Proposta de um Modelo Hesitant Fuzzy Linguistic TOPSIS para Segmentação de Fornecedores

Borges, William Viana; Lima Junior, Francisco Rodrigues; Peinado, Jurandir; Carpinetti, Luiz Cesar Ribeiro

doi:10.1590/1982-7849rac2022210133.por

William Viana Borges ^** Autor Correspondente

Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Programa de Pós-Graduação em Administração, Curitiba, PR, Brasil.

http://orcid.org/0000-0001-5166-2846

Francisco Rodrigues Lima Junior

Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Programa de Pós-Graduação em Administração, Curitiba, PR, Brasil.

http://orcid.org/0000-0001-7053-5519

Jurandir Peinado

Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Programa de Pós-Graduação em Administração, Curitiba, PR, Brasil.

http://orcid.org/0000-0003-4777-6984

Luiz Cesar Ribeiro Carpinetti

Universidade de São Paulo, Escola de Engenharia de São Carlos, Departamento de Engenharia de Produção, São Carlos, SP, Brasil.

http://orcid.org/0000-0002-8357-2607

* Autor Correspondente

Editor-chefe:

Marcelo de Souza Bispo (Universidade Federal da Paraíba, PPGA, Brasil)

Editor Associado:

Fernando Luiz Emerenciano Viana (Universidade de Fortaleza, Brasil)

Pareceristas:

Nadya Regina Galo (Universidade Federal de Goiás, Brasil)

Luciano Ferreira da Silva (Universidade Nove de Julho, Brasil)

Autoria

William Viana Borges*

Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Programa de Pós-Graduação em Administração

Av. Sete de Setembro, n. 3165, Rebouças, 80230-010, Curitiba, PR, Brasil

E-mail: williamvianaborges@gmail.com

https://orcid.org/0000-0001-5166-2846

Francisco Rodrigues Lima Junior

Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Programa de Pós-Graduação em Administração

Av. Sete de Setembro, n. 3165, Rebouças, 80230-010, Curitiba, PR, Brasil

E-mail: frjunior@utfpr.edu.br

https://orcid.org/0000-0001-7053-5519

Jurandir Peinado

Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Programa de Pós-Graduação em Administração

Av. Sete de Setembro, n. 3165, Rebouças, 80230-010, Curitiba, PR, Brasil

E-mail: jurandirpeinado@utfpr.edu.br

https://orcid.org/0000-0003-4777-6984

Luiz Cesar Ribeiro Carpinetti

Universidade de São Paulo, Escola de Engenharia de São Carlos, Departamento de Engenharia de Produção

Av. Trabalhador São-Carlense, n. 400, Parque Arnold Schimidt, 13566-590, São Carlos, SP, Brasil

E-mail: carpinet@sc.usp.br

https://orcid.org/0000-0002-8357-2607

Contribuições dos Autores

1º autor: conceituação (liderança); análise formal (liderança); investigação (liderança); metodologia (liderança); validação (liderança); visualização (liderança); escrita - rascunho original (liderança).

2º autor: conceituação (igual); metodologia (igual); administração de projeto (liderança); supervisão (igual); validação (liderança); escrita - rascunho original (suporte).

3º autor: conceituação (suporte); supervisão (liderança); validação (igual); escrita - revisão e edição (igual).

4º autor: conceituação (igual); supervisão (igual); validação (suporte); escrita - revisão e edição (liderança).

Conflito de Interesses

Os autores informaram que não há conflito de interesses.

