ARTIGOS

Barreiras à gestão da cadeia de suprimentos verde na indústria automotiva

Barriers to green supply chain management in the automotive industry

Barreras a la gestión de la cadena de suministro verde en la industria automotriz

Flávia Cristina da SilvaI; Fabio Ytoshi ShibaoII; José Carlos BarbieriIII; Andre Felipe Henriques LibrantzIV; Mario Roberto dos SantosV

IORCID: 0000-0001-6999-948X. Universidade Nove de Julho, Programa de Mestrado Profissional em Administração, São Paulo, SP, Brasil. flacrisil@uninove.edu.br
IIORCID: 0000-0002-6666-0330. Universidade Nove de Julho, Programa de Mestrado Profissional em Administração, São Paulo, SP, Brasil. fabio.shibao@gmail.com
IIIORCID: 0000-0002-4019-8950. Fundação Getulio Vargas, Escola de Administração de Empresas de São Paulo, São Paulo, SP, Brasil. jose.barbieri@fgv.br
IVORCID: 0000-0001-8599-9009. Universidade Nove de Julho, Programa de Mestrado e Doutorado em Informática e Gestão do Conhecimento, São Paulo, SP, Brasil. librantz@uninove.br
VORCID: 0000-0001-6222-9255. Universidade Nove de Julho, Programa de Pós-Graduação em Administração, São Paulo, SP, Brasil. mario.rsantos@terra.com.br

 


RESUMO

Este estudo identificou as barreiras e analisou seu grau de influência na Gestão da Cadeia de Suprimentos Verde (GCSV), de acordo com a perspectiva de um fornecedor de primeira camada da indústria automotiva brasileira. Foram encontradas 43 barreiras na literatura especializada, e 13 validadas: apoio e envolvimento (cinco), desempenho operacional (três), desempenho econômico (duas), desempenho ambiental (duas), conhecimento e informação (uma). A validação ocorreu por meio da percepção de especialistas técnicos e acadêmicos com familiaridade nos temas gestão ambiental e cadeia de suprimentos de diversos setores. A hierarquia das prioridades das barreiras foi obtida por meio da aplicação do método de Análise Hierárquica do Processo (Analytic Hierarchy Process [AHP]), tendo como decisores representantes de uma indústria do setor automotivo. A pesquisa mostrou que as implicações de custo representam a barreira mais influente à GCSV, do ponto de vista de um fornecedor de primeira camada do setor estudado.

Palavras-chave: Gestão da cadeia de suprimentos verde; barreiras; indústria automotiva; validação de conteúdo; análise hierárquica do processo


ABSTRACT

This study identified the barriers to and analyzed their degree of influence on Green Supply Chain Management (GSCM) from the perspective of a first tier supplier in the Brazilian automotive industry. There are 43 barriers in the literature of which 13 were validated: support and involvement (five), operational performance (three), economic performance (two), environmental performance (two), and knowledge and information (one). The validation occurred through the perception of technical and academic specialists familiar with environmental management and supply chains in several sectors. The hierarchy of barriers priorities was obtained through the application of the Analytic Hierarchy Process (AHP), with decision makers representing an industry in the automotive sector. The research showed that the cost implications represent the most influential barrier to GCSV, from the perspective of a first tier supplier in the sector.

Keywords: Green supply chain management, barriers, automotive industry, content validation, analytic hierarchy process.


RESUMEN

Este estudio identificó las barreras a la Gestión de la Cadena de Suministro Verde (GCSV) y analizó su grado de influencia, de acuerdo con la perspectiva de un proveedor de primer nivel (tier 1) de la industria automotriz brasileña. De las 43 barreras encontradas en la literatura, se han validado trece: apoyo e implicación (cinco), desempeño operacional (tres), desempeño económico (dos), desempeño ambiental (dos), y conocimiento e información (una). La validación ocurrió por medio de la percepción de especialistas técnicos y académicos familiarizados con los temas gestión ambiental y cadenas de suministro de diversos sectores. La jerarquía de las prioridades de las barreras se realizó a través de la aplicación del Proceso Analítico Jerárquico (Analytic Hierarchy Process [AHP]), y los decisores fueron representantes de una industria del sector automotriz. La investigación mostró que las implicaciones de costo representan la barrera más influyente en la GCSV, desde el punto de vista de un proveedor de primer nivel del sector estudiado.

Palabras clave: Gestión de la cadena de suministro verde; barreras; industria automotriz; validación de contenido; proceso analítico jerárquico


 

 

INTRODUÇÃO

A cadeia de suprimentos do setor automobilístico é composta por vários níveis de fornecimento e apresenta disparidades entre as empresas de acordo com a posição que ocupam. Esse desnivelamento apresenta aspectos críticos em relação ao desempenho econômico, ambiental e operacional de seus atores a montante, polo em que se concentra a maioria das empresas constituídas por capital nacional. Contudo, não são fenômenos isolados, pois o reflexo desses aspectos afeta todas as relações ao longo da cadeia (Zhu, Sarkis, & Geng, 2005).

