Seleção de fornecedores usando AHP

CENTRO UNIVERSITÁRIO SERRA DOS ÓRGÃOS - UNIFESO
CENTRO DE CIÊNCIAS E TECNOLOGIA
CURSO DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
MODELOS MULTICRITERIAIS DE APOIO À DECISÃO: O MÉTODO
AHP COMO AUXILIO À SELEÇÃO DE FORNECEDORES EM UMA
CONFECÇÃO
Mylena Cristina Rezende Pacheco
Teresópolis / RJ
Novembro / 2015

CENTRO UNIVERSITÁRIO SERRA DOS ÓRGÃOS - UNIFESO
CENTRO DE CIÊNCIAS E TECNOLOGIA
CURSO DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
MODELOS MULTICRITERIAIS DE APOIO À DECISÃO: O MÉTODO
AHP COMO AUXILIO À SELEÇÃO DE FORNECEDORES EM UMA
CONFECÇÃO
Mylena Cristina Rezende Pacheco
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao
Centro Universitário Serra dos Órgãos como
requisito obrigatório para obtenção do título de
Bacharel em Engenharia de Produção.
Orientador: Prof. Fernando Luiz Goldman.
Teresópolis / RJ
Novembro / 2015

P12 Pacheco, Mylena Cristina Rezende.
Modelos multicriteriais de apoio à decisão: o método AHP como auxilio
à seleção de fornecedores em uma confecção/ Mylena Cristina Rezende
Pacheco – 2015.
79f.
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de
Produção) – Centro Universitário Serra dos Órgãos, UNIFESO,
Teresópolis, 2015.
Bibliografia: f. 68-70.
Orientador: Prof. Fernando Luiz Goldman.
1-Engenharias. 2. Engenharia de Produção. 3. Modelo Matemático 4.
Indústrias. 5. Moda. 6. Tomada de Decisões. I. Título.
CDD 658.5

“Entrega o teu caminho ao Senhor; confia nele, e ele o fará.”
Salmos 37:5 (Bíblia Sagrada)

Ao Senhor Jesus Cristo, que por sua
graça e misericórdia me sustentou e
permitiu cada segundo de empenho à
este trabalho.

AGRADECIMENTOS
A Deus por permitir e sustentar esta jornada.
A minha mãe Marcia Cristina dos Santos Rezende e meu avô Edir Rapozo de
Rezende, por terem ajudado além de suas forças.
À Igreja Batista na Tijuca por ter me sustentado em oração em todos os momentos
de alegrias e dificuldades.
Ao meu orientador Fernando Luiz Goldman, pelo incansável interesse, zelo e alto
nível de exigência.
Ao Centro Universitário Serra dos Órgãos que possibilitou adquirir conhecimento
através desta graduação.
À coordenadora do curso de Graduação em Engenharia de Produção, Vivian Telles
Paim que não mediu esforços em me auxiliar.
A todos docentes e colaboradores, do Centro de Ciências e Tecnologia - UNIFESO,
que contribuíram direta e indiretamente, para que pudesse chegar até aqui e concluir
esta graduação.
Ao colega de classe Walter Flores Júnior, por compartilhar diversos momentos de
ansiedades, preocupações, mas também, de alegrias, durante a construção deste
trabalho.
Às grandes amigas Samanta Miranda de Souza, Carolina Reis Carvalho de Souza e
Aline Lourenço Magioli Juer, sempre juntas durante esta longa jornada.
Aos amigos, em especial, a Kamilla Leite Villa, por ter se prontificado em contribuir
com grande ajuda neste trabalho, além da paciência diária de sempre me ouvir.

LISTA DE TABELAS
TABELA 1 Valores estabelecidos para o Índice Randômico (RI)..........................39
TABELA 2 Matriz comparativa do grupo de Critérios ............................................50
TABELA 3 Normalização e obtenção dos pesos dos critérios...............................50
TABELA 4 Vetor Soma e Vetor de Consistência...................................................51
TABELA 5 Teste de Consistência .........................................................................51
TABELA 6 Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Qualidade......52
TABELA 7 Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Qualidade52
TABELA 8 Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Qualidade ....................52
TABELA 9 Teste de Consistência: Critério Qualidade ..........................................52
TABELA 10 Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Qualidade......53
TABELA 11 Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Qualidade
...........................................................................................................53
TABELA 12 Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Qualidade ...................53
TABELA 13 Teste de Consistência: Critério Qualidade .........................................53
TABELA 14 Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Preço............54
TABELA 15 Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Preço......54
TABELA 16 Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Preço..........................54
TABELA 17 Teste de Consistência: Critério Preço ................................................54
TABELA 18 Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Forma de
PGTO.................................................................................................55
TABELA 19 Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Forma de
PGTO.................................................................................................55
TABELA 20 Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Forma de PGTO.........55
TABELA 21 Teste de Consistência: Critério Forma de PGTO ...............................56
TABELA 22 Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Frete.............56
TABELA 23 Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Frete.......56
TABELA 24 Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Frete...........................56
TABELA 25 Teste de Consistência: Critério Frete .................................................57
TABELA 26 Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Prazo............57
TABELA 27 Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Prazo......57
TABELA 28 Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Prazo ..........................57
TABELA 29 Teste de Consistência: Critério Prazo ................................................58
TABELA 30 Desempenho final de cada Fornecedor..............................................58
TABELA 31 Variações de avaliação para análise de sensibilidade........................59
TABELA 32 Matriz comparativa do grupo de Critérios...........................................60
TABELA 33 Teste de Consistência ........................................................................60
TABELA 36 Matriz comparativa do grupo de Critérios ...........................................61
TABELA 40 Matriz comparativa do grupo de Critérios ...........................................62
TABELA 43 Comparação dos pesos obtidos por simulação ..................................63
TABELA 44 Comparação do desempenho dos fornecedores................................63

LISTA DE ILUSTRAÇÕES
FIGURA 1 Quadro comparativo entre as etapas de um processo decisório ........24
FIGURA 2 Interações entre decisor, especialista e facilitador..............................28
FIGURA 3 Quadro de exemplos de métodos multicritério....................................29
FIGURA 4 Processo Decisório sob a perspectiva da MCDA................................30
FIGURA 5 Aplicações do Método AHP ................................................................31
FIGURA 6 Estrutura Hierárquica básica...............................................................34
FIGURA 7 Quadro para comparações pareadas do AHP ....................................36
FIGURA 8 Quadro da Matriz de decisão..............................................................37
FIGURA 9 Processo de venda/aprovação de produto da empresa XPTO...........41
FIGURA 10 Árvore de decisão do problema descrito.............................................43
FIGURA 11 Desempenho do fornecedor em relação aos critérios objetivos..........43
FIGURA 12 Desempenho do fornecedor em relação aos critérios subjetivos........44
FIGURA 13 Fórmulas para comparação pareada entre os critérios adotados.......45
FIGURA 14 Fórmulas para normalização da matriz de comparação pareada .......45
FIGURA 15 Fórmulas para o cálculo do Vetor soma e Vetor de consistência .......46
FIGURA 16 Fórmulas para o teste de consistência ...............................................47
FIGURA 17 Fórmulas para comparação pareada entre as alternativas.................47
FIGURA 18 Fórmulas para normalização da matriz de comparação pareada .......47
FIGURA 19 Fórmulas para o cálculo do Vetor soma e Vetor de consistência .......47
FIGURA 20 Fórmulas para o teste de consistência ...............................................48
FIGURA 21 Desempenho das alternativas.............................................................48
FIGURA 22 Quadro para simulações entre as comparações pareadas.................49
FIGURA 23 Comparação entre os critérios no MICROSOFT® EXCEL®...............71
FIGURA 24 Cálculos para o critério Qualidade no MICROSOFT® EXCEL®.........72
FIGURA 25 Cálculos para o critério Preço no MICROSOFT® EXCEL®................73
FIGURA 26 Cálculos para o critério Forma de PGTO no MICROSOFT®
EXCEL®.............................................................................................74
FIGURA 27 Cálculos para o critério Frete no MICROSOFT® EXCEL®.................75
FIGURA 28 Cálculos para o critério Prazo no MICROSOFT® EXCEL®................76
FIGURA 29 Cálculos para resultado final no MICROSOFT® EXCEL® .................77
FIGURA 30 Tabela para análise de sensibilidade no MICROSOFT® EXCEL® ....78

LISTA DE ABREVIATURAS
AHP Analytic Hierarchy Process (Processo Analítico Hierárquico)
CI Consistency Index (Índice de Consistência)
CR Consistency Ratio (Relação de Consistência)
MCDA Multi-Criteria Decicion Analysis / Multi-Criteria Decision Aid
PO Pesquisa Operacional
RI Random Index (Índice Randômico)
SAD Sistemas de Apoio à Decisão
TIC Tecnologias da Informação e das Comunicações

RESUMO
Em mercados muito dinâmicos, ser flexível e adaptável com habilidade de respostas
rápidas é elemento chave para a sustentabilidade econômica e consequente
longevidade das empresas. É o caso do mercado da moda, onde a análise dos
modelos de seleção de fornecedores, parte integrante do gerenciamento da cadeia
logística, é fator crítico como elemento propiciador de vantagens competitivas.
Entretanto, a Análise de Decisão Multi Critério, importante ferramenta da Pesquisa
Operacional, é ainda pouco explorada nesse setor de atividade econômica.
Tradicionalmente, fornecedores da indústria da moda são selecionados com base
apenas nos “custos”, aspecto que não é o único, nem necessariamente o mais
importante, no funcionamento de uma cadeia produtiva. Este trabalho tem como
objetivo geral apresentar um exemplo da resolução do problema de seleção de
fornecedores em uma empresa de confecções, usando o Analytic Hierarchy
Process, um modelo aditivo, compensatório, de decisão multicriterial, que permite
levar em conta a subjetividade dos decisores e diferentes critérios de desempenho
operacional dos fornecedores. O sistema de seleção descrito é implementado com o
apoio de uma planilha eletrônica bastante conhecida e de ampla disponibilidade,
evitando o uso de software proprietário. Conclui-se pela viabilidade da utilização do
modelo proposto para este tipo de decisão e que com base nos recursos disponíveis
naquele modelo, análise de sensibilidade e de consistência, os diferentes aspectos
da implementação da seleção de fornecedores na indústria de vestuário podem ser
mais facilmente verificados, permitindo ao decisor, mais do que determinar e
justificar sua decisão, aprender e aperfeiçoar seu processo decisório.
Palavras-chave: AHP. Indústria da Moda. Decisão Multi Critério.

ABSTRACT
In very dynamic markets, being flexible and adaptable with ability of quick responses
is the key element for the economic sustainability and consequently the longevity of
enterprises. That's the case of the fashion market, where the analysis of suppliers
choice models, integral part of the supply chain management, is a critic factor as
competitive advantages propitiator element. However, the Multi-criteria Decision
Analysis, important tool of the Operations Research, is still underexplored in this
industry. Traditionally, suppliers of the fashion industry are selected just based on
“costs”, an aspect that is not the only one, not even necessarily the most important in
the operation of a production chain. This academic work has as general purpose to
present an example of the suppliers selection problem's solution in a clothing
industry, using the Analytic Hierarchy Process, an additive, compensatory model, of
multi-criteria decision, that enable you to consider the subjectivity of the decision-
maker and different criteria of operating performance of the suppliers. The described
selection system is deployed with the support of an electronic spreadsheet well
known and widely available, avoiding the usage of proprietary software. Is
conclusive, by the feasibility of usage of the proposed model for this type of decision
and that based on the available resources on that model, sensibility and consistency
analysis, the different aspects of suppliers selection deployment on the clothing
industry can be more easily verified, allowing the decision-maker more than
determine and justify his decision, but learn and improve his decision-making
process.
Keywords: AHP. Fashion Industry. Multi-criteria Decision.

SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ............................................................................................................. 15
1.1 TEMA DA PESQUISA.........................................................................................15
1.2 QUESTÃO DE PESQUISA .................................................................................16
1.3 OBJETIVOS........................................................................................................16
1.3.1 Objetivo Geral ................................................................................................................. 16
1.3.2 Objetivos Específicos ................................................................................................... 16
1.4 JUSTIFICATIVA..................................................................................................16
1.5 ASPECTOS METODOLÓGICOS .......................................................................17
1.6 ESTRUTURA DO TRABALHO ...........................................................................17
2 REVISÃO DA LITERATURA........................................................................................ 19
2.1 O SEGMENTO DE CONFECÇÕES ...................................................................19
2.2 A SELEÇÃO DE FORNECEDORES ..................................................................20
2.3 PROCESSO DECISÓRIO E O APOIO À DECISÃO...........................................21
2.4 PESQUISA OPERACIONAL...............................................................................25
2.5 MODELOS MULTICRITERIAIS DE APOIO À DECISÃO....................................27
2.5.1 Considerações iniciais ................................................................................................. 27
2.5.2 Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) ......................................................................... 28
2.5.3 Processo Decisório sob a perspectiva da MCDA.................................................. 29
2.6 O MÉTODO AHP: HISTÓRICO, CRÍTICAS E APLICAÇÕES ............................31
3 MÉTODO AHP – DEFINIÇÕES E DESCRIÇÃO .......................................................... 33
3.1 ÁRVORE DE DECISÃO......................................................................................33
3.2 ESCALA FUNDAMENTAL DE SAATY E AS COMPARAÇÕES PAREADAS.....34
3.3 MATRIZ DE DECISÃO........................................................................................36
3.4 ANÁLISE DE CONSISTÊNCIA...........................................................................38
3.5 ANÁLISE DE SENSIBILIDADE...........................................................................39
4 APLICAÇÃO DO MÉTODO AHP ................................................................................. 41
4.1 DESCRIÇÃO DO PROBLEMA ...........................................................................41
4.2 EMPREGO DO AHP: ESTRUTURANDO O PROBLEMA...................................42
4.3 UTILIZAÇÃO DO MICROSOFT® EXCEL®........................................................44
5 RESULTADOS E DISCUSSÃO.................................................................................... 50
5.1 RESULTADOS: APLICAÇÃO DO AHP ..............................................................50
5.2 RESULTADOS: ANÁLISE DE SENSIBILIDADE.................................................59
6 CONCLUSÃO .............................................................................................................. 65
6.1 LIMITAÇÕES E SUGESTÕES DE PESQUISAS FUTURAS ..............................65
6.2 CONSIDERAÇÕES FINAIS................................................................................65
REFERÊNCIAS................................................................................................................... 68
APÊNDICE .......................................................................................................................... 71

15
1 INTRODUÇÃO
1.1 TEMA DA PESQUISA
O mundo contemporâneo tem exigido decisões rápidas e eficientes,
entretanto, simultaneamente, tem ocorrido o aumento do nível de complexidade e
incerteza envolvendo tais decisões. O processo de globalização, ainda em
expansão, aliado às Tecnologias da Informação e das Comunicações (TIC), tem
proporcionado e exigido inovações a todo o momento. Dessa forma, em uma
empresa há a necessidade de percepção dos macro e micro ambientes, visando
considerar tudo que exerce influência direta nos processos de tomada de decisão.
Na competitiva indústria da moda, não é diferente. A necessidade de
inovações e as exigências dos consumidores têm demandado para as empresas de
vestuário, uma sólida, mas também, flexível cadeia de suprimentos. Esta deve ser
composta por uma gama de fornecedores, que atendam a todas as exigências daí
derivadas, pois, do contrário, a empresa estará fadada ao insucesso.
Assim, a seleção de fornecedores em uma confecção de médio porte, talvez
tida como uma atividade relativamente simples, pois geralmente considera-se
principalmente o aspecto “preço”, pode e deve ser realizada de uma maneira mais
abrangente. Além disso, outro aspecto que deve ser considerado na tomada de
decisões é a subjetividade do decisor. Por mais que as decisões possam ser
tomadas de forma racional, o ser humano é e sempre será subjetivo, vulnerável a
emoções, preferências, traumas, sentimentos que podem comprometer a
imparcialidade da decisão.

16
1.2 QUESTÃO DE PESQUISA
Neste contexto surge a seguinte questão de pesquisa: é possível utilizar
modelos multicriteriais de apoio à decisão, do tipo Analytic Hierarchy Process (AHP),
como auxilio à seleção de fornecedores em uma confecção?
1.3 OBJETIVOS
1.3.1 Objetivo Geral
Apresentar um exemplo da resolução do problema de seleção de
fornecedores em uma empresa da indústria de vestuário, usando o AHP.
1.3.2 Objetivos Específicos
 Mostrar como é realizado numa empresa de confecção de médio porte, o
processo de tomada de decisão em relação à escolha de fornecedores;
 Empregar o Método AHP fazendo uso de softwares de fácil acesso, para
a escolha de fornecedores em uma empresa de médio porte;
 Analisar os benefícios da análise de consistência e da análise de
sensibilidade ao utilizar o método AHP.
1.4 JUSTIFICATIVA
Em uma empresa moderna, durante todo o tempo, decisões são tomadas
consciente ou inconscientemente. Algumas não têm necessidade de um raciocínio
longo ou grande reflexão, mas existem aquelas que demandarão um processo
decisório estruturado. As que se encontram neste último caso, infelizmente quando
mal tomadas, por falta de tempo de análise, de conhecimento das alternativas, ou
excesso de influências pessoais (dentre outros), podem ser extremamente
prejudiciais à empresa.
Os atuais mercados, dinâmicos e competitivos, exigem flexibilidade,
adaptabilidade e respostas rápidas. Isto acontece inclusive no setor da indústria da

17
moda, onde o gerenciamento da cadeia logística, que permeia a seleção de
fornecedores, é fator determinante para obtenção dessas respostas.
Atualmente, na empresa analisada neste trabalho a maioria das decisões de
âmbito gerencial é tomada sem o conhecimento da existência de métodos
multicriteriais de apoio à decisão, que podem ser facilmente empregados; sendo um
deles o AHP. Apesar de sua utilização não garantir a escolha da melhor alternativa,
possibilita a estruturação do problema de forma a auxiliar o decisor a ter uma visão
abrangente do mesmo e em tempo hábil.
1.5 ASPECTOS METODOLÓGICOS
Este Trabalho de Conclusão de Curso descreve uma pesquisa de caráter
teórico-conceitual, que se caracteriza como aplicada, qualitativa e exploratória,
trazendo em seu desenvolvimento uma modelagem, possibilitando a aplicação de
um método matemático e discussões pertinentes a sua utilização.
Dessa forma, o presente trabalho propõe a utilização de um modelo
matemático, o AHP, que transforma a subjetividade do decisor em um modelo
racional auxiliando a tomada de decisão.
Foi empreendida uma revisão da literatura pertinente de alguns artigos, teses,
dissertações e trabalhos de conclusão de curso, nacionais, recentes, sobre o tema
abordado, buscando proporcionar um panorama atualizado do assunto pesquisado,
sendo que a pesquisa aqui descrita segue a linha de pesquisa de Processos
Decisórios da Engenharia de Produção.
1.6 ESTRUTURA DO TRABALHO
O presente trabalho desenvolve-se em seis capítulos dentre os quais esta
Introdução é parte integrante, incorporando a explanação do Tema da Pesquisa, a
Questão de Pesquisa, os Objetivos, a Justificativa, os Aspectos Metodológicos e
esta Estrutura do Trabalho. O segundo capítulo, Revisão da Literatura, traz os
argumentos teóricos que fundamentam a execução deste trabalho. O terceiro
capítulo, Método AHP – Definições e Descrição, descreve o método AHP trazendo
os principais conceitos e definições, bem como a forma de aplicação. Já o quarto,
Aplicação do método AHP, mostra a aplicação prática do modelo estudado em um

18
problema real, utilizando o software MICROSOFT® EXCEL®. O quinto, Resultados
e Discussão, apresenta e analisa os resultados obtidos na pesquisa através do
emprego do método no problema descrito. O sexto, Conclusão, traz as limitações
da pesquisa, as sugestões para pesquisas futuras e as considerações finais.

19
2 REVISÃO DA LITERATURA
2.1 O SEGMENTO DE CONFECÇÕES
No Brasil, até 1950 as peças de vestuário eram basicamente produzidas por
costureiras e alfaiates que passavam seus conhecimentos para as próximas
gerações. As peças eram quase que exclusivas e seguiam os moldes “daquilo que
ditava a alta costura francesa ou o cinema hollywoodiano” – divulgados para os
menos favorecidos através das revistas nacionais. Nesta época a indústria têxtil
brasileira, fornecedora da indústria da moda, sofria com um parque fabril atrasado,
enquanto as confecções se ressentiam da falta de mão de obra qualificada.
(BONADIO, 2010, p. 56).
Entre o final da década de 1960 e início de 1970, algumas confecções com
bons produtos começaram a se firmar graças à “crescente urbanização” e
“ampliação da sociedade de consumo”. Entretanto, somente na década de 1980, os
brasileiros começaram a priorizar as roupas prontas em detrimento às feitas por
costureiras: ocorria a “popularização da confecção industrial”. (BONADIO, 2010, p.
57-58).
Logo em seguida, nos anos de 1990, outro impasse surge, sendo esta época
caracterizada:
[…] como um período difícil para a indústria do vestuário, em razão da
redução das barreiras alfandegárias entre 1990 e 1994, do fim da
superinflação, da grande apreciação do real, da elevação da taxa de juros.
É provavelmente em razão dessas dificuldades que no limiar do século XXI,
tais indústrias irão buscar uma maior autonomia e inovação em design.
(BONADIO, 2010, p. 58).
Atualmente, a “indústria do vestuário e moda é caracterizada por ciclos de
vida curtos, volatilidade, procura imprevisível, inúmeras variedades de produtos,
processos de fornecimento longos e inflexíveis e complexas cadeias de

20
suprimentos” (SILVA; VENANZI; PAIXÃO, 2011 p. 2). No Brasil, o setor é
predominantemente representado por pequenas e médias indústrias, que devido à
grande necessidade de se manterem competitivas no mercado, estão procurando
estratégias efetivas para os negócios, como por exemplo, a terceirização de
atividades meio para as chamadas facções, utilizando as TIC, investindo no
desenvolvimento do produto, ou seja, fazendo o possível para agregar valor
(CAMARGO; FERREIRA, 2011, p. 330-331).
Este panorama atual do setor de indústria de vestuário e/ ou confecções, aqui
também referida, genericamente, como indústria da moda, demonstra a grande
necessidade da diferenciação de seus produtos e de cumprir a grande exigência dos
clientes que é obter um produto de qualidade, atrativo e barato (SILVA; VENANZI;
PAIXÃO, 2011 p. 2).
Dessa forma, um dos principais determinantes de competitividade é a gestão
da cadeia de suprimentos (SILVA; VENANZI; PAIXÃO, 2011 p. 5), em que o acesso
aos fornecedores influencia na flexibilidade, na velocidade e no custo do
desenvolvimento de produtos (PEREIRA et al, 2011, p. 35), ganhando destaque o
processo de seleção “à medida que se torna capaz de escolher os fornecedores que
reúnam as características necessárias para a construção de parcerias permitindo
[…] a redução dos custos” (VIANA; ALENCAR, 2012, p. 626).
2.2 A SELEÇÃO DE FORNECEDORES
A seleção de fornecedores tem se tornado fator estratégico para as
organizações (GIACON, 2012, p. 6), uma vez que, como afirmam Viana e Alencar
(2012, p. 625), elas são impactadas pelo desempenho desses mesmos
fornecedores. Estes últimos autores asseguram que as organizações se tornam
“mais seletivas e passam a exigir muito mais dos potenciais fornecedores. Tais
exigências são traduzidas na forma de critérios de avaliação, adotados para a
comparação entre os diferentes candidatos” (VIANA; ALENCAR, 2012, p. 625);
afirmam ainda que a “relevância e complexidade da decisão de contratação […] tem
incentivado a busca por novas ferramentas e técnicas de seleção de fornecedores.”
(VIANA; ALENCAR, 2012, p. 625).
Giacon (2012, p. 20) destaca que diversos autores na comunidade acadêmica
e na indústria, desde 1960, buscam formas de relacionar os diversos atributos (ou

