Sistemática para a Seleção de Fornecedores Verdes utilizando Métodos Multicritérios

Thiago Eller Silva; Cecilia Toledo Hernandez; Darkys E. Lujan-Garcia; Kelly Alonso Costa

doi:10.5020/2318-0722.2025.31.e15312

Authors

Thiago Eller Silva Universidade Federal Fluminense, Rio de Janeiro, RJ, Brasil https://orcid.org/0009-0001-8023-0310
Cecilia Toledo Hernandez Universidade Federal Fluminense, Rio de Janeiro, RJ, Brasil https://orcid.org/0000-0001-7570-9530
Darkys E. Lujan-Garcia Universidade de Sevilla (US), Sevilla, Espanha https://orcid.org/0000-0001-8700-6824
Kelly Alonso Costa Universidade Federal Fluminense, Rio de Janeiro, RJ, Brasil https://orcid.org/0000-0002-7018-5982

DOI:

https://doi.org/10.5020/2318-0722.2025.31.e15312

Keywords:

Analytic Hierarchy Process (AHP), Green suppliers, Sustainability

Abstract

This study proposes a system for supplier selection in the automotive industry, emphasizing the consideration of environmental criteria in addition to traditional financial and technical criteria. A link was established between the literature on sustainable business practices and multi-criteria decision methods, with a particular focus on the Analytic Hierarchy Process (AHP). A qualitative research method has been applied in this study. A literature review was conducted, followed by the identification of interviewees and experts, and the establishment of relevant criteria, sub-criteria, and alternatives. The study developed a model that incorporates environmental criteria into the supplier selection process, aligning with the company's desired sustainability standards. The model demonstrated the feasibility of integrating sustainable practices into the decision-making process, contributing to more efficient and environmentally responsible management. By incorporating environmental criteria into supplier selection, companies can meet the growing demand for sustainable practices and improve their corporate responsibility. The model can serve as a guide for other industries wishing to integrate sustainability into supply chain management. This study contributes by addressing the gap in the literature on the integration of environmental criteria in the supplier selection process in the automotive industry. It provides a systematic approach that can be adapted and applied in various industrial contexts, paving the way for future studies in sustainable supply chain management.

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Author Biographies

Thiago Eller Silva, Universidade Federal Fluminense, Rio de Janeiro, RJ, Brasil

Graduação em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal Fluminense. Mestrando em Engenharia de Produção pela Universidade Federal Fluminense. Atua na indústria automotiva desde 2011 com experiência na área de Supply Chain e Compras.

Cecilia Toledo Hernandez, Universidade Federal Fluminense, Rio de Janeiro, RJ, Brasil

Graduação em Engenharia Industrial. Doutorado em Engenharia mecânica (UNESP). Professora do departamento de Engenharia de Produção da Escola de Engenharia em Volta Redonda (UFF). Líder do grupo de pesquisa do CNPq "Laboratório de Pesquisas em Engenharia Industrial". Professora dos mestrados de Administração, Modelagem Computacional e Engenharia de Produção.

Darkys E. Lujan-Garcia, Universidade de Sevilla (US), Sevilla, Espanha

Graduação em Engenharia Industrial. Doutorado em Filosofia e Ciências Econômicas (Universidade de Sevilla). Pesquisadora visitante na Florida International University. Professora do departamento de Economia Financeira e Direção de Operações da Universidade de Sevilla. Ministra disciplinas da área econômica. Pesquisadora do grupo de Direção de operações na indústria e os serviços.

Kelly Alonso Costa , Universidade Federal Fluminense, Rio de Janeiro, RJ, Brasil

Graduação em Engenharia Civil com Doutorado em Engenharia Civil (UFF). Professora Associada do Departamento de Engenharia de Produção. Coordenadora do Mestrado Profissional em Engenharia de Produção da UFF. Também atua como professora do Mestrado de Tecnologia Ambiental da UFF. Tem experiência em Sustentabilidade, Modelagem computacional, Sistemas de Informação, Indústria 4.0.

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