Os efeitos de tais disparidades tendem a apresentar barreiras à implementação da gestão da cadeia de suprimentos, inclusive a inserção de instrumentos orientados à adaptação dos processos e produtos aos parâmetros de proteção ambiental, chamados de práticas de Gestão da Cadeia de Suprimentos Verde (GCSV), como ecodesign, reciclagem, remanufatura, compras verdes, avaliação do ciclo de vida, logística reversa e outras (Leigh & Li, 2014; Srivastava, 2007).

Visto que organizações distintas interagem em uma mesma cadeia de suprimentos, este estudo trabalhou com o pressuposto de Govindan, Mathiyazhagan, Kannan e Haq (2014) de que, na impossibilidade de eliminar simultaneamente todas as barreiras que se opõem à GCSV, os atores da cadeia tendem a hierarquizá-las para que sejam superadas em função de suas prioridades. Isso posto, foi instituído como objetivo desta pesquisa identificar as barreiras e analisar seu grau de influência na GCSV de acordo com a perspectiva de um fornecedor de primeira camada da indústria automotiva brasileira. Além desta breve introdução, este artigo divide-se em cinco seções. O arcabouço teórico é tratado na próxima seção, enquanto na seguinte estão reunidos os procedimentos metodológicos. O setor econômico pesquisado é caracterizado em seguida e, na penúltima seção, são apresentados os resultados. Por fim, apresentam-se as considerações finais.

 

REFERENCIAL TEÓRICO

Gestão da Cadeia de Suprimentos Verde (GCSV)

Compreendida como o conjunto de, no mínimo, três entidades diretamente envolvidas nos fluxos ascendentes e descendentes de produtos, serviços, recursos financeiros e/ou informações, desde uma fonte de matéria-prima até o consumidor, uma cadeia de suprimentos compreende atividades de planejamento e o controle das operações que envolvem suprimento, compras, logística de distribuição e transformação de bens, desde a extração da matéria-prima até a disposição pós-uso do produto (Seuring & Müller, 2008; Shibao, 2011).

A GCSV é vista como a integração das considerações ambientais na gestão da cadeia de suprimentos, incluindo design de produto, terceirização de serviços, processos de fabricação, entrega do produto final aos consumidores, bem como a gestão do produto após o fim de sua vida útil (Srivastava, 2007). Em termos de limites, equivale a dizer que, além da integração entre os processos de fabricação e a distribuição, os domínios da GCSV abrangem desde a fase de projeto até o descarte do produto (Sarkis, Zhu, & Lai, 2011).

As atividades da GCSV são conhecidas por diversas nomenclaturas, tais como operações verdes, práticas ambientais, iniciativas ambientais, capacidades ou competências, estratégias, aproximações ou ferramentas de GCSV (Jabbour, Arantes, & Jabbour, 2013; Srivastava, 2007). Utiliza-se, neste estudo, o termo "práticas de GCSV" definido por Vachon e Klassen (2006). Ressalta-se que a literatura apresenta estudos sobre diversos tipos de práticas de GCSV, e não há entendimento entre os autores quanto a um modelo único, contudo observou-se que as pesquisas confluem para englobar atividades de gestão que se relacionam a fornecedores, projeto de produto, manufatura e logística reversa (Jabbour et al., 2013).

Diversos aspectos da GCSV requerem maior elucidação, tais como o desequilíbrio entre a adoção de práticas internas e externas e os conflitantes resultados associados às práticas de GCSV e o desempenho econômico (Zhu et al., 2005). Inclusive, o fato de não existirem vínculos suficientemente evidentes entre a implementação da GCSV e o incremento de qualquer forma de desempenho ambiental, econômico ou operacional, para Zhu et al. (2005), constitui uma barreira à implementação da GCSV.

Barreiras para implementação da GCSV

Embora existam forças motrizes que conduzam as organizações à implementação da GCSV como forma de contribuir para a sustentabilidade empresarial, em contraponto, existem fatores que confrontam os esforços das empresas em adotar práticas ambientalmente sustentáveis, uma vez que a implementação da GCSV é uma tarefa complexa e extensa (Giunipero, Hooker, & Denslow, 2012; Haq & Mathiyazhagan, 2013).

As barreiras que se opõem ou criam dificuldades à implementação das práticas de GCSV recebem classificações diversas na literatura, como se verá mais adiante.

 

PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

Esta pesquisa, classificada como aplicada e de caráter exploratório, investigou um contexto local com a intenção de produzir conhecimentos que venham a ser empregados na solução de problemas específicos (Prodanov & Freitas, 2013). Esse estudo foi realizado em três fases nas quais se utilizou a abordagem de métodos mistos, com o intuito de extrair e combinar os pontos fortes das estratégias qualitativas e quantitativas para melhor compreensão dos problemas de pesquisa (Creswell, 2010). A fundamentação do estudo iniciou-se com a pesquisa bibliográfica, e as fases seguintes destinaram-se à exploração do ambiente para definição e diagnóstico das barreiras (Martins & Theóphilo, 2009).

Fase 1: foram revisadas, extensa e sistematicamente, as bases de dados Scielo e Spell, no período de 1999 a 2015, e Scopus Elsevier, entre 1999 e 2014. Os termos de busca aplicados aos campos título, resumo e palavras-chave consistiram na combinação de dois conjuntos de palavras: a) "barreiras", "obstáculos", "dificuldades", "impedimento" e "inviabilidade", e, b) "gestão verde da cadeia de suprimentos", "gestão da cadeia de suprimentos verde", "gestão ambiental na cadeia de suprimentos".