21
critérios de avaliação) que são considerados na decisão de problemas de seleção de
fornecedores, sendo possível listar, já naquela época, “mais de 50 fatores
importantes para decisão de fornecimento, destacando-se […] custo, qualidade,
performance de entrega e capacidade de fornecimento”.
O problema de seleção de fornecedores, segundo Giacon (2012, p. 22) possui
natureza multicriterial, devido às exigências de que um fornecedor possua múltiplos
atributos, entretanto, “é comum sua resolução por métodos de objetivo único”, onde
um atributo é otimizado em detrimento dos demais. Além disso, a autora salienta a
dificuldade de quantificação dos atributos qualitativos (GIACON, 2012, p. 22). Para
Viana e Alencar (2012, p. 625) lidar ao mesmo tempo com critérios quantitativos e
qualitativos, muitas vezes conflitantes, traz à tona “a importância de métodos que
permitam a articulação de diferentes aspectos na avaliação das várias alternativas”.
Algumas modelagens, encontradas na literatura, desenvolvidas para a
seleção de fornecedores, são enumeradas por Viana e Alencar (2012, p. 627):
 Ponderação linear;
 Programação matemática;
 Modelo multicritério;
 Total cost of ownership (TCO);
 Data envelopment analysis (DEA);
 Teoria fuzzy;
 Inteligência artificial.
Sendo assim, a comunidade acadêmica, no decorrer dos últimos anos, tem
reconhecido a importância e o aumento da utilização de modelos multicritério de
tomada de decisão “como ferramenta para seleção de fornecedores” (GIACON,
2012, p. 22).
Além da complexidade imposta ao processo decisório, oriunda da “quantidade
e natureza dos critérios considerados na avaliação” (VIANA; ALENCAR, 2012, p.
625), outros aspectos pertinentes ao processo decisório e o apoio à decisão serão
considerados no item a seguir.
2.3 PROCESSO DECISÓRIO E O APOIO À DECISÃO
Conforme Bazerman e Moore (2010, p.1-2), os seres humanos, ao longo de
sua vida desenvolvem processos cognitivos de forma inconsciente, ou seja, estes

22
processos levam a tomadas de decisões, por vezes até automáticas, mas sem haver
a consciência de tudo que está por traz daquela escolha. Aqueles mesmos autores
afirmam ainda que:
[…] a maioria das pessoas não sabe como suas mentes realizam tarefas
complexas, e introspecção e experiência pouco ajudam [sic]. O fato de não
termos um “manual de operação” para nossas mentes pode não parecer
importante. Porém, na verdade, nossa falta de conhecimento de como
nossas mentes funcionam tem consequências profundas. Sem um
conhecimento de nossos pensamentos e comportamentos, não podemos
antecipar quando os processos cognitivos, que normalmente nos atendem
tão bem, provavelmente nos levarão ao erro.
Stanovich e West (2000 apud BAZERMAN; MOORE, 2010, p. 4), distinguem
a forma de pensamento humano em dois sistemas: enquanto o Sistema 1 é definido
como o sistema cognitivo intuitivo (que é rápido, automático e emocional), o Sistema
2 é definido como o lógico (lento, consciente, e esforçado).
As decisões em sua maioria são tomadas através do Sistema 1, até porque
há necessidade de decisões e ações automáticas; todavia, o problema se dá quando
o Sistema 1 substitui o Sistema 2 numa tomada de decisão importante, que exige o
raciocínio lógico, reflexão e maior ponderação. (BAZERMAN; MOORE, 2010, p. 4-5).
Outra dificuldade das pessoas, conforme Bazerman e Moore (2010, p. 6-7), é
a Racionalidade Limitada: elas tentam tomar decisões racionais, mas lhes faltam
informações suficientes para definir o problema ou critérios; além disso, os sujeitos
tomadores de decisão “não podem ser maximizadores perfeitos” pois “em função de
sua experiência pregressa e de limitações cognitivas, se deixam guiar pelas rotinas
construídas” (CORAZZA; FRACALANZA, 2004, p. 129-130). Ainda conforme
Bazerman e Moore (2010, p. 7) há outros limitadores (como tempo, custo ou a
própria percepção e inteligência dos tomadores de decisão).
Existem ainda as heurísticas de julgamento e o julgamento viesado. O
Dicionário Aurélio define heurística como “conjunto de regras e métodos que visam à
descoberta, à invenção ou à resolução de problemas”. Sendo assim, segundo
Bazerman e Moore (2010, p. 7), há uma série de regras práticas que funcionam
como ferramentas cognitivas para a simplificação da tomada de decisão. A limitação
das capacidades cognitivas dos agentes sustenta a hipótese da “racionalidade
processual” descrita por Corazza e Fracalanza (2004, p. 130 e 134). Esta governaria
“o processo de decisão de agentes cuja capacidade cognitiva não são homogêneas
[sic], num universo caracterizado pela presença de incerteza […], e o resultado
depende do processo que estrutura a própria escolha”.

23
Já o julgamento viesado ocorreria quando uma pessoa utiliza a heurística de
forma incorreta para tomar a decisão (BAZERMAN E MOORE, 2010, p. 19).
Assim, o atual ambiente de tomada de decisões, onde inserem-se os arranjos
organizacionais caracteriza-se como sendo um ambiente de Incerteza Knightiana,
“entendida como a distinção clássica entre risco e incerteza” (GOLDMAN, 2013,
p.33). A incerteza é proveniente da previsão imperfeita, mas também da
incapacidade humana de resolver problemas complexos quando estes possuem um
grande número de variáveis. As pessoas que compõe os arranjos organizacionais
possuem Racionalidade Limitada, como foi dito anteriormente, “não fazendo suas
escolhas segundo o paradigma da ‘Escolha Racional’”. (GOLDMAN, 2013, p.33).
O processo decisório é tão complexo que até seu desdobramento em etapas
varia de autor para autor como mostra a Figura 1. “Autores divergem com relação ao
número de etapas necessárias ao desenvolvimento deste processo” (LIMA; LOPES;
ENSSLIN, 2011, p. 81):

24
Figura 1 – Quadro comparativo entre as etapas de um processo decisório
Segundo Stoner e Freeman (1999 apud MORITZ; PEREIRA, 2006, p.55)
1 Definir o problema, diagnóstico e metas
2 Levantamento e classificação das alternativas
3 Avaliação das alternativas
4 Implementação e controle da alternativa selecionada
Segundo Uris (1989 apud MORITZ; PEREIRA, 2006, p.56)
1 Análise e identificação da situação
2 Desenvolvimento das alternativas
3 Comparação das alternativas
4 Classificação dos riscos de cada alternativa
5 Avaliação e seleção da melhor alternativa
6 Execução e avaliação
Segundo Young (1977 apud MORITZ; PEREIRA, 2006, p.56)
1 Definição dos problemas organizacionais
2 Levantamento dos problemas que envolvem o alcance desses objetivos
3 Investigação da natureza dos problemas
4 Procura por soluções alternativas
5 Avaliação e seleção da melhor alternativa
6 Alcance de um consenso organizacional
7 Autorização da solução
8 Implantação da solução
9 Instrução da decisão para os não tomadores de decisão
10 Condução de auditoria para avaliar a eficácia da decisão
Segundo Bazerman e Moore (2010, p. 2-3)
1 Defina o Problema
2 Identifique os critérios
3 Pondere os critérios
4 Gere alternativas
5 Classifique cada alternativa segundo cada critério
6 Identifique a solução ideal
Fonte: Adaptado de Bazerman e Moore (2010, p. 2-3) e Moritz e Pereira, (2006, p.55-56).
De acordo com Lima, Lopes e Ensslin (2011, p. 83-84), a tendência é de que
decisores dediquem muito mais tempo na resolução das questões a serem decididas
do que na etapa da definição do problema em si. Ainda segundo aqueles autores

25
(2011, p. 84), apesar de ser recomendável que o problema esteja simplificado – para
fins de representação –, quanto mais estruturado estiver, mais o decisor dispõe de
métodos, técnicas e modelos desenvolvidos para auxílio a sua decisão.
Para Goldman (2014, p. 48), “um modelo só é útil se ele for uma
representação simplificada da realidade. Um modelo perfeito seria o próprio sistema
que ele representa”.
Uma das principais ferramentas dentro da Engenharia de Produção para
enfrentar a tomada de decisão é a Pesquisa Operacional, que será descrita no
próximo item.
2.4 PESQUISA OPERACIONAL
O campo de conhecimento da Pesquisa Operacional (PO) surgiu quando
equipes multidisciplinares foram destinadas a dar apoio ao Comando das Operações
Militares nas Forças Armadas do Reino Unido entre 1939 e 1940 (PINTO, 2008,
p.13). Após a Guerra, se desenvolveu no setor industrial da Grã-Bretanha e em
organizações civis e militares nos EUA, onde desde 1950 passou-se a utilizar
técnicas de PO para o apoio à decisão (PINTO, 2008, p.13-14).
Desde os primórdios da Revolução Industrial observa-se o complexo e
acelerado crescimento das organizações e uma das dificuldades encontradas foi - e
ainda tem sido - a alocação eficiente dos recursos. Assim a PO foi introduzida nas
organizações, em setores como o comercial, industrial e governamental, a partir de
1950 para encontrar a melhor solução para problemas deste tipo. Dois fatores
contribuíram para sua implantação: a motivação dos profissionais que
desenvolveram ou trabalharam com a técnica durante a guerra e o avanço
tecnológico, principalmente a “revolução computacional”. (HILLIER; LIEBERMAN,
2013, p.1-2)
Para Pinto (2008, p.18):
A prática da Pesquisa Operacional consiste na aplicação de métodos e
modelos que representam problemas que dizem respeito ao funcionamento
de um sistema. O uso de técnicas científicas, na análise das relações e
funções de um sistema, tem o propósito de determinar, quantitativamente,
as condições em que serão obtidos os melhores resultados. A PO viabiliza o
controle e a conquista de soluções ótimas ou as melhores possíveis pelo
tomador de decisões.

26
Hillier e Lieberman (2013, p. 2) apontam que o processo de utilização da PO
se inicia com a formulação do problema e coleta de dados, a partir disso, constrói-se
um modelo científico ou matemático que é a representação do problema para obter
conclusões (soluções); segue-se para a experimentação testando a hipótese e por
fim, faz-se a validação do modelo.
Segundo Lima, Lopes e Ensslin (2011, p. 86), para a validação de modelos,
não há um critério universal e “os processos e modelos são válidos à medida que se
adaptam às realidades”. Além da validação também existe a necessidade da
legitimação dos mesmos. Ela é exigida como condição de aceitação e uso numa
organização (LIMA; LOPES; ENSSLIN, 2011, p. 87).
A PO pode ter o enfoque quantitativo (desenvolvimento dos métodos e
modelos matemáticos) ou gerencial (utilização destes métodos e modelos para
auxílio na tomada de decisão) (PINTO, 2008, p. 19). No âmbito gerencial, “as
decisões tendem a ser cíclicas, repetindo-se em intervalos de tempo, ora
predeterminados, ora incertos” (SALOMON, 2004, p. 1). Dessa forma, a PO objetiva
alcançar uma decisão racional, onde “os resultados satisfazem os interesses […]; os
meios disponíveis são aproveitados para contemplar os objetivos […]; o curso das
ações táticas ou operacionais é consistente com o plano estabelecido para o longo
prazo” e “são válidos os requisitos para execução da decisão” (PINTO, 2008, p. 22-
23).
Taha (2008, p. 2) destaca algumas técnicas utilizadas de PO como
programação linear, programação dinâmica, otimização de redes e programação
não linear; entretanto, Almeida (2011, p. 16) classifica tais métodos como “métodos
clássicos de pesquisa operacional”, pois geralmente são utilizados quando “apenas
uma variável-objetivo é relevante” ou quando todos os objetivos podem ser
representados pela mesma unidade de medida, o que nem sempre ocorre. “Alguns
modelos matemáticos […] podem ser tão complexos que é impossível resolvê-los
por quaisquer algoritmos de otimização disponíveis.” (TAHA, 2008, p. 2).
Da mesma maneira, em problemas gerenciais, de nível hierárquico mais
elevado, muitas vezes o uso de métodos clássicos de PO não é possível.
(ALMEIDA, 2011, p. 16). Os Modelos Multicriteriais de Apoio à Decisão surgem
então, como um campo da PO, também com a função de auxiliar as empresas em
seus processos de tomada de decisão.

