores originais das comparações realizadas através de entrevista com o

setor de compras e a coluna ao lado foi destinada para inserir valores comparativos

simulados. Por exemplo, se na comparação entre os critérios Qualidade e Preço, a

Qualidade tivesse importância absolutamente maior, seria preenchido o valor

49

correspondente a Escala Fundamental (9) na célula D3, o que foi programado para

preencher automaticamente a matriz de comparação pareada (mesma Figura 22):

Figura 22 – Quadro para simulações entre as comparações pareadas

Ao realizar este procedimento, uma vez que a matriz de comparação pareada

for novamente preenchida com valores simulados – apenas alterando os valores das

células D3 a D12 – e sabendo que todas as tabelas e fórmulas estão vinculadas, ou

seja, puxam os resultados das tabelas anteriores, o resultado final do desempenho

de cada fornecedor aparece automaticamente na tabela já representada pela Figura

21. As tabelas na íntegra podem ser visualizadas no Apêndice deste documento.

Dessa forma, fazendo uso de um software simples e de acesso disseminado,

modela-se facilmente um problema de escolha de fornecedores com cinco critérios e

quatro alternativas. E, uma vez que a planilha está pronta, ela pode ser adaptada

para a resolução de qualquer tipo de problema que envolva a tomada de decisão.

Além disso, permite manipular, de forma prática, alguns valores para realizar a

análise de sensibilidade.

50

5 RESULTADOS E DISCUSSÃO

5.1 RESULTADOS: APLICAÇÃO DO AHP

Após a primeira percepção descrita pelo decisor do setor de compras da

empresa XPTO (registrada nas Figuras 11 e 12), foi utilizada a Escala Fundamental

de Saaty para comparar, par a par, os critérios utilizados para esta seleção. O

resultado de tais comparações pode ser visto na Tabela 2:

Tabela 2 – Matriz comparativa do grupo de Critérios

Critérios Qualidade Preço Forma de

PGTO Frete Prazo

Qualidade 1 1 9 9 9

Preço 1 1 9 9 9

Forma de PGTO 1/9 1/9 1 1 1

Frete 1/9 1/9 1 1 5

Prazo 1/9 1/9 1 1/5 1

Soma 2,3333 2,3333 21,0000 20,2000 25,0000

Os pesos atribuídos para cada critério, obtidos através do processo de

normalização estão dispostos na última coluna da Tabela 3 a seguir:

Tabela 3 – Normalização e obtenção dos pesos dos critérios


PGTO Frete Prazo Média

Peso (%)

Qualidade 0,4286 0,4286 0,4286 0,4455 0,3600 0,4183 41,83%

Preço 0,4286 0,4286 0,4286 0,4455 0,3600 0,4183 41,83%

Forma de PGTO 0,0476 0,0476 0,0476 0,0495 0,0400 0,0465 4,65%

Frete 0,0476 0,0476 0,0476 0,0495 0,2000 0,0785 7,85%

Prazo 0,0476 0,0476 0,0476 0,0099 0,0400 0,0386 3,86%

Soma 1 1 1 1 1 1 100,00%

51

Nota-se que o critério Qualidade e o critério Preço foram avaliados como

tendo grande importância e ainda equivalente, enquanto os critérios Forma de

PGTO, Frete e Prazo obtiveram pesos de menores importâncias.

As duas últimas colunas da Tabela 4 mostram os valores obtidos para o Vetor

Soma e Vetor de Consistência, respectivamente:

Tabela 4 – Vetor Soma e Vetor de Consistência

Critérios Qualidade Preço Forma

de PGTO

Frete Prazo Peso (%)

Vetor Soma

Vetor de Consistência

Qualidade 1 1 9 9 9 41,83% 2,3080 5,5181

Preço 1 1 9 9 9 41,83% 2,3080 5,5181

Forma PGTO 1/9 1/9 1 1 1 4,65% 0,2564 5,5181

Frete 1/9 1/9 1 1 5 7,85% 0,4106 5,2330

Prazo 1/9 1/9 1 1/5 1 3,86% 0,1937 5,0235

Soma 2,3333 2,3333 21,0000 20,2000 25,0000 1,0000 5,4767

Os valores obtidos para a média aritmética da coluna do Vetor de

Consistência (λ máx), o Índice de Consistência (CI), o Índice Randômico (RI) e a

Relação de Consistência (CR), estão registrados na Tabela 5 abaixo, finalizando, o

teste de consistência:

Tabela 5 – Teste de Consistência

λ máx CI RI CR

5,3622 0,0905 1,1200 0,0808

Através do teste de consistência realizado pôde-se constatar que a

comparação pareada do decisor foi consistente, obtendo como índice final da

Relação de Consistência o valor de 0,0808, que atende a regra de que uma

inconsistência aceitável deve ser menor ou igual a 0,1.