As barreiras extraídas dos artigos que atenderam aos critérios de seleção foram estratificadas em categorias empregadas em outros estudos, como detalhado no Quadro 1.

Dado seu caráter complexo e subjetivo, a exemplo dos estudos de Balasubramanian (2012) e Haq e Mathiyazhagan (2013), a categorização das barreiras deu-se com base na semelhança entre suas definições. Devido à pluralidade dos conceitos, para o objetivo deste estudo, admitiu-se que as barreiras podem simultaneamente apresentar abrangência interna e externa e possuir até duas naturezas diferentes, conforme apresentado no Quadro 2.

Fase 2: as barreiras compiladas na literatura foram apresentadas em forma de questionário a especialistas técnicos e acadêmicos para serem validadas de acordo com os critérios "essencial", "útil, mas não essencial" e "desnecessário".

Foi consultada a rede LinkedIn na busca por profissionais da área de consultoria e certificação de sistemas de gestão ambiental, com tempo de experiência mínimo de cinco anos e atuação em empresas de pequeno, médio e grande portes de, pelo menos, dois setores econômicos diversos.

Os acadêmicos foram selecionados entre os docentes de programas de pós-graduação strictu sensu em Administração signatários do teste da Associação Nacional dos Programas de Pós-Graduação em Administração (ANPAD) para admissão de estudantes e localizados na região metropolitana da cidade de São Paulo. Os critérios consistiram em doutorado como formação mínima e dedicação a linhas de pesquisa relacionadas aos temas gestão ambiental e cadeia de suprimentos. As demais exigências seguiram as mesmas determinações feitas aos especialistas técnicos.

O método de validação de conteúdo seguiu os critérios de Lawshe (1975), reformulados por Ayre e Scally (2014), que recomendam a obtenção da taxa validade de conteúdo - Content Validity Ratio (CVR) - por meio da razão entre o número de especialistas que avaliaram o item como "essencial" (ne) e o número total de respondentes (N), excluindo os que se abstiveram de opinar. A Tabela 1 apresenta o CVR para alguns painéis de especialistas.

 

 

Entre 24 de agosto e 11 de dezembro de 2015, foram contatados, via e-mail, 53 especialistas técnicos e 21 acadêmicos, entre os quais foi alcançada a participação válida de 14 técnicos e seis acadêmicos, com respectivas taxas de retorno de 26, 4% e 28, 6%. O painel composto por 20 integrantes demandou, conforme ilustrado na Tabela 1, o consenso de, no mínimo, 15 especialistas para a validação de cada barreira.

Fase 3: a terceira e última etapa da pesquisa consistiu em confrontar os resultados obtidos nas fases anteriores com a realidade vivenciada em diferentes departamentos de uma mesma organização. O universo da pesquisa foi delimitado ao setor automotivo e definido, como amostra, um fornecedor de primeira camada representado por até três colaboradores alocados em posição estratégica nas diferentes áreas que mantêm contato direto com atores da cadeia de suprimentos, tais como os gerentes dos departamentos de compras, logística, qualidade, produção e desenvolvimento.

Foi utilizado o método Analytic Hierarchy Process (AHP) para analisar o grau de influência de cada barreira à GCSV, a exemplo de outros trabalhos documentados na literatura (Govindan et al., 2014; Salem, Salman, Najafi, & Moawad, 2010), e por tratar-se de uma teoria geral de avaliação amplamente aceita pela academia (Saaty & Vargas, 2012). De maneira geral, o método AHP pode ser dividido em três etapas: decomposição do problema em uma estrutura hierárquica (com objetivo, critérios e subcritérios e as alternativas), construção da matriz de comparação entre os critérios, utilizando a escala de importância de Saaty, e o cálculo do vetor de prioridade (classificação) para as alternativas (Saaty, 2008).

Para o propósito deste estudo, esse método foi considerado o mais adequado, uma vez que pode ser parcialmente implementado, como é o caso do modelo proposto neste trabalho, que vai até o terceiro nível, conforme mostra a Figura 1. Ademais, pode ser facilmente desenvolvido em uma planilha eletrônica, o que facilita a interação com os decisores. Também tem a vantagem de permitir a comparação um a um dos critérios, o que leva a uma análise mais focada.

Por tratar-se de uma ferramenta de informação e comunicação, é oferecido um equivalente semântico a cada índice da escala comparativa: 1 para mesma importância entre os elementos; 3 para uma diferença moderada; 5 para uma diferença significativa; 7 quando um dos elementos é muito fortemente mais importante que outro, e 9 para diferenciar a importância extrema de um elemento sobre outro. Os valores 2, 4, 6 e 8 são considerados intermediários entre dois julgamentos (Saaty, 2008).

Decisões coletivas são o resultado das combinações de preferências individuais acordadas para constituir um propósito conciso e explícito (Gomes, Gomes, & Almeida, 2009). Entre as diversas estratégias documentadas na literatura para a obtenção das decisões em grupo, e a exemplo do trabalho realizado por Aguarón, Escobar e Moreno-Jiménez (2014), optou-se por aplicar o método AHP integralmente a cada decisor e, posteriormente, agregar os julgamentos individuais em um único resultado por meio de média geométrica, técnica conhecida como Agregação Individual de Prioridades (AIP) (Costa & Belderrain, 2009; Cruz, 2011; Lai, Wong, & Cheung, 2002; Saaty & Peniwati, 2013).