		Autor(es)
Método(s)	AHP	Bianchini, Benci, Pellgrini e Rossi (2019Bianchini, A., Benci, A., Pellgrini, M.P., & Rossi, J. (2019). Supply chain redesign for lead-time reduction through Kraljic purchasing portfolio and AHP integration. Benchmarking: An International Journal, 26(1), 1194-1209. https://doi.org/10.1108/BIJ-07-2018-0222 https://doi.org/10.1108/BIJ-07-2018-0222... ), Park, Shin, Chang e Park (2010Park, J., Shin, K., Chang, T., & Park, J. (2010). An integrative framework for supplier relationship management. Industrial Management & Data Systems, 110(4), 495-515. https://doi.org/10.1108/02635571011038990 https://doi.org/10.1108/0263557101103899... ), Torres-Ruiz e Ravindran (2018Torres-Ruiz, A., & Ravindran, R. (2018). Multiple criteria framework for the sustainability risk assessment of a supplier portfolio. Journal of Cleaner Production, 172(1), 4478-4493. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.10.304 https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.1... )
	AHP e fuzzy 2-tupple	Santos, Osiro e Lima (2017Santos, L. F. O. M., Osiro, L., & Lima, R. H. P. (2017). A model based on 2-tuple fuzzy linguistic representation and Analytic Hierarchy Process for supplier segmentation using qualitative and quantitative criteria. Expert Systems with Applications, 79(1), 53-64. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.02.032 https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.02.0... )
	AHP e fuzzy relations	Rezaei e Ortt (2013bRezaei, J., & Ortt, R. (2013b). Supplier segmentation using fuzzy logic. Industrial Marketing Management, 42(4), 507-517. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2013.03.003 https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2013... )
	AHP, fuzzy c-means e VIKOR	Akman (2015Akman, G. (2015). Evaluating suppliers to include green supplier development programs via fuzzy c-means and VIKOR methods. Computers & Industrial Engineering, 86(1), 69-82. https://doi.org/10.1016/j.cie.2014.10.013 https://doi.org/10.1016/j.cie.2014.10.01... )
	AHP, K-means e simulated annealing algorithm	Che (2011Che, Z. H. (2011). Clustering and selecting suppliers based on simulated annealing algorithms. Computers & Mathematics with Applications, 63(1), 228-238. https://doi.org/10.1016/j.camwa.2011.11.014 https://doi.org/10.1016/j.camwa.2011.11.... )
	AHP, PROMETHÉE e MAUT	Segura e Maroto (2017Segura, M., & Maroto, C. (2017). A multiple criteria supplier segmentation using outranking and value function methods. Expert Systems with Applications, 69(1), 87-100. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.10.031 https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.10.0... )
	Best-worst method	Rezaei e Lajimi (2019Rezaei, J., & Lajimi, H. F. (2019). Segmenting supplies and suppliers: Bringing together the purchasing portfolio matrix and the supplier potential matrix. International Journal of Logistics Research and Applications, 22(4), 419-436. https://doi.org/10.1080/13675567.2018.1535649 https://doi.org/10.1080/13675567.2018.15... ), Rezaei, Wang, e Tavasszy (2015)
	DEA	Restrepo e Villegas (2019Restrepo, R., & Villegas, J. G. (2019). Supplier evaluation and classification in a Colombian motorcycle assembly company using data envelopment analysis. Academia Revista Latinoamericana de Administración, 32(2), 159-180. https://doi.org/10.1108/ARLA-04-2017-0107 https://doi.org/10.1108/ARLA-04-2017-010... )
	DEMATEL	Parkouhi, Ghadikolaei, e Lajimi (2019Parkouhi, S. V., Ghadikolaei, A. S., & Lajimi, H. F. (2019). Resilient supplier selection and segmentation in grey environment. Journal of Cleaner Production, 207(1), 1123-1137. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.10.007 https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.1... )
	ELECTRE TRI	Rezaei et al. (2017Rezaei, J., Kadzinski, M., Vana, C., & Tavasszy, L. A. (2017) Embedding carbon impact assessment in multi-criteria supplier segmentation using ELECTRE TRI-rC. Annals of Operations Research. https://doi.org/10.1007/s10479-017-2454-y https://doi.org/10.1007/s10479-017-2454-... )
	Fuzzy-AHP	Lo e Sudjatmika (2015Lo, S., & Sudjatmika, F. V. (2015). Solving multi-criteria supplier segmentation based on the modified FAHP for supply chain management: A case study. Soft Computing, 20(12), 4981-4990. https://doi.org/10.1007/s00500-015-1787-1 https://doi.org/10.1007/s00500-015-1787-... )
	Fuzzy-AHP e fuzzy c-means	Haghighi, Morad e Salahi (2014Haghighi, P. S., Morad, M., & Salahi, M. (2014). Supplier segmentation using fuzzy linguistic preference relations and fuzzy clustering. I. J. Intelligent Systems and Applications, 5(1), 76-82. https://doi.org/10.5815/IJISA.2014.05.08 https://doi.org/10.5815/IJISA.2014.05.08... )
	Fuzzy c-means e fuzzy formal concept analysis	Jharkharia e Das (2019Jharkharia, S., & Das, C. (2019). Low carbon supplier development: A fuzzy c-means and fuzzy formal concept analysis based analytical model. Benchmarking: An International Journal, 26(1), 73-96. https://doi.org/10.1108/BIJ-03-2018-0074 https://doi.org/10.1108/BIJ-03-2018-0074... )
	Fuzzy-TOPSIS	Lima e Carpinetti (2016Lima, F. R. Junior, & Carpinetti, L. C. R. (2016). Combining SCOR® model and fuzzy TOPSIS for supplier evaluation and management. International Journal of Production Economics, 174(1), 128-141. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.01.023 https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.01.0... ), Medeiros e Ferreira (2018Medeiros, M., & Ferreira, L. (2018). Development of a purchasing portfolio model: An empirical study in a Brazilian hospital. Journal Production Planning & Control, 29(7), 571-585. https://doi.org/10.1080/09537287.2018.1434912 https://doi.org/10.1080/09537287.2018.14... )
	Inferência fuzzy	Aloini, Dulmin, Mininno e Zerbino (2019Aloini, D., Dulmin, R., Mininno, V., & Zerbino, P. (2019). Leveraging procurement-related knowledge through a fuzzy-based DSS. Journal of Knowledge Management, 23(1), 1077-1104. https://doi.org/10.1108/JKM-10-2018-0614 https://doi.org/10.1108/JKM-10-2018-0614... ), Osiro, Lima e Carpinetti (2014Osiro, L., Lima, F. R. Junior, & Carpinetti, L. C. R. (2014). A fuzzy logic approach to supplier evaluation for development. International Journal of Production Economics, 153(1), 95-112. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2014.02.009 http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2014.02... ), Rezaei e Ortt (2013aRezaei, J., & Ortt, R. (2013a). Multi-criteria supplier segmentation using a fuzzy preference relations based AHP. European Journal of Operational Research, 225(1), 75-84. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2012.09.037 https://doi.org/10.1016/j.ejor.2012.09.0... )
	PROMETHÉE	Boujelben (2017Boujelben, M. A. (2017). A unicriterion analysis based on the PROMETHEE principles for multicriteria ordered clustering. Omega, 69(1), 126-140. https://doi.org/10.1016/j.omega.2016.08.007 https://doi.org/10.1016/j.omega.2016.08.... )