Ao comparar de forma pareada, cada fornecedor em relação ao critério

Qualidade, obtiveram-se as seguintes: matrizes de comparação (Tabela 6) e de

normalização (Tabela 7), Vetor de consistência (Tabela 8) e teste de consistência

(Tabela 9) que estão dispostas abaixo:

52

Tabela 6 – Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Qualidade

Qualidade Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4

Fornecedor 1 1 7 1/7 9

Fornecedor 2 1/7 1 1/9 3

Fornecedor 3 7 9 1 9

Fornecedor 4 1/9 1/3 1/9 1

Soma 8,2540 17,3333 1,3651 22,0000

Tabela 7 – Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Qualidade

Qualidade Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4 Média Peso (%)

Fornecedor 1 0,1212 0,4038 0,1047 0,4091 0,2597 25,97%

Fornecedor 2 0,0173 0,0577 0,0814 0,1364 0,0732 7,32%

Fornecedor 3 0,8481 0,5192 0,7326 0,4091 0,6272 62,72%

Fornecedor 4 0,0135 0,0192 0,0814 0,0455 0,0399 3,99%

Soma 1 1 1 1 1 100,00%

Tabela 8 – Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Qualidade

Qualidade Fornecedor

1 Fornecedor

2 Fornecedor

3 Fornecedor

4 Peso (%)

Vetor Soma


Fornecedor 1 1 7 0,1429 9 25,97% 1,2206 4,7003

Fornecedor 2 1/7 1 0,1111 3 7,32% 0,2996 4,0940

Fornecedor 3 7 9 1 9 62,72% 3,4627 5,5206

Fornecedor 4 1/9 1/3 1/9 1 3,99% 0,1628 4,0824

Soma 8,2540 17,3333 1,3651 22,0000 100,00% 5,1458

Tabela 9 – Teste de Consistência: Critério Qualidade

λ máx CI RI CR

4,5993 0,1998 0,9000 0,2220

É notável que a primeira tentativa de obtenção do desempenho de cada

fornecedor para o critério Qualidade resultou em uma inconsistência não aceitável: o

valor gerado para a Relação de Consistência (CR) foi de 0,2220, o que não atende a

regra de que para haver uma inconsistência aceitável, é necessário que CR≤ 0,10.

Dessa forma, esta etapa do método foi reaplicada, exigindo uma reavaliação

do decisor do setor de compras referente aos valores atribuídos segundo a Escala

Fundamental de Saaty. Foi detectada uma falha de interpretação ao comparar o

Fornecedor 1 em relação ao Fornecedor 3. O resultado da nova comparação

pareada pode ser vista na Tabela 10 abaixo:

53

Tabela 10 – Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Qualidade

Qualidade Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4




Fornecedor 4 1/9 1/3 1/9 1

Soma 2,2540 17,3333 2,2222 22,0000

Ao verificar a Tabela 11 abaixo, em relação ao critério Qualidade, o

Fornecedor 3 obteve o melhor desempenho, entretanto, o valor percentual está

próximo do valor obtido pelo Fornecedor 1:

Tabela 11 – Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Qualidade

Qualidade Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4 Média Peso (%)

Fornecedor 1 0,4437 0,4038 0,4500 0,4091 0,4266 42,66%

Fornecedor 2 0,0634 0,0577 0,0500 0,1364 0,0769 7,69%

Fornecedor 3 0,4437 0,5192 0,4500 0,4091 0,4555 45,55%

Fornecedor 4 0,0493 0,0192 0,0500 0,0455 0,0410 4,10%

Soma 1 1 1 1 1 100,00%

O novo teste de consistência pode ser visualizado através das Tabelas 12 e

13 em sequência:

Tabela 12 – Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Qualidade

Qualidade Fornecedor

1 Fornecedor

2 Fornecedor

3 Fornecedor

4 Peso (%)

Vetor Soma


Fornecedor 1 1 7 1 9 42,66% 1,7891 4,1934

Fornecedor 2 1/7 1 0,1111 3 7,69% 0,3114 4,0516

Fornecedor 3 1 9 1 9 45,55% 1,9428 4,2653

Fornecedor 4 1/9 1/3 1/9 1 4,10% 0,1646 4,0159

Soma 2,2540 17,3333 2,2222 22,0000 100,00% 4,2080

Tabela 13 – Teste de Consistência: Critério Qualidade

λ máx CI RI CR

4,1316 0,0439 0,9000 0,0487

Neste segundo momento, a CR se mostrou aceitável, pois respeitou a regra,

sendo 0,0487≤ 0,10. Podendo agora ser considerada uma matriz de inconsistência

aceitável.

54

Para a comparação pareada do critério Preço (Tabela 14), adotou-se

primeiramente a definição de que os preços dos Fornecedores 2 e 4

(respectivamente R$ 3,80 e R$ 3,88) seriam considerados iguais. Dessa forma, o

melhor desempenho – 40,19% – foi evidenciado por esses fornecedores, já que

tinham o menor preço comparado com o Fornecedor 1 (R$ 4,50) e Fornecedor 3

(R$15,5). O desempenho pode ser verificado na Tabela 15:

Tabela 14 – Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Preço

Preço Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4

Fornecedor 1 1 1/4 9 1/4


Fornecedor 3 1/9 1/9 1 1/9


Soma 9,1111 2,3611 28,0000 2,3611

Tabela 15 – Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Preço

Preço Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4 Média Peso (%)

Fornecedor 1 0,1098 0,1059 0,3214 0,1059 0,1607 16,07%

Fornecedor 2 0,4390 0,4235 0,3214 0,4235 0,4019 40,19%

Fornecedor 3 0,0122 0,0471 0,0357 0,0471 0,0355 3,55%

Fornecedor 4 0,4390 0,4235 0,3214 0,4235 0,4019 40,19%

Soma 1,0000 1,0000 1 1 1 100,00%

Em sequência, estão os valores obtidos para o Vetor de Consistência (Tabela

16) e o valor de CR (Tabela 17):

Tabela 16 – Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Preço

Preço Fornecedor

1 Fornecedor

2 Fornecedor

3 Fornecedor

4 Peso (%)

Vetor Soma


Fornecedor 1 1 0,25 9 0,25 16,07% 0,6812 4,2382

Fornecedor 2 4 1 9 1 40,19% 1,7663 4,3950

Fornecedor 3 1/9 1/9 1 0,1111 3,55% 0,1427 4,0182

Fornecedor 4 4 1 9 1 40,19% 1,7663 4,3950

Soma 9,1111 2,3611 28,0000 2,3611 100,00% 4,3564

Tabela 17 – Teste de Consistência: Critério Preço

λ máx CI RI CR

4,2616 0,0872 0,9000 0,0969

55

O teste de consistência para o desempenho dos quatro fornecedores perante

o critério peso foi satisfatório obedecendo ao quesito: 0,0969 ≤ 0,10.