27
2.5 MODELOS MULTICRITERIAIS DE APOIO À DECISÃO
2.5.1 Considerações iniciais
Almeida (2011, p. 11) define um problema de decisão multicritério como
quando em uma circunstância:
[…] há pelo menos duas alternativas de ação para escolher e esta escolha é
conduzida pelo desejo de se atender a múltiplos objetivos, muitas vezes
conflitantes entre si. Estes objetivos estão associados às consequências da
escolha pela alternativa a ser seguida. A estes objetivos são associadas
variáveis que os representam e permitem a avaliação de cada alternativa,
com base em cada objetivo. Estas variáveis podem ser chamadas de
critérios, atributos ou dimensões.
Ainda segundo Vasconcelos et al (2013, p. 507), para essa tomada de
decisão, é possível a construção de um modelo representativo e a utilização de
métodos multicritério de apoio à decisão.
Gomes, Araya e Carignano (2004 apud REIS; LÖBLER, 2012, p. 400)
afirmam que:
[…] uma metodologia multicritério de apoio à decisão procura fazer com que
o processo seja mais neutro, objetivo e transparente possível, sem a
pretensão de mostrar ao decisor uma solução única e verdadeira, mas sim,
auxiliar na escolha da decisão.
Salomon (2000, p. 1) identifica no processo decisório, três agentes
diretamente envolvidos: decisor, especialista e facilitador (Figura 2).
O Decisor é aquele que tem o poder e a responsabilidade de tomar a decisão
e de arcar com as consequências. (SALOMON, 2000, p. 1; ALMEIDA, 2011, p. 15).
Especialista, subentende-se ser o profissional que realmente entende do objeto de
estudo e de uma ou mais variáveis envolvidas no processo decisório, que “são
chamadas de Estados da Natureza em Teoria da Decisão” (ALMEIDA, 2011, p. 15-
16). Porém, conforme Salomon (2000, p. 1), havendo a necessidade do uso de um
tipo específico de recurso para auxiliar a decisão, como uma ferramenta
computacional, por exemplo, torna-se necessário um terceiro agente: o Facilitador.
Este, também pode ser chamado de Analista e atua modelando o problema e
transferindo as informações obtidas com o Decisor para o modelo (VIEIRA, 2006,
p.6), ou seja, dá “suporte metodológico ao processo decisório” (ALMEIDA, 2011, p.
15).

28
Figura 2 – Interações entre decisor, especialista e facilitador
Fonte: Salomon (2000, p. 2)
A Análise da Decisão Multicritério (Multi-Criteria Decision Analysis - MCDA)
dispõe de vários métodos para orientar a tomada de decisões, abrangendo a
definição sistemática dos critérios relevantes para uma decisão; o desempenho das
alternativas em relação a estes critérios; e em alguns casos, a ponderação dos
critérios (GOLDMAN, 2014, p. 3-4).
2.5.2 Sistemas de Apoio à Decisão (SAD)
Os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) são um dos tipos de Sistema de
Informação (SI) que, por sua vez são entendidos como o “conjunto de componentes
que se relacionam na coleta, processamento, armazenagem e distribuição da
informação para apoiar a tomada de decisão nas organizações” (MORITZ;
PEREIRA, 2006, p.147).
Reis e Löbler (2012, p. 400) assim como Moritz e Pereira (2006, p. 149)
concordam que o SAD facilita o julgamento das alternativas em decisões complexas,
pois disponibiliza ferramentas de modelagem, baseados em sistemas
computacionais e permitem uma melhor análise do problema a ser solucionado.
Ainda segundo Reis e Löbler (2012, p. 400), o SAD não elimina o papel do homem

29
na tomada de decisão, mas aumenta sua capacidade para lidar com problemas de
maior complexidade.
2.5.3 Processo Decisório sob a perspectiva da MCDA
Vasconcelos (2013, p. 509) explica que os métodos multicriteriais possuem
várias formas de classificação, sendo uma delas a divisão entre métodos
compensatórios (quando se compensa “um menor desempenho de uma alternativa,
em um determinado critério por um melhor desempenho em outro critério”) e não
compensatórios. Existem ainda os métodos interativos dentre os quais estão a
PLMO (Programação Linear Multi-objetivo) e TODIM (Tomada de Decisão Interativa
Multicritério) (VASCONCELOS, 2013, p. 509). A Figura 3 a seguir traz exemplos de
métodos multicritérios sob sua classificação:
Figura 3 – Quadro de exemplos de métodos multicritério
Métodos compensatórios Métodos não compensatórios
MAUT (Multi-attribute utility theory)
ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant La
Réalité
AHP (Analytic Hierarchy Process)
PROMETHEE (Preference Ranking
Organization Method for Enrichment
Evaluation)
Fonte: Adaptado de Vasconcelos (2013, p. 509)
Várias escolas de pesquisadores na área de métodos de análise multicritério
surgiram na década de 1960. Atualmente, destacam-se principalmente duas: de “um
lado a escola americana, que defende mais os modelos descritivista/prescritivista,
enquanto que a escola europeia adota o modelo construtivista.” (GOLÇALVES,
2001, p. 11 e 14)
Na literatura pertinente à MCDA, quatro perspectivas são comumente
mencionadas no estudo de tomada de decisão: descritiva (a preocupação é
descrever o comportamento das pessoas ao decidirem, podendo utilizar modelos
matemáticos); normativa (preocupa-se com o raciocínio lógico empregado na
decisão); prescritiva (utilizam os modelos descritivos e normativos como apoio ao
decisor); e construtivista (há uma importante troca entre o Decisor e o Analista, pois
juntos constroem a solução para o problema). (ALMEIDA, 2011, p. 25-26)

30
De acordo com a perspectiva construtivista, as decisões são resultado da
integração entre os valores e percepção dos decisores e a integração que engloba
todas as fases (Figura 4) do apoio à decisão e a aprendizagem adquirida ao longo
do processo. Dessa forma, esta perspectiva, consiste na construção de um leque de
respostas fornecidas para que o decisor escolha atendendo suas expectativas.
(LIMA; LOPES; ENSSLIN, 2011, p. 84). A Figura 4 demonstra as etapas essenciais
que compõe o processo decisório conforme o conceito de multicritério de apoio
construtivista à decisão:
Figura 4 – Processo Decisório sob a perspectiva da MCDA
Fonte: Adaptado de Lima, Lopes e Ensslin (2011, p. 85)
Voltando à Figura 3 acima, o AHP se constitui em um tipo de Modelo
Multicritério de Apoio à Decisão, cujo método é compensatório. Este modelo vem
sendo pesquisado e questionado durante os últimos, aproximadamente, quarenta
anos e será a base do desenvolvimento proposto neste trabalho.

31
2.6 O MÉTODO AHP: HISTÓRICO, CRÍTICAS E APLICAÇÕES
O Processo Analítico Hierárquico (AHP – do inglês Analytic Hierarchy
Process) foi desenvolvido por Thomas Saaty na década de 1970 nos EUA
(SHIMIZU, 2006, p. 278). Este método foi pioneiro na Escola Americana no que diz
respeito aos problemas de decisão que envolvem múltiplos critérios (REIS; LÖBLER,
2012, p.400), permitindo combinar dados qualitativos e quantitativos num só
problema (ABREU, et al, 2000, p. 262); por esses motivos, tem aplicação em várias
áreas como se verifica na Figura 5:
Figura 5 – Aplicações do Método AHP
Definições de prioridades
Avaliação de custos e benefícios
Alocação de recursos
Mensuração de desempenho (benchmarking)
Avaliação ou pesquisa de mercado
Determinação de requisitos
Decisões estratégicas (Forward & Backward Planning)
Planejamento e sequenciamento de atividades
Previsão de cenários (forecasting)
Negociação e resolução de conflitos
Decisões ou previsões políticas ou sociais
Análise de decisão sob risco
Fonte: Adaptado de Shimizu (2006, p. 278)
Shimizu (2006, p. 278) ainda afirma que o modelo AHP “é atualmente um dos
mais comentados e aplicados na prática das decisões multicritério envolvendo
complexidade e subjetividade” e aponta dificuldades do método tais como o
inevitável crescimento da matriz de comparação devido às quantidades de
comparações pareadas necessárias e o efeito da reversão de ordem de prioridade
causado pela alteração das alternativas dominantes.
Existem ainda críticas referentes: ao processo de conversão da escala verbal
para a numérica, pois é relativo mensurar um aspecto subjetivo em valores
numéricos; às inconsistências impostas pela escala fundamental (que por ser de 1 a

32
9, limita as possibilidades do decisor); às interpretações equivocadas dos valores
obtidos nas comparações; à inversão do ranking das alternativas (que acontece, por
exemplo, quando alternativas são acrescentadas); e ao grande número de
comparações requeridas (VIEIRA, 2006, p. 26-28).
Vieira (2006, p. 38) cita uma variação do AHP clássico desenvolvido por
Lootsma: o AHP Multiplicativo (MAHP), que “se propõe a superar três pontos críticos
do método clássico: a escala fundamental, o uso do auto vetor para o cálculo dos
valores de impacto das alternativas e os valores finais calculados por uma regra
aritmética de agregação”. Ainda assim, o AHP clássico, é um dos métodos mais
utilizados no mundo, tendo grande aplicabilidade (VIEIRA, 2006, p. 26).
Uma vez identificado o modelo de tomada de decisão a ser usado no
desenvolvimento da pesquisa aqui descrita, o próximo capítulo descreve os
principais elementos do AHP.

33
3 MÉTODO AHP – DEFINIÇÕES E DESCRIÇÃO
3.1 ÁRVORE DE DECISÃO
Numa organização, decisões envolvem mais que apenas a vontade do
decisor, abrangem fatores como interesses de stakeholders internos (outros
colaboradores) e de stakeholders externos (clientes, fornecedores, legislações e
etc.).
Segundo Bornia e Wernke (2001 apud Marins; Souza; Barros, 2009, p. 1779),
“a ordenação hierárquica possibilita ao decisor ter uma ‘visualização do sistema
como um todo e seus componentes, bem como interações destes componentes e os
impactos que os mesmos exercem sobre o sistema’”.
Assim, com o método AHP, a decisão sob múltiplos critérios, pode ser
decomposta, conforme Salomon (2004, p. 8) de forma hierárquica da seguinte
maneira:
I. O primeiro nível da hierarquia é composto pelo objetivo, que é o propósito
do problema, também chamado de meta da decisão;
II. No segundo nível são dispostos os critérios, podendo também existir, se
necessário, subníveis com subcritérios;
III. O terceiro apresenta as alternativas para resolução do problema proposto.
A Figura 6 a seguir, exemplifica a disposição dos níveis hierárquicos de
estrutura básica para uma decisão. É perceptível que seu formato lembra uma
árvore invertida, o que justifica a expressão “árvore de decisão”:

34
Figura 6 – Estrutura Hierárquica básica
Fonte: Adaptado de Marins, Souza e Barros (2009, p. 1780).
3.2 ESCALA FUNDAMENTAL DE SAATY E AS COMPARAÇÕES
PAREADAS
Posteriormente à hierarquização dos componentes do problema, os critérios e
subcritérios (se houver) são comparados par a par pelo(s) decisor(es) para que
obtenham suas importâncias relativas (ou pesos) que são dados em valores
percentuais.
Conforme Marins, Souza e Barros (2009, p. 1780), este procedimento baseia-
se na habilidade humana de conseguir analisar a relação entre situações
observadas entre pares e à luz de um determinado foco ou critério.
Considerando que estamos lidando com n critérios em uma dada hierarquia,
o procedimento estabelece uma matriz de comparação, A, n x n, par a par,
que quantifica o julgamento do tomador de decisão no que se refere à
importância relativa dos diferentes critérios. A comparação par a par é feita
de tal maneira que o critério na linha i (i = 1, 2,…, n) é classificado em
relação a todos os outros critérios. (TAHA, 2008, p. 220)
A Matriz de comparação A é descrita abaixo:
An x n=
[
1 a12 … a1n
1
a12
1 … a2n
⋮ ⋮ … ⋮
1
a1n
1
a2n
… 1 ]
Matriz de comparação A (Eq. 1)

35
Onde:
I. aij = α > 0 (positiva);
II. aji = 1/α (recíproca);
III. aii = 1.
Em que:
a - comparação pareada entre os critérios
α - valor de intensidade de importância. (ABREU, et al, 2000, p. 259; MARINS;
SOUZA; BARROS, 2009, p. 1780)
De acordo com Luz, Sellito e Gomes (2006, p. 561-562): “Para um nível com
n critérios, são requeridas n.(n-1)/2 comparações entre ai e aj, ∀ i, j,” construindo-se
uma matriz de preferências A i,j (n x n). Ou seja, em uma hierarquia com 3 critérios,
por exemplo, serão necessárias 3.(3-1)/2=3 comparações e a matriz de preferências
(acima citada como matriz de comparação) será A3 x 3.
Para realizar tais comparações, é utilizado o quadro que contem a Escala
Fundamental proposta por Saaty, apresentado na Figura 7. Trata-se de uma “escala
discreta de 1 a 9 na qual aij = 1 significa que i e j tem igual importância”, aij = 3 indica
que i tem importância pequena de uma sobre a outra, aij = 9 indica que i tem
importância absoluta sobre j e assim por diante (TAHA, 2008, p. 220). Valores
intermediários (2, 4, 6, 8) podem ser utilizados para os casos em que for “necessário
discernir mais claramente entre duas alternativas muito parecidas, segundo o critério
de julgamento” (LUZ; SELLITO; GOMES, 2006, p. 562).

