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[en] SUPPLIER EVALUATION OF MINERAL INDUSTRY OF THE STATE OF PARÁ: AN APPROACH FOCUSED ON DEFINITION OF CRITERIA FOR QUALITY IMPROVEMENT AND SUPPLIER PERFORMANCE / [pt] AVALIAÇÃO DE FORNECEDORES DO SETOR MINERAL DO ESTADO DO PARÁ: UMA ABORDAGEM VOLTADA À DEFINIÇÃO DE CRITÉRIOS PARA A MELHORIA DA QUALIDADE E DO DESEMPENHO DE FORNECEDORES

ISAIAS DE OLIVEIRA BARBOSA JUNIOR 29 May 2014 (has links)
[pt] Para que as empresas, que desenvolvem os grandes projetos do setor mineral no Pará, possam se manter com o seu abastecimento contínuo e com qualidade, faz-se necessário que seus fornecedores entendam claramente quais as suas reais necessidades, considerando seus contextos de operação no estado. Para isso, as empresas do setor mineral, atuantes no estado, devem adotar critérios e subcritérios que sejam capazes de não só avaliar de forma consistente o nível de serviço prestado em cada fornecimento, mas também de identificar quais fornecedores estão, e continuam se mantendo, aptos a prestar um fornecimento de qualidade, disponibilizando ainda, aos fornecedores locais, informações primordiais para oportunizar iniciativas destes quanto à melhoria de desempenho em suas atividades. De acordo com esta realidade, esta pesquisa tem como objetivo propor a Análise Multicritérios, no caso o AHP, como um método para definir um conjunto consistente de critérios e subcritérios capazes de avaliar os fornecedores de empresas de mineração do Estado do Pará, oferecendo ainda um mecanismo de análise para tomada de decisão referente à avaliação, à seleção e ao desenvolvimento destes fornecedores. Este modelo se dará a partir da construção de uma árvore de critérios que represente as necessidades de fornecimento do setor mineral no Estado do Pará. Tal método pode ser aplicado em forma de questionário manual ou com a ajuda de softwares especializados, como o Expert Choice, podendo ser utilizado o modelo mais geral ou com a flexibilidade de se adequar as peculiaridades de cada empresa que o adotará. / [en] For companies that develop major projects in the mining sector in Pará, to continue with its continuous supply and quality, it is necessary that suppliers clearly understand their real needs, considering their contexts of operation in the state. For this, the mineral sector companies that, operate in the state must adopt criteria and sub-criteria that are not only able to consistently evaluate the level of service at each delivery, but also to identify which suppliers are, and shall continue to be, able to provide a supply of quality, providing further local suppliers, creating opportunity for critical information such as initiatives to improve performance in their activities. According to this reality, this research aims to propose a Multicriteria Analysis, where the AHP is as a method to define a consistent set of criteria and sub-criteria to evaluate suppliers capable of supporting mining companies in the state of Pará, offering yet an analysis mechanism for making decisions regarding evaluation, selection and development of suppliers. This model will be based on the construction of a tree of criteria that represent the needs of supply of the mineral sector in the State of Pará This method can be applied in the form of questionnaire to be filled manually or with the help of a specialized software such as Expert Choice, which can be used on the more general model with the flexibility to suit the peculiarities of each company that might consider its adoption.
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[en] BAYESIAN NETWORK FOR MODELING SUPPLY-CHAIN RISKS: A CASE STUDY ON SUPPLIERS EVALUATION / [pt] APLICAÇÃO DE REDES BAYESIANAS NA MODELAGEM DE RISCOS EM CADEIA DE SUPRIMENTOS: UM ESTUDO DE CASO APLICADO À AVALIAÇÃO DE FORNECEDORES

CAMILA BARBEITO VOTO 14 August 2018 (has links)
[pt] Como consequência da atuação focada na eficiência da cadeia de suprimento, as organizações aumentam sua dependência nos fornecedores de matérias primas e componentes e tornam-se mais suscetíveis ao perfil de risco dos mesmos. O papel do gerenciamento de riscos em cadeias de suprimento é de entender e tentar evitar os efeitos devastadores ou mesmo os de menores amplitudes de rupturas de suprimento. Torna-se necessário para os gestores o desenvolvimento da capacidade para avaliação de risco, principalmente o risco de rupturas. É preciso estimar os riscos aceitáveis associados às possíveis rupturas e, então, desenvolver estratégias e diretrizes para o gerenciamento de tais riscos, já que, somente com o conhecimento dos mesmos, torna-se viável o desenvolvimento de planos de mitigação ou contingenciais. Nesta dissertação discutir-se-á o tema de gerenciamento e modelagem de riscos associados a fornecedores, destacando-se a aplicação de um modelo probabilístico de redes bayesianas como um recurso útil nos assuntos relacionados ao gerenciamento e à modelagem de riscos. As rupturas de suprimento serão modeladas utilizando-se um modelo probabilístico de redes bayesianas que possuem a habilidade de representar as relações de causa e efeito em um ambiente envolvendo incertezas. Um estudo de caso com a aplicação da metodologia na indústria de Refino também é apresentada. / [en] As a consequence of the supply chain management pursuit for efficiency, the organizations become more dependent on the suppliers of raw materials and more sensitive to their risk profiles. The Supply chain risk management (SCRM) objective is to understand and reduce the likelihood of disruptions. SCRM puts its effort in sharpen the notions of risk and reliability and tries to quantify them. The methodology used in this study can be used by managers to formulate supply chain risk management strategies and tactics that mitigate overall supply chain risks correlated with the most critical suppliers. This research is concerned with developing a Bayesian Network approach to model and to analyze supply chain disruptions associated with suppliers. The Bayesian Networks is a method of modeling the cause and effect of events and has proven to be a powerful tool under conditions of uncertainty. A case study is used to illustrate the application proposed to make the supply chain more reliable.

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