Modelo híbrido multicritério integrado a Business Intelligence para otimizar a seleção de fornecedores

Resumo

Atualmente o ambiente empresarial é caracterizado por alta competitividade, demandas complexas e um mercado em constante evolução, o que exige a adoção de ferramentas analíticas avançadas para otimizar a tomada de decisões. Nesse contexto, a seleção de fornecedores torna-se um fator crítico para a eficiência da cadeia de suprimentos. A proposta deste estudo é o desenho e a implementação de um modelo híbrido que integra as metodologias multicritério AHP, Entropia e TOPSIS, com a finalidade de reduzir vieses na ponderação dos critérios, apoiado por ferramentas de tecnologia da informação e Business Intelligence para semi-automatizar a tomada de decisão na seleção de fornecedores. A pesquisa foi conduzida em duas fases: uma fase exploratória, consistente em uma revisão sistemática da literatura cujos resultados foram modelados por Latent Dirichlet Allocation e por um modelo de regressão logística para identificar lacunas e responder às questões propostas; e uma fase empírica, que compreendeu a geração de um artefato, incluindo a proposição de um algoritmo para a implementação da metodologia híbrida em simulação no R e o desenvolvimento da arquitetura inicial do sistema de suporte à decisão. Os principais resultados indicam que o modelo híbrido AHP–Entropia–TOPSIS incorpora um mecanismo objetivo de ponderação capaz de reduzir vieses, reforça a reprodutibilidade graças à implementação em R e apresenta estabilidade estatística conforme a análise de sensibilidade. Tais dados têm implicações teóricas para a objetividade metodológica e implicações práticas na automação e otimização da seleção de fornecedores por meio de soluções de Business Intelligence (BI).