Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:25Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-07-29Bitstream added on 2014-06-13T19:27:43Z : No. of bitstreams: 1 anjos_ds_me_prud.pdf: 1639941 bytes, checksum: 0860c4a946325bd5e941068ec7106d5e (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A representação do relevo ou terreno é uma componente fundamental no processo cartográfico e dentre essas representações as que têm por objetivo analisar as diferentes curvaturas de uma vertente, ou seja, classificar as vertentes de um determinado terreno em retilíneas, côncavas ou convexas tem apresentado grande aplicabilidade em áreas como a agricultura, a construção civil, o estudo de microbacias entre outros. Assim, o desenvolvimento de algoritmos que classifiquem essas formas do relevo pode contribuir muito para a produção de informações relevantes à tomada de decisões em diversas áreas do conhecimento. Alguns algoritmos com esse intuito foram anteriormente desenvolvidos, porém apresentam claras necessidades de melhoria por classificarem apenas áreas pré-estabelecidas, não podendo ser utilizados para outras regiões. Visando sanar a necessidade de implementações mais completas este trabalho apresenta a metodologia utilizada na elaboração de um algoritmo para classificação de vertentes através de ferramentas matemáticas até então pouco utilizadas nas Ciências Cartográficas: a Thin Plate Spline (TPS) que será utilizada para adensar os dados de vertentes do município de Presidente Prudente, gerando Modelos Numérico de Terreno (MNTs) sob os quais a curvatura é calculada, e a Inferência Fuzzy que é uma ferramenta utilizada para discriminar classes que por diversas razões não possuem limites rígidos entre si, como é o caso das vertentes a serem analisadas, e, portanto, estará integrada a um produto final que será parte do estudo, isto é, um sistema que forneça modelos de classificação das vertentes em: retilíneas, côncavas e convexas e que possa ser comparada ao mapa geomorfólogico existente. / The relief or terrain representation is an essential component in the cartographic process. Representations which aim at classifying relief profiles of a certain terrain as rectilinear, concave and convex have reached great applicability in areas such as agriculture, civil construction, watershed studies, among others. Therefore, algorithms that classify these forms of relief can much contribute to the production of relevant information to the decision make in several areas of knowledge. The simplest algorithm, based on curvature value only is clearly not sufficient, but the literature brings fairly little in relation to a more adequate methodology. Attempting to contribute in the sense to aggregate more information and intelligence into this kind of classification so to achieve a more complete implementation, this work presents a methodology using two mathematical tools of little use so far in the Cartographic Science: 1) Thin Plate Spline (TPS) used to densify the existing data, for the Numerical Terrain Models on which the curvature shall be calculated and, 2) Fuzzy Inference used to discriminate classes that for several reasons do not possesses well defined boundaries, as is the curvature profile case. The validation used known and previously chosen data from Presidente Prudente so that a comparison with existing morphological map was possible.

Orientador: Sandra Regina Monteiro Masalskiene Roveda / Resumo: A nova perspectiva rumo à conservação do meio ambiente como fato categórico de subsistência planetária tem colocado a sustentabilidade em primeiro plano como o grande desafio da universidade, responsável e equipada para a formação daqueles que terão o poder decisório sobre as questões relacionadas a um futuro viável. Este estudo se refere à sustentabilidade na universidade por meio do que é percebido pelos diversos atores que nela transitam. Teve como objetivo desvendar, em algumas instituições do setor público e do setor privado, quais as impressões que professores/coordenadores, alunos e funcionários possuem sobre as atuações da instituição em seu campus, os projetos e pesquisas voltados à sustentabilidade elaborados pela equipe docente e os aprendizados efetivos na formação dos novos profissionais, que deverão atuar nas diversas áreas de atividades em nossa sociedade. Para poder medir essas impressões, foram aplicados questionários e desenvolvido um modelo fuzzy com um índice associado, que apresenta o nível de sustentabilidade de uma Instituição de Ensino Superior – IES. Isso nos leva a concluir que os sistemas de inferência fuzzy são capazes de fazer uma avaliação do que pode ser percebido pela comunidade universitária sobre a sustentabilidade de sua instituição. / Doutor