Os decisores analisaram o problema e expressaram seu ponto de vista e interesses específicos separadamente, e a consistência dos julgamentos foi verificada de acordo com o padrão aceitável de inconsistência das matrizes individuais Consistency Random (CR) inferior a 0, 1 (Saaty & Peniwati, 2013). Com vistas a obter o panorama global das dificuldades enfrentadas por uma dada empresa, não houve atribuição de pesos às decisões de cada representante da empresa.

 

CONTEXTUALIZAÇÃO DO OBJETO DE ESTUDO

Compõem o complexo industrial automotivo brasileiro 624 empresas fabricantes e escritórios de representação de autopeças e 31 fabricantes de veículos, máquinas agrícolas e rodoviárias (Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores [Anfavea], 2016). Tal como em outros setores, a cadeia de suprimentos automotiva se organiza em níveis ou camadas (tiers), a partir da empresa focal, a montadora, a montante em direção aos fornecedores e a jusante, aos clientes (Castro, 2005).

Posicionados na primeira camada a montante, encontram-se os fornecedores de componentes, módulos ou subsistemas pré-montados. Como tais produtos são diretamente incorporados na linha de produção da montadora, o estreitamento dos vínculos favorece à empresa focal o controle sobre a consolidação de volumes e atividades desempenhadas pelo fornecedor, esteja ele alocado em infraestrutura própria e independentemente da montadora, a chamada fonte single sourcing, ou inserido em uma zona de fornecimento na própria planta da montadora ou anexa a ela (Castro, 2005; Humphrey, Lecler, & Salerno, 2000; Martins, Souza, & Serio, 2011; Pires, 1998; Pires & Sacomano, 2010; Salerno, Zilbovicius, Arbix, & Dias, 1998).

Entre as práticas de GCSV mais comumente verificadas em empresas automotivas brasileiras, destacam-se a manutenção de um sistema de gestão ambiental certificado, a gestão de resíduos e a adoção de prédios verdes (Lopes, Sacomano, Silva, & Lopes, 2013; Pombo & Magrini, 2008), mas pressões pela obtenção de eficiência energética, minimização do impacto ambiental e redução da dependência do petróleo têm impulsionado a indústria automotiva na busca por soluções sustentáveis (Vaz, Barros, & Castro, 2014).

Tomou-se como unidade de análise a empresa Alpha, escolhida por facilidade de acesso e disponibilidade em fornecer as informações para a realização desta pesquisa. Dedicada à transformação de material plástico, com capacidade produtiva de 65 toneladas diárias, é constituída unicamente por capital nacional e caracteriza-se como indústria de grande porte, conforme classificação do Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES, 2017). Estabelecida como fornecedor de primeiro nível na cadeia de suprimentos automotiva, relaciona-se a jusante com 12 montadoras de veículos leves e caminhões, e a montante com 90 fornecedores para abastecer o mercado nacional com alguns produtos, tais como reservatórios, sistemas de partida a frio, triângulos de segurança, entre outros.

Representaram a empresa Alpha, no processo de hierarquização de barreiras, os gerentes dos departamentos de Engenharia da Qualidade (decisor 1), Produção (decisor 2) e Compras (decisor 3). Os decisores 1 e 2 possuem formação em Engenharia de Produção e o decisor 3, em Administração e Economia, e, reunidos, apresentam média de tempo de experiência na função de aproximadamente 15 anos.

 

RESULTADOS

Tal como em outros trabalhos sobre a influência de barreiras à GCSV no cenário nacional (Jabbour & Souza, 2015; Nascimento, Silva, Nunes, & Sellito, 2014), o quadro conceitual foi elaborado a partir do resultado de estudos realizados em países desenvolvidos e em desenvolvimento.

Como apresentado na Figura 2, a linha de corte de 15 avaliações, essencial em um painel de 20 especialistas, definiu as barreiras validadas (Ayre & Scally, 2014), e apenas B35 - Falta de comprometimento da alta direção alcançou o consenso. Observa-se que, no universo das barreiras menos impactantes, mesmo as mais irrelevantes, B23, B24 e B29, foram consideradas essenciais por 10% do painel.

O número total de barreiras validadas nesta pesquisa, 13, encontra correspondência no estudo de Zaabi, Dhaheri e Diabat (2013), e coloca-se em posição intermediária entre os demais trabalhos que analisaram a influência de quatro barreiras (Giunipero et al., 2012; Thun & Müller, 2010) e outros que investigaram até 26 barreiras (Govindan et al., 2014; Mathiyazhagan, Govindan, Haq, & Geng, 2013). Na Tabela 2, é possível comparar as barreiras validadas em razão da dimensão em que interagem.

O julgamento dos decisores 2 e 3 atendeu ao critério de consistência CR < 0, 1 (Saaty, 1991), para o julgamento do decisor 1 a verificação de consistência apontou CR igual a 0, 139, e a necessidade de reanálise. Uma vez refeito o julgamento, verificou-se que o indicador CR foi igual a 0, 091.