36
Figura 7 – Quadro para comparações pareadas do AHP
Escala Fundamental
Intensidade
de
Importância
Definição Explicação
1 Mesma Importância As duas atividades contribuem igualmente para o objetivo.
3
Importância
pequena de uma
sobre a outra
A experiência e o julgamento favorecem levemente uma
atividade em relação à outra.
5
Importância grande
ou essencial
A experiência e o julgamento favorecem fortemente uma
atividade em relação à outra.
7
Importância muito
grande ou
demonstrada
Uma atividade é muito fortemente favorecida em relação à
outra; sua dominação de importância é demonstrada na
prática.
9 Importância absoluta
A evidência favorece uma atividade em relação à outra
com o mais alto grau de certeza.
2,4,6,8
Valores
intermediários entre
valores adjacentes
Quando se procura uma condição de compromisso entre
duas definições.
Fonte: Vieira (2006, p. 9).
Assim, faz-se a comparação pareada entre todas as alternativas. Dessa
forma, percepções subjetivas do(s) decisor(es) e informações objetivas são
transformadas em dados mensuráveis, ao se adotar o peso, que é dado em valor
percentual, possibilitando assim a visualização clara de importância de um critério
sobre o outro ou de uma alternativa sobre a outra.
Os resultados dessas comparações e dados são dispostos de forma matricial
e comporão a Matriz de Decisão que será descrita a seguir.
3.3 MATRIZ DE DECISÃO
Uma Matriz de Decisão contém as alternativas, os critérios, os pesos
atribuídos a cada critério e os desempenhos de cada alternativa em relação a cada
um desses critérios.
Entretanto, antes de montá-la, é preciso obter, através da Matriz de
Comparação A (Eq. 1), os pesos relativos atribuídos a cada critério. A forma de
cálculo conforme Marins, Souza e Barros (2009, p. 1781) e Taha (2008, p. 221),
consiste em:

37
 Normalizar1
as matrizes obtendo a soma dos elementos de cada coluna e
em seguida, dividindo cada elemento pelo somatório da respectiva
coluna;
 Calcular a média de cada linha da matriz já normalizada (cuja soma de
cada coluna deve ser igual a um), que será o peso relativo;
Este procedimento de obtenção dos pesos relativos é o mesmo para as
comparações pareadas entre critérios e entre alternativas. Após obter todos os
pesos relativos, é possível preencher a Matriz de Decisão, conforme a Figura 8
abaixo:
Figura 8 – Quadro da Matriz de decisão
Matriz de Decisão
Critérios  C1 C2 … Cn
Pesos  W1 W2 … Wn
Alternativas 
A1 A11 A12 … A1n
A2 A21 A22 … A2n
… … … … …
Am Am1 Am2 … Amn
Fonte: Adaptado de Almeida (2011, p. 21).
A Matriz de Decisão também pode conter uma coluna com o resultado final do
desempenho (D) de cada alternativa (A). Para obter este desempenho, é necessário
realizar o seguinte cálculo matricial: somar a multiplicação do desempenho de cada
critério pelo peso atribuído ao mesmo, para cada alternativa:
A11 × W1+A12 × W2+ ⋯ +A1n × Wn=DA1
A21 × W1+A22 × W2+ ⋯ +A1n × Wn =DA2
⋮ + ⋮ + ⋯ + ⋮
Am1 × W1+Am2 × W2+ ⋯ +Amn × Wn =DAn
Desempenho final nas alternativas (Eq. 2)
1
Apesar de neste trabalho ser descrito o processo de normalização para obtenção de pesos que
serão atribuídos aos critérios, tais pesos são melhor determinados pelo cálculo algébrico do auto
vetor matricial; entretanto, “o processo algébrico para a determinação de valores e vetores próprios é
impraticável [sic] para a maioria das matrizes de grande dimensão. Em seu lugar foram desenvolvidos
métodos numéricos” (OLIVEIRA; BELDERRAIN, 2008) bem como o processo de normalização, que
possui resultados extremamente próximos aos obtidos com o cálculo algébrico.

38
3.4 ANÁLISE DE CONSISTÊNCIA
Os decisores, ao realizarem as comparações pareadas, podem
inconscientemente fazer avaliações inconsistentes, por exemplo, dizer que o critério
A é mais importante que B e B é mais importante que C (ou seja, A>B>C) e afirmar
que C é mais importante que A (C>A), o que seria uma inconsistência. Dessa forma,
a inconsistência surge através destas contradições e é realizada uma série de
cálculos para indicá-la (MARINS; SOUZA; BARROS, 2009, p. 1785).
Marins, Souza e Barros (2009, p. 1785) descrevem os procedimentos para o
cálculo da Relação de Consistência – do inglês Consistency Ratio (CR) e o Índice de
Consistência – do inglês Consistency Index (CI):
 “Para cada linha da matriz de comparação determinar a soma ponderada,
com base na soma do produto de cada valor da mesma pela prioridade da
alternativa correspondente”;
[
1 a12 … a1n
1
a12
1 … a2n
… … … …
1
a1n
1
a2n
… 1 ]
× [
W1
W2
…
Wn
] = [
VS1
VS2
…
VSn
] Vetor soma ponderada: VS (Eq. 3)
 “Depois os resultados obtidos deverão ser divididos pelos vetores da
respectiva matriz”; ou seja, o resultado anterior (Vetor soma Ponderada) é
dividido pelos pesos; dessa forma obtém-se o Vetor de Consistência (VC):
[
VS1 W1⁄
VS2 W2⁄
⋮
VSn Wn⁄
] = [
VC1
VC2
⋮
VCn
] Vetor de consistência: VC (Eq. 4)
 “Fazendo uma média dos resultados de cada linha, obteremos λ máx”:
λ máx = (VC1+VC2+…+VCn)/n (Eq. 5)
 Calcula-se o Índice de Consistência (CI), que é dado pela fórmula:

39
CI = (λ máx-n)/(n-1) (Eq. 6)
Onde n = número de itens comparados.
 Calcula-se a taxa ou Relação de Consistência (CR) através da fórmula:
CR = CI/RI (Eq. 7)
Onde o valor do Índice Randômico (RI – do inglês: Random Index) depende do
número de comparações pareadas efetuadas e é determinado a seguir, conforme a
Tabela 1:
Tabela 1 – Valores estabelecidos para o Índice Randômico (RI)
RI em função de n
n 3 4 5 6 7 8
RI 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41
Fonte: Adaptado de Marins, Souza e Barros (2009, p. 1785).
“É incomum que todas as matrizes de comparação sejam consistentes. De
fato, dado que a base para a construção dessas matrizes é o julgamento humano,
certo grau ‘razoável’ de inconsistência é esperado e tolerado” (TAHA, 2008, p. 221).
Para o método AHP, é esperado que a CR de qualquer matriz de comparação seja
menor ou igual a 0,10 (MARINS; SOUZA; BARROS, 2009, p. 1785): logo, se CR≤
0,10, a matriz possui um nível de inconsistência aceitável (TAHA, 2008, p. 222).
3.5 ANÁLISE DE SENSIBILIDADE
Conforme Vieira (2006, p. 16) todos os elementos que formam um modelo
podem ser sujeitados a uma análise de sensibilidade. Esta deve responder
questionamentos do tipo “e se?”, ou seja, se houver mudança sensível nos valores
de um ou mais aspectos do modelo, a melhor alternativa permanece a mesma? Von-
Held (2013, p. 24) argumenta que “Se o novo ranking obtido não sofrer alterações
em comparação com o anterior, podemos [sic] então considerar que o resultado
encontrado é robusto”.

40
Vieira (2006, p. 17-19) ainda destaca quatro tipos possíveis de análise de
sensibilidade, são elas:
 Alterações dos pesos relativos dos critérios: através da comparação
pareada, faz-se uma alteração pequena do valor original avaliado para
todas as comparações. Ou esgota-se “todo o espectro possível” fazendo
todas as comparações para todos os critérios utilizando toda a variação
da Escala Fundamental (de 1/9 a 9);
 Alterações dos julgamentos das alternativas: é feita uma revisão da
avaliação dos julgamentos originais e alguns valores das comparações
são alterados;
 Alterações na quantidade de critérios: quando ocorre “inserção ou retirada
de um critério”;
 Alterações na quantidade de alternativas: quando ocorre inserção ou
retirada de uma alternativa; o desempenho de algumas alternativas
podem sofrer influências em meio a novas alternativas, alterando de
forma expressiva o resultado final.
Sendo assim, a análise de sensibilidade constitui uma ferramenta significativa
para validar os resultados obtidos mediante o modelo utilizado (VIEIRA, 2006, p. 19)
e é mais conveniente realizá-la utilizando uma “uma interface gráfica interativa”
(VON-HELD, 2013, p. 24). Destaca-se ainda, que o tipo de análise de sensibilidade
aplicado no presente trabalho será o de Alterações dos pesos relativos dos
critérios por meio de simulações em software; entretanto, também haverá uma
breve colocação (no capítulo de Resultados e Discussão) sobre o tipo de análise de
Alterações dos julgamentos das alternativas.

41
4 APLICAÇÃO DO MÉTODO AHP
4.1 DESCRIÇÃO DO PROBLEMA
Uma confecção de médio porte localizada na cidade de Teresópolis – RJ,
terceirizada (do tipo private label2
) é denominada doravante XPTO3
. Por atuar desta
forma, a empresa em questão, possui a maioria de seus fornecedores já
predeterminada pelos seus atuais clientes, que são alguns grandes magazines
nacionais. Sendo assim, o processo de venda e aprovação de produto se dá,
simplificadamente, conforme a Figura 9:
Figura 9 – Processo de venda/aprovação de produto da empresa XPTO
2
Private label é um termo que denomina empresas que atuam no mercado produzindo mercadorias
para marcas de terceiros, atendendo todas as exigências e especificações de cada cliente.
3
Todas as empresas são reais e citadas com nomes fictícios.
O cliente solicita mostruário com
quantidade e tipos de peças determinadas;
A equipe de desenvolvimento de produto
faz os estudos necessários e cria as peças;
O mostruário pronto é enviado para
aprovação do cliente;
Se aprovado, o produto é liberado para
fabricação.

42
Na fase do desenvolvimento de produto, a empresa XPTO, deve criar dentro
da gama de fornecedores que lhe é determinada; o poder de escolha é limitado até
dois ou três fornecedores para tecidos e alguns tipos de aviamentos. Logo, percebe-
se uma dificuldade em relação à seleção de fornecedores. Após a fase de
aprovação, os materiais são adquiridos para o processo produtivo. Sendo assim,
tanto na fase de concepção de produto quanto na fase de produção, os gestores se
veem limitados na escolha dos fornecedores de materiais, devido a predeterminação
dos clientes. Entretanto, aviamentos como linhas, elásticos, bojos, dentre outros,
desde que atendam ao controle da qualidade, podem ser substituídos sem maiores
problemas diferentemente do caso de tecidos. Dessa forma, é possível a utilização
do método AHP para o fornecimento de alguns materiais. Este trabalho de
conclusão de curso exemplificará a utilização do método AHP na escolha de um tipo
de aviamento – as linhas utilizadas no processo produtivo – considerando os
seguintes critérios:
I. Qualidade;
II. Preço;
III. Condições de pagamento;
IV. Frete;
V. Confiabilidade;
VI. Prazo de entrega.
Hoje, a escolha de fornecedores na empresa XPTO, já considera os critérios
acima, mas de forma não estruturada. As decisões por vezes são tomadas às
pressas devido à necessidade de resposta rápida, impedindo uma melhor análise.
Sendo assim, cada critério pode ter ou não maior peso conforme a situação do
momento.
4.2 EMPREGO DO AHP: ESTRUTURANDO O PROBLEMA
A decomposição hierárquica proposta para o problema descrito acima pode
ser visualizada através da árvore de decisão abaixo (Figura 10):

43
Figura 10 – Árvore de decisão do problema descrito
A partir de entrevistas com o representante do setor de compras da empresa
XPTO, coletou-se os dados pertinentes à percepção do mesmo em relação aos
critérios considerados na compra. O critério Confiabilidade foi desconsiderado por
ter sido avaliado com mesmo desempenho para todos os fornecedores.
As características ou importâncias dos outros critérios são evidenciadas nas
Figuras 11 e 12 abaixo:
Figura 11 – Desempenho do fornecedor em relação aos critérios objetivos
Fornecedores de
linhas
Preços Prazo de entrega Forma de pagamento Frete
Fornecedor 1 R$ 4,50 Faturamento imediato 42/56/70 dias Cif
4
Fornecedor 2 R$ 3,80 15 dias 28/45 dias Fob
5
Fornecedor 3 R$ 15,50 Faturamento imediato 28/45 dias Cif
Fornecedor 4 R$ 3,88 15 dias 28/45 dias Fob
Fornecedor 5 R$ 3,84 7 dias 28 dias Fob
4
CIF (cost, insurance and freight) “custo, seguro e frete” – significa que o frete é pago na origem, ou
seja, no preço da venda estão incluídos o custo da mercadoria, o seguro de transporte que garante a
mercadoria e o frete de transporte até o destino.
5
FOB (free on board) “livre a bordo” é o inverso do CIF, o frete será pago somente pelo destinatário,
ou seja, por conta de quem compra a mercadoria. O comprador será o encarregado a contratar e
pagar pelo transporte.

