Luiz Cesar Ribeiro Carpinetti.

O projeto tem por objetivo propor um modelo de apoio à decisão para avaliação e desenvolvimento de fornecedores alicerçado no conceito de inteligência híbrida, combinando decisões humanas e inteligência de máquina. As questões de pesquisa, norteadoras da construção de tal modelo híbrido de apoio à decisão, são assim declaradas: Q1 - Como técnicas de aprendizado de máquina e SHAP podem ser usadas para avaliação e recomendação de fornecedores? E Q2: Técnicas de aprendizado de máquina em combinação com técnicas CRP e SHAP podem automatizar e auxiliar a interpretação da construção de consenso? Para responder à essas questões e atingir o objetivo proposto, este projeto estabelece um conjunto de metas: revisão da literatura; desenvolvimento de modelo conceitual para classificação e recomendação de fornecedores; desenvolvimento de modelo conceitual de automatização do CRP; aplicação piloto; divulgação de resultados em congressos e periódicos internacionais.

A literatura sobre aplicações de técnicas de decisão multicritério e de computação com palavras para apoiar a seleção e o desenvolvimento de fornecedores é bastante vasta. O grupo de pesquisa do proponente já desenvolveu estudos utilizando técnicas baseadas na teoria dos conjuntos fuzzy e de decisão multicritério (MCDM) para classificação e segmentação de fornecedores. Entretanto, outras abordagens vêm sendo propostas pela literatura mais recente. Destacam-se aquelas baseadas em aprendizagem de preferências usando regras de decisão, como na teoria rough sets. Destacam-se também o que alguns autores chamam de naive approaches, técnicas de aprendizagem de máquina para modelagem de preferências em processos de classificação ordinal. Portanto, primeiramente, este projeto de pesquisa se propõe a responder a seguinte questão: Quais técnicas de aprendizagem de máquina mais se adequam ao problema de modelagem de preferências para segmentação de fornecedores? E como elas se comparam? Com base nessas questões de pesquisa, objetiva-se desenvolver estudos comparativos das técnicas e propor modelos de apoio à decisão em grupo para classificação e segmentação de fornecedores. A relevância desta proposta reside em integrar o processo de tomada de decisão em grupo para segmentação de fornecedores ao paradigma da inteligência híbrida. OBS: Projeto Bolsa PQ

Relatórios de sustentabilidade vêm se tornando fonte relevante de informações sobre o desempenho das organizações e suas práticas sustentáveis. Complementarmente, mídias sociais contém a manifestação da percepção do cliente sobre esses aspectos. Nesse sentido, abordagens de text analytics permitem extrair informações em larga escala dessas grandes fontes de dados. Em perspectiva decisória, pode-se, ainda, levantar métricas de desempenho relacionadas às estratégias de sustentabilidade, bem como critérios para avaliá-las. Torna-se, assim, possível analisar longitudinalmente a relação entre o discurso das organizações sobre suas ações sustentáveis e o valor percebido pelo cliente. Este é um gap de pesquisa que tem o potencial de revelar importantes informações para compor modelos de apoio à decisão que auxiliem na priorização dessas ações. A aplicação de text analytics nesse contexto, ainda pouco explorada, pode desvendar informações relevantes.

Produtividade em Pesquisa: este projeto de pesquisa tem como objetivo principal o desenvolvimento de modelos de decisão multicritério para apoio à gestão de desempenho de organizações em cadeias produtivas, seja na gestão de fornecedores, seja na gestão de desempenho das operações de produção, a partir do julgamento dos decisores mas também a partir da análise dados (big data analytics), aplicando e combinando essas técnicas com técnicas de computação de palavras e de soft consensus. Além do objetivo de estudar a aplicação combinada das técnicas de apoio à decisão, também é objetivo deste projeto propor modelos de apoio à decisão direcionados para a gestão de desempenho considerando critérios de vários stakeholders. Isso significa considerar critérios relacionados às dimensões econômica, ambiental e social.