Para o critério Forma de PGTO, havia duas formas de desempenho: em

42/56/70 dias ou 28/45 dias. Assim, a partir da avaliação do decisor (Tabela 18),

obteve-se o resultado de consistência total, verificado nas Tabelas 20 e 21.

Tabela 18 – Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Forma de PGTO

Forma de PGTO

Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4


Fornecedor 2 1/9 1 1 1



Soma 1,4286 10,0000 10,0000 10,0000

Dentre as quatro alternativas, o Fornecedor 1 se sobressaiu com

desempenho de 70% em relação aos demais (todos com 10%), como mostra a

Tabela 19 abaixo:

Tabela 19 – Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Forma de PGTO

Forma de

PGTO Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4 Média Peso (%)

Fornecedor 1 0,7000 0,7000 0,7000 0,7000 0,7000 70,00%

Fornecedor 2 0,1000 0,1000 0,1000 0,1000 0,1000 10,00%

Fornecedor 3 0,1000 0,1000 0,1000 0,1000 0,1000 10,00%

Fornecedor 4 0,1000 0,1000 0,1000 0,1000 0,1000 10,00%

Soma 1,0000 1,0000 1 1 1 100,00%

Tabela 20 – Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Forma de PGTO

Forma de PGTO

Fornecedor 1

Fornecedor 2

Fornecedor 3

Fornecedor 4

Peso (%) Vetor Soma


Fornecedor 1 1 7 7 7 70,00% 2,8000 4,0000

Fornecedor 2 1/7 1 1,0000 1,0000 10,00% 0,4000 4,0000

Fornecedor 3 1/7 1 1 1 10,00% 0,4000 4,0000

Fornecedor 4 1/7 1 1 1 10,00% 0,4000 4,0000

Soma 1,4286 10,0000 10,0000 10,0000 100,00% 4,0000

56

Tabela 21 – Teste de Consistência: Critério Forma de PGTO

λ máx CI RI CR

4,0000 0,0000 0,9000 0,0000

Dois tipos de frete foram considerados: o CIF e o FOB, sendo adeptos ao CIF,

os Fornecedores 1 e 3 e ao FOB, os Fornecedores 2 e 4. O tipo CIF foi avaliado

como importância absoluta em relação ao outro tipo (Tabela 22), o desempenho de

cada fornecedor pode ser visto na Tabela 23 em seguida.

Tabela 22 – Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Frete

Frete Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4





Soma 2,2222 20,0000 2,2222 20,0000

Tabela 23 – Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Frete

Frete Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4 Média Peso (%)

Fornecedor 1 0,4500 0,4500 0,4500 0,4500 0,4500 45,00%

Fornecedor 2 0,0500 0,0500 0,0500 0,0500 0,0500 5,00%

Fornecedor 3 0,4500 0,4500 0,4500 0,4500 0,4500 45,00%

Fornecedor 4 0,0500 0,0500 0,0500 0,0500 0,0500 5,00%

Soma 1,0000 1,0000 1 1 1 100,00%

Assim como para o critério Forma de PGTO, o vetor de consistência (Tabela

24) e a CR (Tabela 25) mostraram que a matriz é perfeitamente consistente:

Tabela 24 – Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Frete

Frete Fornecedor

1 Fornecedor

2 Fornecedor

3 Fornecedor

4 Peso (%)

Vetor Soma


Fornecedor 1 1 9 1 9 45,00% 1,8000 4,0000

Fornecedor 2 1/9 1 0,1111 1 5,00% 0,2000 4,0000

Fornecedor 3 1 9 1 9 45,00% 1,8000 4,0000

Fornecedor 4 1/9 1 1/9 1 5,00% 0,2000 4,0000

Soma 2,2222 20,0000 2,2222 20,0000 100,00% 4,0000

57

Tabela 25 – Teste de Consistência: Critério Frete

λ máx CI RI CR

4,0000 0,0000 0,9000 0,0000

Referentemente ao Prazo de entrega, os Fornecedores 1 e 3 tem faturamento

imediato, o que foi avaliado como tendo importância absoluta sobre os Fornecedores

2 e 4 que tem faturamento em 15 dias (Tabela 26):

Tabela 26 – Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Prazo

Prazo Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4





Soma 2,2222 20,0000 2,2222 20,0000

Sendo assim, os Fornecedores 1 e 3 obtiveram desempenho de 45%

enquanto os Fornecedores 2 e 4, 5%, como se pode ver na Tabela 27:

Tabela 27 – Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Prazo

Prazo Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4 Média Peso (%)

Fornecedor 1 0,4500 0,4500 0,4500 0,4500 0,4500 45,00%

Fornecedor 2 0,0500 0,0500 0,0500 0,0500 0,0500 5,00%

Fornecedor 3 0,4500 0,4500 0,4500 0,4500 0,4500 45,00%

Fornecedor 4 0,0500 0,0500 0,0500 0,0500 0,0500 5,00%

Soma 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 100,00%

As Tabelas 28 e 29 trazem os resultados que comprovam a consistência da

matriz:

Tabela 28 – Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Prazo

Prazo Fornecedor

1 Fornecedor

2 Fornecedor

3 Fornecedor

4 Peso (%)

Vetor Soma


Fornecedor 1 1 9 1 9 45,00% 1,8000 4,0000

Fornecedor 2 1/9 1 0,1111 1 5,00% 0,2000 4,0000

Fornecedor 3 1 9 1 9 45,00% 1,8000 4,0000

Fornecedor 4 1/9 1 1/9 1 5,00% 0,2000 4,0000

Soma 2,2222 20,0000 2,2222 20,0000 100,00% 4,0000

58

Tabela 29 – Teste de Consistência: Critério Prazo

λ máx CI RI CR

4,0000 0,0000 0,9000 0,0000

A Tabela 30, abaixo, condensa a matriz de decisão, mostrando o peso

atribuído a cada critério, o desempenho de cada Fornecedor em relação ao mesmo

e o resultado da multiplicação matricial entre o peso de cada critério e o percentual

de desempenho de cada fornecedor (conforme as fórmulas descritas na Figura 21):

Tabela 30 – Desempenho final de cada Fornecedor

Qualidade Preço Forma de

PGTO Frete Prazo

Resultado

Pesos 41,83% 41,83% 4,65% 7,85% 3,86%

Fornecedor 1 42,66% 16,07% 70,00% 45,00% 45,00% 33,09%

Fornecedor 2 7,69% 40,19% 10,00% 5,00% 5,00% 21,07%

Fornecedor 3 45,55% 3,55% 10,00% 45,00% 45,00% 26,27%

Fornecedor 4 4,10% 40,19% 10,00% 5,00% 5,00% 19,57%

Total 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00%

Dessa forma, ao aplicar o Método AHP para a seleção de fornecedores de

linhas na empresa XPTO, o fornecedor que obteve o melhor desempenho foi o

Fornecedor 1 com 33,09%; que, comparativamente com os demais desempenhos

26,27%, 21,07% e 19,57% dos Fornecedores 3, 2 e 4 respectivamente, pode ser

considerado um resultado robusto, como mostrará a Análise de Sensibilidade no

próximo item.

O AHP permitiu que um problema cotidiano de seleção de fornecedores fosse

decomposto em um modelo estruturado para apoio à tomada de decisão. E, através

da utilização da planilha do software MICROSOFT® EXCEL®, apenas inserindo

fórmulas simples, foi possível verificar matematicamente o desempenho de cada

alternativa, para a avaliação do setor de compras sobre qual fornecedor de linhas

utilizar.

Assim, o emprego deste método é uma alternativa para o auxílio à tomada de

decisão em tempos que é exigido cada vez mais que se tome a decisão certa da

primeira vez.

59

5.2 RESULTADOS: ANÁLISE DE SENSIBILIDADE

Como foi dito no item 3.5, o tipo de análise de sensibilidade empregado neste

trabalho é o de alterações dos pesos relativos dos critérios6. Ou seja, algumas

simulações são realizadas variando os valores da Escala Fundamental atribuídos às

comparações. Assim, quaisquer variações na avaliação do decisor sobre as

comparações pareadas entre os critérios podem ser facilmente testadas através da

Análise de Sensibilidade, que terá seus resultados7 descritos a seguir.

1ª Simulação: A comparação entre os critérios Qualidade e Preço, originalmente

avaliados com importância equivalente, sofreu uma pequena alteração onde o

critério Preço teria agora importância muito pequena sobre o critério Qualidade

(valor 2 na Escala Fundamental, porém como a comparação é o inverso, o valor

será 1/2).

O critério Qualidade, por sua vez, antes avaliado como tendo importância

absoluta sobre os demais critérios, assumiu agora uma importância muito grande

(valor 7 na Escala Fundamental). As demais comparações permanecem iguais.

A Tabela 31 abaixo mostra cada comparação, os valores das comparações

originais e os valores das comparações simuladas:

Tabela 31 – Variações de avaliação para análise de sensibilidade

Comparações Valor original Variações

Qualidade-Preço 1 1/2

Qualidade-Forma de PGTO 9 7

Qualidade-Frete 9 7

Qualidade-Prazo 9 7

Preço-Forma de PGTO 9 9

Preço-Frete 9 9

Preço-Prazo 9 9

Forma de PGTO-Frete 1 1

Forma de PGTO-Prazo 1 1

Frete-Prazo 5 5

6 Não foram esgotadas todas as possibilidades de comparações, como é sugerido no item 3.5. Foram

feitas simulações de algumas alterações que poderiam ocorrer no dia-a-dia do setor de compras da empresa XPTO. 7 Não serão mostrados, por meio de tabelas, todos os passos da aplicação do método, e sim, apenas

as tabelas que contenham os resultados pertinentes às simulações para a Análise de Sensibilidade.

