Humanitarian logistics and relief supply chain management is a relatively new area of investigation which is typically associated with unexpected disasters that require immediate actions and responses. It can be defined as “the process of planning, implementing, and controlling the efficient, cost-effective flow and storage of goods and materials, as well as related information, from point of origin to point of consumption for the purpose of meeting the end beneficiary‟s requirements” (Thomas, 2005).In both man-made and natural disaster relief processes, humanitarian logistics and relief supply chain operations have been hampered by a lack of information and coordination between actors. Especially in sudden-onset disasters, humanitarian logistics and relief supply chain teams have to be deployed in situations with destabilized infrastructure and with very limited knowledge about the situation at hand (Beamon 2004, Long and Wood 1995, Tomasini and Van Wassenhove 2004).This lack directly affects effective performance in terms of validity and reliability enhancement in which an adapted resiliency management in relief supply chain strategies could offer a solution to cover the problem.The purpose of study ahead is to underline the beneficial advantages offered by using resiliency methods in humanitarian logistics and relief supply chain operations, and enriching the existing benefits that relief chain management teams through the humanitarian logistics techniques have brought to satisfy the survival needs.In fact, the end result of the research will be in both fields of humanitarian logistics and relief supply chain management, and the use of resiliency theories to overcome on barriers and difficulties during relief and aid 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.

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.