	RST, VIKOR e fuzzy c-means	Bai, Rezaei e Sarkis (2017Rezaei, J., Kadzinski, M., Vana, C., & Tavasszy, L. A. (2017) Embedding carbon impact assessment in multi-criteria supplier segmentation using ELECTRE TRI-rC. Annals of Operations Research. https://doi.org/10.1007/s10479-017-2454-y https://doi.org/10.1007/s10479-017-2454-... )
	VIKORSORT	Demir, Akpinar, Araz e Ilgin (2018Demir, L., Akpinar, M. E., Araz, C., & Ilgin, M. A. (2018). A green supplier evaluation system based on a new multi-criteria sorting method: VIKORSORT. Expert Systems with Applications, 114(1), 479-487. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.07.071 https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.07.0... )
Dimensões de segmentação	Atratividade do fornecedor e força do relacionamento	Aloini et al. (2019Aloini, D., Dulmin, R., Mininno, V., & Zerbino, P. (2019). Leveraging procurement-related knowledge through a fuzzy-based DSS. Journal of Knowledge Management, 23(1), 1077-1104. https://doi.org/10.1108/JKM-10-2018-0614 https://doi.org/10.1108/JKM-10-2018-0614... )
	Capacidades dos fornecedores e disposição para colaborar	Bai et al. (2017Bai, C., Rezaei, J., & Sarkis, J. (2017). Multicriteria green supplier segmentation. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 64(4), 515-528. https://doi.org/10.1109/TEM.2017.2723639 https://doi.org/10.1109/TEM.2017.2723639... ), Boujelben (2017Boujelben, M. A. (2017). A unicriterion analysis based on the PROMETHEE principles for multicriteria ordered clustering. Omega, 69(1), 126-140. https://doi.org/10.1016/j.omega.2016.08.007 https://doi.org/10.1016/j.omega.2016.08.... ), Haghighi et al. (2014Haghighi, P. S., Morad, M., & Salahi, M. (2014). Supplier segmentation using fuzzy linguistic preference relations and fuzzy clustering. I. J. Intelligent Systems and Applications, 5(1), 76-82. https://doi.org/10.5815/IJISA.2014.05.08 https://doi.org/10.5815/IJISA.2014.05.08... ), Lo e Sudjatmika (2015Lo, S., & Sudjatmika, F. V. (2015). Solving multi-criteria supplier segmentation based on the modified FAHP for supply chain management: A case study. Soft Computing, 20(12), 4981-4990. https://doi.org/10.1007/s00500-015-1787-1 https://doi.org/10.1007/s00500-015-1787-... ), Rezaei e Ortt (2013aRezaei, J., & Ortt, R. (2013a). Multi-criteria supplier segmentation using a fuzzy preference relations based AHP. European Journal of Operational Research, 225(1), 75-84. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2012.09.037 https://doi.org/10.1016/j.ejor.2012.09.0... ), Rezaei e Ortt (2013b), Rezaei, Kadzinski, Vana e Tavasszy (2017), Rezaei et al. (2015), Santos et al. (2017Santos, L. F. O. M., Osiro, L., & Lima, R. H. P. (2017). A model based on 2-tuple fuzzy linguistic representation and Analytic Hierarchy Process for supplier segmentation using qualitative and quantitative criteria. Expert Systems with Applications, 79(1), 53-64. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.02.032 https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.02.0... )
	Custo e desempenho de entrega	Lima e Carpinetti (2016Lima, F. R. Junior, & Carpinetti, L. C. R. (2016). Combining SCOR® model and fuzzy TOPSIS for supplier evaluation and management. International Journal of Production Economics, 174(1), 128-141. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.01.023 https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.01.0... )
	Decisões de investimento e decisões de colaboração do fornecedor	Jharkharia e Das (2019Jharkharia, S., & Das, C. (2019). Low carbon supplier development: A fuzzy c-means and fuzzy formal concept analysis based analytical model. Benchmarking: An International Journal, 26(1), 73-96. https://doi.org/10.1108/BIJ-03-2018-0074 https://doi.org/10.1108/BIJ-03-2018-0074... )
	Desempenho crítico de fornecedores e desempenho estratégico de fornecedores	Segura e Maroto (2017Segura, M., & Maroto, C. (2017). A multiple criteria supplier segmentation using outranking and value function methods. Expert Systems with Applications, 69(1), 87-100. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.10.031 https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.10.0... )
	Eficiência da diversidade e eficiência cruzada	Restrepo e Villegas (2019Restrepo, R., & Villegas, J. G. (2019). Supplier evaluation and classification in a Colombian motorcycle assembly company using data envelopment analysis. Academia Revista Latinoamericana de Administración, 32(2), 159-180. https://doi.org/10.1108/ARLA-04-2017-0107 https://doi.org/10.1108/ARLA-04-2017-010... )
	Importância estratégica e atratividade do relacionamento	Park, Shin, Chang e Park (2010Park, J., Shin, K., Chang, T., & Park, J. (2010). An integrative framework for supplier relationship management. Industrial Management & Data Systems, 110(4), 495-515. https://doi.org/10.1108/02635571011038990 https://doi.org/10.1108/0263557101103899... )
	Intensificador de resiliência e redutor de resiliência	Parkouhi et al. (2019Parkouhi, S. V., Ghadikolaei, A. S., & Lajimi, H. F. (2019). Resilient supplier selection and segmentation in grey environment. Journal of Cleaner Production, 207(1), 1123-1137. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.10.007 https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.1... )
	País; desempenho do negócio do fornecedor; equipamento e suprimento do fornecedor	Torres-Ruiz e Ravindran (2018Torres-Ruiz, A., & Ravindran, R. (2018). Multiple criteria framework for the sustainability risk assessment of a supplier portfolio. Journal of Cleaner Production, 172(1), 4478-4493. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.10.304 https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.1... )
	Potencial de parceria e desempenho de entrega	Osiro et al. (2014Osiro, L., Lima, F. R. Junior, & Carpinetti, L. C. R. (2014). A fuzzy logic approach to supplier evaluation for development. International Journal of Production Economics, 153(1), 95-112. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2014.02.009 http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2014.02... )
	Risco de fornecimento e impacto no lucro	Bianchini et al. (2019Bianchini, A., Benci, A., Pellgrini, M.P., & Rossi, J. (2019). Supply chain redesign for lead-time reduction through Kraljic purchasing portfolio and AHP integration. Benchmarking: An International Journal, 26(1), 1194-1209. https://doi.org/10.1108/BIJ-07-2018-0222 https://doi.org/10.1108/BIJ-07-2018-0222... ), Medeiros e Ferreira (2018Medeiros, M., & Ferreira, L. (2018). Development of a purchasing portfolio model: An empirical study in a Brazilian hospital. Journal Production Planning & Control, 29(7), 571-585. https://doi.org/10.1080/09537287.2018.1434912 https://doi.org/10.1080/09537287.2018.14... )
	Risco de fornecimento e impacto no lucro; Capacidades e disposição para colaborar	Rezaei e Lajimi (2019Rezaei, J., & Lajimi, H. F. (2019). Segmenting supplies and suppliers: Bringing together the purchasing portfolio matrix and the supplier potential matrix. International Journal of Logistics Research and Applications, 22(4), 419-436. https://doi.org/10.1080/13675567.2018.1535649 https://doi.org/10.1080/13675567.2018.15... )