44
Figura 12 – Desempenho do fornecedor em relação aos critérios subjetivos
Fornecedores
de linhas
Qualidade Confiabilidade
Fornecedor 1 Muito boa Ok
Fornecedor 2
Arrebenta muito, gera muita parada de máquina, o que não é
bom para produção
Ok
Fornecedor 3 Excelente Ok
Fornecedor 4
bom para produção
Ok
Fornecedor 5
bom para produção - reprovada pela produção
Ok
Vale ressaltar que o Fornecedor 5 foi reprovado pelo sistema produtivo da
empresa, sendo assim descartado na aplicação do método, e que os nomes e
marcas dos fornecedores foram preservados.
4.3 UTILIZAÇÃO DO MICROSOFT® EXCEL®
O software MICROSOFT® EXCEL®, incluso e disponível na maioria dos
computadores comprados atualmente é suficiente e de fácil utilização para a
aplicação do método AHP. Para este problema de escolha de fornecedor, em uma
planilha, foi criada uma série de tabelas, cujas células continham fórmulas simples,
descritas a seguir.
Após a montagem da árvore hierárquica, foi obtida através de entrevista com
o representante do setor de compras da empresa XPTO, a avaliação comparativa
dos critérios, utilizando a Escala Fundamental de Satty. A Figura 13, abaixo,
representa a Matriz de Comparação A (Eq. 1) e foi preenchida no momento da
entrevista. Os valores atribuídos às comparações foram colocados nas células em
amarelo; a diagonal foi previamente preenchida com o número 1 (pois é a
comparação de cada critério com ele mesmo); as células abaixo da diagonal foram
previamente preenchidas com o inverso do valor atribuído às células em amarelo
(pois se trata do inverso da comparação) e foi inserida uma linha no final da tabela
que contem a soma dos valores de cada coluna (o que será necessário para o
próximo passo):

45
Figura 13 – Fórmulas para comparação pareada entre os critérios adotados
Em seguida, foi realizado o processo de normalização dividindo-se cada
célula de uma coluna pela soma da mesma (por exemplo, na Figura 13 acima, a
célula B5 dividida pela B10 e assim sucessivamente para todas as colunas que
contém os critérios). Os resultados são dispostos na tabela da Figura 14 abaixo,
onde também é calculada a média de cada linha para a obtenção dos pesos
percentuais para cada critério:
Figura 14 – Fórmulas para normalização da matriz de comparação pareada
Para possibilitar testar a consistência da avaliação do decisor, a montagem da
tabela mostrada pela Figura 15 se deu da seguinte forma:
 Os resultados da primeira matriz (Figura 13) foram copiados, assim como
o resultado da coluna dos pesos percentuais (coluna H da Figura 14);
 Os dados copiados foram introduzidos no cálculo matricial conforme a
fórmula Vetor soma ponderada: VS (Eq. 3) (descrito no item 3.4 do
capítulo anterior) obtendo assim este Vetor Soma;
 Por fim, o Vetor Soma encontrado foi dividido pelos mesmos pesos
percentuais obtendo o Vetor de consistência (conforme a fórmula Vetor de
consistência: VC (Eq. 4), também descrita no item 3.4):

46
Figura 15 – Fórmulas para o cálculo do Vetor soma e Vetor de consistência
Ainda para a segunda parte do teste de consistência, (Figura 16):
 Calculou-se a média aritmética da coluna do Vetor de Consistência (λ
máx), conforme a fórmula abaixo:
λ máx = (VC1+VC2+…+VCn)/n (Eq. 5)
 Calculou-se o Índice de Consistência (CI), conforme a equação:
CI = (λ máx-n)/(n-1) (Eq. 6)
 Inseriu-se o Índice Randômico (RI), cujo valor corresponde ao valor
atribuído às matrizes cujo número de comparações é igual a cinco (de
acordo com a Tabela 1).
 Calculou-se a Relação de Consistência (CR), utilizando a fórmula abaixo:
CR = CI/RI (Eq. 7)
Nas células que contem o resultado de CR, foi feita uma formatação
condicional que, conforme a regra, se CR≤ 0,10 (quando a matriz possui
consistência aceitável), a célula ficaria da cor verde e se CR> 0,1, a célula ficaria da
cor vermelha indicando rapidamente o resultado.

47
Figura 16 – Fórmulas para o teste de consistência
Após o teste de consistência realizado e aprovado, o processo descrito acima
foi repetido para a comparação entre as alternativas (ou seja, comparação entre os
fornecedores), em relação ao desempenho perante cada critério. As figuras 17, 18,
19 e 20 mostram as tabelas e matrizes de comparação entre os fornecedores em
relação ao critério Qualidade:
Figura 17 – Fórmulas para comparação pareada entre as alternativas
Figura 18 – Fórmulas para normalização da matriz de comparação pareada
Figura 19 – Fórmulas para o cálculo do Vetor soma e Vetor de consistência

48
Figura 20 – Fórmulas para o teste de consistência
Para os critérios Preço, Forma de Pagamento, Frete e Prazo, as tabelas
montadas para os cálculos necessários, seguiram exatamente o modelo das
Tabelas 17, 18, 19 e 20 acima.
Finalizando a aplicação do método, foi criada uma tabela para a obtenção do
desempenho total para cada alternativa, obtido pela multiplicação matricial entre o
peso de cada critério e o percentual de desempenho em cada um deles (Figura 21):
Figura 21 – Desempenho das alternativas
A tabela acima representa a Matriz de decisão e a fórmula de multiplicação
matricial utilizada na coluna dos Resultados é a descrita no item 3.3: Desempenho
final nas alternativas (Eq. 2).
Para realizar a análise de sensibilidade, a planilha com todas as tabelas e
fórmulas utilizadas foi copiada e as células em amarelo da primeira tabela (Figura
13) foram vinculadas a um quadro elaborado para realizar as alterações nas
comparações. Assim, conforme a Figura 22, neste quadro, foi colocada uma coluna
com os valores originais das comparações realizadas através de entrevista com o
setor de compras e a coluna ao lado foi destinada para inserir valores comparativos
simulados. Por exemplo, se na comparação entre os critérios Qualidade e Preço, a
Qualidade tivesse importância absolutamente maior, seria preenchido o valor

49
correspondente a Escala Fundamental (9) na célula D3, o que foi programado para
preencher automaticamente a matriz de comparação pareada (mesma Figura 22):
Figura 22 – Quadro para simulações entre as comparações pareadas
Ao realizar este procedimento, uma vez que a matriz de comparação pareada
for novamente preenchida com valores simulados – apenas alterando os valores das
células D3 a D12 – e sabendo que todas as tabelas e fórmulas estão vinculadas, ou
seja, puxam os resultados das tabelas anteriores, o resultado final do desempenho
de cada fornecedor aparece automaticamente na tabela já representada pela Figura
21. As tabelas na íntegra podem ser visualizadas no Apêndice deste documento.
Dessa forma, fazendo uso de um software simples e de acesso disseminado,
modela-se facilmente um problema de escolha de fornecedores com cinco critérios e
quatro alternativas. E, uma vez que a planilha está pronta, ela pode ser adaptada
para a resolução de qualquer tipo de problema que envolva a tomada de decisão.
Além disso, permite manipular, de forma prática, alguns valores para realizar a
análise de sensibilidade.

50
5 RESULTADOS E DISCUSSÃO
5.1 RESULTADOS: APLICAÇÃO DO AHP
Após a primeira percepção descrita pelo decisor do setor de compras da
empresa XPTO (registrada nas Figuras 11 e 12), foi utilizada a Escala Fundamental
de Saaty para comparar, par a par, os critérios utilizados para esta seleção. O
resultado de tais comparações pode ser visto na Tabela 2:
Tabela 2 – Matriz comparativa do grupo de Critérios
Critérios Qualidade Preço
Forma de
PGTO
Frete Prazo
Qualidade 1 1 9 9 9
Preço 1 1 9 9 9
Forma de PGTO 1/9 1/9 1 1 1
Frete 1/9 1/9 1 1 5
Prazo 1/9 1/9 1 1/5 1
Soma 2,3333 2,3333 21,0000 20,2000 25,0000
Os pesos atribuídos para cada critério, obtidos através do processo de
normalização estão dispostos na última coluna da Tabela 3 a seguir:
Tabela 3 – Normalização e obtenção dos pesos dos critérios
Forma de
PGTO
Frete Prazo Média
Peso
(%)
Qualidade 0,4286 0,4286 0,4286 0,4455 0,3600 0,4183 41,83%
Preço 0,4286 0,4286 0,4286 0,4455 0,3600 0,4183 41,83%
Forma de PGTO 0,0476 0,0476 0,0476 0,0495 0,0400 0,0465 4,65%
Frete 0,0476 0,0476 0,0476 0,0495 0,2000 0,0785 7,85%
Prazo 0,0476 0,0476 0,0476 0,0099 0,0400 0,0386 3,86%
Soma 1 1 1 1 1 1 100,00%

51
Nota-se que o critério Qualidade e o critério Preço foram avaliados como
tendo grande importância e ainda equivalente, enquanto os critérios Forma de
PGTO, Frete e Prazo obtiveram pesos de menores importâncias.
As duas últimas colunas da Tabela 4 mostram os valores obtidos para o Vetor
Soma e Vetor de Consistência, respectivamente:
Tabela 4 – Vetor Soma e Vetor de Consistência
Forma
de
PGTO
Frete Prazo
Peso
(%)
Vetor
Soma
Vetor de
Consistência
Qualidade 1 1 9 9 9 41,83% 2,3080 5,5181
Preço 1 1 9 9 9 41,83% 2,3080 5,5181
Forma PGTO 1/9 1/9 1 1 1 4,65% 0,2564 5,5181
Frete 1/9 1/9 1 1 5 7,85% 0,4106 5,2330
Prazo 1/9 1/9 1 1/5 1 3,86% 0,1937 5,0235
Soma 2,3333 2,3333 21,0000 20,2000 25,0000 1,0000 5,4767
Os valores obtidos para a média aritmética da coluna do Vetor de
Consistência (λ máx), o Índice de Consistência (CI), o Índice Randômico (RI) e a
Relação de Consistência (CR), estão registrados na Tabela 5 abaixo, finalizando, o
teste de consistência:
Tabela 5 – Teste de Consistência
λ máx CI RI CR
5,3622 0,0905 1,1200 0,0808
Através do teste de consistência realizado pôde-se constatar que a
comparação pareada do decisor foi consistente, obtendo como índice final da
Relação de Consistência o valor de 0,0808, que atende a regra de que uma
inconsistência aceitável deve ser menor ou igual a 0,1.
Ao comparar de forma pareada, cada fornecedor em relação ao critério
Qualidade, obtiveram-se as seguintes: matrizes de comparação (Tabela 6) e de
normalização (Tabela 7), Vetor de consistência (Tabela 8) e teste de consistência
(Tabela 9) que estão dispostas abaixo:

