Logística reversa de big bag usando business inteligence e o método de multicritério de apoio à tomada de decisão SAPEVO-M.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SANTOS JUNIOR, Francisco Mendes dos.
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
Texto Completo: https://dx.doi.org/10.52446/cursoengpoducaoCDSA.2022.tccmon.santosjunior
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Resumo: O termo sustentabilidade vem ganhando cada vez mais força com o passar dos anos, políticas como a logística reversa surgem como metodologia para alcançar o desenvolvimento sustentável e garantir vantagem competitiva. Deste modo, este trabalho discorre sobre a utilização de Business Intelligence e o método de multicritério de apoio à tomada de decisão SAPEVO-M como ferramentas para a implantação da logística reversa em embalagens de Big Bags. Para tal, foram efetuadas visitas in loco com finalidade de coletar dados, fotos e vídeos no período de abril a agosto de 2022. Os resultados apontaram que 82,54% das embalagens descartadas pela empresa podem ser reutilizadas ou vendidas, gerando uma receita de R$ 1.370,00 com o repasse, o restante representa um custo de oportunidade de R$ 290,00 ou 21,1% do total. Posteriormente, utilizou-se da ferramenta computacional online SADEMON para a aplicação do método SAPEVO-M, determinando qual a melhor opção de fornecedor de serviços de higienização e reparo das bags, garantindo o ciclo reverso das embalagens analisadas.
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(Trabalho de Conclusão de Curso – Monografia), Curso de Engenharia de Produção, Centro de Desenvolvimento Sustentável do Semiárido, Universidade Federal de Campina Grande, Sumé – Paraíba – Brasil, 2022.Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27703O termo sustentabilidade vem ganhando cada vez mais força com o passar dos anos, políticas como a logística reversa surgem como metodologia para alcançar o desenvolvimento sustentável e garantir vantagem competitiva. Deste modo, este trabalho discorre sobre a utilização de Business Intelligence e o método de multicritério de apoio à tomada de decisão SAPEVO-M como ferramentas para a implantação da logística reversa em embalagens de Big Bags. Para tal, foram efetuadas visitas in loco com finalidade de coletar dados, fotos e vídeos no período de abril a agosto de 2022. Os resultados apontaram que 82,54% das embalagens descartadas pela empresa podem ser reutilizadas ou vendidas, gerando uma receita de R$ 1.370,00 com o repasse, o restante representa um custo de oportunidade de R$ 290,00 ou 21,1% do total. Posteriormente, utilizou-se da ferramenta computacional online SADEMON para a aplicação do método SAPEVO-M, determinando qual a melhor opção de fornecedor de serviços de higienização e reparo das bags, garantindo o ciclo reverso das embalagens analisadas.The term sustainability has been gaining more and more strength over the years, policies such as reverse logistics emerge as a methodology to achieve sustainable development and ensure competitive advantage. Thus, this paper discusses the use of Business Intelligence and the multi-criteria decision support method SAPEVO-M as tools for the implementation of reverse logistics in Big Bags packaging. To this end, on-site visits were made with the purpose of collecting data, photos, and videos in the period from April to August 2022. The results indicated that 82.54% of the packages discarded by the company can be reused or sold, generating a revenue of R$ 1,370.00 with the transference, the rest represents an opportunity cost of R$ 290.00 or 21.1% of the total. Subsequently, the online computational tool SADEMON was used for the application of the SAPEVO-M method, determining the best option for a bag sanitization and repair service provider, guaranteeing the reverse cycle of the analyzed packages.Submitted by Élida Maeli Fernandes Quirino (maely_sax@hotmail.com) on 2022-10-27T18:14:53Z No. of bitstreams: 1 FRANCISCO MENDES DOS SANTOS JUNIOR - TCC ENG. DE PRODUÇÃO CDSA 2022.pdf: 2642593 bytes, checksum: e16fef9decdb097c63bba2d7f83ef150 (MD5)Made available in DSpace on 2022-10-27T18:14:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FRANCISCO MENDES DOS SANTOS JUNIOR - TCC ENG. DE PRODUÇÃO CDSA 2022.pdf: 2642593 bytes, checksum: e16fef9decdb097c63bba2d7f83ef150 (MD5) Previous issue date: 2022-09-26Universidade Federal de Campina GrandeUFCGBrasilCentro de Desenvolvimento Sustentável do Semiárido - CDSAEngenharia de ProduçãoLogística reversa de big bagBig bag reverse logisticsBusiness intelligenceSAPEVO-MMétodo multicritério de apoio à decisão SAPEVO-MSAPEVO-M multicriteria decision support methodLogística reversa de big bag usando business inteligence e o método de multicritério de apoio à tomada de decisão SAPEVO-M.Big bag reverse logistics using business intelligence and the sapevo-m multicriteria decision support method.2022-09-262022-10-27T18:14:54Z2022-10-272022-10-27T18:14:54Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCGLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/xmlui/bitstream/riufcg/27703/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALFRANCISCO MENDES DOS SANTOS JUNIOR - TCC ENG. 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