60

A Tabela 32 mostra a nova matriz comparativa obtida através das simulações

e a Tabela 33, mostra o resultado do teste de consistência:



PGTO Frete Prazo

Qualidade 1 1/2 7 7 7

Preço 2 1 9 9 9


Frete 1/7 1/9 1 1 5

Prazo 1/7 1/9 1 1/5 1

Soma 3,4286 1,8333 19,0000 18,2000 23,0000


λ máx CI RI CR

5,3855 0,0964 1,1200 0,0860

O resultado final pode ser visto na Tabela 34. Ocorreu uma pequena variação

de aproximadamente 2% do resultado final, originalmente era 33,09% e agora

31,11%:



PGTO Frete Prazo

Resultado

Pesos 32,44% 49,77% 5,07% 8,54% 4,19%

Fornecedor 1 42,66% 16,07% 70,00% 45,00% 45,00% 31,11%

Fornecedor 2 7,69% 40,19% 10,00% 5,00% 5,00% 23,64%

Fornecedor 3 45,55% 3,55% 10,00% 45,00% 45,00% 22,78%

Fornecedor 4 4,10% 40,19% 10,00% 5,00% 5,00% 22,47%

Total 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00%

2ª Simulação: Admitiu-se para esta simulação que o critério Qualidade teria

importância grande em relação ao critério Preço (valor 5 na Escala Fundamental), o

Critério preço, ao invés de ter importância absoluta em relação aos critérios Forma

de PGTO, Frete e Prazo, teria agora importância muito grande (valor 7 na Escala

Fundamental) e as comparações entre Forma de PGTO, Frete e Prazo, seriam todas

equivalentes. As variações são vistas na Tabela 35, a nova matriz de comparação,

na Tabela 36 e o resultado do teste de consistência, na Tabela 37:

61



Qualidade-Preço 1 5


Qualidade-Frete 9 9

Qualidade-Prazo 9 9


Preço-Frete 9 7

Preço-Prazo 9 7


Forma de PGTO-Prazo 1 1

Frete-Prazo 5 1



PGTO Frete Prazo

Qualidade 1 5 9 9 9

Preço 1/5 1 7 7 7


Frete 1/9 1/7 1 1 1

Prazo 1/9 1/7 1 1 1

Soma 1,5333 6,4286 19,0000 19,0000 19,0000


λ máx CI RI CR

5,2355 0,0589 1,1200 0,0526

O novo peso de cada critério, bem como o desempenho final de cada

fornecedor pode ser visto na Tabela 38 abaixo:



PGTO Frete Prazo

Resultado

Pesos 57,02% 27,83% 5,05% 5,05% 5,05%

Fornecedor 1 42,66% 16,07% 70,00% 45,00% 45,00% 36,88%

Fornecedor 2 7,69% 40,19% 10,00% 5,00% 5,00% 16,58%

Fornecedor 3 45,55% 3,55% 10,00% 45,00% 45,00% 32,01%

Fornecedor 4 4,10% 40,19% 10,00% 5,00% 5,00% 14,53%

Total 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00%

3ª Simulação: Para esta simulação, todas as comparações forma alteradas,

favorecendo principalmente a importância do critério Prazo (Tabela 39). A matriz de

62

comparação e a análise de consistência podem ser visualizadas nas Tabelas 40 e

41, respectivamente:



Qualidade-Preço 1 1/5


Qualidade-Frete 9 7

Qualidade-Prazo 9 1


Preço-Frete 9 6

Preço-Prazo 9 1


Forma de PGTO-Prazo 1 1/5

Frete-Prazo 5 1/5



PGTO Frete Prazo

Qualidade 1 1/5 7 7 1

Preço 5 1 5 6 1

Forma de PGTO 1/7 1/5 1 1 1/5

Frete 1/7 1/6 1 1 1/5

Prazo 1 1 5 5 1

Soma 7,2857 2,5667 19,0000 20,0000 3,4000


λ máx CI RI CR

5,4304 0,1076 1,1200 0,0961

Os pesos alterados para cada critério e o resultado do desempenho de cada

fornecedor a partir desta simulação são mostrados pela Tabela 42 abaixo:



PGTO Frete Prazo

Resultado

Pesos 24,55% 38,66% 5,18% 4,92% 26,68%

Fornecedor 1 42,66% 16,07% 70,00% 45,00% 45,00% 34,54%

Fornecedor 2 7,69% 40,19% 10,00% 5,00% 5,00% 19,52%

Fornecedor 3 45,55% 3,55% 10,00% 45,00% 45,00% 27,30%

Fornecedor 4 4,10% 40,19% 10,00% 5,00% 5,00% 18,64%

Total 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00%

63

Ao finalizar as três simulações, pôde-se comparar, como mostra a Tabela 43,

os pesos obtidos para cada critério em relação ao peso original. Na avaliação

original, os critérios Qualidade e Preço estavam empatados, enquanto na primeira

simulação e critério Preço teve maior destaque. Na segunda simulação, o critério

Qualidade teve maior peso, seguido pelo Preço e os demais tiveram pesos baixos e

iguais. Por fim, na terceira simulação, o maior peso foi do critério Preço, entretanto, o

critério Prazo teve mais importância que o critério Qualidade.

Tabela 43 – Comparação dos pesos obtidos por simulação

Peso original 1ª Simulação 2ª Simulação 3ª Simulação

Qualidade 41,83% 32,44% 57,02% 24,55%

Preço 41,83% 49,77% 27,83% 38,56%

Forma de PGTO 4,65% 5,07% 5,05% 5,18%

Frete 7,85% 8,54% 5,05% 4,92%

Prazo 3,86% 4,19% 5,05% 26,68%

Sendo assim, o desempenho de cada Fornecedor, segundo a avaliação

original e perante cada simulação, pode ser analisado na Tabela 44 abaixo.