Submitted by José Carlos Oliveira (jcarlos.jeq@hotmail.com) on 2018-07-25T17:12:40Z No. of bitstreams: 1 Tese_Final_José_Carlos_Martins_Oliveira.pdf: 4601437 bytes, checksum: e063bb6da481b557eeb5ce50666f37fe (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2018-08-03T12:12:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese_Final_José_Carlos_Martins_Oliveira.pdf: 4601437 bytes, checksum: e063bb6da481b557eeb5ce50666f37fe (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-03T12:12:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese_Final_José_Carlos_Martins_Oliveira.pdf: 4601437 bytes, checksum: e063bb6da481b557eeb5ce50666f37fe (MD5) / CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior) e CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico) pelo apoio financeiro. / Sistemas de detecção e diagnóstico de falhas (FDD - Fault Detection and Diagnosis) têm sido largamente utilizados em processos industriais. A necessidade de detecção antecipada e segura de falhas em sistemas dinâmicos e reais provocou uma demanda crescente por processos de supervisão que integram os sistemas FDD. Neste contexto, o objetivo principal desta tese é abordar o problema de detecção e diagnóstico de falhas em problemas dinâmicos univariável e multivariáveis com base nas Redes Neural Sem Pesos (RNSP). As RNSP utilizam neurônios baseados em dispositivos de memórias RAM (Random Access Memories, memórias de acesso randômico ou aleatório) para o aprendizado das características intrínsecas nos dados de treinamento. Essas redes apresentam algoritmos de aprendizagem rápidos e flexíveis, precisão e consistência nos resultados, sem a necessidade de geração de resíduos e retreinamento das redes e um potencial elevado para o reconhecimento e classificação de padrões. Como resultado da pesquisa realizada, são propostos três sistemas de detecção e diagnóstico de falhas baseados no modelo neural sem pesos, conhecido como dispositivo WiSARD (Wilkie, Stonham e Aleksander’s Recognition Device, dispositivo de reconhecimento de Wilkie, Stonham e Aleksander). Os sistemas propostos contam também com as contribuições da seleção de atributos, de modelos estatísticos básicos e da lógica fuzzy para a formação dos padrões comportamentais apresentados às RSNP usadas. Para a validação dos sistemas propostos foram testados três estudos de caso. Um deles se refere a um problema real univariável com dados obtidos pelos sensores de temperatura do compressor de gás para a venda em uma Unidade de Processamento de Gás Natural (UPGN) da Petrobras, localizada no município de Pojuca na Bahia (UPGN-3-Bahia). O segundo simula uma planta industrial considerada como um benchmark na área de detecção e diagnóstico de falhas, e conhecida como Tennessee Eastman Process (TEP). O terceiro e último estudo de caso simula um reator tanque agitado continuamente (CSTR, Continuous Stirred Tank Reactor, reator tanque agitado continuamente). Os resultados apresentados comprovam a boa adaptação das RNSP para o problema de detecção e diagnóstico de falhas, com percentuais de acertos, na classificação, acima de 98%. / Fault Detection and Diagnosis (FDD) systems have been widely used in industrial processes. The need of detection anticipated and secure of failure in dynamic and real systems provoke to a growing demand for supervisory processes that integrate FDD systems. In this context, the main objective of this thesis is to approach the problem of detecting and diagnosing failures in univariate and multivariate dynamic problems based on Weightless Neural Networks (WNN). The RNSP uses neurons based on RAM (Random Access Memories) devices to learn the intrinsic characteristics in the training data. These networks use fast and flexible learning algorithms, which provide accurate and consistent results, without the need for residual generation or network retraining, and therefore they have great potential use for pattern recognition and classification. As result of the research, three systems of fault detection and diagnosis based on the weightless neural model, known as WiSARD device (Wilkie, Stonham e Aleksander’s Recognition Device, dispositivo de reconhecimento de Wilkie, Stonham e Aleksander) are proposed. The proposed systems also count with the contributions of the attribute selection, basic statistical models and fuzzy logic for the formation of behavioral patterns presented to the RSNP used. For the validation of the proposed systems, three case studies were tested. One of them refers to a real univariate problem with data obtained by temperature sensors of the gas of sale compressor of a Petrobras Natural Gas Processing Unit (NGPU) located in the city of Pojuca in Bahia (NGPU-3, Bahia). The second simulates an industrial plant considered as a benchmark in the area of fault detection and diagnosis and known as the Tennessee Eastman Process (TEP). The third and final case study simulates a continuous stirred tank reactor (CSTR, Continuous Stirred Tank Reactor). The results show the good adaptation of the RNSP to the problem of detection and diagnosis of failures with percentage of correctness in the classification above 98%.