52
Tabela 6 – Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Qualidade
Qualidade Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4
Fornecedor 1 1 7 1/7 9
Fornecedor 2 1/7 1 1/9 3
Fornecedor 3 7 9 1 9
Fornecedor 4 1/9 1/3 1/9 1
Soma 8,2540 17,3333 1,3651 22,0000
Tabela 7 – Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Qualidade
Qualidade Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4 Média Peso (%)
Fornecedor 1 0,1212 0,4038 0,1047 0,4091 0,2597 25,97%
Fornecedor 2 0,0173 0,0577 0,0814 0,1364 0,0732 7,32%
Fornecedor 3 0,8481 0,5192 0,7326 0,4091 0,6272 62,72%
Fornecedor 4 0,0135 0,0192 0,0814 0,0455 0,0399 3,99%
Soma 1 1 1 1 1 100,00%
Tabela 8 – Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Qualidade
Qualidade
Fornecedor
1
Fornecedor
2
Fornecedor
3
Fornecedor
4
Peso (%)
Vetor
Soma
Vetor de
Consistência
Fornecedor 1 1 7 0,1429 9 25,97% 1,2206 4,7003
Fornecedor 2 1/7 1 0,1111 3 7,32% 0,2996 4,0940
Fornecedor 3 7 9 1 9 62,72% 3,4627 5,5206
Fornecedor 4 1/9 1/3 1/9 1 3,99% 0,1628 4,0824
Soma 8,2540 17,3333 1,3651 22,0000 100,00% 5,1458
Tabela 9 – Teste de Consistência: Critério Qualidade
λ máx CI RI CR
4,5993 0,1998 0,9000 0,2220
É notável que a primeira tentativa de obtenção do desempenho de cada
fornecedor para o critério Qualidade resultou em uma inconsistência não aceitável: o
valor gerado para a Relação de Consistência (CR) foi de 0,2220, o que não atende a
regra de que para haver uma inconsistência aceitável, é necessário que CR≤ 0,10.
Dessa forma, esta etapa do método foi reaplicada, exigindo uma reavaliação
do decisor do setor de compras referente aos valores atribuídos segundo a Escala
Fundamental de Saaty. Foi detectada uma falha de interpretação ao comparar o
Fornecedor 1 em relação ao Fornecedor 3. O resultado da nova comparação
pareada pode ser vista na Tabela 10 abaixo:

53
Tabela 10 – Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Qualidade
Qualidade Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4
Fornecedor 4 1/9 1/3 1/9 1
Soma 2,2540 17,3333 2,2222 22,0000
Ao verificar a Tabela 11 abaixo, em relação ao critério Qualidade, o
Fornecedor 3 obteve o melhor desempenho, entretanto, o valor percentual está
próximo do valor obtido pelo Fornecedor 1:
Tabela 11 – Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Qualidade
Qualidade Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4 Média Peso (%)
Fornecedor 1 0,4437 0,4038 0,4500 0,4091 0,4266 42,66%
Fornecedor 2 0,0634 0,0577 0,0500 0,1364 0,0769 7,69%
Fornecedor 3 0,4437 0,5192 0,4500 0,4091 0,4555 45,55%
Fornecedor 4 0,0493 0,0192 0,0500 0,0455 0,0410 4,10%
Soma 1 1 1 1 1 100,00%
O novo teste de consistência pode ser visualizado através das Tabelas 12 e
13 em sequência:
Tabela 12 – Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Qualidade
Qualidade
Fornecedor
1
Fornecedor
2
Fornecedor
3
Fornecedor
4
Peso (%)
Vetor
Soma
Vetor de
Consistência
Fornecedor 1 1 7 1 9 42,66% 1,7891 4,1934
Fornecedor 2 1/7 1 0,1111 3 7,69% 0,3114 4,0516
Fornecedor 3 1 9 1 9 45,55% 1,9428 4,2653
Fornecedor 4 1/9 1/3 1/9 1 4,10% 0,1646 4,0159
Soma 2,2540 17,3333 2,2222 22,0000 100,00% 4,2080
Tabela 13 – Teste de Consistência: Critério Qualidade
λ máx CI RI CR
4,1316 0,0439 0,9000 0,0487
Neste segundo momento, a CR se mostrou aceitável, pois respeitou a regra,
sendo 0,0487≤ 0,10. Podendo agora ser considerada uma matriz de inconsistência
aceitável.

54
Para a comparação pareada do critério Preço (Tabela 14), adotou-se
primeiramente a definição de que os preços dos Fornecedores 2 e 4
(respectivamente R$ 3,80 e R$ 3,88) seriam considerados iguais. Dessa forma, o
melhor desempenho – 40,19% – foi evidenciado por esses fornecedores, já que
tinham o menor preço comparado com o Fornecedor 1 (R$ 4,50) e Fornecedor 3
(R$15,5). O desempenho pode ser verificado na Tabela 15:
Tabela 14 – Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Preço
Preço Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4
Fornecedor 1 1 1/4 9 1/4
Fornecedor 3 1/9 1/9 1 1/9
Soma 9,1111 2,3611 28,0000 2,3611
Tabela 15 – Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Preço
Preço Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4 Média Peso (%)
Fornecedor 1 0,1098 0,1059 0,3214 0,1059 0,1607 16,07%
Fornecedor 2 0,4390 0,4235 0,3214 0,4235 0,4019 40,19%
Fornecedor 3 0,0122 0,0471 0,0357 0,0471 0,0355 3,55%
Fornecedor 4 0,4390 0,4235 0,3214 0,4235 0,4019 40,19%
Soma 1,0000 1,0000 1 1 1 100,00%
Em sequência, estão os valores obtidos para o Vetor de Consistência (Tabela
16) e o valor de CR (Tabela 17):
Tabela 16 – Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Preço
Preço
Fornecedor
1
Fornecedor
2
Fornecedor
3
Fornecedor
4
Peso
(%)
Vetor
Soma
Vetor de
Consistência
Fornecedor 1 1 0,25 9 0,25 16,07% 0,6812 4,2382
Fornecedor 2 4 1 9 1 40,19% 1,7663 4,3950
Fornecedor 3 1/9 1/9 1 0,1111 3,55% 0,1427 4,0182
Fornecedor 4 4 1 9 1 40,19% 1,7663 4,3950
Soma 9,1111 2,3611 28,0000 2,3611 100,00% 4,3564
Tabela 17 – Teste de Consistência: Critério Preço
λ máx CI RI CR
4,2616 0,0872 0,9000 0,0969

55
O teste de consistência para o desempenho dos quatro fornecedores perante
o critério peso foi satisfatório obedecendo ao quesito: 0,0969 ≤ 0,10.
Para o critério Forma de PGTO, havia duas formas de desempenho: em
42/56/70 dias ou 28/45 dias. Assim, a partir da avaliação do decisor (Tabela 18),
obteve-se o resultado de consistência total, verificado nas Tabelas 20 e 21.
Tabela 18 – Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Forma de PGTO
Forma de
PGTO
Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4
Fornecedor 2 1/9 1 1 1
Soma 1,4286 10,0000 10,0000 10,0000
Dentre as quatro alternativas, o Fornecedor 1 se sobressaiu com
desempenho de 70% em relação aos demais (todos com 10%), como mostra a
Tabela 19 abaixo:
Tabela 19 – Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Forma de
PGTO
Forma de
PGTO
Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4 Média Peso (%)
Fornecedor 1 0,7000 0,7000 0,7000 0,7000 0,7000 70,00%
Fornecedor 2 0,1000 0,1000 0,1000 0,1000 0,1000 10,00%
Fornecedor 3 0,1000 0,1000 0,1000 0,1000 0,1000 10,00%
Fornecedor 4 0,1000 0,1000 0,1000 0,1000 0,1000 10,00%
Soma 1,0000 1,0000 1 1 1 100,00%
Tabela 20 – Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Forma de PGTO
Forma de
PGTO
Fornecedor
1
Fornecedor
2
Fornecedor
3
Fornecedor
4
Peso (%)
Vetor
Soma
Vetor de
Consistência
Fornecedor 1 1 7 7 7 70,00% 2,8000 4,0000
Fornecedor 2 1/7 1 1,0000 1,0000 10,00% 0,4000 4,0000
Fornecedor 3 1/7 1 1 1 10,00% 0,4000 4,0000
Fornecedor 4 1/7 1 1 1 10,00% 0,4000 4,0000
Soma 1,4286 10,0000 10,0000 10,0000 100,00% 4,0000

56
Tabela 21 – Teste de Consistência: Critério Forma de PGTO
λ máx CI RI CR
4,0000 0,0000 0,9000 0,0000
Dois tipos de frete foram considerados: o CIF e o FOB, sendo adeptos ao CIF,
os Fornecedores 1 e 3 e ao FOB, os Fornecedores 2 e 4. O tipo CIF foi avaliado
como importância absoluta em relação ao outro tipo (Tabela 22), o desempenho de
cada fornecedor pode ser visto na Tabela 23 em seguida.
Tabela 22 – Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Frete
Frete Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4
Soma 2,2222 20,0000 2,2222 20,0000
Tabela 23 – Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Frete
Frete Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4 Média Peso (%)
Fornecedor 1 0,4500 0,4500 0,4500 0,4500 0,4500 45,00%
Fornecedor 2 0,0500 0,0500 0,0500 0,0500 0,0500 5,00%
Fornecedor 3 0,4500 0,4500 0,4500 0,4500 0,4500 45,00%
Fornecedor 4 0,0500 0,0500 0,0500 0,0500 0,0500 5,00%
Soma 1,0000 1,0000 1 1 1 100,00%
Assim como para o critério Forma de PGTO, o vetor de consistência (Tabela
24) e a CR (Tabela 25) mostraram que a matriz é perfeitamente consistente:
Tabela 24 – Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Frete
Frete
Fornecedor
1
Fornecedor
2
Fornecedor
3
Fornecedor
4
Peso (%)
Vetor
Soma
Vetor de
Consistência
Fornecedor 1 1 9 1 9 45,00% 1,8000 4,0000
Fornecedor 2 1/9 1 0,1111 1 5,00% 0,2000 4,0000
Fornecedor 3 1 9 1 9 45,00% 1,8000 4,0000
Fornecedor 4 1/9 1 1/9 1 5,00% 0,2000 4,0000
Soma 2,2222 20,0000 2,2222 20,0000 100,00% 4,0000

57
Tabela 25 – Teste de Consistência: Critério Frete
λ máx CI RI CR
4,0000 0,0000 0,9000 0,0000
Referentemente ao Prazo de entrega, os Fornecedores 1 e 3 tem faturamento
imediato, o que foi avaliado como tendo importância absoluta sobre os Fornecedores
2 e 4 que tem faturamento em 15 dias (Tabela 26):
Tabela 26 – Matriz comparativa do grupo de fornecedores: Critério Prazo
Prazo Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4
Soma 2,2222 20,0000 2,2222 20,0000
Sendo assim, os Fornecedores 1 e 3 obtiveram desempenho de 45%
enquanto os Fornecedores 2 e 4, 5%, como se pode ver na Tabela 27:
Tabela 27 – Normalização e desempenho de cada fornecedor: Critério Prazo
Prazo Fornecedor 1 Fornecedor 2 Fornecedor 3 Fornecedor 4 Média Peso (%)
Fornecedor 1 0,4500 0,4500 0,4500 0,4500 0,4500 45,00%
Fornecedor 2 0,0500 0,0500 0,0500 0,0500 0,0500 5,00%
Fornecedor 3 0,4500 0,4500 0,4500 0,4500 0,4500 45,00%
Fornecedor 4 0,0500 0,0500 0,0500 0,0500 0,0500 5,00%
Soma 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 100,00%
As Tabelas 28 e 29 trazem os resultados que comprovam a consistência da
matriz:
Tabela 28 – Vetor Soma e Vetor de Consistência: Critério Prazo
Prazo
Fornecedor
1
Fornecedor
2
Fornecedor
3
Fornecedor
4
Peso (%)
Vetor
Soma
Vetor de
Consistência
Fornecedor 1 1 9 1 9 45,00% 1,8000 4,0000
Fornecedor 2 1/9 1 0,1111 1 5,00% 0,2000 4,0000
Fornecedor 3 1 9 1 9 45,00% 1,8000 4,0000
Fornecedor 4 1/9 1 1/9 1 5,00% 0,2000 4,0000
Soma 2,2222 20,0000 2,2222 20,0000 100,00% 4,0000

58
Tabela 29 – Teste de Consistência: Critério Prazo
λ máx CI RI CR
4,0000 0,0000 0,9000 0,0000
A Tabela 30, abaixo, condensa a matriz de decisão, mostrando o peso
atribuído a cada critério, o desempenho de cada Fornecedor em relação ao mesmo
e o resultado da multiplicação matricial entre o peso de cada critério e o percentual
de desempenho de cada fornecedor (conforme as fórmulas descritas na Figura 21):
Tabela 30 – Desempenho final de cada Fornecedor
Qualidade Preço
Forma de
PGTO
Frete Prazo
Resultado
Pesos 41,83% 41,83% 4,65% 7,85% 3,86%
Fornecedor 1 42,66% 16,07% 70,00% 45,00% 45,00% 33,09%
Fornecedor 2 7,69% 40,19% 10,00% 5,00% 5,00% 21,07%
Fornecedor 3 45,55% 3,55% 10,00% 45,00% 45,00% 26,27%
Fornecedor 4 4,10% 40,19% 10,00% 5,00% 5,00% 19,57%
Total 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00%
Dessa forma, ao aplicar o Método AHP para a seleção de fornecedores de
linhas na empresa XPTO, o fornecedor que obteve o melhor desempenho foi o
Fornecedor 1 com 33,09%; que, comparativamente com os demais desempenhos
26,27%, 21,07% e 19,57% dos Fornecedores 3, 2 e 4 respectivamente, pode ser
considerado um resultado robusto, como mostrará a Análise de Sensibilidade no
próximo item.
O AHP permitiu que um problema cotidiano de seleção de fornecedores fosse
decomposto em um modelo estruturado para apoio à tomada de decisão. E, através
da utilização da planilha do software MICROSOFT® EXCEL®, apenas inserindo
fórmulas simples, foi possível verificar matematicamente o desempenho de cada
alternativa, para a avaliação do setor de compras sobre qual fornecedor de linhas
utilizar.
Assim, o emprego deste método é uma alternativa para o auxílio à tomada de
decisão em tempos que é exigido cada vez mais que se tome a decisão certa da
primeira vez.

