Abordagem matemática aplicada à problemática de
escolha de fornecedor de Allium cepa

Mathematical approach applied to the problem of
choosing an Allium cepa supplier

William
Wendel Richardson de Souza Júnior

https://orcid.org/0000-0001-9802-506X

Bacharel em Engenharia de Produção. Universidade
Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF) – Brasil.

Pedro
Vieira Souza Santos

https://orcid.org/0000-0001-9802-506X

Mestre
em Engenharia de Produção. Universidade Federal do Vale do São Francisco
(UNIVASF) – Brasil. [email-masked]

Ana
Cristina Gonçalves Castro Silva

https://orcid.org/0000-0001-8682-7794

Doutora
em Engenharia Industrial. Universidade Federal do Vale do São Francisco
(UNIVASF) – Brasil. [email-masked]

Thiago
Magalhães Amaral

https://orcid.org/0000-0001-8682-7794

Doutor
(UNIVASF) – Brasil.

RESUMO

A seleção de
fornecedores tem se mostrado um grande diferencial para as organizações
comerciais na atualidade. A sua utilização, quando corretamente praticada, pode
maximizar os ganhos produtivos e financeiros de uma empresa, desde a melhor
alocação e escolha de matérias-primas e recursos até na redução de custo e na
oferta de um melhor produto. No entanto, geralmente, a determinação dos
fornecedores ideais nem sempre é vista de maneira tão simples, havendo nesses
casos inúmeras variáveis que dificultam o processo de tomada de decisão. Neste
estudo, a utilização das ferramentas ELECTRE I e ELECTRE II tem como objetivo indicar
qual a região produtora se destaca em termos de melhores fornecedores de cebola
branca. Para isso, utilizou-se a metodologia de sobreclassificação
e obedecendo as prerrogativas de interesse do tomador de decisão, como
variáveis, pesos e alternativas. Os resultados puderam identificar uma
quantidade razoável de variáveis ligadas tanto à escolha da região produtora
quanto ao ranqueamento dos melhores fornecedores. A partir disso, pode-se
apresentar Irecê como a melhor região e o Fornecedor B como o melhor dentre
aqueles observados para a comercialização com a empresa do gestor. Com isso, os
resultados encontrados se mostraram eficazes, evidenciando o ELECTRE I e II
como ferramenta para auxiliar empresas em decisões de seleção de fornecedores.

Palavras-chave:
decisão; fornecedor; Electre; seleção.

ABSTRACT

The selection of suppliers has proved to be a great differentiator for
commercial organizations nowadays. When correctly practiced, it can maximize
the productive and financial gains of a company, from the best allocation and
choice of raw materials and resources to cost reduction and the offer of a
better product. However,the determination of the ideal suppliers is not always
seen in such a simple way, having in these cases numerous variables that make
the decision-making process difficult. In this study, the use of the ELECTRE I
and ELECTRE II tools aims to indicate which producing region stands out in
terms of the best suppliers of white onions. For this, the over-classification
methodology was used and obeying the prerogatives of interest of the decision
maker, such as variables, weights and alternatives. The results were able to
identify a reasonable amount of variables linked to
both the choice of the producing region and the ranking of the best suppliers.
From this, Irecê can be presented as the best region
and Supplier B as the best among those observed for commercialization with the
manager's company. Thus, the results found were effective, showing ELECTRE I
and II as tools to assist companies in supplier selection decisions.

Keywords: decision; supplier; Electre;
selection.

Recebido
em 07/02/2022.  Aprovado em 09/05/2022.
Avaliado pelo sistema double blind peer review. Publicado conforme normas da ABNT.

https://doi.org/10.22279/navus.2022.v12.p01-19.1776

1 INTRODUÇÃO

A seleção de
fornecedores é considerada cada vez mais como uma das principais funções
desempenhadas dentro de uma organização (KONG; ZHANG; LIU, 2008). Fazer a
escolha de fornecedores de maneira eficaz pode representar para a empresa a
redução de seus custos e, consequentemente, o aumento do resultado financeiro (PITCHIPOO;
VENKUMAR; RAJAKARUNAKARAN, 2012; SANTOS, 2019).

As consequências dos
processos comerciais inerentes às organizações, independentemente da área de
atuação, se veem cercadas por decisões quanto à escolha de fornecedores. Ir em
frente a essa prerrogativa, não estruturando seu processo de escolha de
parceiros, pode trazer sérios danos às relações de curto, médio e longo prazo
nas áreas comerciais, de gestão e de relacionamento da empresa com fornecedores
e clientes, além de facilitar a entrada de outras organizações concorrentes (FERNANDES
et al., 2021; SANTOS, 2020).

A fruticultura tem
ganhado destaque na região do Submédio do Vale do São Francisco por conta do
seu potencial produtor, bem como por ser um centro de distribuição tanto para o
mercado interno quanto para o externo (FREITAS; RUPOLO; OLIVEIRA, 2014). O
Mercado do Produtor de Juazeiro-BA tem se destacado na comercialização dos mais
variados tipos de alimentos agrícolas. Um dos produtos com mais saída e volume
financeiro é a cebola branca (Allium cepa),
que, além da alta demanda durante todo o ano, tem desenvolvido, através do
comércio, toda a região do Submédio do Vale do São Francisco.

Segundo os
comerciantes do Mercado do Produtor, a comercialização da cebola branca nesta
região peca no que se refere às ferramentas utilizadas para gerir o grande e
complexo volume de produtos e fornecedores, contando apenas com escolhas
perceptíveis relativamente simples no momento da compra dos produtos, como, por
exemplo, preço, aparência, entre outros. A partir desse contexto, a utilização
de ferramentas de escolha de fornecedores se mostra importante para o
desenvolvimento deste potencial área comercial e, também, para o crescimento
desta região.

Segundo Ching (2000), a classificação e as escolhas de fornecedores
feitas pelas organizações são construídas levando-se em conta um rol de
critérios não estático, que pode ser aumentado ou diminuído de acordo com as
necessidades e temporalidades do mercado. Dentre alguns dos principais
critérios de avaliação, temos: a qualidade do produto, os prazos de entrega,
preços, custos com transporte e descarga, distância até o fornecedor,
quantidade de entregas por período, confiabilidade, formas de pagamento, entre
muitos outros.