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:17Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-02-06Bitstream added on 2014-06-13T20:15:03Z : No. of bitstreams: 1 cichini_fal_me_bauru.pdf: 593852 bytes, checksum: 2abd66fc0f97dbce9ae57d7e25a54b4b (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O mercado de ações no Brasil tem se popularizado de forma expressiva. A nova perspectiva que empresas e investidores brasileiros passaram a ter frente ao mercado de ações ocasionou uma grande difusão deste. Assim como em outros mercados, o investidor espera obter os retornos financeiros condizentes com sua expectativa na compra ou venda desses ativos financeiros. Para que os investidores possam tomar suas decisões quanto aos melhores momentos de compra ou venda de ações existem vários tipos de ferramentas que possibilitam a realização de uma estimação de valores futuros desse mercado. Essas ferramentas se baseiam em óticas distintas, porém com objetivo único que é efetuar uma estimação precisa. Algumas dessas técnicas de estimação são construídas valendo-se de ferramentas da inteligência computacional. Impulsionado por uma crescente demanda por esse tipo de ferramenta, aplicou-se um sistema baseado em Lógica Fuzzy com o objetivo de se estimar valores de ações da Bolsa de Valores de São Paulo e obter assim as melhores opções de investimento. Foi considerado um banco de dados contendo valores de 61 ações que participaram desse mercado em 860 dias de negociação no período de janeiro de 2004 a dezembro de 2007. Os resultados obtidos refletem a eficiência dos sistemas de inferência fuzzy em realizar estimações de séries temporais, bem como validam a metodologia destacada. Além disso, esses resultados motivam investigações futuras. Consolidando uma contribuição original desse trabalho, apresenta-se a forma pela qual as variáveis exógenas para a estimação podem ser escolhidas. / The stock market in Brazil has become popular in an expressive way. The new outlook that Brazilian companies and investors have started to have inside the stock market has caused a great diffusion of it. As in other markets, the investor expects to obtain financial returns which are consistent with theri expectations in the purchase or sale of financial assets. In order to make investors take their decisions about the best time to buy or sell shares, there are several types of tools that enable the execution of an estimation of future market values. These tools are based on different perspectives, but with only one goal, that is to make an accurate estimation. Some of these estimation techniques are built with the use of tools of computational intelligence. Driven by a growing demand for this type of tool, a system based on Fuzzy Logic with the purpose of estimating values of shares and thus getting the best investment choices of São Paulo Stock Exchange was applied. It was considered a database containing values of 61 shares that participated in that market at 860 days of trading from January 2004 to December 2007. The results reflect the effectiveness of fuzzy inference systems to carry out estimations of time series as well as validate the highlighted methodology. Additionally, these results motivate future investigations. Strengthening an original contribution of this work, we present the way through which exogenous variables to this estimation can be chosen.

Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-04-26T17:55:41Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Jonata Campelo de Albuquerque.pdf: 6416251 bytes, checksum: 40ff842465c2788b57659257c840f35a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-26T17:55:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Jonata Campelo de Albuquerque.pdf: 6416251 bytes, checksum: 40ff842465c2788b57659257c840f35a (MD5) Previous issue date: 2015-10-23 / CNPQ / Nesta dissertação se propõe modelos de previsão de geração eólica baseados em técnicas de Inteligência Artificial (IA), tais como aplicações de Redes Neurais Artificiais (RNAs) e Sistemas de Inferência Fuzzy (SIFs). Tais previsões foram realizadas de forma horária, sendo os horizontes de 1h à 24h, classificando os modelos como previsores de curto prazo. Atrelada à presciência respectiva de cada modelo de entrada, estão as predições de velocidades médias ou velocidades médias e direções médias do vento. Estas são utilizadas como entradas para modelos de curva de potência dos parques eólicos em análise, nos quais dependendo do modelo em questão, esta poderá ser uma RNA ou um SIF. Tal aplicação é feita para dois parques reais descritos ao longo deste trabalho. Ao fim, faz-se uma comparação entre tais modelos, na qual o desempenho obtido revela-se bastante competitivo em termos de acurácia nas previsões de geração eólica dos SIFs em relação às RNAs / This paper proposes and develops models for wind power prediction, based on Artificial Intelligence concepts with regard to ANN applications (Artificial Neural Networks) and FIS (Fuzzy Inference System). Such models have application time horizon, which is 24 hours, which is why the models are short term denominated. Linked to their foreknowledge of each model are predictions of medium and / or medium speeds directions, which serve as input for a specific power curve of the park in question. Where depending on the model in question, it may be an artificial neural network or Fuzzy inference block, such a study is made for two typical parks described throughout this work. At the end, makes a comparison between these models showing the highly competitive performance in terms of power efficiency in predictions, the Fuzzy inference blocks in relation to neural networks.

Os atuais paradigmas dos sistemas elétricos de distribuição buscam melhorias contínuas sob inúmeros aspectos, com destaque para a segurança e a qualidade do fornecimento, as quais constituem metas a serem sempre alcançadas pelas concessionárias do setor. Refletindo-se sobre as ocorrências que degradam simultaneamente ambos os aspectos, constata-se que as faltas fase-terra de alta impedância possuem um destaque diferenciado, pois, em diversas situações, as magnitudes envolvidas com as mesmas são incapazes de sensibilizar os dispositivos relacionados com a proteção do sistema. Assim sendo, os objetivos principais desta tese consistiram em desenvolver ferramentas matemáticas e computacionais dedicadas à identificação, classificação e localização de faltas fase-terra de alta impedância, assim como a estimação de suas prováveis resistências. Mais especificamente, desenvolveu-se a técnica de decomposição em componentes ortogonais para formas de onda de tensão e de corrente, propondo ainda uma metodologia para ajuste estrutural e paramétrico de sistemas fuzzy com a finalidade de integrar as variáveis advindas de tal decomposição. Resultados de simulações baseadas na modelagem de um alimentador real de distribuição são apresentados para demonstrar a eficiência das técnicas desenvolvidas. / The current paradigms of power distribution systems highlight their continuous improvement on several aspects, which safety and supply quality constitute goals to be always reached by the distribution companies. Taking into account the occurrences that degrade both aspects simultaneously, it is verified that the phase-ground faults with high impedance have a differentiated prominence, therefore, in several situations, their magnitudes are unable to sensitize the devices involved with the protection of the system. Thus, the main objectives of this thesis have consisted of developing mathematical and computational tools dedicated to the identification, classification and location of phase-ground faults with high impedance, as well as to estimate their probable resistances. More specifically, it has been developed the decomposition technique in orthogonal components for voltage and current waveforms, as well as proposed a methodology for structural and parametric adjustment of systems fuzzy in order to integrate all variables from such decomposition. Simulation results based on modeling of real distribution feeder are presented to demonstrate the efficiency of the developed techniques.

A gestão de fornecedores é uma atividade crítica para a gestão do desempenho de empresas inseridas em redes produtivas. O modelo de segmentação ou portfólio de compras é definido como um processo de separação de fornecedores em grupos em função de diferentes necessidades e características, requerendo diferentes tipos de relacionamentos. Esta técnica tem recebido uma atenção cada vez maior no meio acadêmico e empresarial devido a sua estrutura simples e eficaz na organização de diferentes estratégias de suprimentos. Diferentes propostas de modelos têm sido apresentadas, mas todas com grande presença de variáveis qualitativas. Embora a teoria da lógica fuzzy tenha se demosnstrada adequada no tratamento deste tipo de variável, que tem forte presença de incerteza e imprecisão na coleta e tratamento dos dados, não há na literatura uma investigação de como um sistema de inferência fuzzy poderia ser utilizado em um modelo de portfólio de compras. Desta forma, este trabalho tem por objetivo a proposição de um sistema de inferência fuzzy para auxiliar no processo de tomada de decisão na avaliação e desenvolvimento de fornecedores baseado em modelos de portfolio. Busca-se contribuir com o conhecimento das pesquisas cujo tema envolve a segmentação, avaliação e desenvolvimento de fornecedores. Os procedimentos de pesquisa utilizados no trabalho podem ser agrupados em três partes: pesquisa bibliográfica, desenvolvimento do modelo quantitativo axiomático descritivo e ilustração por meio de duas aplicações práticas. A construção do modelo proposto evidenciou a grande flexibilidade do sistema de inferência, que possibilita modificações nas variáveis e nas bases de regras de acordo com os objetivos estratégicos de suprimentos. As duas aplicações práticas mostraram que os resultados das avaliações e as diretrizes para melhoria foram coerentes com as percepções dos especialistas em gestão de fornecedores das duas empresas. Os sistemas de inferência fuzzy demostraram ser uma alternativa adequada no tratamento das variáveis, em grande parte qualitativas, que compõem as dimensões das matrizes de item comprado e de relacionamento com os fornecedores. / Purchasing and buyer-supplier relationship management have become very critical activities to the performance management of organizations and supply chains. The segmentation or purchase portfolio model is defined as a process of suppliers separation in groups as a function of different needs and characteristics, requiring different kinds of relationships to create value in their exchanges. This approach has received increasing attention in the academic and business due to its simple structure and effective in organizing different suppliers approaches. Different proposals have been presented and all have great use of qualitative variables. Although the theory of fuzzy logic has been developed to the treatment of this type of variable, which has a strong presence of uncertainty and imprecision in the data collection and processing, it couldn´t be found any research exploring how a fuzzy inference system could be used in purchase portfolio models. Thus, this thesis aims to propose a fuzzy inference system to aid the decision making process in the supplier assessment and development based on portfolio models. This research intends to contribute to the segmentation, evaluation and supplier development knowledge. The research procedures used in this study can be grouped into three parts: literature review, development of axiomatic descriptive quantitative model and illustration through two practical applications. The construction of the proposed model showed the great inference system flexibility allows changes in the variables and the rule bases in accordance with the supply strategic objectives. The evaluations results and improvement guidelines in two pratical applicatins were consistent with the supply manager perceptions from both companies. The fuzzy inference systems have shown to be a suitable alternative in the treatment of the variables that make up the dimensions of the purchased itens and supplier relationships matrices.

As empresas lidam com grupos de clientes distintos, com requisitos que os diferem entre si, portanto é importante aperfeiçoar o atendimento destes clientes por meio de estratégias da cadeia de suprimentos que sejam diferenciadas para cada grupo. A escola enxuta-ágil, apesar de sugerir formas práticas de avaliação da cadeia de suprimento para a tomada de decisão, não oferece muitas opções para sua segmentação. Por outro lado, a proposta de segmentação da escola do alinhamento dinâmico é mais robusta, entretanto esta escola sofre com excessiva normatização, além da imprecisão inerente a seu processo de avaliação primordialmente qualitativo e de difícil aplicação. Uma alternativa para lidar com a imprecisão relativa ao processo de segmentação é a aplicação da teoria dos conjuntos fuzzy. Nesse contexto, este trabalho tem por objetivo desenvolver um modelo quantitativo que utilize a teoria dos conjuntos fuzzy e, com base em dados de vendas, avalie a(s) cadeia(s) de suprimentos da empresa facilitando esta alcançar o alinhamento dinâmico. Os procedimentos de pesquisa utilizados no trabalho podem ser agrupados em três partes: pesquisa bibliográfica, desenvolvimento do modelo quantitativo axiomático descritivo e ilustração por meio de aplicação prática. O modelo computacional desenvolvido colaborou com a busca do alinhamento dinâmico. Obteve-se a identificação das cadeias de suprimentos que atendem aos grupos de clientes avaliados, fornecendo respostas de forma muito mais rápida que a análise proposta pelos modelos encontrados na literatura. A aplicação em caso real validou o modelo, uma vez que os resultados obtidos mostraram-se coerentes com a realidade apontada pelos especialistas da empresa estudada, indicando possíveis ações para o realinhamento da cadeia de suprimentos. / Companies deal with different customer groups, with requirements that differ between them, so it is important to improve customer service through different supply chain strategies for each group. The Leagile School, while suggesting practical ways of assessing the supply chain for decision-making, does not offer many options for its segmentation. The segmentation proposal of Dynamic Alignment School is more robust, however, this school is excessively normative, besides the vagueness inherent in its evaluation process that is primarily qualitative and difficult to apply. An alternative to deal with imprecision related to the segmentation process is the application of fuzzy set theory. In this context, the objective of this work is to develop a quantitative model that uses the fuzzy set theory and, based on sales data, assess the company\'s supply chain(s), facilitating the achievement of the dynamic alignment. The research procedures applied in the work can be grouped into three parts: bibliographic research, development of the descriptive axiomatic quantitative model, and illustration through practical application. The computational model developed collaborated with the search for dynamic alignment. It was possible to identify the supply chains that serve the client groups evaluated, providing answers faster than the analysis proposed by the models found in the literature. The application in real situation validated the model, since the results obtained were consistent with the reality pointed out by the experts of the company studied, indicating possible actions for the realignment of the supply chain.

Tecnologia de montagem de superfície (SMT) é um método para construção de circuitos eletrônicos, nos quais os componentes são montados diretamente sobre a superfície da placa de circuito impresso. Tais dispositivos eletrônicos são chamados de dispositivos de montagens de superfície ou SMDs. Paralelamente, as vantagens oferecidas pelo componente eletrônico LED SMD têm causado uma grande aplicação desse dispositivo em substituição ao LED convencional. O presente trabalho apresenta um sistema inteligente baseado em sistemas de inferência fuzzy para estimar valores de intensidade luminosa de equipamentos automotivos a partir de dados de projeto. Embora o trabalho esteja direcionado para a aplicação de LEDs SMD em lanternas traseiras, o trabalho aqui desenvolvido pode ser generalizado e usado em outras aplicações industriais, tais como semáforos de trânsito, painéis eletrônicos de mensagens ou qualquer outra aplicação onde use LEDs SMD em conjunto. Resultados de protótipos são apresentados para validar a técnica proposta. Por meio desses resultados, pode-se observar que a aplicação de sistemas inteligentes é uma abordagem atrativa para este tipo de problema. / Surface mount technology (SMT) is a method for making electronic circuits in which the components are mounted directly onto the surface of printed circuit boards. Such electronic devices are called surface-mount devices or SMDs. The advantages offered by the electronic component SMD LED (Light Emitting Diode) have caused a wide application of this device in replacement of conventional LEDs. This work shows an intelligent system using fuzzy interference systems to estimate values of luminous intensity in automotive equipments from design data. Although this work is aimed to the application of SMD LEDs in rear lights, methods hereby developed and described can also be used in other applications, such as traffic lights, electronic panels of messages or any other application where SMD LEDs are used in groups. Results of prototypes are presented to validate the proposed technique. From these results, it can be observed that the application of intelligent systems is an attractive approach to this type of problem.

As empresas lidam com grupos de clientes distintos, com requisitos que os diferem entre si, portanto é importante aperfeiçoar o atendimento destes clientes por meio de estratégias da cadeia de suprimentos que sejam diferenciadas para cada grupo. A escola enxuta-ágil, apesar de sugerir formas práticas de avaliação da cadeia de suprimento para a tomada de decisão, não oferece muitas opções para sua segmentação. Por outro lado, a proposta de segmentação da escola do alinhamento dinâmico é mais robusta, entretanto esta escola sofre com excessiva normatização, além da imprecisão inerente a seu processo de avaliação primordialmente qualitativo e de difícil aplicação. Uma alternativa para lidar com a imprecisão relativa ao processo de segmentação é a aplicação da teoria dos conjuntos fuzzy. Nesse contexto, este trabalho tem por objetivo desenvolver um modelo quantitativo que utilize a teoria dos conjuntos fuzzy e, com base em dados de vendas, avalie a(s) cadeia(s) de suprimentos da empresa facilitando esta alcançar o alinhamento dinâmico. Os procedimentos de pesquisa utilizados no trabalho podem ser agrupados em três partes: pesquisa bibliográfica, desenvolvimento do modelo quantitativo axiomático descritivo e ilustração por meio de aplicação prática. O modelo computacional desenvolvido colaborou com a busca do alinhamento dinâmico. Obteve-se a identificação das cadeias de suprimentos que atendem aos grupos de clientes avaliados, fornecendo respostas de forma muito mais rápida que a análise proposta pelos modelos encontrados na literatura. A aplicação em caso real validou o modelo, uma vez que os resultados obtidos mostraram-se coerentes com a realidade apontada pelos especialistas da empresa estudada, indicando possíveis ações para o realinhamento da cadeia de suprimentos. / Companies deal with different customer groups, with requirements that differ between them, so it is important to improve customer service through different supply chain strategies for each group. The Leagile School, while suggesting practical ways of assessing the supply chain for decision-making, does not offer many options for its segmentation. The segmentation proposal of Dynamic Alignment School is more robust, however, this school is excessively normative, besides the vagueness inherent in its evaluation process that is primarily qualitative and difficult to apply. An alternative to deal with imprecision related to the segmentation process is the application of fuzzy set theory. In this context, the objective of this work is to develop a quantitative model that uses the fuzzy set theory and, based on sales data, assess the company\'s supply chain(s), facilitating the achievement of the dynamic alignment. The research procedures applied in the work can be grouped into three parts: bibliographic research, development of the descriptive axiomatic quantitative model, and illustration through practical application. The computational model developed collaborated with the search for dynamic alignment. It was possible to identify the supply chains that serve the client groups evaluated, providing answers faster than the analysis proposed by the models found in the literature. The application in real situation validated the model, since the results obtained were consistent with the reality pointed out by the experts of the company studied, indicating possible actions for the realignment of the supply chain.