Método de apoio para a gestão de emissões de gases de efeito estufa em indústrias de transformação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Henríquez, Oscar Mistage
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório do Centro Universitário Braz Cubas
Texto Completo: https://repositorio.cruzeirodosul.edu.br/handle/123456789/2459
Resumo: Greenhouse gas (GHG) management in industry is crucial for climate change mitigation and adaptation. In Brazil, the Climate Change National Policy (PNMC) is the main framework for GHG monitoring, reporting and verification in industry and sets a 5% emission reduction target for this sector until 2020. Additionally, PNMC fosters other strategies oriented to GHG mitigation in manufacturing industries, like: organizational risk reduction, cost savings, innovation encouragement and adaption to future legislations. However, most Brazilian companies do not take into account benefits resulting from these initiatives due to lack of methodologies for assessing GHG mitigation opportunities. In this context, multicriteria decision analysis (MCDA) methods have proved being useful tools for aiding on climate change mitigation and adaption decision problems. MCDA methods highlight for addressing nonmonetary subjective aspects like environmental or climate change related criteria. Hence, we develop a decision support method for GHG management in manufacturing industries using the Analytic Hierarchy Process (AHP) considering benefits, opportunities, costs and risks (BOCR). To build this method, we gathered information from the Brazilian corporate sustainability index for responsible investment ISE BM&BOVESPA, along with scientific studies which used MCDA methods for aiding on climate change mitigation and adaptation decisions. Our method was tested in two manufacturing industries located on the Curitiba Metropolitan Area (RMC) where managers selected GHG management alternatives for evaluation. Then, we performed a BOCR analysis using AHP to build up a ranking of the alternatives. A sensitivity analysis of the results revealed the method efficacy for measuring the alternatives profitability and highlighted the necessity of multidisciplinary team participation for more reliable outcomes. Furthermore, it is suggested the development of a computational program based on the method proposed, in order to enable its execution.
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In this context, multicriteria decision analysis (MCDA) methods have proved being useful tools for aiding on climate change mitigation and adaption decision problems. MCDA methods highlight for addressing nonmonetary subjective aspects like environmental or climate change related criteria. Hence, we develop a decision support method for GHG management in manufacturing industries using the Analytic Hierarchy Process (AHP) considering benefits, opportunities, costs and risks (BOCR). To build this method, we gathered information from the Brazilian corporate sustainability index for responsible investment ISE BM&BOVESPA, along with scientific studies which used MCDA methods for aiding on climate change mitigation and adaptation decisions. Our method was tested in two manufacturing industries located on the Curitiba Metropolitan Area (RMC) where managers selected GHG management alternatives for evaluation. Then, we performed a BOCR analysis using AHP to build up a ranking of the alternatives. A sensitivity analysis of the results revealed the method efficacy for measuring the alternatives profitability and highlighted the necessity of multidisciplinary team participation for more reliable outcomes. Furthermore, it is suggested the development of a computational program based on the method proposed, in order to enable its execution.O gerenciamento dos gases de efeito estufa (GEEs) no setor industrial é um aspecto fundamental para a mitigação e a adaptação às mudanças climáticas. No Brasil, a Política Nacional sobre Mudanças do Clima (PNMC) é o principal marco regulatório para monitoramento, relato e verificação de emissões de GEEs em indústrias, ao mesmo tempo que aponta metas de redução de emissões, para o país, de 5% até o ano 2020. Além dos requerimentos da legislação, existem incentivos associados à mitigação de GEEs nas indústrias de transformação, como: minimização de riscos organizacionais, economia de custos, estímulo à inovação e preparação para regulações futuras. Porém, esses benefícios não são levados em consideração pelas empresas, pelo fato de não contarem com mecanismos adequados para identificação e qualificação de oportunidades de mitigação de GEEs. Nessa linha, os métodos de análise de decisão multicritério (MCDA) têm sido utilizados amplamente como ferramentas de apoio para auxiliar na solução de problemas relacionados com a implementação de medidas para mitigação e adaptação às mudanças climáticas, por sua capacidade para avaliar aspectos de difícil mensuração, como é o caso dos critérios ambientais e, mais especificamente, das mudanças do clima. Por conseguinte, foi desenvolvido um método de apoio à gestão de emissões de GEEs em indústrias de transformação, utilizando o método denominado Análise Hierárquica de Processos (AHP). As informações para construção desse método foram obtidas a partir da metodologia do índice de investimento socialmente responsável ISE BM&FBOVESPA e de estudos relacionados com a implementação de métodos MCDA para mitigação e adaptação às mudanças climáticas. O método desenvolvido foi testado em duas indústrias de transformação situadas na Região Metropolitana de Curitiba (RMC), em que alternativas foram identificadas e avaliadas por gestores das empresas participantes. Elaborouse uma classificação das alternativas com base nos benefícios, oportunidades, custos e riscos para a empresa. Após consolidação de uma análise de sensibilidade dos resultados, o método mostrou ser útil para mensurar a rentabilidade das alternativas e classificá-las sempre que seja implementado por equipes multidisciplinares que possibilitem a identificação de soluções consistentes e confiáveis. Finalmente, é sugerido o desenvolvimento de um programa computacional baseado no método proposto, para viabilizar sua execução.Universidade PositivoBrasilPós-GraduaçãoPrograma de Pós-Graduação em Gestão AmbientalUPBilotta, Patríciahttp://lattes.cnpq.br/9408591921720838Henríquez, Oscar Mistage2021-07-22T12:37:20Z20152021-07-22T12:37:20Z2015info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://repositorio.cruzeirodosul.edu.br/handle/123456789/2459porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório do Centro Universitário Braz Cubasinstname:Centro Universitário Braz Cubas (CUB)instacron:CUB2021-08-04T19:23:53Zoai:repositorio.cruzeirodosul.edu.br:123456789/2459Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.brazcubas.edu.br/oai/requestbibli@brazcubas.edu.bropendoar:2021-08-04T19:23:53Repositório do Centro Universitário Braz Cubas - Centro Universitário Braz Cubas (CUB)false
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