Com big data analytics (BDA) as empresas podem capturar informações públicas, viabilizando detectar requisitos e expectativas dos clientes, que podem ser potencialmente relevantes para a seleção de fornecedores. Essas informações também podem ser utilizadas para detectar possíveis riscos, emergências ou disrupções de fornecimento. No entanto, a pesquisa sobre gestão de fornecedores não discute a ligação entre as características do fornecedor e os requisitos de valor do cliente, nem como a percepção do cliente sobre o valor entregue pelo fornecedor evolui ao longo da dinâmica do mercado. Além disso, não foi encontrado trabalho aplicando técnicas do estado da arte de BDA como análise de sentimentos baseada em aspectos neste contexto. Paralelamente, a economia circular (EC) é outro conceito que recentemente vem recebendo atenção. Tanto a EC quanto a gestão de fornecedores estão intimamente ligadas, pois o aprimoramento das práticas de gestão de fornecedores também permite o desenvolvimento dos princípios holísticos da EC. Além disso, o BDA consiste em uma base fundamental para a tomada de decisão em cadeias de suprimentos que visam a implementação da EC. No entanto, o vínculo entre EC e BDA na discussão sobre sustentabilidade mostra uma lacuna substancial na teoria e na prática. Uma compreensão mais aprofundada dessa relação é vital para uma sociedade mais sustentável, visto que o sucesso da EC depende de novas abordagens para coletar e processar big data. Portanto, o objetivo deste projeto de doutorado é apoiar a seleção de fornecedores para implementação da EC, com foco na melhoria do valor percebido pelo cliente, através da combinação de análise de sentimento baseada em aspectos com um modelo fuzzy de decisão em grupo multicritério.

O objetivo principal é propor uma abordagem para gestão de desempenho de negócios de economia circular, em particular sistemas produto-serviço, usando técnicas de mineração de textos para capturar as perspectivas dos stakeholders.

O objetivo geral deste projeto de doutorado é propor um modelo de tomada de decisão em grupo que busque combinar as abordagens de consenso e de agregação dos julgamentos. O consenso será aplicado na etapa inicial de estruturação do processo de decisão, enquanto a agregação, será utilizada na etapa final de julgamento das alternativas. Além disso, em ambas as etapas, se propõe o uso da representação dual hesitant fuzzy. Aplicações piloto serão desenvolvidas em uma empresa do setor agroindustrial com o intuito de avaliar o modelo proposto. Também serão realizadas comparações entre algumas técnicas baseadas na teoria fuzzy, adequadas para agregar diferentes avaliações dos tomadores de decisão. A proposta do projeto inclui cinco fases: revisão da literatura; estruturação e detalhamento do modelo; implementação das técnicas de tomada de decisão; análise comparativa dos resultados e, aplicação piloto. Espera-se que com esse projeto seja desenvolvido um modelo consistente com as necessidades dos processos de tomada de decisão.

o presente projeto visa propor um modelo de processo de decisão que combine as técnicas Fuzzy Delphi para obter o consenso da opinião dos especialistas no processo de julgamento em grupo; Fuzzy Inference System, para encontrar o grau de importância para cada risco avaliado de maneira compensatória e não compensatória adequadamente; e Fuzzy Cognitive Maps, para atualizar a importância final que cada risco possui com base no grau de influência que os riscos possuem entre si. O projeto também inclui a modelagem computacional da proposta e a realização de uma aplicação piloto para priorizar os riscos de fornecimento que possuem maior impacto na avaliação dos decisores. Sendo assim, serão analisadas as vantagens, dificuldades e limitações identificadas durante a aplicação piloto do modelo proposto.

Compreender a relação entre o desempenho da cadeia de suprimentos e cultura organizacional pode ajudar a prever cenários e melhorar o processo decisório. Entretanto, sua dinâmica permanece pouco explorada devido à complexidade de se abordar quantitativamente a interferência da subjetividade. A utilização de inteligência artificial aliada ao processamento computacional da linguagem humana tem potencial de contornar essa dificuldade e suas técnicas ainda são pouco utilizadas nesse contexto. Diante disso, o objetivo geral deste trabalho consiste em propor o uso de Fuzzy Grey Cognitive Maps (FGCM) para mapear e quantificar as relações de causalidade entre cultura organizacional e o desempenho da cadeia de suprimentos. Esta aplicação não é encontrada na literatura e, por isso, pode prover novas perspectivas à análise de tal interação.