Critérios escolhidos	Decisor 1		Decisor 2
Critérios escolhidos	Julgamentos	Conversão	Julgamentos	Conversão
C₁: Esforço para reduzir desperdício de materiais	Entre muito baixo e baixo	[MB,B]	Entre médio e alto	[M,A]
C₂: Habilidade para trabalho em equipe	Entre baixo e médio	[B,M]	Entre médio e alto	[M,A]
C₃: Comprometimento com a qualidade	Entre médio e alto	[M,A]	Entre médio e alto	[M,A]
C₄: Disposição para compartilhar informações, ideias, tecnologia e economia de custos	Entre muito baixo e baixo	[MB,B]	Entre médio e alto	[M,A]
C₅: Relacionamento de longo prazo	Entre baixo e médio	[B,M]	Entre médio e alto	[M,A]
C₆: Honestidade	Entre médio e alto	[M,A]	Entre alto e muito alto	[A,MA]
C₇: Auditoria de segurança	Entre médio e alto	[M,A]	Absoluto	[AB]
C₈: Facilidade de comunicação	Entre muito baixo e baixo	[MB,B]	Entre médio e alto	[M,A]
C₉: Conformidade de procedimentos de compliance	Entre médio e alto	[M,A]	Absoluto	[AB]

Critérios	S_p	S_q	$d (H_{S}^{1}, H_{S}^{2})$		D⁺	$d (H_{S}^{1}, H_{S}^{2})$		D^-	CC_i	CC_i normalizado
C₁	2	3	3	4	7	1	1	2	0,222	0,057
C₂	3	3	3	3	6	1	2	3	0,333	0,086
C₃	3	4	2	3	5	2	2	4	0,444	0,114
C₄	2	3	3	4	7	1	1	2	0,222	0,057
C₅	3	3	3	3	6	1	2	3	0,333	0,086
C₆	4	4	2	2	4	2	3	5	0,556	0,143
C₇	4	6	0	2	2	4	3	7	0,778	0,200
C₈	2	3	3	4	7	1	1	2	0,222	0,057
C₉	4	6	0	2	2	4	3	7	0,778	0,200

