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Título: Modelo diagnóstico para análise de maturidade da informação em cadeia de suprimentos inteligente
Título(s) alternativo(s): Diagnostic model for data maturity analysis in smart supply chain
Autor(es): França, Diego Francisco Cardoso de
Silva, Luiz Gustavo Carvalho
Freitas, Marcelo Vinicius Verona de
Orientador(es): Loures, Eduardo de Freitas Rocha
Palavras-chave: Distribuição de mercadorias
Processo decisório por critério múltiplo
Indústria 4.0
Logística empresarial
Physical distribution of goods
Multiple criteria decision making
Industry 4.0
Business logistics
Data do documento: 22-Nov-2022
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: FRANÇA, Diego Francisco Cardoso; SILVA, Luiz Gustavo Carvalho; FREITAS, Marcelo Vinicius Verona de. Modelo diagnóstico para análise de maturidade da informação em cadeia de suprimentos inteligente. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2022.
Resumo: A cadeia de suprimentos é um processo extenso que envolve a produção, o armazenamento e o transporte de produtos e serviços, ou seja, ela define parte do ciclo de vida de um determinado bem e está em constante interação com seus parceiros de negócio. Essas organizações, por sua vez, possuem estruturas produtivas, organizacionais e tecnológicas distintas e com características que impedem essas interações. Uma cadeia de suprimentos pode ser mais conectada à medida que o processamento de dados e informações sejam claros para todos os tomadores de decisão e por meio deles seja possível justificar as estratégias de investimento e priorização de tecnologias. Identificar o nível de maturidade da interoperabilidade dos dados é um artifício importante para atacar as deficiências e financiar melhorias. Neste trabalho, analisa-se a gestão de dados dentro da cadeia de suprimentos de uma montadora de caminhões, com um novo modelo de análise, denominado DIM2, originado da mescla entres os modelos de maturidade DMM (Data Maturity Model) e DIMM (Data Interoperability Maturity Model), isto é, o DIM2 avalia a maturidade de dados com a perspectiva da interoperabilidade, juntamente com os métodos de avaliação multicritério AHP (Analytic Hierarchy Process) e Dematel (Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory). Os resultados propõem uma base diagnóstica para gestão de dados com base nos métodos multicritérios apresentados.
Abstract: The supply chain is an extensive process that involves the production, storage and transport of products and services, it defines part of the life cycle of a certain product and is in constant interaction with its business partners. These organizations, in turn, have different productive, organizational and technological structures and with characteristics that hinder these interactions. A supply chain can be more connected as data and information processing are clear to all decision makers and through them it is possible to justify investment strategies and technology prioritization. Identifying the maturity level of data is an important way to attach deficits and improvement of the process. In this paper, data management within the supply chain of a truck manufacturer is analyzed, with a new analysis model, called DIM2, originated from the mix between the DMM (Data Maturity Model) and DIMM (Data Interoperability Maturity Model) maturity models. Model), that is, DIM2 evaluates the maturity of data from the perspective of interoperability, together with the multicriteria evaluation methods AHP (Analytic Hierarchy Process) and Dematel (Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory). The results propose a diagnostic basis for data management based on the presented multicriteria methods.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33550
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