A Tabela 3 permite a análise dos julgamentos individuais no tocante à dimensão da GCSV em que as barreiras exercem influência.

Houve consenso entre os gestores das áreas de Compras e Qualidade a respeito de que os impedimentos à GCSV se concentram no relacionamento entre os atores, principalmente pelo fato de que o fornecedor de primeira camada se responsabiliza perante a montadora pelo gerenciamento dos fornecedores dos níveis seguintes (Humphrey et al., 2000).

De acordo com Vanalle e Salles (2011), as relações entre atores, celebradas por meio de acordos de cooperação, em geral, estendem-se pelo tempo de fornecimento do produto e impactam não somente o preço final do automóvel, mas também alguns aspectos, tais como qualidade, garantia e imagem.

Para o decisor 2, que administra a área produtiva, as dificuldades relacionadas a fatores econômicos apresentaram maior criticidade para a GCSV, a despeito da necessidade de oferecer produtos a preços mais baixos que os dos concorrentes e, simultaneamente, reduzir os custos de produção (Jabbour, Alves & Filhos, 2010). De modo geral, as estratégias de produção no setor automotivo brasileiro são direcionadas ao atendimento ordenado das necessidades competitivas: custo, qualidade e flexibilidade (Vanalle, Salles, & Vieira, 2009).

Menos significativa para todos os decisores apresentou-se a categoria das barreiras relacionadas ao desempenho ambiental, o que evidencia poucas dúvidas a respeito da necessidade de alinhar as metas corporativas a processos e produtos menos agressivos ao meio ambiente. Como constatado por Pombo e Magrini (2008), há mais de uma década, o setor automotivo já contava com o maior número de empresas com sistemas certificados de gestão ambiental de acordo com a norma NBR ISO 14001 (ABNT, 2004).

Depois de agregadas as prioridades individuais dos decisores, obteve-se, por meio de média geométrica, o panorama de influência das barreiras à GCSV sobre um fornecedor primário da cadeia de suprimentos automotiva, como se observa na Figura 3.

A barreira Implicações de Custos (B1) foi reconhecida como o principal desafio à implementação da GCSV, o que corrobora o estudo de Nascimento et al. (2014), que identificou quatro principais barreiras à GCSV na cadeia de suprimentos do óleo lubrificante, três delas relacionadas ao desempenho econômico.

O índice de prioridade de B1 é 22 vezes mais impactante que o da última colocada, a barreira B21, Falta de práticas adequadas de logística reversa. Esse resultado pode ser mais bem compreendido se for considerado o vasto acervo de legislações e políticas ambientais instituídas principalmente nas esferas estaduais e federais, a citar os programas específicos para a coleta e disposição final de resíduos sólidos, tais como lâmpadas fluorescentes, pilhas e baterias, óleo lubrificante e pneus, entre outros.

A Falta de conhecimento técnico B26 obteve a segunda posição em grau de prioridade, o que ressalta a necessidade de que as organizações mantenham um cargo ou departamento especializado nas questões ambientais dedicado à difusão de conhecimento (Corazza, 2003). Jabbour, Teixeira e Jabbour (2013) identificaram casos de coevolução entre o nível de treinamentos ambientais planejados e seguidos de implantação de melhores práticas e o estágio de gestão ambiental de empresas brasileiras de variados setores econômicos.

A responsabilidade socioambiental compete não só à alta direção, mas a todas as áreas da organização (Tachizawa & Andrade, 2008) e, de acordo com os decisores da empresa Alpha, a falta dela consiste em um impedimento à GCSV, motivo para B33 ter alcançado o terceiro maior grau de prioridade. No estudo realizado junto a empresas do setor automotivo indiano, de Mudgal, Shankar, Talib e Raj (2010), foram identificadas a interdependência entre as barreiras e a falta de responsabilidade socioambiental e de conhecimento técnico.

À barreira B22 - Baixa ecoeficiência do processo devido a complexidades no design do produto, foi atribuído peso 0, 090, o que lhe rendeu a quarta colocação. Ainda que os veículos mais modernos consumam menos recursos e sejam menos poluentes, existem dificuldades na tradução das exigências legais em critérios técnicos (Naveiro, Pacheco, & Medina, 2005).

Em quinto lugar, a barreira B43 - Falta de integração com os stakeholders recebeu peso 0, 089, o que pode ser justificado pela dificuldade em integrar os interesses de diversas partes, como órgãos regulamentares, comunidade do entorno, funcionários, associações de classes, entre outras (Seles & Jabbour, 2014; Wu, Ding, & Chen, 2012). Reflexos da barreira B43 no setor automotivo foram documentados nos estudos de Gavirneni (2003).

Não foram encontrados parâmetros de comparação para alguns resultados deste estudo com outros trabalhos sobre o tema desenvolvidos no cenário nacional (Drohomeretski, Costa, & Lima, 2014; Jabbour & Souza, 2015; Nascimento et al., 2014), visto que não abordaram diversas barreiras, tais como B8, B33 e B35.