Independentemente das alterações realizadas, o Fornecedor 1 se manteve com o

melhor desempenho, sugerindo assim, a melhor escolha. Logo, utilizar a análise de

sensibilidade simulando possíveis mudanças no julgamento das comparações traz

robustez ao resultado encontrado, permitindo ao decisor maior segurança em sua

escolha.

Tabela 44 – Comparação do desempenho dos fornecedores

Desempenho original

1ª Simulação 2ª Simulação 3ª Simulação

Fornecedor 1 33,09% 31,11% 36,88% 34,54%

Fornecedor 2 21,07% 23,64% 16,58% 19,52%

Fornecedor 3 26,27% 22,78% 32,01% 27,30%

Fornecedor 4 19,57% 22,47% 14,53% 18,64%

Todos os tipos de Análise de Sensibilidade citados no item 3.5 poderiam ser

facilmente empregados para o problema em questão, entretanto, ressalta-se que

não seria interessante realizar a análise de sensibilidade do tipo que realiza

alterações dos julgamentos das alternativas para o caso dos critérios Frete e

Prazo de Entrega, pois ambos possuíam duas formas de desempenhos possíveis

64

(CIF x FOB e imediata x 15 dias, respectivamente), sendo sempre uma delas

avaliada com importância absoluta quando comparada a outra. Em entrevista, o

representante do setor de compras, afirmou que dificilmente essa avaliação mudaria.

O mesmo aconteceu com o critério Forma de PGTO: havia dois tipos de

desempenho (em 42/56/70 dias ou 28/45) e a não ser que haja mudança nos dias

para pagamento, é pouco provável que haja mudança na avaliação do decisor que

indicou importância muito grande de um tipo em comparação ao outro.

Sendo assim, somente o julgamento entre as alternativas relacionadas ao

critério Qualidade e Preço seria pertinente alterar para uma possível reavaliação.

65

6 CONCLUSÃO

6.1 LIMITAÇÕES E SUGESTÕES DE PESQUISAS FUTURAS

Naturalmente, o presente trabalho sofre as limitações comuns a pesquisas

que analisam um único caso. A partir de seu caráter exploratório, é possível

desdobrar propostas para pesquisas futuras, entre as quais se destacam:

verificar apropriabilidade da utilização do método AHP, realizando estudos

de caso em diferentes empresas do segmento de indústria de vestuário;

sugerir a utilização do método AHP, bem como desenvolver um exemplo

de aplicação em empresas do segmento de vestuário, que não sejam do

tipo private label, ou seja, as que têm liberdade total para a seleção de

fornecedores. Tal iniciativa corroboraria para dar robustez ao tema

descrito neste trabalho, pois este se limitou em analisar apenas uma

empresa;

sugerir a utilização do método AHP em outros tipos de decisões além das

que envolvem a seleção de fornecedores e verificar seus benefícios de

utilização;

contrapor o uso do método AHP ao uso do AHP Multiplicativo, analisando

prós e contras.

6.2 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Em mercados muito dinâmicos, ser flexível e adaptável com habilidade de

respostas rápidas é elemento chave para a sustentabilidade econômica e

consequente longevidade das empresas. É o caso do mercado da moda, onde a

66

análise dos modelos de seleção de fornecedores, parte integrante do gerenciamento

da cadeia logística, é fator crítico como elemento propiciador de vantagens

competitivas. Entretanto, a Análise de Decisão Multi Critério, importante ferramenta

da Pesquisa Operacional, é ainda pouco explorada nesse setor de atividade

econômica. Tradicionalmente, fornecedores da indústria da moda são selecionados

com base apenas nos “custos”, aspecto que não é o único, nem necessariamente o

mais importante, no funcionamento de uma cadeia produtiva.

A fim de dar suporte aos tomadores de decisão inseridos no contexto acima

descrito, relacionados à seleção de fornecedores na indústria da moda, é levantada

a seguinte questão de pesquisa: é possível utilizar modelos multicriteriais de apoio à

decisão, do tipo AHP, como auxilio à seleção de fornecedores em uma confecção?.

Para enfrentar tal questão, este trabalho descreve uma pesquisa que

empreende uma revisão de uma literatura pertinente, que contextualiza: o atual

seguimento de confecções; o problema da seleção de fornecedores, situando o leitor

para a importância e relevância do tema estudado; a forma sob a qual ocorrem os

processos decisórios, bem como tudo aquilo que influencia o ser humano em uma

decisão; a Pesquisa Operacional; os Modelos Multicriteriais de Apoio à Decisão; os

Sistemas de Apoio à Decisão; e o Método AHP com suas definições e modo de

aplicação.

São descritos os principais elementos para a aplicação do modelo AHP; em

seguida, é apresentado um exemplo da resolução do problema de seleção de

fornecedores em uma empresa real, de médio porte, da indústria de vestuário,

localizada em Teresópolis/RJ. Inicialmente, é descrito como se realiza, atualmente, o

processo de tomada de decisão nesta empresa, em relação à escolha de

fornecedores de linhas. A seguir é empregado o Método AHP fazendo uso do

software MICROSOFT® EXCEL®, de fácil acesso, para a escolha destes

fornecedores. Finalmente, são analisados os benefícios da utilização da análise de

consistência e da análise de sensibilidade ao aplicar o método AHP.

Assim, a questão de pesquisa é respondida de forma afirmativa, pois se

mostrou viável utilizar modelos multicriteriais de apoio à decisão, do tipo AHP, como

auxilio à seleção de fornecedores de linhas na confecção pesquisada.