A escolha de
fornecedores é um tema que vem sendo bastante abordado tanto nas organizações
empresariais quanto nas áreas de pesquisa de universidades. Diante de uma maior
competitividade no mercado comercial e, também, do crescimento de variáveis
inerentes a este setor, algumas ferramentas computacionais têm ganhado espaço
na análise e mensuração de critérios, tanto qualitativos como quantitativos
(CHA; LIU; NGAI, 2013). Para lidar com esses problemas que, na maioria das vezes,
limitam a capacidade operacional das empresas, modelos de Análise de Decisão
Multicritério (Multiple-Criteria Decision Analysis – MCDA) têm
sido utilizados a fim de facilitar e potencializar a utilização de inúmeras
variáveis e, assim, encontrar uma melhor solução para o problema proposto, de
acordo com as predeterminações dos gestores, como na escolha de fornecedores
(HO; XU; DEI, 2010).

Nesse contexto, a
grande oferta de produtos e as suas variações de preço e qualidade constroem
várias possibilidades de escolha para uma organização. Dessa forma, levando-se
em consideração as diferentes regiões produtoras e fornecedores, bem como os
critérios que os distinguem, uma pergunta faz-se pertinente: como uma empresa
do Mercado do Produtor de Juazeiro-BA poderia selecionar a melhor região
produtora e seus principais fornecedores de cebola branca a partir das
preferências do tomador de decisão através dos métodos de decisão
multicritério?

Neste estudo, a
utilização das ferramentas ELECTRE I e ELECTRE II tem como objetivo indicar
qual a região produtora se destaca em termos de melhores fornecedores de cebola
branca, para uma empresa do Mercado do Produtor de Juazeiro/BA.

2 ABORDAGEM TÉORICA

Nesta seção são apresentados os principais tópicos
teóricos acerca da temática de seleção de fornecedores e os respectivos métodos
de aplicação para tal. Além disso, expõe-se o conceito de métodos multicritérios
e suas bases conceituais.

2.1 Seleção de
fornecedores

A seleção de
fornecedores tem como objetivo dar suporte às atividades do negócio e fazer com
que aconteçam de maneira correta e eficaz (KRAUSE; PAGELL; CURKOVIC, 2001). O
efeito causado pela globalização e a maior interferência do capitalismo em
todas as escalas produtivas faz com que as empresas priorizem o seu core
business (atividade fim) e terceirizem outras atividades secundárias.

Isso tem feito da
escolha de fornecedores algo ainda mais importante para a empresa que, ao focar
em sua atividade fim, se torna cada vez mais dependente do desempenho de seus
fornecedores para atuar de maneira competitiva no mercado (KRAUSE; PAGELL;
CURKOVIC, 2001; SANTOS, SILVA, 2019). Outras empresas menores, no entanto, veem
o fornecimento a menor custo como mais importante, o que não é totalmente
verdade para as maiores empresas, que priorizam a cautela para, assim, terem
relações a longo prazo (BASNET; WEINTRAUB, 2009).

Quanto à utilização
do custo para a seleção de fornecedores, como geralmente feito pelas
organizações de menor porte, Ho, Xu e Dei (2010)
identificaram a utilização de mais de um critério como fatores muito
importantes na hora da escolha de produtos e serviços, não sendo apenas o menor
valor que terá impacto considerável na gestão da cadeia de suprimentos. Além
disso, Ramanathan (2007) diz que o problema engloba
muito mais que uma simples análise de preço. A decisão será influenciada,
também, por fatores qualitativos e quantitativos relacionados às opções, tanto
em classificação numérica como em fatores subjetivos.

Logo, a seleção de
fornecedores funciona de forma gradativa, onde produtos ou serviços passam por
inspeções, avaliações e escolhas, de acordo com a necessidade e características
específicas. Essa metodologia tem se tornado uma área com maior crescimento nos
últimos anos, com muitos exemplares que lidam com a escolha de fornecedores a
partir de um conjunto de opções. Além disso, em tempos de recessão, ela tem se
tornado cada vez mais essencial às empresas, pois melhora panoramas estruturais
e financeiros (SAEN, 2007).

2.2
Decisão multicritério

Os métodos de
decisão multicritério surgiram com o objetivo de dar apoio aos tomadores de
decisão na busca de resoluções concretas de seus problemas com objetivos
conflitantes (SOUSA e CARMO, 2015), bem como na estruturação e análise desses
dados (CAMPOS, 2011).

Segundo Zopounidis e Pardalos (2010), o
estudo pertinente à decisão multicritério tem ajudado a desenvolver análises e
conhecimentos acerca de inúmeras áreas de estudo e aplicações práticas. Dentre
elas, podemos destacar:

·
Desenvolvimento e aprimoramento de técnicas e
modelos de decisão;

·
Aplicação das técnicas ao apoio à decisão;

·
Introdução das técnicas de decisão, inovação e
aprimoramento nas áreas de transporte, economia, gestão, engenharia,
telecomunicação, sustentabilidade, construção civil, planejamento energético
etc.

A MCDA tem como
objetivo a análise de um problema e a busca de uma solução dentro de um número
de alternativas, as quais serão observadas segundo múltiplos critérios e
objetivos pretendidos. Desse modo, criar-se-á um conjunto de alternativas, em
termos de mais e menos significantes, que condizem com o objetivo proposto e
poderá sanar o problema em questão (VINCKE, 1992).

A prerrogativa de escolha da
solução perfeita quanto à escolha de fornecedores é afrontada por Keeney e Raiffa (1976), os quais
defendem que a utilização da ferramenta de decisão multicritério serve, de
maneira bastante específica, na gestão e análise de dados para auxiliar o
tomador de decisão, que pode ser o gestor ou o responsável pela área de estudo
na organização ou qualquer outra área de pesquisa. Desse modo, de acordo com as
percepções iniciais e finais (variáveis, atributos, opções disponíveis e
objetivos) desse indivíduo, a ferramenta dará um norte de possíveis escolhas,
cada um com resultados diferentes, de acordo com a sensibilidade encontrada no
problema para cada requisito ou variável.

Segundo Vincke
(1992), os especialistas costumam dividir os métodos MCDA em três principais
(Quadro 1): teoria da utilidade multiatributos;
métodos de sobreclassificação e métodos iterativos.
Roy (1996) os define, respectivamente, como: abordagem de síntese de critério,
a qual elimina incomparabilidade; abordagem de síntese de sobreclassificação,
a qual não aceita incomparabilidade; e abordagem experimental, com julgamento
de iterações trial-error. Os dois principais
métodos referentes à sobreclassificação são ELECTRE e
PROMETHEE, pertencentes às famílias que levam seus respectivos nomes. A
abordagem presente neste estudo diz respeito ao método ELECTRE, mais
especificadamente ao ELECTRE II.