Critérios	Decisor 1		Decisor 2
Critérios	Julgamentos	Conversão	Julgamentos	Conversão
C₁: Certificações ambientais	Entre alto e muito alto	[A,MA]	Entre médio e alto	[M,A]
C₂: Descarte adequado de resíduos	Entre médio e alto	[M,A]	Entre médio e alto	[M,A]
C₃: Descarte de materiais perigosos	Entre médio e alto	[M,A]	Entre médio e alto	[M,A]
C₄: Entrega sem atrasos	Entre médio e alto	[M,A]	Entre alto e muito alto	[A,MA]
C₅: Capacidade técnica	Entre alto e muito alto	[A,MA]	Entre alto e muito alto	[A,MA]
C₆: Velocidade na resolução de problemas	Entre médio e alto	[M,A]	Entre alto e muito alto	[A,MA]
C₇: Conhecimento técnico	Absoluto	[AB]	Entre alto e muito alto	[A,MA]
C₈: Produtividade e eficiência	Entre médio e alto	[M,A]	Entre alto e muito alto	[A,MA]
C₉: Qualidade	Entre médio e alto	[M,A]	Entre alto e muito alto	[A,MA]
C₁₀: Tempo médio de treinamento por empregado	Entre muito baixo e baixo	[MB,B]	Entre baixo e médio	[B,M]
C₁₁: Programas de saúde para os funcionários	Entre baixo e médio	[B,M]	Entre médio e alto	[M,A]
C₁₂: Trabalho infantil	Entre médio e alto	[M,A]	Entre muito baixo e baixo	[MB,B]
C₁₃: Condições de trabalho	Entre médio e alto	[M,A]	Entre médio e alto	[M,A]
C₁₄: Treinamento de segurança	Entre alto e muito alto	[A,MA]	Absoluto	[AB]
C₁₅: Número de acidentes	Absoluto	[AB]	Entre alto e muito alto	[A,MA]
C₁₆: Satisfação dos funcionários	Entre médio e alto	[M,A]	Entre médio e alto	[M,A]
C₁₇: Reputação da empresa	Entre alto e muito alto	[A,MA]	Entre médio e alto	[M,A]
C₁₈: Estrutura técnica	Entre médio e alto	[M,A]	Entre médio e alto	[M,A]
C₁₉: Situação financeira	Entre médio e alto	[M,A]	Entre baixo e médio	[B,M]