Vale destacar que foi possível perceber, ao longo da realização da pesquisa,

que a aplicação do método AHP como ferramenta de auxílio à tomada de decisão

permite os seguintes benefícios:

67

fácil aplicação;

ausência da necessidade de compra de software proprietário;

possibilita tratar percepções subjetivas do decisor de forma objetiva e

matemática;

permite estruturar um problema decisório que considera simultaneamente

variáveis quantitativas e qualitativas;

tem a análise de consistência como uma forma de assegurar uma

avaliação coerente da parte dos decisores;

tem a análise de sensibilidade como uma forma de reavaliar a decisão ao

ocorrerem mudanças em variáveis ou em julgamentos;

proporciona respostas rápidas.

Dessa forma, a utilização do modelo proposto, juntamente com a de seus

recursos disponíveis (análise de consistência e de sensibilidade), se mostrou viável,

indicando que as diversas variáveis do processo decisório da seleção de

fornecedores na indústria de vestuário, podem ser melhor verificadas através da

estruturação de um modelo matemático de auxílio a tomada de decisão.

Tais modelos infelizmente ainda são pouco difundidos neste segmento de

mercado, entretanto, a pesquisa realizada aponta que se implantados, permitem ao

decisor: uma melhor visualização do desempenho de cada alternativa; determinar e

justificar sua decisão; e aprendizado e aperfeiçoamento de seu processo decisório.

68

REFERÊNCIAS

ABREU, L. M. de; GRANEMANN, S. R.; GARTNER, I.; BERNARDES, R. S. Escolha de um Programa de Controle da Qualidade da Água para Consumo Humano: Aplicação do Método AHP. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, , v.4, n.2, p.257-262, 2000. Disponível em: <http://www2.ic.uff.br/~emitacc/AMD/Artigo%204.pdf>. Acesso em: 8 fev. 2015. ALMEIDA, A. T. O Conhecimento e o Uso de Métodos Multicritério de Apoio a Decisão. 2 ed. Recife: Ed. Universitária da UFPE, 2011. 234p. BAZERMAN, M. H.; MOORE, D. Processo Decisório. 7.ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2010. 319 p. BONADIO, M. C. A produção Acadêmica Sobre Moda na Pós-graduação Stricto Sensu no Brasil. Revista de Moda, Cultura e Arte, v. 3, nº 3, p. 50-146, Dez. 2010. Disponível em: <IARA_63_ MC_alterado_versaofinal - A produçào acadêmica sobre moda na pós graduação stricto sensu no Brasil 2011 revista Iara.pdf>. Acesso em: 4 abr. 2015. CAMARGO, M. A. C.; FERREIRA, A. V. A importância da Tecnologia da Informação na competitividade das micro e pequenas indústrias de confecção de Patos de Minas. Revista Perquirere: vol. 8, n. 2: p. 323-341, Dez. 2011. Disponível em: <http://perquirere.unipam.edu.br/documents/23456/54719/a_importancia_da_tecnologia_da_informacao.pdf >. Acesso em: 4 abr. 2015. CORAZZA, R. I.; FRACALANZA, P. S. Caminhos do pensamento neo-schumpeteriano: para além das analogias biológicas. Nova Economia, v. 14, n. 2, p. 127-155, Mai./Ago., 2004. FERREIRA, A. B. H. Miniaurélio século XXI: O minidicionário da Língua Portuguesa. 4. ed. rev. e ampl. Rio de Janeiro: Nova Fronteira, 2001. GIACON, J. C. R. Seleção de Fornecedores por Análise de Decisão Multicritério e Otimização Combinatória Considerando Aspectos de Logística e Sustentabilidade. 138 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) – Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, 2012. GOLÇALVES, R. W. Métodos Multicritérios como Apoio à Decisão em Comitês de Bacias Hidrográficas. 90 f. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) – Universidade de Fortaleza, 2001. GOLDMAN, F. L. A Dinâmica da Criação do Conhecimento Organizacional: um estudo sobre inovação no Sistema Eletrobrás. 243f. Tese (Doutorado) – Instituto de Economia, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2013. ______. Sistemas de Apoio à Decisão: 2ª Parte, 2º Semestre de 2014. 94 f. Notas de Aula. Mimeografado.

