Como priorizar a atuação em fornecedores críticos na indústria metalúrgica através do uso de conceitos das metodologias de multicritérios

Abstract

Resumo: O aumento da concorrência global tem impulsionado a modernização das cadeias produtivas, exigindo maior integração entre os fluxos de recursos e informações. Nesse contexto, a gestão da criticidade de fornecedores assume papel estratégico na busca por eficiência operacional e competitividade industrial. Este estudo propõe e aplica um modelo de classificação da criticidade de fornecedores na indústria metalúrgica brasileira, combinando os métodos Analytic Hierarchy Process (AHP) e Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) como ferramentas de apoio à decisão multicritério. O modelo foi estruturado a partir de três critérios principais: impactos logísticos decorrentes de atrasos na entrega de peças (SSP), impactos de qualidade relacionados a peças defeituosas (PPM) e impactos de qualidade associados ao tempo de reparo (DPU). A coleta de dados foi realizada por meio de questionários aplicados a diretores, gerentes e supervisores das áreas de produção, qualidade, logística e compras. O método AHP foi empregado para hierarquizar os fornecedores de forma sistemática, conciliando formulações matemáticas com as percepções subjetivas dos decisores, enquanto o TOPSIS possibilitou consolidar a priorização das alternativas que se encontram simultaneamente mais próximas da solução ideal positiva e mais distantes da ideal negativa, promovendo uma análise comparativa mais robusta. Os resultados indicaram que, sob a ótica financeira individual, o PPM apresentou o maior impacto (R$ 779 mil), seguido pelo SSP (R$ 762 mil) e pelo DPU (R$ 628 mil). Quando ponderados pelos métodos multicritério, o impacto total obtido pelo TOPSIS-AHP atingiu R$ 811 mil, enquanto somente pelo AHP foi de R$ 789 mil, evidenciando a consistência e a complementaridade dos modelos aplicados. Os achados demonstram que a integração entre o AHP e o TOPSIS proporciona uma avaliação mais equilibrada e estratégica da criticidade dos fornecedores, contribuindo para uma tomada de decisão gerencial mais precisa, transparente e alinhada às demandas competitivas da indústria metalúrgica brasileira

Abstract: The growing intensity of global competition has driven the modernization of production chains, demanding greater integration among resource and information flows. In this context, supplier criticality management plays a strategic role in achieving operational efficiency and industrial competitiveness. This study proposes and applies a supplier criticality classification model in the Brazilian metalworking industry by combining the Analytic Hierarchy Process (AHP) and the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) as multicriteria decision-making tools. The model was structured around three main criteria: logistical impacts resulting from delivery delays (SSP), quality impacts related to defective parts (PPM), and quality impacts associated with repair time (DPU). Data were collected through questionnaires administered to directors, managers, and supervisors from production, quality, logistics, and procurement areas. The AHP method was used to systematically determine the relative importance of each criterion, integrating mathematical formulation with decision-makers’ subjective judgments, whereas the TOPSIS method enabled the prioritization of alternatives simultaneously closest to the positive ideal solution and farthest from the negative ideal solution, ensuring a more robust comparative analysis. The results showed that, from an individual financial perspective, PPM had the greatest impact (BRL 779k), followed by SSP (BRL 762k) and DPU (BRL 628k). When weighted by the multicriteria methods, the total impact reached BRL 811k and using TOPSIS-AHP and BRL 789k using AHP only, demonstrating the consistency and complementarity of both models. The findings indicate that integrating AHP and TOPSIS provides a more balanced and strategic evaluation of supplier criticality, supporting more accurate, transparent, and evidence-based managerial decisionmaking aligned with the competitive demands of the Brazilian metalworking industry