Quadro 1 – Principais métodos do MCDA

Método

Classificação

Referências seminais

Analytic Hierarchy Process (AHP)

Teoria da Utilidade

Multiatributo

Saaty (1977) e Saaty (1980)

Analytic Network Processes (ANP)

Teoria da Utilidade

Multiatributo

Saaty (1996)

ELECTRE

Método de Superação

ELECTRE I (ROY, 1968); ELECTRE II
(ROY; BERTIER, 1971); ELECTRE III (ROY; HUGONNARD, 1981); ELECTRE IV (ROY;
HUGONNARD, 1981); ELECTRE IS (ROY; SKALKA, 1985); ELECTRE TRI (YU, 1992;
MOUSSEAU; SLOWINSKI; ZIELNIEWICZ,
2000)

Measuring Attractiveness by a Categorical Based
Evaluation Technique (MACBETH)

Teoria da Utilidade Multiatributo

Bana e Costa e Vansnick (1994)

Multiattribute Utility Theory

(MAUT)

Teoria da Utilidade

Multiatributo

Fishburn (1970) e
Keeney e Raiffa

(1976)

Promethee

Método de

Sobreclassificação

Brans, Mareschal e Vincke (1984) e Brans, Vincke e Mareschal (1986)

Multiobjective Linear

Programming (MOLP)

Método Iterativo

Tanka e Asai (1984) e Tong (1994)

Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART)

Teoria da Utilidade Multiatributo

Edwards (1977)

Fonte: Adaptado de Rodriguez, Costa e Do Carmo
(2013)

Os métodos multiatributos apresentam diferentes ângulos em uma única
função, a fim de otimizá-la posteriormente. Os métodos de sobreclassificação
constroem relações de superioridade entre variáveis, existindo hierarquia em
suas comparações, e é propositalmente influenciado pela percepção de um agente
decisor externo (ROY, 1996). Os métodos iterativos associam-se a estudos
discretos ou contínuos, apresentando, como seu nome sugere, a aplicação de
métodos de iteração e princípios de otimização matemática (LIMA, 2011).

Um método que geralmente é aplicado em problemáticas de escolha de
fornecedores é o ELECTRE II, que consiste na atribuição de superação entre
ações de duas maneiras: forte e fraca – o que dá ao estudo mais credibilidade
quanto aos seus resultados e, por conta disso, apresenta relativa superioridade
em relação ao ELECTRE I. Além disso, o ELECTRE II fornece uma ordenação das
alternativas, o que se adequa ao estudo de seleção de fornecedores.

3 ASPECTOS
METODOLÓGICOS

O campo de atuação da
pesquisa está intrinsecamente ligado ao setor terciário da economia, o
comércio, com foco naquele existente entre a organização e seus fornecedores.
Neste momento, a organização em questão faz a ligação entre o setor primário, o
da produção agrícola propriamente dita, com o consumidor varejista ou, por
vezes, até mesmo com o consumidor final. Quando considerados os fornecedores,
este comércio atua, em escala geográfica, não somente na região do Submédio do
Vale do São Francisco, mas também em outros municípios do Nordeste e, quando
necessário, de outras áreas dentro ou fora do país. Tal quantidade e variedade
de opções traz consigo a necessidade de análise das características e serviços
atrelados ao fornecedor, identificando quais deles trarão melhores resultados à
empresa.

a)
Fase 1 – A primeira etapa foi dividida em duas partes:
definição do tema e abordagem teórica. A fixação do tema foi apresentada como
proposta a partir da identificação do volume de mercadoria comercializada no
Mercado do Produtor de Juazeiro, principalmente da cebola branca. A escolha
deste produto foi realizada de acordo com o seu valor agregado, quando
comparadas à quantidade vendida e ao valor financeiro desse montante. Tais
fatores, atrelados à falta de metodologias de escolha de fornecedores, se mostraram
novas possibilidades de estudo para melhoria deste processo, bem como na
contribuição para o desenvolvimento do comércio na região do Vale do São
Francisco. Posterior à significação do tema, na segunda etapa da fase 1, foi
levantado o referencial teórico (artigos, dissertações, teses, entre outros
materiais) que serviu de base para o conhecimento e desenvolvimento dos dados e
ferramentas ligadas a essa temática.

b)
Fase 2 – Foi dividida em duas: a identificação das
variáveis, critérios e pesos aplicados na seleção dos fornecedores da
organização e a construção do modelo de decisão multicritério. A primeira diz
respeito à interação prática da aplicação da pesquisa no estudo de caso: por
meio de uma entrevista, auxiliada por um questionário semiestruturado (APÊNDICE
A), os critérios e variáveis de decisão e escolha foram definidos pelo gestor
(tomador de decisão) da organização, bem como as áreas produtoras de cebola
branca, os fornecedores atuais da empresa (opções a serem escolhidas) e os
pesos referentes a cada critério (quais são os mais importantes de acordo com a
estratégia da organização). O segundo apresenta a construção do Modelo de
Decisão Multicritério, abordado segundo Campos (2011), que abrange as seguintes
prerrogativas, essenciais à construção do modelo: potenciais regiões e
fornecedores candidatos, critérios de avaliação, hierarquia de importância/peso
entre os critérios, relações de sobreclassificação e limiares de concordância e
discordância, como apresentado anteriormente nas explanações sobre os ELECTRE I
e II.

c)
Fase 3 – A última fase apresentou a aplicação do ELECTRE
I e do ELECTRE II para a seleção da melhor região produtora e para o
ranqueamento dos melhores fornecedores, respectivamente. Ambas as aplicações
dos algoritmos foram construídas com o auxílio do Software Microsoft Excel. De
início, para avaliar e quantificar as regiões produtoras de cebola branca, de
acordo com a opinião e classificação do gestor, as avaliações foram traduzidas
em números e colocadas no Excel para dar início às comparações entre as
alternativas. Com isso, foi possível identificar as relações de
sobreclassificação entre as seis regiões produtoras de cebola branca
apresentadas pelo gestor e, ao final, apresentar a que mais se destacou frente
às outras. Após isso, a aplicação do segundo método, o ELECTRE II, apresentou o
ranqueamento entre os fornecedores da região escolhida anteriormente como
melhor opção. A partir da apresentação das cinco alternativas de fornecimento
de cebola branca e classificação das mesmas pelo gestor, apresentadas na Fase
2, as informações também foram dispostas no software Excel e aplicada segundo o
método de ranqueamento. Em seguida às relações de sobreclassificação entre as
alternativas, foi possível identificar quais as mais significativas, em ordem
decrescente, para empresa do gestor. Além disso, de modo a testar a validade
dos algoritmos construídos, comparou-se os mesmos com os resultados do software
J-ELECTRE (PEREIRA; COSTA; NEPOMUCENO, 2017).