	C₁	C₂	C₃	C₄	C₅	C₆	C₇	C₈	C₉	C₁₀
CC_i	0,556	0,444	0,444	0,556	0,667	0,556	0,889	0,556	0,556	0,111
CC_i normalizado	0,056	0,045	0,045	0,056	0,067	0,056	0,09	0,056	0,056	0,011
	C₁₁	C₁₂	C₁₃	C₁₄	C₁₅	C₁₆	C₁₇	C₁₈	C₁₉
CC_i	0,333	0,222	0,444	0,889	0,889	0,444	0,556	0,444	0,333
CC_i normalizado	0,034	0,022	0,045	0,09	0,09	0,045	0,056	0,045	0,034

C_i	Decisor 1						Decisor 2
C_i	F₁	F₂	F₃	F₄	F₅	F₆	F₁	F₂	F₃	F₄	F₅	F₆
C₁	[M,A]	[A]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[B,M]	[B]	[A,MA]	[B]	[B,M,A]	[M,A]	[M,A]
C₂	[M,A]	[A]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[B,M]	[A,MA]	[M]	[M,A]	[A,MA]	[M,A]
C₃	[M,A]	[A,MA]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[B,M]	[B]	[A,MA]	[B,M]	[M,A]	[M,A]	[M,A]
C₄	[B]	[B,M]	[MB,B]	[B,M]	[B,M]	[MB,B]	[M,A]	[M,A]	[B]	[M,A]	[M,A]	[A,MA]
C₅	[B,M]	[A,MA]	[M,A]	[M,A]	[A,MA]	[M,A]	[B,M]	[AB]	[B,M]	[A,MA]	[A,MA]	[AB]
C₆	[B,M]	[A,MA]	[B,M]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[A]	[AB]	[A,MA]	[A,MA]	[AB]	[AB]
C₇	[M]	[A,MA]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[AB]	[AB]	[A,MA]	[M,A]	[M,A]	[AB]
C₈	[B,M]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[B,M]	[B,M]	[AB]	[B,M]	[A,MA]	[A,MA]	[B,M]
C₉	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[AB]	[AB]	[AB]	[AB]	[AB]	[AB]

C_i	F₁	F₂	F₃	F₄	F₅	F₆
C₁	[2, 3]	[4, 4]	[2, 3]	[3, 4]	[3, 4]	[3, 3]
C₂	[3, 3]	[4, 4]	[3, 3]	[3, 4]	[4, 4]	[3, 4]
C₃	[2, 3]	[4, 5]	[3, 3]	[3, 4]	[3, 4]	[3, 3]
C₄	[2, 3]	[3, 3]	[2, 2]	[3, 3]	[3, 3]	[2, 4]
C₅	[2, 3]	[5, 6]	[3, 3]	[4, 4]	[4, 5]	[4, 6]
C₆	[3, 4]	[5, 6]	[3, 4]	[4, 4]	[4, 6]	[4, 6]
C₇	[3, 6]	[5, 6]	[4, 4]	[3, 4]	[3, 4]	[4, 6]
C₈	[2, 3]	[4, 6]	[3, 3]	[4, 4]	[4, 4]	[2, 3]
C₉	[4, 6]	[5, 6]	[4, 6]	[4, 6]	[4, 6]	[4, 6]

C_i	Distância em relação à SIP $\| \| h_{i j} - h_{j}^{+} \| \|$						C_i	Distância em relação à SIN $\| \| h_{i j} - h_{j}^{-} \| \|$
C_i	F₁	F₂	F₃	F₄	F₅	F₆		F₁	F₂	F₃	F₄	F₅	F₆
C₁	0,114	0,029	0,114	0,057	0,057	0,086	C₁	0,029	0,114	0,029	0,086	0,086	0,057
C₂	0,129	0,043	0,129	0,086	0,043	0,086	C₂	0,043	0,129	0,043	0,086	0,129	0,086
C₃	0,229	0,000	0,171	0,114	0,114	0,171	C₃	0,057	0,286	0,114	0,171	0,171	0,114
C₄	0,114	0,086	0,143	0,086	0,086	0,086	C₄	0,057	0,086	0,029	0,086	0,086	0,086
C₅	0,300	0,043	0,257	0,171	0,129	0,086	C₅	0,000	0,257	0,043	0,129	0,171	0,214
C₆	0,357	0,071	0,357	0,286	0,143	0,143	C₆	0,143	0,429	0,143	0,214	0,357	0,357
C₇	0,300	0,100	0,400	0,500	0,500	0,200	C₇	0,300	0,500	0,200	0,100	0,100	0,400
C₈	0,200	0,057	0,171	0,114	0,114	0,200	C₈	0,000	0,143	0,029	0,086	0,086	0,000
C₉	0,200	0,100	0,200	0,200	0,200	0,200	C₉	0,300	0,400	0,300	0,300	0,300	0,300
D⁺	1,943	0,529	1,943	1,614	1,386	1,257	D^-	0,929	2,343	0,929	1,257	1,486	1,614