A falta de comprometimento da alta direção (B35) apresentou acentuada relevância na segunda fase da pesquisa, visto ter sido validada por unanimidade entre os especialistas técnicos e acadêmicos, mas não expressou a mesma distinção para os decisores da empresa Alpha. Vale mencionar que, para Mudgal et al. (2010), as barreiras decorrentes da gestão das organizações são a causa raiz dos problemas para implementação da GCSV nas indústrias manufatureiras indianas.

Conhecer as barreiras à implementação da GCSV tem se tornado cada vez mais importante para a gestão de cadeias de suprimento, principalmente diante das pressões e demandas por melhores práticas ambientais exercidas por governos, expressivos segmentos da sociedade em geral e stakeholders internos e externos.

 

CONSIDERAÇÕES FINAIS

Este estudo teve por objetivo identificar as barreiras e analisar seu grau de influência na GCSV de acordo com a perspectiva de um fornecedor de primeira camada da indústria automotiva brasileira. Para tanto, buscou-se, na literatura especializada, identificar e classificar 43 barreiras quanto a sua natureza, abrangência e dimensão. Desse total, 13 barreiras foram validadas por meio da percepção de especialistas técnicos e acadêmicos com familiaridade nos temas gestão ambiental e cadeia de suprimentos de diversos setores da economia nacional. Entre estas, cinco referiram-se às relações de apoio e envolvimento entre os atores da cadeia. As demais consistiram em barreiras relacionadas ao desempenho econômico (duas barreiras), desempenho ambiental (duas barreiras), desempenho operacional (três barreiras) e conhecimento e informação (uma barreira).

O grau de influência dessas barreiras para a indústria automotiva brasileira foi obtido por meio da aplicação do método AHP junto a três representantes de um fornecedor de primeira camada. As prioridades foram sintetizadas em separado para cada decisor a fim de se conhecerem em profundidade os impactos das barreiras para cada área da empresa: Compras, Qualidade e Produção. Ao fim do processo, a hierarquia das barreiras foi alcançada por meio do cálculo da média geométrica das decisões.

A barreira implicações de custos - B1 liderou o ranking de impedimentos à GCSV e foi avaliada com peso 22 vezes maior que o da décima terceira colocada, B21. O período de retração nas vendas vivido pela indústria automotiva brasileira desde 2009, bem como a instabilidade político-econômica que o País enfrenta nos dias atuais, pode ter tido particular influência na situação da empresa pesquisada e refletido na atribuição de prioridades.

O método utilizado nesta pesquisa apresentou consistência e permite supor que possa ser replicado em cadeias de outros setores, devido à importância para a prática de qualquer gestão de se estar ciente das potenciais barreiras, sobretudo diante das pressões e demandas exercidas por stakeholders internos e externos, e da sociedade em geral a favor de melhores práticas ambientais.

Este estudo acadêmico possui limitações relativas ao método e à condução da pesquisa, por vezes intimamente relacionadas. No que se refere à amostragem, ressalta-se que as barreiras foram validadas considerando-se um nível de confiança de 95% e um intervalo de cinco pontos, de acordo com os índices CVR calculados conforme recomendam Ayre e Scally (2014); contudo, se mais especialistas tivessem sido consultados, o leque de barreiras validadas poderia ser maior.

Este estudo abordou um tema de fronteira; seus resultados e conclusões são exploratórios e restritos à realidade da empresa estudada, contudo poderá contribuir com um modelo de identificação das principais barreiras à integração da gestão ambiental na cadeia de suprimentos automotiva. Pretende-se, com os resultados apresentados, oferecer um ponto de partida para planos de ação que visem a superação das barreiras à implementação da GCSV.

As possibilidades de pesquisa que se descortinam a partir deste estudo são diversas. Esse padrão de pesquisa pode ser replicado em outras empresas com o propósito de delinear as barreiras à GCSV em diversas cadeias de suprimentos. Em um segundo momento, sugere-se que esse modelo de investigação seja estendido a outros níveis de fornecimento, com ampliação do universo de pesquisa e diversificação de técnicas estatísticas de análise para obtenção de resultados mais conclusivos a respeito do setor automotivo brasileiro.

Avaliado pelo sistema double blind review.
Editor Científico: Antonio Padula

 

REFERÊNCIAS

Aguarón, J., Escobar, M. T., & Moreno-Jiménez, J. M. (2014). The precise consistency consensus matrix in a local AHP-group decision making context. Annals of Operations Research, 245(1-2), 245-259. doi:10.1007/s10479-014-1576-8.

Associação Brasileira de Normas Técnicas. (2004). NBR ISO 14001: Sistemas da gestão ambiental: Requisitos com orientações para uso. Rio de Janeiro, RJ: ABNT.

Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores. (2016). Anuário da indústria automobilística brasileira. Recuperado de http://www.anfavea.com.br/anuario.html

Ayre, C., & Scally, A. J. (2014). Critical values for Lawshe's content validity ratio: Revisiting the original methods of calculation. Measurement & Evaluation in Counseling & Development, 47(1), 79-86. doi:10.1177/0748175613513808

Bala, A., Muñoz, P., Rieradevall, J., & Ysern, P. (2008). Experiences with greening suppliers. The Universitat Autònoma de Barcelona. Journal of Cleaner Production, 16(15), 1610-1619. doi:10.1016/j.jclepro.2008.04.015

Balasubramanian, S. (2012). A hierarchical framework of barriers to green supply chain management in the construction sector. Journal of Sustainable Development, 5(10), 15-27. doi:10.5539/jsd.v5n10p15

Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social. (2017). Classificação de porte dos clientes. Recuperado de http://www.bndes.gov.br/wps/portal/site/home/financiamento/guia/quem-pode-ser-cliente/

Barve, A., & Muduli, K. (2013). Modelling the challenges of green supply chain management practices in Indian mining industries. Journal of Manufacturing Technology Management, 24(8), 1102-1122. doi:10.1108/JMTM-09-2011-0087

Bovell-Benjamin, A. C., Hathorn, C. S., Ibrahim, S., Gichuhi, P. N., & Bromfield, E. M. (2009). Healthy food choices and physical activity opportunities in two contrasting Alabama cities. Health & Place, 15(2), 429-438. doi:10.1016/j.healthplace.2008.08.001

Castro, R. L. (2005). Planejamento e controle da produção e estoques: Um survey com fornecedores da cadeia automobilística brasileira (Dissertação de mestrado, Universidade de São Paulo, São Paulo, SP).

Chan, R. Y. K., He, H., Chan, H. K., & Wang, W. Y. C. (2012). Environmental orientation and corporate performance: The mediation mechanism of green supply chain management and moderating effect of competitive intensity. Industrial Marketing Management, 41(4), 621-630. doi:10.1016/j.indmarman.2012.04.009

Chen, S. M. S. M., Chen, Y-T., Shen, Y-H., Lo, S-T., & Chu, S-S. (2014). Green supply chain management as a conceptual framework for Taiwan textile industry. Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology, 7(12), 2432-2436. doi:10.19026/rjaset.7.548

Corazza, R. I. (2003). Gestão ambiental e mudanças da estrutura organizacional. RAE-eletrônica, 2(2), 1676-5648. doi:10.1590/S1676-56482003000200006

Costa, T. C., & Belderrain, M. C. N. (2009). Decisão em grupo em métodos multicritério de apoio à decisão. XV Encontro de Iniciação Cientifica e Pós-Graduação do ITA. São José dos Campos, SP.

Creswell, J. W. (2010). Projeto de pesquisa: Métodos qualitativo, quantitativo e misto (3a ed.). Porto Alegre, RS: Artmed.

Cruz, M. H. (2011). Utilização de uma metodologia de apoio à decisão na análise de outsourcing em uma empresa metalúrgica (Dissertação de mestrado, Universidade Estadual de Campinas, Campinas, SP).

Daily, B. F., & Huang, S. (2001). Achieving sustainability through attention to human resource factors in environmental management. International Journal of Operations & Production Management, 21(12), 1539-1552. doi:10.1108/01443570110410892

Drohomeretski, E., Costa, S. G, & Lima, E. P. (2014). Green supply chain management: Drivers, barriers and practices within the Brazilian automotive industry. Journal of Manufacturing Technology Management, 25(8), 1105-1134. doi:10.1108/JMTM-06-2014-0084

Gavirneni, S. (2003). Supply chain management at a chip tester manufacturer. In T. P. Harrison, H. L. Lee, & J. J. Neale (Eds.), The practice of supply chain management: Where theory and application converge (pp. 277-293). Norwell, USA: Kluwer Academic Publishing.

Giunipero, L. C., Hooker, R. E., & Denslow, D. (2012). Purchasing and supply management sustainability: Drivers and barriers. Journal of Purchasing and Supply Management, 18(4), 258-269. doi:10.1016/j.pursup.2012.06.003

Gomes, L. F. A. M., Gomes, C. F. S., & Almeida, A. T. (2009). Tomada de decisão gerencial: Enfoque multicritério (3a ed.). São Paulo, SP: Atlas.

Govindan, K., Mathiyazhagan, K., Kannan, D., & Haq, A. N. (2014). Barriers analysis for green supply chain management implementation in Indian industries using analytic hierarchy process. International Journal of Production Economics, 147(Part B), 555-568. doi:10.1016/j.ijpe.2013.08.018

Haq, A. N., & Mathiyazhagan, K. (2013). Comparative study of green supply chain: Barrier analysis. IV International Conference on Mechanical, Production and Automobile Engineering. Dubai, United Arab Emirates.

Humphrey, J., Lecler, Y., & Salerno, M. S. (2000). Global strategies and local realities: The auto industry in emerging markets. London, UK: Macmillan.

Jabbour, A. B. L. S., & Alves, A. G., Filhos. (2010). Tendências da área de pesquisa em estratégia de produção. Revista Eletrônica Sistemas & Gestão, 4(3), 238-262. doi:10.7177/sg.2009.V4N3A4

Jabbour, A. B. L. S., Arantes, A. F., & Jabbour, C. J. C. (2013). Gestão ambiental em cadeias de suprimentos: Perspectivas atuais e futuras de pesquisa. Interciencia, 38(2), 104-111.

