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Modelo multicritério para apoio à tomada de decisão baseado em avaliação do ciclo de vida e indicadores corporativos

O uso da Avaliação do Ciclo de Vida (ACV) permite identificar oportunidades de melhoria de desempenho ambiental, gerar aprendizagem sobre produtos e processos e apoiar decisões para alcançar vantagens competitivas. O processo de tomada de decisão baseado nos resultados da ACV envolve, além dos aspectos e impactos ambientais, outros critérios importantes para um processo decisório. Neste sentido, esta tese objetivou desenvolver um modelo multicritério para apoio à decisão baseado em avaliação de ciclo de vida e indicadores corporativos. O modelo desenvolvido possui caráter interativo, pode ser generalizado e foi validado utilizando dados de diferentes cenários do ciclo de vida da produção do painel MDF. O modelo avalia par a par as opções de cenários distintos e identifica a opção mais atrativa de acordo com um índice final. O índice final é composto por dimensões específicas, subdimensões e indicadores. A dimensão ambiental do modelo é baseada em ACV, a qual foi modelada no software Umberto e utilizou a base de dados Eco-Invent 2.2. Para a estrutura decisória do modelo e a construção de escalas cardinais foi utilizado o método MACBETH, através do software M-MACBETH. A validação do modelo ocorreu por meio da avaliação de três situações decisórias da produção do painel MDF (variações no processo produtivo, variações em parâmetros de processo e variações em espessura do produto). Os resultados apresentados contribuíram para avanços acadêmicos em construções de modelos de apoio à decisão baseados em ACV e multicritérios. Permitiram, ainda, interpretar e gerar aprendizados acerca do processo produtivo, do ciclo de vida do produto e da gestão da produção da indústria pesquisada. Neste sentido, concluiu-se que o modelo mostrou-se apto para apoiar e gerar aprendizagem em processos decisórios multicritérios baseados em ACV e em outros indicadores corporativos. / Life Cycle Assessment (LCA) allows identify opportunities to improve environmental performance, providing knowledge about products and processes and supporting decision-making in order to achieve advantages. Decision-making based on LCA results involves, in addition to the environmental aspects and impacts, others important criteria. In this sense, this thesis aimed to develop a multi-criteria model for decision-making based on life cycle assessment and corporate indicators. The model developed has interactive nature and can be generalized. The model was validated using data for different scenarios of MDF panel production life cycle. The pairwise model evaluates the options for different scenarios and identifies the most attractive option in accordance with a final index. The final index is composed of specific, sub-dimensions and indicators. The environmental dimension is based on an LCA, which was modeled in Umberto software and used Eco-Invent 2.2 as database. For the model structure and construction of cardinal scale was used MACBETH method using M-MACBETH software. The model validation was made by evaluation of three decision-making scenarios in MDF panel production (changes in production processes, changes in process parameters and changes in product thickness variations). The results allowed to reach academic advances in order to support decision models structures based on LCA and multi-criteria. The results allowed interpreting and generating knowledge about production process, product life cycle and industrial management. In this sense, it is concluded that the model is able to support and generate knowledge on decision-making processes based on LCA and other corporate indicators.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/1451
Date24 April 2015
CreatorsPiekarski, Cassiano Moro
ContributorsFrancisco, Antonio Carlos de, Tesser, Daniel Poletto
PublisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UTFPR, instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná, instacron:UTFPR
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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