69

HILLIER, F. S.; LIEBERMAN, G. J. Introdução à Pesquisa Operacional. 9.ed. Porto Alegre: AMGH, 2013. 1005 p. LIMA, M. V. A. de; LOPES, A. L. M.; ENSSLIN, L. Reflexões sobre a validação do processo de apoio à decisão. Revista P&D em Engenharia de Produção, Itajubá, v.9, n. 2, p. 81-93, Jul. 2011. Disponível em: <http://www.revista-ped.unifei.edu.br/documentos/V09N02/02-0409-V9-N2-2011.pdf>. Acesso em: 13 abr. 2015. LUZ, S. O. de C. da; SELLITO, M. A; GOMES, L. P. Medição de Desempenho Ambiental Baseada em Método Multicriterial de Apoio À Decisão: Estudo de Caso na Indústria Automotiva. Revista Gestão e Produção, v.13, p.557-570, set-dez. 2006. Disponível em: < http://www.scielo.br/pdf/gp/v13n3/15.pdf>. Acesso em: 23 dez. 2014. MARINS, C. S.; SOUZA, D. de O.; BARROS, M. da S. O Uso do Método de Análise Hierárquica (AHP) na Tomada de Decisões Gerenciais – Um Estudo de Caso. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL, 41., 2009, Porto Seguro. Anais... Rio de Janeiro: SOBRAPO, 2009. p.1778-1788. Disponível em: <http://www2.ic.uff.br/~emitacc/AMD/Artigo%204.pdf>. Acesso em: 8 fev. 2015. MORITZ, G. de O. PEREIRA, M. F. Processo decisório. Florianópolis: SEAD/UFSC, 2006. 168 p. OLIVEIRA, C. A.; BELDERRAIN, M. C. N. Considerações sobre a Obtenção de Vetores de prioridade no AHP. In: Encuentro Nacional de Docentes, 21. 2008, Posadas. Anais… Posadas: EPIO, 2008. v. 1. Disponível em: < http://cleberalmeida.webs.com/T51AVANCES_TEORICOS_BELDERRAIN.pdf>. Acesso em: 11 out. 2015. PEREIRA, G. M.; BIASON, I. M.; SELLITO, M. A. Comparando flexibilidade no produto, custos e velocidade de desenvolvimento na indústria da moda chinesa e brasileira. Produção, v. 21, n 1, p. 27-38, Jan./Mar., 2011. Disponível em: <http://www.scielo.br/pdf/prod/v21n1/aop_T6_0007_0077.pdf>. Acesso em: Set, 2015. PINTO, K. R. Aprendendo a decidir com a pesquisa operacional: modelos e métodos de apoio à decisão. 2.ed. Uberlândia: UDUFU, 2008. 160 p. REIS, E. dos; LÖBLER, M. L. O Processo Decisório Descrito pelo Indivíduo e Representado nos Sistemas de Apoio à Decisão. Revista de Administração Contemporânea, Rio de Janeiro, v. 16, n. 3, p. 397-417, Mai/Jun. 2012. Disponível em <http://www.scielo.br/pdf/rac/v16n3/v16n3a05.pdf>. Acesso em: 8 mar. 2015. SALOMON, V. A. P. Auxílio À Decisão Para A Adoção De Políticas De Compras. Relatório Técnico Dpd/Feg/UNESP 04/2000, Guaratinguetá, 2000. _____. Desempenho da Modelagem do Auxílio à Decisão por Múltiplos Critérios na Análise do Planejamento e Controle da Produção. 107f. Tese (Doutorado) – Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, São Paulo, 2004.

70

SHIMIZU, T. Decisão nas Organizações. 2.ed. São Paulo: Atlas, 2006. 419p. SILVA, O. R. da; VENANZI, D.; PAIXÃO, M. R. Estratégias de Cadeias de Suprimentos para o Setor de Vestuário - Moda: Uma Análise Das Empresas Zara e H&M. In: SIMPÓSIO DE ADMINISTRAÇÃO DA PRODUÇÃO, LOGÍSTICA E OPERAÇÕES INTERNACIONAIS, 14., 2011, São Paulo. Anais… São Paulo: POI, 2011. p. 1-16. Disponível em: < C_E2011_T00239_DSN19027 - E2011_T00239_PCN63266.pdf >. Acesso em: 4 abr. 2015. TAHA, H. A. Pesquisa Operacional. 8.ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2008. 346 p. VASCONCELOS, G. R. et al. Uma análise sobre o uso de modelos multicritério na seleção de professores em instituições de ensino superior. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL, 45., 2013, Natal. Anais… Rio de Janeiro: SOBRAPO, 2013. p. 506-517. Disponível em: <http://www.din.uem.br/sbpo/sbpo2013/pdf/arq0147.pdf>. Acesso em: 5 mar. 2015. VIANA, J. C.; ALENCAR, L. H. Metodologias para seleção de fornecedores: uma revisão da literatura. Produção, v. 22, n 4, p. 625-636, Set./Dez., 2012. Disponível em: < http://www.scielo.br/pdf/prod/v22n4/aop_0001_0294.pdf>. Acesso em: Jul., 2015. VIEIRA, G. H. Análise e comparação dos métodos de decisão multicritério AHP Clássico e Multiplicativo. 2006. 63 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Divisão de Engenharia Mecânica - Aeronáutica, Instituto Tecnológico de Aeronáutica, São José dos Campos, 2006. VON-HELD, D. de O. A Análise de Sensibilidade na Decisão Multicritério: Usando o AHP com Planilhas Eletrônicas no Processo Seletivo de uma Empresa de Ti. 2013. 56 f. Trabalho de Conclusão de Curso – Graduação em Engenharia de Produção - Centro Universitário Serra dos Órgãos, Teresópolis. 2013.

71

APÊNDICE

As figuras a seguir mostram as telas na íntegra das planilhas geradas no software MICROSOFT® EXCEL®:

Figura 23 – Comparação entre os critérios no MICROSOFT® EXCEL®

72

Figura 24 – Cálculos para o critério Qualidade no MICROSOFT® EXCEL®

73

Figura 25 – Cálculos para o critério Preço no MICROSOFT® EXCEL®

74

Figura 26 – Cálculos para o critério Forma de PGTO no MICROSOFT® EXCEL®

75

Figura 27 – Cálculos para o critério Frete no MICROSOFT® EXCEL®

76

Figura 28 – Cálculos para o critério Prazo no MICROSOFT® EXCEL®

77

Figura 29 – Cálculos para resultado final no MICROSOFT® EXCEL®

78

Figura 30 – Tabela para análise de sensibilidade no MICROSOFT® EXCEL®

79

Engineering

MODELOS MULTICRITERIAIS DE APOIO À DECISÃO: O MÉTODO AHP COMO AUXILIO À SELEÇÃO DE FORNECEDORES EM UMA CONFECÇÃO