Fornecedor	F₁	F₂	F₃	F₄	F₅	F₆
RC_i	0,323	0,816	0,323	0,438	0,517	0,562
RC_i normalizado	0,281	0,849	0,281	0,421	0,528	0,588
Ranking	6º	1º	5º	4º	3º	2º

C_i	Decisor 1						Decisor 2
C_i	F₁	F₂	F₃	F₄	F₅	F₆	F₁	F₂	F₃	F₄	F₅	F₆
C₁	[MB]	[MB]	[MB]	[MB]	[MB]	[MB]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[AB]
C₂	[B,M]	[B,M]	[B,M]	[B,M]	[B,M]	[MB]	[B,M]	[AB]	[M,A]	[B,M]	[B,M]	[MB,B,M]
C₃	[M,A]	[M,A]	[B,M]	[M,A]	[M,A]	[MB,B]	[M,A]	[AB]	[M,A]	[M,A]	[A,MA]	[M,A,MA]
C₄	[B,M]	[M,A]	[A,MA]	[A,MA]	[A,MA]	[M,A]	[B,M]	[A,MA]	[M,A]	[M,A]	[B,M]	[B,M]
C₅	[MB,B]	[A,MA]	[M, A]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[B,M, A]	[B,M,A]	[B,M]	[B,M]	[B,M,A]	[A,MA]
C₆	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[A,MA]	[M,A]	[A,MA]	[B,M]	[B,M]	[MB,B]	[B,M]	[B,M]	[B,M]
C₇	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[A,MA]	[M,A]	[A,MA]	[M,A]	[M,A]	[B,M]	[M,A]	[M,A]	[A,MA]
C₈	[B,M]	[AB]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[B,M]	[A,MA]	[B,M]	[M,A]	[M,A]	[M,A]
C₉	[B,M]	[AB]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[B,M]	[M,A]	[B,M]	[M,A]	[M,A]	[M,A]
C₁₀	[B,M]	[M,A]	[B,M]	[MB,B]	[MB,B]	[A,MA]	[M,A]	[M,A]	[MB,B]	[B,M]	[B,M]	[A,MA]
C₁₁	[M,A]	[A,MA]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[A,MA]	[A,MA]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[AB]
C₁₂	[AB]	[AB]	[AB]	[AB]	[AB]	[AB]	[AB]	[AB]	[AB]	[AB]	[AB]	[AB]
C₁₃	[B,M]	[A,MA]	[B,M]	[M,A]	[M,A]	[AB]	[B,M]	[M,A]	[B,M]	[B,M]	[B,M]	[M,A]
C₁₄	[B,M]	[A,MA]	[B,M]	[B,M]	[B,M]	[AB]	[AB]	[AB]	[A,MA]	[M,A]	[M,A]	[AB]
C₁₅	[MA]	[MA]	[MA]	[MA]	[MA]	[MA]	[AB]	[AB]	[AB]	[AB]	[AB]	[AB]
C₁₆	[MB]	[A,MA]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[A,MA]	[MB,B]	[M,A]	[B,M]	[B,M]	[M,A]	[A,MA]
C₁₇	[M,A]	[A,MA]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[A,MA]	[B,M]	[A,MA]	[B,M]	[M,A]	[M,A]	[A,MA]
C₁₈	[M,A]	[A,MA]	[M,A]	[B,M]	[B,M]	[AB]	[M,A]	[B,M]	[MB,B]	[B,M]	[B,M]	[A,MA]
C₁₉	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[M,A]	[AB]	[B,M]	[B,M]	[B,M]	[B,M]	[B,M]	[A,MA]

Fornecedor	F₁	F₂	F₃	F₄	F₅	F₆
RC_i normalizado	0,285	0,776	0,311	0,406	0,395	0,783
Ranking	6º	2º	5º	3º	4º	1º

