Resumo Na literatura acadêmica, tanto a seleção quanto a avaliação para o desenvolvimento de fornecedores vêm sendo abordadas como um problema de tomada de decisão no qual um conjunto de fornecedores é avaliado com base em múltiplos critérios de desempenho. Embora já existam centenas de metodologias quantitativas voltadas para o apoio à etapa de seleção de fornecedores, a avaliação de desempenho objetivando o desenvolvimento de fornecedores ainda é pouco explorada na literatura. Além disso, a maioria das abordagens existentes apresentam algumas limitações devido ao uso de técnicas inadequadas. Diante disso, este estudo propõe uma nova metodologia de apoio à avaliação de desempenho de fornecedores, desenvolvida a partir da combinação de sistemas de inferência fuzzy com alguns indicadores de desempenho do modelo SCOR® (Supply Chain Operations Reference). A abordagem proposta permite avaliar aspectos relacionados ao desempenho das operações e aos custos do fornecedor. Os resultados dessa avaliação são usados para categorizar os fornecedores com desempenho similar e indicar diretrizes adequadas para o gerenciamento de cada grupo de fornecedores. Visando demonstrar o processo de modelagem e uso, bem como avaliar a adequabilidade da proposta, foi realizada uma aplicação piloto que envolveu a avaliação de 10 fornecedores de uma empresa do setor automotivo. Quatro sistemas de inferência fuzzy foram implementados usando MATLAB® e parametrizados de acordo com os julgamentos de dois funcionários da empresa. Também foi realizada uma análise de sensibilidade para verificar a consistência dos resultados fornecidos por esses sistemas. Os resultados obtidos reforçam a adequação da metodologia proposta e das parametrizações realizadas durante a implementação. Quando comparada com as metodologias de avaliação de fornecedores encontradas na literatura, esta abordagem apresenta vantagens como o apontamento de diretrizes para a gestão da base de fornecedores, a possibilidade de integração com a avaliação de desempenho de cadeias de suprimento, a capacidade de avaliar simultaneamente uma quantidade não limitada de fornecedores, a representação e o processamento de informações em formato linguístico e o mapeamento e armazenagem interna de todos os cenários de decisão do problema por meio de regras de inferência facilmente interpretáveis.

Abstract In the academic literature, supplier selection and evaluation have been addressed as a decision-making problem in which a set of suppliers is assessed based on multiple criteria. Although there are hundreds of quantitative methodologies to support the supplier selection problem, supplier evaluation aiming at developing suppliers is little explored in the literature. Furthermore, most of the existing approaches have some limitations due to the use of inadequate techniques. Thus this study proposes a new methodology to support the assessment of supplier performance, developed from the combination of fuzzy inference systems with some performance indicators of the SCOR® model (Supply Chain Operations Reference). The proposed approach enables the evaluation of aspects related to the performance of operations and costs. The results of this evaluation are used to categorize the suppliers with similar performance and identify guidelines for the management of each supplier group. To demonstrate the modeling process and use, and also to evaluate the suitability of this proposal, a pilot application involving the evaluation of 10 suppliers of a company in the automotive sector was conducted. Four fuzzy inference systems were implemented using MATLAB® and parameterized according to the judgments of two employees of the company. A sensitivity analysis was performed to verify the consistency of the results yielded by these systems. The results support the suitability of the proposed methodology and the parameterization performed during implementation. When compared with the methodologies for the assessment of suppliers in the literature, this approach presents advantages such as the appointment of guidelines for the management of the supplier base; the possibility of integration with the supply chain performance evaluation; the ability to assess simultaneously a non-limited amount of suppliers, the representation and processing of information in a linguistic format, and the mapping and internal storage of all decision scenarios of the problem.