4 RESULTADOS E
DISCUSSÃO

Como segundo critério
para a escolha de fornecedores de cebola branca, em vista da existência do
produto em todo o país, o custo dessa mercadoria se mostra bastante importante.
Como custo, pode-se entender desde o valor de um volume específico de cebola até
o custo com o seu transporte (frete), o qual depende quase que totalmente da
distância entre o local de origem do produto e o Mercado do Produtor, onde está
a empresa compradora.

Desse modo, a variável
custo será tratada como a soma das inferências de custo de mercadoria e custo
de transporte. Essa união de critérios se justifica pelo fato de haver um valor
específico (cotação) para a cebola, a depender do dia, da oferta de volume no
mercado e da demanda pelo produto. Para o terceiro critério, é possível
visualizar que os fatores climáticos são as condições apresentadas num
determinado local, numa região em específico. Ele pode ser melhor apresentado
quando o dividimos em partes, como: temperatura, índice pluviométrico, umidade,
época do ano, etc. Além disso, segundo o gestor da empresa em estudo, há um
calendário bem definido para a produção de cebola no Brasil, e isso vai
determinar quais mercados serão os fornecedores de cebola de melhor qualidade,
pois cada região do país tende a ter melhor/maior produção em determinado
período do ano.

Tabela 1 - Matriz de Decisão

Área/Critério

Qualidade

Custo

Fatores
Climáticos

Peso

8

6

3

Preferência

Max.

Min.

Max.

Irecê

5

Muito baixo

Muito boa

Minas

1

Regular

Muito ruim

Santa Catarina

2

Alto

Ruim

Vale

1

Muito baixo

Ruim

Argentina

1

Muito alto

Ruim

Rio Grande do Sul

3

Muito alto

Regular

Fonte: Autoria própria (2022).

A Tabela 1, preenchida pelo
gestor da empresa, mostra a Matriz de Decisão com os critérios, pesos de
preferência e atribuições para cada alternativa. Ela foi desenvolvida para a escolha
da região produtora, que é a nossa primeira análise. A qualidade foi mensurada
através de uma escala numérica de 1 a 5 – quanto mais próximo de 5, maior a
qualidade apresentada pelo produto (critério de maximização).

Tal escala foi escolhida de modo
a possibilitar uma melhor compreensão do gestor a cerca deste item. O segundo
critério, o custo, foi atribuído em escalas qualitativas (muito baixo, baixo,
regular, alto e muito alto) – quanto mais próximo de “muito baixo”, menor a
distância até a sede da empresa e menor o custo de transporte e compra do
produto (critério de minimização). Por último, a condição climática também foi
abordada com escalas qualitativas, no entanto o seu critério é de maximização
(quanto mais próximo de “muito bom”, melhor), assim como no critério qualidade.

A Tabela 2
apresenta a normalização da matriz de decisão. De acordo com o tomador de
decisão, a qualidade (peso 8) é o critério mais importante na escolha de
fornecedor; o custo (peso 6) é o segundo fator mais significativo e, por
último, os fatores climáticos (peso 3) possuem menor influência na decisão
final. A utilização dos pesos levou em consideração primeiramente à questão
sobre qual critério mais teria influência na tomada de decisão do gestor; em
segundo lugar, com uma escala de 1 a 9, o gestor deu as notas dos pesos, de
acordo com a percepção do mesmo.

As escalas qualitativas foram
transformadas em quantitativas de cinco pontos – com ressalva para o sentido da
escala de maximização (preferência para o “muito bom”) e de minimização
(preferência para o “muito baixo”) dos critérios. A normalização foi feita
dividindo-se o índice do critério pelo seu somatório total. Já no caso dos
pesos, dividindo- se o peso individual pela soma dos pesos.

Tabela 2 - Normalização da Matriz de Decisão

Área/Critério

Qualidade

Custo

Fatores
Climáticos

Peso

0,47

0,35

0,18

Preferência

Max.

Min.

Max.

Irecê

0,38

0,05

0,33

Minas

0,08

0,16

0,07

Santa Catarina

0,15

0,21

0,13

Vale

0,08

0,05

0,13

Argentina

0,08

0,26

0,13

Rio Grande do Sul

0,23

0,26

0,20

Total

1

1

1

Fonte: Autoria própria (2022)

A partir da utilização da Equação
1, pode-se construir a Tabela 3, a Matriz de Concordância Macro.

(Eq. 1)

As relações de sobreclassificação
são feitas comparando-se duas alternativas individuais, segundo os seus
critérios. As relações condicionais que forem julgadas verdadeiras terão os
pesos de seus critérios somados. Como demonstração da comparação entre as
alternativas 1 e 2, tem-se:

C1,2=0,47(se0,38≥0,08)+0,35(se0,05≤0,16)+0,18(se0,33≥0,07)
C1,2=0,47+0,35+0,18

C1,2=1

A comparação entre as alternativas
1 e 2 (C1,2) resultou no valor 1, valor máximo. Isso ocorreu porque
as relações entre as duas alternativas foram todas verdadeiras, tendo a
alternativa 1 como superior a 2 em todos os três critérios. Além disso, quando
se faz a comparação inversa, entre as alternativas 2 e 1 (C2,1), o
resultado é 0, o mínimo. Vejamos:

C2,1=0,47(se0,08≥0,88)+0,35(se0,16≤0,05)+0,18(se
0,07≥0,33)

C2,1=0+0+0

C2,1=0

Nessa segunda comparação, as três
comparações condicionais entre as alternativas 2 e 1 são FALSAS, o que gera o
valor zero para cada comparação e, também, para o somatório (C2,1=0).

Tabela 3 – Matriz de Concordância

A1

A2

A3

A4

A5

A6

A1

-

1,00

1,00

1,00

1,00

1,00

A2

0,00

-

0,35

0,47

0,82

0,35

A3

0,00

0,65

-

0,65

1,00

0,35

A4

0,35

1,00

0,53

-

1,00

0,35

A5

0,00

0,65

0,18

0,65

-

0,35

A6

0,00

0,65

0,65

0,65

1,00

-

Fonte: Autoria própria (2022)

Posteriormente, através
da utilização da Equação 2, pode-se encontrar a Matriz de Discordância.

(Eq. 2)

Como na Matriz de
Concordância, há a comparação entre os valores dos critérios, mas, desta vez,
não há relação com os pesos de cada critério, apenas com o valor individual de
cada atribuição numérica. Onde:

Assim, encontra-se D1,2
= -0,34, um valor baixo que mostrará a não impossibilidade de comparação entre
as alternativas. Isso quer dizer que, ao compararmos as alternativas 1 e 2, o
baixo valor de discordância viabilizará a comparação. De modo oposto, tem-se,
por exemplo, o D4,1 = 0,75, o qual expressa um valor
significativamente alto e que, na perspectiva do presente estudo, vetará a
comparação, impossibilitando que ela seja enviesada (Tabela 4).

Tabela 4 – Matriz de Discordância

A1

A2

A3

A4

A5

A6

A1

-

-0,34

-0,51

0,00

-0,65

-0,43

A2

1,00

-

0,25

0,34

0,22

0,50

A3

0,75

0,17

-

0,51

0,00

0,25

A4

1,00

0,00

0,25

-

0,00

0,50

A5

1,00

0,34

0,25

0,68

-

0,50

A6

0,68

0,34

0,17

0,68

0,00

-

Fonte: Autoria própria (2022)

Agora que os valores de
concordância e discordância foram encontrados, pode-se construir a Matriz de
Superação. Para isso, é necessário que os limiares de concordância e
discordância sejam atribuídos - com observação, é claro, para que seu valor não
seja tão altos para a concordância nem tão baixo para a discordância. Caso o
limiar de concordância seja, por exemplo, 0,9, dificilmente construiríamos um
número grande de sobreclassificações entre as alternativas porque tal valor
para o índice deixa a comparação bastante exigente, e, também, um resultado
menos representativo. O caso do limiar de discordância segue a mesma lógica:
quanto menor for, mais difícil será encontrar relações entre as alternativas,
enviesando todas as comparações e não se obtendo nenhuma resultado de
sobreclassificação satisfatório.

Atribuiu-se, desse
modo, o valor de concordância como c = 0,7 e o valor de discordância como d = 0,35.
Assim, caso o valor da concordância seja maior ou igual a 0,7 e o valor da
discordância seja menor ou igual a 0,35, teremos um resultado de
sobreclassificação verdadeira entre as alternativas em análise. Além disso,
vale frizar que a literatura não traz uma relação totalmente clara para a
escolha dos valores dos limiares; eles podem variar bastante a partir da
complexidade mínima exigida para a análise. Neste estudo, portanto, a
relacionamos com a necessidade de não trazermos limiares nem tão altos nem tão
baixos, de modo a não enviesar a análise, bem como para trazer certo nível de
exigência às comparações.

Como mostra Equação 3,
para que a sobreclassificação seja considerada verdadeira, dois critérios devem
ser respeitados. Eles são:

𝑎𝑆𝑏 𝑠𝑒 𝑒 𝑠𝑜𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑠𝑒 {𝐶(𝑎, 𝑏) ≥ 𝑐

𝐷(𝑎, 𝑏) ≤ 𝑑

Como demonstração,
vejamos da comparação entre as alternativas 1 e 2:

i.             C 1,2 = 1 e c = 0,7 ®          C 1,2 ≥ c+ (CONDIÇÃO SATISFEITA)

ii.            D 1,2 = -0,34 e d = 0,35      ®          D 1,2 ≤ d+
(CONDIÇÃO SATISFEITA)

Após as análises de
sobreclassificação, é possível construir a Matriz de Superação, a Tabela 5. O
“S” maiúsculo representa uma sobreclassificação; os traços (“-“), uma
impossibilidade de comparação por não haver superação entre mesmas opções; os
valores em branco representam a não superação de uma opção sobre a outra, seja
por um valor inferior ao limiar de concordância, seja por um valor superior ao
limiar de discordância, havendo um veto nessas comparações.

Tabela 5 – Matriz de Superação

A1

A2

A3

A4

A5

A6

A1

-

S

S

S

S

S

A2

-

S

A3

S

-

S

A4

S

-

S

A5

-

A6

S

-

Fonte: Autoria própria (2022)

A Tabela 5 também pode
ser representada pela Figura 1, o Kernel de Sobreclassificação. Neste momento,
pode-se identificar visualmente as suas relações de superioridade e
inferioridade. Por fim, é possível construir a classificação final das regiões
de produção, em ordem decrescente de expressividade, para que seja possível
selecionar a melhor região produtora para o tomador de decisão, segundo suas
inferências iniciais e a aplicação do ELECTRE I.

Como visualizado na
Figura 1, no Kernel de Sobreclassificação, é possível ver Irecê como a região
com maior relevância. A alternativa “Irecê” é a região selecionada, pois é
superior a todas as outras alternativas de áreas de produção/comercialização de
cebola branca para o gestor da empresa. Além disso, explorando as ramificações
posteriores, é possível identificar a região 5, Argentina, como aquela que é
mais superada; ela é superada, com base nos critérios e pesos estabelecidos,
por todas as outras alternativas.

Figura 1 – Kernel de Sobreclassificação

Fonte: Autoria própria (2022)

Como dito pelo gestor,
os resultados referentes a fatores climáticos na região de Irecê, nos meses de
outubro e novembro, têm feito com que a qualidade do produto apresente resultados
mais relevantes frente às outras regiões. Segundo Camargo Filho e Alves (2005)
e o calendário das safras de cebola do Brasil, a região nordeste possui maior
produção nos períodos de agosto a novembro, o que é oposto nas outras regiões
do país. Corroborando com a opinião do gestor, toda a produção do mês de
outubro e novembro foi trazida da região de Irecê. Além disso, quanto ao
critério custo, por conta da proximidade entre essas fazendas e o Mercado do
Produtor, o montante financeiro para trazer esses produtos é considerado baixo,
se comparado com as outras opções de comercialização do gestor.

Após a aplicação do
método ELECTRE I para a escolha da região produtora, onde pôde- se definir a
região de Irecê como a melhor dentre as opções, faz-se necessário, construir
comparações entre as empresas presentes na região de Irecê para, assim,
ranquear, através do método ELECTRE II, quais os melhores fornecedores de
cebola branca para empresa do Mercado do Produtor de Juazeiro-BA.

Tabela 6 - Matriz de Decisão

Área/Critério

Qualidade

Custo

Confiabilidade

Peso

9

5

2

Preferência

Max.

Min.

Max.

Fornecedor A

5

Alto

Alta

Fornecedor B

5

Baixo

Muito Alta

Fornecedor C

4

Muito baixo

Alta

Fornecedor D

5

Muito alto

Baixa

Fornecedor E

3

Muito baixo

Muito baixa

Fonte: Autoria própria (2022)

A Tabela 6 apresenta a
Matriz de Decisão. Quando comparada com a Matriz de Decisão da Tabela 1, é
possível identificar uma diferença para o terceiro critério. Nesta nova matriz,
como todos os seus fornecedores estão na mesma região, não se faz necessária a
presença da condição climática como critério. Nesta fase do estudo, o terceiro
critério utilizado pelo gestor foi a confiabilidade, a qual, segundo o mesmo,
se relaciona com as inferências atribuídas através do relacionamento entre as
partes comerciais e que, de acordo com o seu fim, possibilitam ou não novas
interações comerciais. Em resumo, aponta para o resultado de comercializações
anteriores entre as partes.

Se o resultado fora
favorável, mais fácil será voltar a comprar com aquele produtor; se não, a
comercialização se torna mais difícil de acontecer, seja porque o produto não
foi entregue nas condições desejadas/prometidas, seja por outro motivo que não
agradou ao comprador.

Tabela 7 - Normalização da Matriz de Decisão

Área/Critério

Qualidade

Custo

Confiabilidade

Peso

0,56

0,31

0,13

Preferência

Max.

Min.

Max.

A

0,23

0,31

0,25

B

0,23

0,15

0,31

C

0,18

0,08

0,25

D

0,23

0,38

0,13

E

0,14

0,08

0,06

Total

1

1

1

Fonte: Autoria própria (2022)

A Tabela 7 apresenta a
Normalização da Matriz de Decisão. Os critérios de qualidade e custo se mantém
iguais aos da escolha da região produtora, com ressalvas para os pesos
atribuídos nessa nova análise – 9 para a qualidade e 5 para o custo, como
apresentados pelo gestor. A confiabilidade foi mensurada qualitativamente
(Muito baixa, Baixa, Regular, Alta e Muito Alta) – critério de maximização, e a
ela atribuída o peso 2.

A Tabela 8 apresenta a
Matriz de Concordância. De maneira similar, a Equação 1 também é usada nesta
nova análise. As alternativas são comparadas par-a-par para cada critério e,
caso a relação comparativa seja verdadeira, o peso da alternativa incrementado
ao somatório. Vejamos:

C 1,5
= 0,56(se 0,23 ≥ 0,14)+0,31(se 0,31 ≤ 0,08)+ 0,13(se 0,25 ≥ 0,06)

C 1,5
= 0,56 + 0 + 0,13

C 1,5
= 0,69

A comparação entre as
alternativas 1 e 5 resultou no valor de concordância igual a 0,69. O valor não
foi máximo porque apenas dois dos três critérios foram verdadeiros – o segundo
critério é falso nessa comparação. Vejamos a relação inversa (comparação entre
5 e 1). Ela retorna um valor de 0,31, mostrando mais uma vez que o método é
compensatório (0,69 + 0,31 = 1).

C 5,1 = 0,56(se
0,13 ≥ 0,22)+ 0,31(se 0,07 ≤ 0,30) + 0,12(se 0,06 ≥ 0,25)

C 1,5 = 0 + 0,31
+ 0

C 1,5 = 0,31

Tabela 8 – Matriz de Concordância

A1

A2

A3

A4

A5

A1

-

0,56

0,69

1,00

0,69

A2

1,00

-

0,69

1,00

0,69

A3

0,44

0,31

-

0,44

1,00

A4

0,56

0,56

0,56

-

0,69

A5

0,31

0,31

0,31

0,31

-

Fonte: Autoria própria (2022)

A Matriz de Discordância
da Tabela 9 é construída a partir da utilização da Equação 2, como a seguir:

Com um valor de 0,75 na
discordância entre as alternativas 1 e 5 e os limiares de discordância mais
baixos que esse valor, é certo que tal comparação será vetada por apresentar um
valor tão alto, não havendo possibilidade de comparação entre as alternativas
neste momento.

Tabela 9 – Matriz de Discordância

A1

A2

A3

A4

A5

A1

-

0,50

0,75

0,00

0,75

A2

0,00

-

0,25

0,00

0,25

A3

0,15

0,20

-

0,15

0,00

A4

0,41

0,75

1,00

-

1,00

A5

0,61

0,81

0,61

0,30

-

Fonte: Autoria própria (2022)

Após definir as
matrizes de concordância e discordância, é possível construir a Matriz de
Superação. Os limiares de concordância e discordância são: (c+ = 0,8,
c- = 0,6, d+ = 0,4 e d- = 0,3). É necessário
reafirmar que não se deve escolher valores muito altos ou muito baixos para que
a análise não seja enviesada e perca o seu objetivo comparativo.

Para que a
sobreclassificação seja considerada FORTE, de acordo com a Equação 4, três critérios
devem ser considerados concomitantemente:

aSFB se e somente se
{C(a,b)≥c+

D(a,b)≤d+

C(a,b)>C(b,a)

Como demonstração,
temos a comparação entre as alternativas 1 e 4:

i.             C 1,4 = 1 e c+
= 0,8 ® C 1,4 ≥ c+
(CONDIÇÃO SATISFEITA)

ii.            D 1,4 = 0 e d+
= 0,4              ® D 1,4 ≤ d+
(CONDIÇÃO SATISFEITA)

iii.           C 1,4 = 1 e C 4,1 = 0,56       ® C 1,4 > C 4,1 (CONDIÇÃO SATISFEITA)

Além disso, caso a
sobreclassificação não seja FORTE, ela ainda poderá ser FRACA. De acordo com a
Equação 5, os seus critérios são:

aSfB se e
somente se {C(a,b)≥ c-

D(a,b)≤ d-

C(a,b)> C(b,a)

Analisemos a comparação
entre as alternativas 2 e 5:

i.             C2,5 = 0,69 e c-
= 0,6           ®          C2,5
≥ c+ (CONDIÇÃO SATISFEITA)

ii.            C2,5 = 0,25 e d-
= 0,3          ®          C2,5
≤ d+ (CONDIÇÃO SATISFEITA)

iii.           C2,5 = 0,69 e C5,2
= 0,31      ®          C2,5
> C5,2 (CONDIÇÃO SATISFEITA)

Depois de feitas todas
as comparações entre as alternativas e seus critérios de sobreclassificação, é
possível construir a Matriz de Superação, apresentada na Tabela 10. Para uma
melhor didática, tomaremos o “F” como a superação FORTE e o “f” como a FRACA.
Além disso, para impossibilidade de comparação, os traços (“-“), os quais
representarão veto ou comparação entre alternativas iguais.

Tabela 10 – Matriz de Superação

A1

A2

A3

A4

A5

A1

-

F

A2

F

-

f

F

f

A3

-

F

A4

-

f

A5

-

Fonte: Autoria própria (2022)

A Figura 2 apresenta,
de modo mais didático, os resultados de sobreclassificação FORTE e FRACA entre
as alternativas. Na superação FORTE, é possível identificar duas linhas
paralelas, em que não se pode comparar as alternativas das diferentes
estruturas.

Desse modo, não é
possível determinar uma maior relevância, por exemplo, entre as alternativas 2
e 3. Por outro lado, quando se compara a superação FRACA, é possível ver que a
alternativa 2 supera fracamente a 3, havendo uma hierarquia entre as duas. As
outras relações que não eram evidenciadas de maneira forte foram mostradas de
maneira fraca, possibilitando, assim, a construção da Tabela 11, o Ranqueamento
dos Fornecedores, em ordem descrente de superioridade.

Figura 2 – Kernel Micro de Sobreclassificação Forte
e Fraca

Fonte: Autoria própria (2022)

Tabela 11 – Ranqueamento do Fornecedores

RANKING

ALTERNATIVAS

1º

Fornecedor B

2º

Fornecedor C

3º

Fornecedor A

4º

Fornecedor D

5º

Fornecedor E

Fonte: Autoria própria (2022)

A similaridade entre as
alternativas para os dois primeiros critérios fez com que o critério
confiabilidade, utilizado no ranqueamento dos fornecedores, contribuísse como
um fator de desempate no ranqueamento. As alternativas A, B e C receberam as
maiores percepções quanto a confiabilidade, o que contribuiu bastante, pois,
identificando apenas as comparações entre as alternativas nos outros dois
critérios, seus resultado seriam bastante similares. Segundo o gestor, a
relação com os produtores tem grande força no momento da concretização de uma
negociação, pois, por conta das grandes distâncias entre o comprador e o
fornecedor, muitas variáveis não podem ser controladas, como a rastreabilidade
e o processo de produção da cebola. Em virtude disso, quanto melhor a
experiência em outras comercializações, mais fácil será manter tal assiduidade
comercial entre as partes. O fornecedor B, por exemplo, é a que o gestor tem
maior proximidade, principalmente pelo tempo interação comercial entre ambos,
como mostrou o gestor.

A apresentação dos
resultados referente às duas etapas da análise de comparação se mostrou
bastante significativa, sendo esse método uma ferramenta com grande potencial
para auxiliar o decisor em suas tomadas de decisão diárias. Vale ressaltar, é
claro, que a significância deste estudo pode ser variável, com expressividades
diferentes para cada análise, principalmente, por conta da alta subjetividade
inerente às predefinições dos critérios, das caracterizações qualitativas e/ou
quantitativas das variáveis e do julgamento de seus pesos e importância.

Além disso, a escolha
dos limiares de concordância e discordância é importante, visto a sua
representatividade nas interações finais entre as alternativas (Matriz de
Superação). Caso os seus valores sejam escolhidos erroneamente, como, por
exemplo, com limiares de concordância bastante altos, dificilmente haverá
relações verdadeiras para a sobreclassificação (o índice de concordância ser
maior que o limiar de concordância e, também, maior que a relação inversa entre
as alternativas) tanto para as sobreclassificações fortes quanto,
principalmente, para as fracas.

Por outro lado, de
maneira análoga, caso os limiares sejam relativamente medianos (limares de
concordância não tão alto e limiares de discordância não tão baixos), boa parte
das relações comparativas se apresentarão como verdadeiras, fato que
dificultará a análise por conta da alta similaridades entre os resultados das
comparações.

De início, a partir das
inferências encontradas ao final desta pesquisa, é possível identificar algumas
particularidades, semelhanças e discrepâncias quando a comparamos com outros
estudos. A utilização de dois métodos serviu como maneira de dar uma sequência
lógica à metodologia do trabalho como um todo: a seleção da região produtora
com o ELECTRE I e a ordenação dos melhores fornecedores com o ELECTRE II.

Similar ao estudo aqui
apresentado, o estudo de Santos (2012) teve, também, como objetivo analisar
fornecedores. Ele, no entanto, foi construído a partir da utilização do ELECTRE
TRI, o qual tem como fundamento a classificação das alternativas. Nesse estudo,
entretanto, cada fornecedor apresentava distintas abordagens e níveis de
estruturação. Assim, diferentes possibilidades poderiam ser criadas para
atingir determinado nível estratégico da empresa. A presente pesquisa tratou as
regiões e o fornecedores dentro dessa região de forma homogênia, dando a eles
os mesmos critérios de diferenciação.

Além do estudo de
Santos (2012), a pesquisa de Louro et al.
(2017) também buscou a utilização de ferramentas de decisão para o
desenvolvimento de métricas que pudessem padronizar e melhorar a seleção de
fornecedores do supermercado. Na pesquisa, eles fizeram uso da ferramenta AHP (Analytic
Hierarchy Process), a qual apresenta análises de maneira hierárquica com
critérios e subcritérios. Assim, os critérios Qualidade, Entrega e Financeiro,
abordados na análise, foram destrinchados em novos subcritérios de modo a
especificar minuciosamente cada característica. Ao final, a alternativa que obteve
maior somatório de pontos foi escolhida como o melhor fornecedor.

Outro estudo importante
quanto à posição de uma seleção de fornecedores estruturada como parte vital de
um processo organizacional foi mostrado por Schramm, Silva e Morais (2009). Em
seus resultados, elaborados a partir da utilização do Promethee II, foi
possível identificar a necessidade de outras variáveis que não sejam apenas
custo e qualidade, diretamente ligadas à execução de seus projetos de
engenharia, como relacionamento com fornecedores e demais parceiros.

A presença de
ferramentas de decisão nas empresas, como mostram os estudos de Santos (2012),
Louro et al. (2017) e Schramm, Silva e Morais (2009), tem se mostrado de maneira
eficaz na melhoria de processos e redução de custos. Alguns estudos recentes,
no entanto, ainda não apresentam independência suficiente para trabalhar apenas
com ferramentas multicritério, havendo a necessidade de considerar outras
variáveis inerentes à problemática considerada.

O estudo de Silva
(2016), por exemplo, por se tratar de uma análise de fornecedores do ramo
farmacêutico, em suas conclusões, afirma que a escolha de seus parceiros é
levantada é restringida, geralmente, devido à legislação dos órgãos vigentes.
Assim, uma empresa que almeja ter uma razoável quantidade de clientes e
produtos deve considerar, além das características inerentes a esses, a
compatibilidades das legislações, os órgãos fiscalizadores, entre outras
condicionantes que podem surgir principalmente quando é comércio é internacional
(fato corriqueiro no comércio de medicamentos).

Outra maneira de
validar o presente estudo é comparando-o com ferramentas computacionais
analíticas, como o software J-ELECTRE (PEREIRA; COSTA; NEPOMUCENO, 2017), que
apresenta possibilidades de simulação de análises multicritério para toda a
família ELECTRE. Inicialmente, inserindo as alternativas, pesos, critérios e
limiares necessários à aplicação do ELECTRE I para a seleção da região
produtora no software, foi possível identificar os mesmos resultados apresentados
pelo presente estudo, como mostra a Figura 3. Tanto na atual pesquisa quanto
nos resultados apresentados pelo software, foi possível identificar a região de
Irecê como atual melhor possibilidade para a comercialização da empresa.

Figura 3 – Simulação J-ELECTRE na Seleção da Região
Produtora

Fonte: Pereira, Costa e Nepomuceno (2017)

Posteriormente,
comparando a aplicação da análise para o ranqueamento dos fornecedores da
região de Irecê, também é possível simulá-la no J-ELECTRE. Neste momento,
deve-se visualizar que, no software de Pereira, Costa e Nepomuceno (2017),
cinco limiares estão sendo trabalhados para a análise de sobreclassificação ao
final das comparações par-a-par (c-, c, c+, d-
e d+), como mostra a Figura 4. No entanto, na presente pesquisa, de
acordo com Belton e Stewart (2002), apenas quatro limiares são apresentados (c-,
c+, d- e d+). Apesar dessa diferença quanto ao
número de limiares e, consequentemente, ao modo como suas análises serão
tratadas, a ordenação dos fornecedores se mostrou similar àquela apresentada no
atual estudo, com o Fornecedor B em primeiro lugar, seguido pelos fornecedores
C e A.

Como resultado maior
inerente ao estudo, a perspectiva de propor diferentes análises na escolha ou
ranqueamento de alternativas pode melhorar toda uma gestão de custos, qualidade
e relacionamento através de uma estruturada tomada de decisão. A proposição
aplicada neste estudo foi direcionada para uma empresa que comercializa cebola
no mercado do produtor; no entanto, as definições e referências apresentadas
durante a abordagem do referencial teórico e do estudo de caso podem ser
consideradas nos mais diversos ambientes e contextos organizacionais, seja para
escolha com fins comerciais, seja para decisões do dia a dia, bastando apenas
uma correta estruturação das necessidades e dados pertinente à construção da análise
objetivada.

Figura 4 – Simulação J-ELECTRE na Ranqueamento dos
Fornecedores

Fonte: Pereira, Costa e Nepomuceno (2017)

Uma das principais
contribuições desse trabalho está na oferta de informações e metodologias de
seleção de fornecedores direcionadas ao mercado local da região do Vale do São
Francisco. Logo, esta pesquisa pode servir de base para que outras empresas possam
replicá-la e adaptá-la às necessidades de métodos quantitativos de auxílio à
tomada de decisão.

5 CONCLUSÕES

Por se tratar de duas
análises diferentes, a escolha dos métodos ELECTRE I e ELECTRE II respeitou a
necessidade de escolha e ordenação das melhores regiões e opções, respectivamente,
para o fornecimento de cebola branca para a empresa do Mercado do Produtor.

Com isso, respeitando
as particularidades das problemática e as considerações acerca da escolha dos
critérios, variáveis e qualidades de cada alternativa, a análise foi construída
e chegou-se a um resultado que poderá ser replicado tanto pelo gestor da organização
quanto por outra empresa do mesmo segmento ou de outro qualquer, bastando apenas
que sejam modificados os critérios e alternativas desejadas.

Devido às
características da problemática apresentada, a presença assídua do gestor da organização,
o qual tem como função a definição das estratégicas e tomadas de decisão, se mostrou
vital para o processo de construção do estudo. Isso se justifica porque, a
partir das inferências do gestor, os critérios puderam ser definidos,
mensurados entre si e quantificados para cada alternativas apresentada na
análise, desde a primeira etapa, com as regiões produtoras, até a posterior,
com o ranqueamento dos fornecedores da região anteriormente escolhida.

Assim, de acordo com o
grau de entendimento do negócio por parte do tomador de decisão, a mesma
proporção de criticidade e riqueza implicará aos resultados finais do estudo. Sugere-se
para trabalhos futuros a introdução de um aplicativo baseado na metodologia dos
métodos ELECTRE I e ELECTRE II, o qual apresente a possibilidade de introdução
de critérios e alternativas variadas, de acordo com os objetivos do tomador de
decisão, para diversas problemáticas que possam sugir na organização.

Outra possibilidade
para pesquisas posteriores, apresentada no estudo de Santos (2012), é a presença
de um grupo de pessoas como decisores para as análises abordadas no decorrer do
processo de mensuração e caracterização do estudo. Tal fator poderá somar
percepções variadas dos envolvidos direta ou indiretamente na organização.
Apesar de a decisão em grupo não ser o modelo de tomada de decisão.

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