Critérios	Cenário 1		Cenário 2		Cenário 3
Critérios	Decisor 1	Decisor 2	Decisor 1	Decisor 2	Decisor 1	Decisor 2
C₁: Esforço para reduzir desperdício de materiais	[AB]	[AB]	[M]	[M]	[M]	[M]
C₂: Habilidade para trabalho em equipe	[M]	[M]	[AB]	[AB]	[M]	[M]
C₃: Comprometimento com a qualidade	[M]	[M]	[AB]	[AB]	[M]	[M]
C₄: Disposição para compartilhar informações, ideias, tecnologia e economia de custos	[M]	[M]	[AB]	[AB]	[M]	[M]
C₅: Relacionamento de longo prazo	[M]	[M]	[AB]	[AB]	[M]	[M]
C₆: Honestidade	[M]	[M]	[M]	[M]	[AB]	[AB]
C₇: Auditoria de segurança	[M]	[M]	[M]	[M]	[AB]	[AB]
C₈: Facilidade de comunicação	[M]	[M]	[M]	[M]	[AB]	[AB]
C₉: Conformidade de procedimentos de compliance	[M]	[M]	[M]	[M]	[AB]	[AB]

Critério	Cenário 1		Cenário 2		Cenário 3
Critério	Decisor 1	Decisor 2	Decisor 1	Decisor 2	Decisor 1	Decisor 2
C₁: Certificações ambientais	[AB]	[AB]	[M]	[M]	[M]	[M]
C₂: Descarte adequado de resíduos	[AB]	[AB]	[M]	[M]	[M]	[M]
C₃: Descarte de materiais perigosos	[AB]	[AB]	[M]	[M]	[M]	[M]
C₄: Entrega sem atrasos	[M]	[M]	[AB]	[AB]	[M]	[M]
C₅: Capacidade técnica	[M]	[M]	[AB]	[AB]	[M]	[M]
C₆: Velocidade na resolução de problemas	[M]	[M]	[AB]	[AB]	[M]	[M]
C₇: Conhecimento técnico	[M]	[M]	[AB]	[AB]	[M]	[M]
C₈: Produtividade e eficiência	[M]	[M]	[AB]	[AB]	[M]	[M]
C₉: Qualidade	[M]	[M]	[AB]	[AB]	[M]	[M]
C₁₀: Tempo médio de treinamento por empregado	[M]	[M]	[M]	[M]	[AB]	[AB]
C₁₁: Programas de saúde para os funcionários	[M]	[M]	[M]	[M]	[AB]	[AB]
C₁₂: Trabalho infantil	[M]	[M]	[M]	[M]	[AB]	[AB]
C₁₃: Condições de trabalho	[M]	[M]	[M]	[M]	[AB]	[AB]
C₁₄: Treinamento de segurança	[M]	[M]	[M]	[M]	[AB]	[AB]
C₁₅: Número de acidentes	[M]	[M]	[M]	[M]	[AB]	[AB]
C₁₆: Satisfação dos funcionários	[M]	[M]	[M]	[M]	[AB]	[AB]
C₁₇: Reputação da empresa	[M]	[M]	[M]	[M]	[AB]	[AB]
C₁₈: Estrutura técnica	[M]	[M]	[AB]	[AB]	[M]	[M]
C₁₉: Situação financeira	[M]	[M]	[AB]	[AB]	[M]	[M]

F_i	Modelo proposto		Cenário 1		Cenário 2		Cenário 3
F_i	Disp. para colaborar	Capacidades	Disp. para colaborar	Capacidades	Disp. para colaborar	Capacidades	Disp. para colaborar	Capacidades
F₁	0,242	0,284	0,250	0,420	0,218	0,233	0,309	0,348
F₂	0,821	0,793	0,798	0,874	0,793	0,734	0,834	0,715
F₃	0,277	0,354	0,250	0,420	0,255	0,376	0,309	0,326
F₄	0,449	0,363	0,634	0,420	0,534	0,409	0,309	0,348
F₅	0,651	0,388	0,634	0,500	0,631	0,409	0,656	0,370
F₆	0,539	0,769	0,432	0,275	0,583	0,806	0,540	0,832

Fornecedor	Aplicação	Cenário 1	Cenário 2	Cenário 3
F₁	1	1	1	1
F₂	4	4	4	4
F₃	1	1	1	1
F₄	1	2	2	1
F₅	2	2	2	2
F₆	4	1	4	4

[1] * Autor Correspondente

Brasil

Brasil

Proposta de um Modelo Hesitant Fuzzy Linguistic TOPSIS para Segmentação de Fornecedores

RESUMO

Objetivo:

Proposta:

Conclusão: