Submitted by Haroudo Xavier Filho (haroudo.xavierfo@ufpe.br) on 2016-06-03T18:19:50Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DarlanMarques - Dissertação - 2015.pdf: 2076557 bytes, checksum: 43a8011bba20e4be682b2212d8ab2aab (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-03T18:19:50Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DarlanMarques - Dissertação - 2015.pdf: 2076557 bytes, checksum: 43a8011bba20e4be682b2212d8ab2aab (MD5) Previous issue date: 2015-10-20 / CNPq / Ter um processo produtivo íntegro que garanta a qualidade da produção e reflita em uma redução dos custos e aumento na eficácia de uma empresa, atendendo os requisitos demandados pelos stakeholders é o desejo de grande parte das organizações. Um árduo processo de gestão em relação aos elevados custos das empresas, estão intrinsecamente relacionados à manutenção, principalmente, em políticas que levem a maximização da disponibilidade do sistema e a minimização dos custos. Quando denota-se na contratação de fornecedores para realizar serviços da manutenção em uma empresa, não foge à regra, sabendo-se que cada candidato em fornecer o serviço, apresentam variações entre os seus respectivos critérios, que muitas vezes são conflitantes entre si e um modelo que dá suporte a decisão pode auxiliar o decisor a quem escolher, maximizando as suas preferências. Com este intuito, criou-se este trabalho, visto que se desenvolve um modelo de decisão multicritério utilizando a abordagem de MAUT para selecionar fornecedores de serviço em manutenção, que apresentem variações de parâmetros em meio a concepção Delay Time. Esta proposta de construção do modelo deu suporte a uma aplicação numérica na simulação de valores que chegam a utilidade individual da indisponibilidade e do custo, por fim a utilidade agregada entre ambos, que é justamente o que deseja-se saber, pois este valor da utilidade agregada permite realizar um ranking para selecionar o melhor fornecedor. Assim, criou-se três fornecedores fictícios, pela indisponibilidade de dados reais para verificar o comportamento do modelo, atribuindo-se valores ao custos (custo de falha , custo de manutenção preventiva e custo de inspeção ) e também para os tempos (tempo de realizar uma ação preventiva , tempo decorrente da uma falha e o tempo em realizar uma inspeção ). Os resultados revelaram que o primeiro fornecedor apresentou uma maior utilidade global 1((),()) de (0,89), portanto ficando na primeira colocação, seguido pelo Fornecedor 3 com 3((),()) de (0,886) e por último o Fornecedor 2 com 2((),()) de (0,856), sabendo-se que todos os três apresentam uma política que adota tempo entre inspeções (T). / Having a healthy productive process that guarantees the quality of production and reflected in a reduction in costs and increase in the effectiveness of a company, meeting the requirements demanded by stakeholders is the desire of most organizations for profit. An arduous process management in relation to the high costs of the companies are closely related to the maintenance, especially in policies that maximize system availability and minimizing costs. When is denoted in hiring vendors to perform maintenance services company, is no exception, given that each candidate to provide the service, demonstrates variations between their respective criteria, which are often conflict with each other and model that supports the decision can help the decision maker who choose to maximize your preferences. To this end, it was created this work, in that is developed a multi-criteria decision model using MAUT approach to select service providers for maintenance, which give parameter variations amid a conception Delay Time. This building proposal model has supported a numerical application in simulation values that reach individual utility of down time and cost, finally aggregate utility between them, which is precisely what you want to know, because this value utility aggregate enables a ranking to select the best supplier. Thus, it created three fictitious suppliers, the unavailability of real data to verify the model behavior, assigning values to costs (failure cost , cost of preventive maintenance and inspection cost ) and also for the times (time to perform preventive action , time resulting from a failure and the time to hold a inspection ). The results revealed that the first supplier is greater overall utility 1((),()) of (0.89), therefore being in the first place, followed by Supplier 3 with 3((),()) of (0.886) and finally with 2 Supplier 2((),()) of (0.856), it is known that all three have a policy that takes time between inspections (T).

Com o aumento do número de desastres e consequente incremento no número de pessoas vitimadas, a preparação para esses eventos é uma necessidade das sociedades modernas. Neste sentido, o planejamento das operações logísticas para atendimento as situações de emergências é uma atividade recente e pouco explorada na produção acadêmica. O objetivo deste trabalho é estabelecer uma metodologia para definir locais para o pré-posicionamento de materiais utilizados no socorro a populações afetadas por desastres através de um modelo de otimização estocástica de dois estágios e análise de decisão multicritério e que considerem parâmetros quantitativos e qualitativos. Com base nos custos de transporte e do não atendimento a demanda, e utilizando informações como mapeamentos de riscos; custos de transporte; histórico de ocorrências de desastres; cobertura geográfica; compras de materiais; capacidades de depósitos e de transporte, um modelo estocástico de programação linear minimiza os custos operacionais para abastecimento às vítimas. Uma análise detalhada sobre como atribuir penalidades para demanda não atendida também é apresentada. Devido à incerteza quanto a severidade de um desastre e a influência da mídia nas fases pós-desastres estes parâmetros são representados na forma de cenários. O resultado do modelo estocástico mostra a quantidade de locais e quais localidades minimizam o custo operacional. Após a obtenção desse resultado, uma nova etapa é utilizada para decisão de escolha do local, com a aplicação de modelo de decisão multicritério que considere, além dos valores obtidos pela modelagem, critérios subjetivos característicos a operações humanitárias. Os resultados finais mostram que modelos estocásticos promovem resultados mais confiáveis que os determinísticos, especialmente, em situações nas quais materiais disponíveis não podem atender toda a demanda e que a consideração de critérios qualitativos e quantitativos proporciona uma decisão mais robusta em operações humanitárias. / The increase in disasters and the consequent increase in the number of victims make it highly necessary to prepare for these events in modern societies. Logistics operations planning to meet emergencies is a recent activity and little explored in academic production. Our aim is to establish a method to locate pre-positioned materials used in disaster relief through a two-stage stochastic optimization model and a multi-criteria decision analysis that consider quantitative and qualitative parameters. Based on transportation and unattended demand costs, and using information such as risk mapping, transportation costs, historical occurrences of disasters, coverage, materials purchase, warehouses and transport capacities, a stochastic linear programming model minimizes the operating costs to supply the victims. A detailed analysis on how to assign penalties for unmet demand is also presented. Due to the uncertainty of the disasters severity and the influence of the media in phases after disasters, these parameters are represented as scenarios. The result of the stochastic model shows the quantity and the locations that minimize the operational cost. After this result, a new phase is applied for site selection, with the application of multi-criteria decision analysis that consider the values provided by the model and subjective criteria characteristic of humanitarian operations. The final results show that stochastic models promote more reliable results than deterministic ones, especially in situations in which the materials available cannot meet all the demand and that the consideration of qualitative and quantitative criteria provides better decisions in humanitarian operations.

Com o aumento do número de desastres e consequente incremento no número de pessoas vitimadas, a preparação para esses eventos é uma necessidade das sociedades modernas. Neste sentido, o planejamento das operações logísticas para atendimento as situações de emergências é uma atividade recente e pouco explorada na produção acadêmica. O objetivo deste trabalho é estabelecer uma metodologia para definir locais para o pré-posicionamento de materiais utilizados no socorro a populações afetadas por desastres através de um modelo de otimização estocástica de dois estágios e análise de decisão multicritério e que considerem parâmetros quantitativos e qualitativos. Com base nos custos de transporte e do não atendimento a demanda, e utilizando informações como mapeamentos de riscos; custos de transporte; histórico de ocorrências de desastres; cobertura geográfica; compras de materiais; capacidades de depósitos e de transporte, um modelo estocástico de programação linear minimiza os custos operacionais para abastecimento às vítimas. Uma análise detalhada sobre como atribuir penalidades para demanda não atendida também é apresentada. Devido à incerteza quanto a severidade de um desastre e a influência da mídia nas fases pós-desastres estes parâmetros são representados na forma de cenários. O resultado do modelo estocástico mostra a quantidade de locais e quais localidades minimizam o custo operacional. Após a obtenção desse resultado, uma nova etapa é utilizada para decisão de escolha do local, com a aplicação de modelo de decisão multicritério que considere, além dos valores obtidos pela modelagem, critérios subjetivos característicos a operações humanitárias. Os resultados finais mostram que modelos estocásticos promovem resultados mais confiáveis que os determinísticos, especialmente, em situações nas quais materiais disponíveis não podem atender toda a demanda e que a consideração de critérios qualitativos e quantitativos proporciona uma decisão mais robusta em operações humanitárias. / The increase in disasters and the consequent increase in the number of victims make it highly necessary to prepare for these events in modern societies. Logistics operations planning to meet emergencies is a recent activity and little explored in academic production. Our aim is to establish a method to locate pre-positioned materials used in disaster relief through a two-stage stochastic optimization model and a multi-criteria decision analysis that consider quantitative and qualitative parameters. Based on transportation and unattended demand costs, and using information such as risk mapping, transportation costs, historical occurrences of disasters, coverage, materials purchase, warehouses and transport capacities, a stochastic linear programming model minimizes the operating costs to supply the victims. A detailed analysis on how to assign penalties for unmet demand is also presented. Due to the uncertainty of the disasters severity and the influence of the media in phases after disasters, these parameters are represented as scenarios. The result of the stochastic model shows the quantity and the locations that minimize the operational cost. After this result, a new phase is applied for site selection, with the application of multi-criteria decision analysis that consider the values provided by the model and subjective criteria characteristic of humanitarian operations. The final results show that stochastic models promote more reliable results than deterministic ones, especially in situations in which the materials available cannot meet all the demand and that the consideration of qualitative and quantitative criteria provides better decisions in humanitarian operations.