O objetivo principal deste projeto é o desenvolvimento de modelos de decisão multicritério (MCDM) aplicados à gestão de fornecedores, com foco em técnicas multicritério e de inteligência artificial (IA), para decisão em grupo, ponderação de critérios e classificação. Esta proposta de pesquisa relaciona-se ao projeto de pesquisa INCT ? INSID ? Instituto Nacional de Sistemas de Informação e Decisão, especificamente no desenvolvimento da linha de pesquisa de Modelos de Decisão em Sistemas de Serviços. O foco de aplicação do estudo será a gestão de fornecedores da cadeia automotiva e de bens de consumo, em razão do alto grau de desverticaliação dessas indústrias e outras características adequadas.

As cadeias de suprimentos estão incorporando cada vez mais elementos sustentáveis como meio de atender à crescente conscientização do mercado e promover competitividade. Fornecedores desempenham um papel fundamental no aprimoramento dos resultados sustentáveis na cadeia de fornecimento, uma vez que são responsáveis pelas matérias-primas que serão incorporadas no produto final. Nesse contexto, o desenvolvimento de fornecedores pode melhorar as capabilidades sustentáveis dos fornecedores, entregando melhores resultados a toda a cadeia de suprimentos. Esta pesquisa tem como objetivo explorar o Desenvolvimento de Fornecedores Sustentáveis para um melhor desempenho sustentável no nível da cadeia de suprimentos.

O objetivo mais geral desta pesquisa é estudar e comparar técnicas baseadas na teoria fuzzy para tomadas de decisão em grupo e aplicadas à seleção e avaliação de fornecedores. Esta proposta de projeto de mestrado limita o estudo às técnicas hesitant fuzzy e intuitionistic fuzzy e suas variações. Além disso, este projeto de mestrado propõe o desenvolvimento de uma aplicação dessas técnicas para avaliação de fornecedores em uma empresa do setor têxtil.

Tendo em vista os estudos já desenvolvidos em gestão de fornecedores e as oportunidades de pesquisas futuras elencadas acima, planeja-se, para o próximo triênio, desenvolver estudos com os seguintes objetivos:
i.	Desenvolvimento e avaliação de um modelo para o processo de decisão sobre critérios para a seleção e avaliação de fornecedores, com base no uso de técnicas multicritério.
ii.	Desenvolvimento de um modelo para o processo de decisão sobre fazer internamente ou comprar, modelo esse que deve ser integrado ao processo de gestão de fornecimento. Propõe-se avaliar diferentes técnicas multicritério combinadas com teoria fuzzy.
iii.	Desenvolvimento de uma proposta para avaliar os fornecedores quanto à contribuição para o desempenho da organização, com base nos indicadores do modelo SCOR (do Supply Chain Council). O objetivo final é auxiliar o direcionamento de ações para desenvolvimento dos fornecedores de forma a melhor contribuir para o desempenho da organização. Também aqui, propõe-se avaliar diferentes técnicas multicritério combinadas com teoria fuzzy.
iv.	Desenvolvimento de estudos para avaliação técnicas de inteligência artificial para a gestão de cadeias produtivas baseado no Modelo SCOR.

o objetivo principal desta pesquisa é a proposição de um modelo de tomada de decisão multicritério para a gestão de fornecedores, integrando os processos decisórios de qualificação, seleção, alocação de pedidos, avaliação e desenvolvimento de fornecedores. A proposta de modelo conceitual inclui o detalhamento das características de cada um dos processos de decisão e a avaliação qualitativa das principais técnicas de apoio à tomada de decisão, verificadas na literatura.
Além disso, também é um objetivo desta pesquisa propor o uso de técnicas de tomada de decisão em grupo capazes de lidar com os julgamentos dos diversos tomadores de decisão, considerando características adicionais como: a presença da incerteza e hesitação; uso de técnicas de categorização que não permitam compensação entre critérios, para garantir o desempenho mínimo seja alcançado por todo fornecedor qualificado; elicitação de pesos e critérios, quando necessários para a estruturação do problema.

Este projeto tem como objetivo geral apresentar um Roadmap para a integração de sistemas de gestão visando à sustentabilidade corporativa baseado na abordagem de BPM e em níveis de maturidade. Para a obtenção do objetivo geral, os seguintes objetivos específicos foram estabelecidos:
Identificar e as principais práticas emodelos de maturidade de SGI e BPM;
Desenvolver o Roadmap teórico;
Desenvolver o Roadmap empírico, baseado nas sugestões de especialistas e nos estudos de caso;

Estudo e desenvolvimento de um modelo de gestão de fornecedores que desdobre indicadores (critérios) de desempenho para seleção e avaliação de fornecedores em função de características ou categorias de segmentação do portfólio de fornecedores. 
Diretrizes para uso das técnicas fuzzy, AHP e ANP a partir da análise da adequabilidade delas para a segmentação de fornecedores e análise comparativa dessas técnicas para a tomada de decisão nessas diferentes situações de segmentação de fornecedores.

Objetivo principal deste projeto é a proposição de um modelo conceitual para a gestão da qualidade e inovação de PMEs inseridas em aglomerados industriais. Esse objetivo desdobra-se em algumas metas, dentre elas estudo e análise do aglomerado de empresas de bens de capital de Sertãozinho, SP. Espera-se poder contribuir para a melhoria da qualidade, produtividade e competitividade da indústria brasileira e em particular para o desenvolvimento de aglomerados de PMEs.

O objetivo principal deste projeto é a proposição de um modelo conceitual para a gestão da qualidade e inovação de PMEs inseridas em aglomerados industriais. Esse objetivo desdobra-se em algumas metas, dentre elas estudo e análise do aglomerado de empresas de bens de capital de Sertãozinho, SP. Espera-se poder contribuir para a melhoria da qualidade, produtividade e competitividade da indústria brasileira e em particular para o desenvolvimento de aglomerados de PMEs. O projeto será desenvolvido por meio de pesquisa bibliográfica e pesquisa de campo, com procedimentos de pesquisa survey, estudos de caso e pesquisa-ação.

O objetivo deste projeto é desenvolver, em parceria com o CEISE BR ? Centro das Indústrias de Sertãozinho, um modelo de sistema de gestão da qualidade, baseado na ISO 9001, mas atendendo às especificidades do setor, e um processo de implementação e auditoria para obtenção de um ?selo da qualidade CEISE BR?.

O objetivo principal do projeto é propor um modelo de gestão de clusters de Pequenas e Médias
Empresas para promover a cooperação empresarial, inovação contínua e a competitividade. Para
incorporar o conteúdo da proposta é prevista a implantação de nove ações de pesquisa e a integração
de quatro projetos de mestrado e um de doutorado.

Projeto CNPq para solicitação de bolsa de produtividade em pesquisa, que propõe uma abordagem de gestão de melhoria e mudança para identificação de fatores críticos de sucesso de um cluster específico e, a partir da análise de desempenho do cluster e das empresas que compõe o cluster, propor formas de atuação conjunta das empresas baseadas em métodos e técnicas de gestão de desempenho largamente estudadas e aplicadas em gestão da produção, como medição de desempenho, benchmarking, entre outras.

Projeto coordenado pelo Prof. Henrique Rozenfeld, em cooperação com a Universidade Técnica de Berlim para: 1. Desenvolvimento institucional da área de manufatura sustentável junto ao SEP/EESC/USP; 2. Formação de doutores junto ao SEP/EESC/USP; 3. Desenvolvimento de uma metodologia para introdução dos aspectos de manufatura sustentável adequada aos níveis gerenciais e tecnológicos das MPMEs.

objetivos deste projeto são pesquisar e desenvolver: um modelo de maturidade/organização de clusters industriais; um processo de gestão da melhoria e mudança do cluster (baseado no modelo) e; um processo de medição de desempenho das empresas e do cluster por meio de indicadores de desempenho locais e integrados, que de suporte ao processo de gestão da melhoria e mudança das empresas e do aglomerado. Além disso, pretende-se dar continuidade aos estudos e aplicações de práticas e ferramentas gerenciais realizados pelos membros do grupo de pesquisa.

Projeto de pesquisa que visa desenvolver pesquisas em tecnologia e gestão de manufatura, integrando diferentes laboratórios e grupos de pesquisa em uma rede nacional de pesquisa. Atuação como pesquisador na área de benchmarking, medição de desempenho, melhoria contínua. Aprovado em Setembro/2005. Início previsto para Dez/2005.