Comparação entre os métodos fuzzy topsis e fuzzy AHP no apoio à tomada de decisão para seleção de fornecedores (2013)
- Authors:
- Autor USP: LIMA JÚNIOR, FRANCISCO RODRIGUES - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEP
- Subjects: LÓGICA FUZZY; TEORIA DOS CONJUNTOS; TOMADA DE DECISÃO EM GRUPO
- Language: Português
- Abstract: A seleção de fornecedores tem impacto significante no custo e na qualidade de produtos manufaturados. Por isso, a seleção de fornecedores passou a ser vista como uma atividade bastante crítica para o desempenho da empresa compradora. Muitos estudos da literatura propõem o uso dos métodos multicritério fuzzy TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) e fuzzy AHP (Analytic Hierarchy Process) para apoiar a seleção de fornecedores. Contudo, não são encontrados estudos que avaliem o desempenho destes métodos quando usados neste domínio de problema. Diante desta lacuna, este estudo compara os métodos fuzzy TOPSIS (CHEN, 2000) e fuzzy AHP (CHANG, 1996) no apoio à seleção de fornecedores. Esta pesquisa utiliza uma abordagem quantitativa descritiva empírica, baseada em modelagem e simulação. Os métodos fuzzy TOPSIS e fuzzy AHP foram aplicados em um caso ilustrativo de seleção de fornecedores. O desempenho dos fornecedores e o peso dos critérios foram avaliados por um especialista de uma empresa. Modelos de simulação foram implementados usando MATLAB® e aplicados na seleção de fornecedores de uma empresa de uma cadeia de suprimentos automotiva. Cinco fornecedores foram avaliados em relação à qualidade, custo, entrega, perfil e relacionamento. O peso dos critérios e o desempenho dos fornecedores foi avaliado por meio da opinião de um especialista da empresa. Posteriormente, os métodos fuzzy TOPSIS e fuzzy AHP foram comparados em relação à capacidade de apoiar a decisão em grupo, qualificação de fornecedores, escolha final de fornecedores, situações de compra e modelagem de decisões sob incerteza. A eficiência dos métodos em relação à complexidade computacional e à interação requerida com o usuário também foi comparada.Os resultados mostraram que o fuzzy TOPSIS é mais flexível e mais adequado que o fuzzy AHP para modelar diferentes tipos de cenários de seleção de fornecedores. A realização desta discussão é sugerida por Ertugrul e Karakasoglu (2008), e é relevante para ajudar pesquisadores e gestores na escolha de abordagens efetivas para lidar com diferentes cenários de seleção de fornecedores
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2013
- Data da defesa: 25.02.2013
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ABNT
LIMA JUNIOR, Francisco Rodrigues. Comparação entre os métodos fuzzy topsis e fuzzy AHP no apoio à tomada de decisão para seleção de fornecedores. 2013. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2013. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-12092013-103003/. Acesso em: 02 out. 2024. -
APA
Lima Junior, F. R. (2013). Comparação entre os métodos fuzzy topsis e fuzzy AHP no apoio à tomada de decisão para seleção de fornecedores (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-12092013-103003/ -
NLM
Lima Junior FR. Comparação entre os métodos fuzzy topsis e fuzzy AHP no apoio à tomada de decisão para seleção de fornecedores [Internet]. 2013 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-12092013-103003/ -
Vancouver
Lima Junior FR. Comparação entre os métodos fuzzy topsis e fuzzy AHP no apoio à tomada de decisão para seleção de fornecedores [Internet]. 2013 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-12092013-103003/ - Avaliação da adequabilidade de redes neurais artificiais e sistemas neuro-fuzzy no apoio à predição de desempenho de cadeias de suprimento baseada no SCOR®
- A methodology based on fuzzy inference and SCOR model for supplier performance evaluation
- Gestão da qualidade e desempenho de fornecedores
- Um modelo de tomada de decisão para seleção de fornecedores em cadeias de suprimento ágeis
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