59
5.2 RESULTADOS: ANÁLISE DE SENSIBILIDADE
Como foi dito no item 3.5, o tipo de análise de sensibilidade empregado neste
trabalho é o de alterações dos pesos relativos dos critérios6
. Ou seja, algumas
simulações são realizadas variando os valores da Escala Fundamental atribuídos às
comparações. Assim, quaisquer variações na avaliação do decisor sobre as
comparações pareadas entre os critérios podem ser facilmente testadas através da
Análise de Sensibilidade, que terá seus resultados7
descritos a seguir.
1ª Simulação: A comparação entre os critérios Qualidade e Preço, originalmente
avaliados com importância equivalente, sofreu uma pequena alteração onde o
critério Preço teria agora importância muito pequena sobre o critério Qualidade
(valor 2 na Escala Fundamental, porém como a comparação é o inverso, o valor
será 1/2).
O critério Qualidade, por sua vez, antes avaliado como tendo importância
absoluta sobre os demais critérios, assumiu agora uma importância muito grande
(valor 7 na Escala Fundamental). As demais comparações permanecem iguais.
A Tabela 31 abaixo mostra cada comparação, os valores das comparações
originais e os valores das comparações simuladas:
Tabela 31 – Variações de avaliação para análise de sensibilidade
Comparações Valor original Variações
Qualidade-Preço 1 1/2
Qualidade-Forma de PGTO 9 7
Qualidade-Frete 9 7
Qualidade-Prazo 9 7
Preço-Forma de PGTO 9 9
Preço-Frete 9 9
Preço-Prazo 9 9
Forma de PGTO-Frete 1 1
Forma de PGTO-Prazo 1 1
Frete-Prazo 5 5
6
Não foram esgotadas todas as possibilidades de comparações, como é sugerido no item 3.5. Foram
feitas simulações de algumas alterações que poderiam ocorrer no dia-a-dia do setor de compras da
empresa XPTO.
7
Não serão mostrados, por meio de tabelas, todos os passos da aplicação do método, e sim, apenas
as tabelas que contenham os resultados pertinentes às simulações para a Análise de Sensibilidade.

60
A Tabela 32 mostra a nova matriz comparativa obtida através das simulações
e a Tabela 33, mostra o resultado do teste de consistência:
Forma de
PGTO
Frete Prazo
Qualidade 1 1/2 7 7 7
Preço 2 1 9 9 9
Frete 1/7 1/9 1 1 5
Prazo 1/7 1/9 1 1/5 1
Soma 3,4286 1,8333 19,0000 18,2000 23,0000
λ máx CI RI CR
5,3855 0,0964 1,1200 0,0860
O resultado final pode ser visto na Tabela 34. Ocorreu uma pequena variação
de aproximadamente 2% do resultado final, originalmente era 33,09% e agora
31,11%:
Qualidade Preço
Forma de
PGTO
Frete Prazo
Resultado
Pesos 32,44% 49,77% 5,07% 8,54% 4,19%
Fornecedor 1 42,66% 16,07% 70,00% 45,00% 45,00% 31,11%
Fornecedor 2 7,69% 40,19% 10,00% 5,00% 5,00% 23,64%
Fornecedor 3 45,55% 3,55% 10,00% 45,00% 45,00% 22,78%
Fornecedor 4 4,10% 40,19% 10,00% 5,00% 5,00% 22,47%
Total 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00%
2ª Simulação: Admitiu-se para esta simulação que o critério Qualidade teria
importância grande em relação ao critério Preço (valor 5 na Escala Fundamental), o
Critério preço, ao invés de ter importância absoluta em relação aos critérios Forma
de PGTO, Frete e Prazo, teria agora importância muito grande (valor 7 na Escala
Fundamental) e as comparações entre Forma de PGTO, Frete e Prazo, seriam todas
equivalentes. As variações são vistas na Tabela 35, a nova matriz de comparação,
na Tabela 36 e o resultado do teste de consistência, na Tabela 37:

61
Qualidade-Preço 1 5
Qualidade-Frete 9 9
Qualidade-Prazo 9 9
Preço-Frete 9 7
Preço-Prazo 9 7
Forma de PGTO-Prazo 1 1
Frete-Prazo 5 1
Forma de
PGTO
Frete Prazo
Qualidade 1 5 9 9 9
Preço 1/5 1 7 7 7
Frete 1/9 1/7 1 1 1
Prazo 1/9 1/7 1 1 1
Soma 1,5333 6,4286 19,0000 19,0000 19,0000
λ máx CI RI CR
5,2355 0,0589 1,1200 0,0526
O novo peso de cada critério, bem como o desempenho final de cada
fornecedor pode ser visto na Tabela 38 abaixo:
Qualidade Preço
Forma de
PGTO
Frete Prazo
Resultado
Pesos 57,02% 27,83% 5,05% 5,05% 5,05%
Fornecedor 1 42,66% 16,07% 70,00% 45,00% 45,00% 36,88%
Fornecedor 2 7,69% 40,19% 10,00% 5,00% 5,00% 16,58%
Fornecedor 3 45,55% 3,55% 10,00% 45,00% 45,00% 32,01%
Fornecedor 4 4,10% 40,19% 10,00% 5,00% 5,00% 14,53%
Total 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00%
3ª Simulação: Para esta simulação, todas as comparações forma alteradas,
favorecendo principalmente a importância do critério Prazo (Tabela 39). A matriz de

62
comparação e a análise de consistência podem ser visualizadas nas Tabelas 40 e
41, respectivamente:
Qualidade-Preço 1 1/5
Qualidade-Frete 9 7
Qualidade-Prazo 9 1
Preço-Frete 9 6
Preço-Prazo 9 1
Forma de PGTO-Prazo 1 1/5
Frete-Prazo 5 1/5
Forma de
PGTO
Frete Prazo
Qualidade 1 1/5 7 7 1
Preço 5 1 5 6 1
Forma de PGTO 1/7 1/5 1 1 1/5
Frete 1/7 1/6 1 1 1/5
Prazo 1 1 5 5 1
Soma 7,2857 2,5667 19,0000 20,0000 3,4000
λ máx CI RI CR
5,4304 0,1076 1,1200 0,0961
Os pesos alterados para cada critério e o resultado do desempenho de cada
fornecedor a partir desta simulação são mostrados pela Tabela 42 abaixo:
Qualidade Preço
Forma de
PGTO
Frete Prazo
Resultado
Pesos 24,55% 38,66% 5,18% 4,92% 26,68%
Fornecedor 1 42,66% 16,07% 70,00% 45,00% 45,00% 34,54%
Fornecedor 2 7,69% 40,19% 10,00% 5,00% 5,00% 19,52%
Fornecedor 3 45,55% 3,55% 10,00% 45,00% 45,00% 27,30%
Fornecedor 4 4,10% 40,19% 10,00% 5,00% 5,00% 18,64%
Total 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00%

63
Ao finalizar as três simulações, pôde-se comparar, como mostra a Tabela 43,
os pesos obtidos para cada critério em relação ao peso original. Na avaliação
original, os critérios Qualidade e Preço estavam empatados, enquanto na primeira
simulação e critério Preço teve maior destaque. Na segunda simulação, o critério
Qualidade teve maior peso, seguido pelo Preço e os demais tiveram pesos baixos e
iguais. Por fim, na terceira simulação, o maior peso foi do critério Preço, entretanto, o
critério Prazo teve mais importância que o critério Qualidade.
Tabela 43 – Comparação dos pesos obtidos por simulação
Peso original 1ª Simulação 2ª Simulação 3ª Simulação
Qualidade 41,83% 32,44% 57,02% 24,55%
Preço 41,83% 49,77% 27,83% 38,56%
Forma de PGTO 4,65% 5,07% 5,05% 5,18%
Frete 7,85% 8,54% 5,05% 4,92%
Prazo 3,86% 4,19% 5,05% 26,68%
Sendo assim, o desempenho de cada Fornecedor, segundo a avaliação
original e perante cada simulação, pode ser analisado na Tabela 44 abaixo.
Independentemente das alterações realizadas, o Fornecedor 1 se manteve com o
melhor desempenho, sugerindo assim, a melhor escolha. Logo, utilizar a análise de
sensibilidade simulando possíveis mudanças no julgamento das comparações traz
robustez ao resultado encontrado, permitindo ao decisor maior segurança em sua
escolha.
Tabela 44 – Comparação do desempenho dos fornecedores
Desempenho
original
1ª Simulação 2ª Simulação 3ª Simulação
Fornecedor 1 33,09% 31,11% 36,88% 34,54%
Fornecedor 2 21,07% 23,64% 16,58% 19,52%
Fornecedor 3 26,27% 22,78% 32,01% 27,30%
Fornecedor 4 19,57% 22,47% 14,53% 18,64%
Todos os tipos de Análise de Sensibilidade citados no item 3.5 poderiam ser
facilmente empregados para o problema em questão, entretanto, ressalta-se que
não seria interessante realizar a análise de sensibilidade do tipo que realiza
alterações dos julgamentos das alternativas para o caso dos critérios Frete e
Prazo de Entrega, pois ambos possuíam duas formas de desempenhos possíveis

64
(CIF x FOB e imediata x 15 dias, respectivamente), sendo sempre uma delas
avaliada com importância absoluta quando comparada a outra. Em entrevista, o
representante do setor de compras, afirmou que dificilmente essa avaliação mudaria.
O mesmo aconteceu com o critério Forma de PGTO: havia dois tipos de
desempenho (em 42/56/70 dias ou 28/45) e a não ser que haja mudança nos dias
para pagamento, é pouco provável que haja mudança na avaliação do decisor que
indicou importância muito grande de um tipo em comparação ao outro.
Sendo assim, somente o julgamento entre as alternativas relacionadas ao
critério Qualidade e Preço seria pertinente alterar para uma possível reavaliação.

65
6 CONCLUSÃO
6.1 LIMITAÇÕES E SUGESTÕES DE PESQUISAS FUTURAS
Naturalmente, o presente trabalho sofre as limitações comuns a pesquisas
que analisam um único caso. A partir de seu caráter exploratório, é possível
desdobrar propostas para pesquisas futuras, entre as quais se destacam:
 verificar apropriabilidade da utilização do método AHP, realizando estudos
de caso em diferentes empresas do segmento de indústria de vestuário;
 sugerir a utilização do método AHP, bem como desenvolver um exemplo
de aplicação em empresas do segmento de vestuário, que não sejam do
tipo private label, ou seja, as que têm liberdade total para a seleção de
fornecedores. Tal iniciativa corroboraria para dar robustez ao tema
descrito neste trabalho, pois este se limitou em analisar apenas uma
empresa;
 sugerir a utilização do método AHP em outros tipos de decisões além das
que envolvem a seleção de fornecedores e verificar seus benefícios de
utilização;
 contrapor o uso do método AHP ao uso do AHP Multiplicativo, analisando
prós e contras.
6.2 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Em mercados muito dinâmicos, ser flexível e adaptável com habilidade de
respostas rápidas é elemento chave para a sustentabilidade econômica e
consequente longevidade das empresas. É o caso do mercado da moda, onde a

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