Jabbour, A. B. L. S., & Souza, C. L. (2015). Oportunidades e desafios para lidar com as barreiras à adoção de práticas de green supply chain management: Guidelines à luz de um estudo de múltiplos casos no Brasil. Gestão & Produção, 22(2), 295-310. doi:10.1590/0104-530X871-13

Jabbour, C. J. C., Teixeira, A. A., & Jabbour, A. B. L. S. (2013). Treinamento ambiental em organizações com certificação ISO 14001: Estudo de múltiplos casos e identificação de coevolução com a gestão ambiental. Produção, 23(1), 80-94. doi:10.1590/S0103-65132012005000047

Kasim, A., & Ismail, A. (2012). Environmentally friendly practices among restaurants: Drivers and barriers to change. Journal of Sustainable Tourism, 20(4), 551-570. doi:10.1080/09669582.2011.621540

Lai, V. S., Wong, B. K., & Cheung, W. (2002). Group decision making in a multiple criteria environment: A case using the AHP in software selection. European Journal of Operational Research, 137(1), 134-144. doi:10.1016/S0377-2217(01)00084-4

Lawshe, C. H. (1975). A quantitative approach to content validity. Personnel Psychology, 28(4), 563-575. doi:10.1111/j.1744-6570.1975.tb01393.x

Lee, S. Y. (2015). The effects of green supply chain management on the supplier's performance through social capital accumulation. Supply Chain Management: An International Journal, 20(1), 42-55. doi:10.1108/SCM-01-2014-0009

Leigh, M., & Li, X. (2014). Industrial ecology, industrial symbiosis and supply chain environmental sustainability: A case study of a large UK distributor. Journal of Cleaner Production, 106), 623-643. doi:10.1016/j.jclepro.2014.09.022

Lopes, L. J., Sacomano, M., Neto, Silva, E. M., & Lopes, F. C. C. (2013). Influência das práticas do green supply chain management no desempenho ambiental das empresas do setor automotivo brasileiro. XXXVII Encontro da Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração. Rio de Janeiro, RJ.

Luthra, S., Kumar, V., Kumar, S., & Haleem, A. (2011). Barriers to implement green supply chain management in automobile industry using interpretive structural modeling technique: An Indian perspective. Journal of Industrial Engineering and Management, 4(2), 231-257. doi:10.3926/jiem..v4n2.p231-257

Martins, G. A., & Theóphilo, C. R. (2009). Metodologia da investigação científica para ciências sociais aplicadas (2a ed.). São Paulo, SP: Atlas .

Martins, R. S., Souza, O. V, Filho, & Serio, L. C. (2011). Práticas colaborativas entre camadas na cadeia automobilística brasileira. XIV Simpósio de Administração da Produção; Logística e Operações Internacionais. São Paulo, SP.

Mathiyazhagan, K., Govindan, K., & Haq, A. N. (2014). Pressure analysis for green supply chain management implementation in Indian industries using analytic hierarchy process. International Journal of Production Research, 52(1), 188-202. doi:10.1080/00207543.2013.831190

Mathiyazhagan, K., Govindan, K., Haq, A. N., & Geng, Y. (2013). An ISM approach for the barrier analysis in implementing green supply chain management. Journal of Cleaner Production, 47), 283-297. doi:10.1016/j.jclepro.2012.10.042

Mehrabi, J., Gharakhani, D., Jalalifar, S., & Rahmati, H. (2012). Barriers to green supply chain management in the petrochemical sector. Life Science Journal, 9(4), 3438-3442.

Miao, Z., Cai, S., & Xu, D. (2012). Exploring the antecedents of logistics social responsibility: A focus on Chinese firms. International Journal Production Economics, 140(1), 18-27. doi:10.1016/j.ijpe.2011.05.030:

Mollenkopf, D., Stolze, H., Tate, W. L., & Ueltschy, M. (2010). Green, lean, and global supply chains. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 40(1/2), 14-41. doi:10.1108/09600031011018028

Mosgaard, M., Riisgaard, H., & Huulgaard, R. D. (2013). Greening non-product-related procurement: When policy meets reality. Journal of Cleaner Production, 39), 137-145. doi:10.1016/j.jclepro.2012.08.018

Mudgal, R. K., Shankar, R., Talib, P., & Raj, T. (2010). Modelling the barriers of green supply chain practices: An Indian perspective. International Journal of Logistics Systems and Management, 7(1), 81-107. doi:10.1504/IJLSM.2010.033891

Muduli, K., & Barve, A. (2013). Establishment of a sustainable development framework in small scale mining supply chains in India. International Journal of Intelligent Enterprise, 2(1), 84-100. doi:10.1504/IJIE.2013.057340

Muduli, K., Govindan, K., Barve, A., & Geng, Y. (2013). Barriers to green supply chain management in Indian mining industries: A graph theoretic approach. Journal of Cleaner Production, 47), 335-344. doi:10.1016/j.jclepro.2012.10.030

Nascimento, A. P., Silva, F. P., Nunes, A. A. B., & Sellito, M. A. (2014). Barreiras para implementação da gestão verde da cadeia de suprimento em uma distribuidora de óleo lubrificante. Revista Eletrônica em Gestão, Educação e Tecnologia Ambiental, 18(2), 718-728. doi:10.5902/2236117013125

Naveiro, R. M., Pacheco, E. B. A. V., & Medina, H. D. V. (2005). Ecodesign: O desenvolvimento de projeto de produto orientado para reciclagem. V Congresso Brasileiro de Gestão de Desenvolvimento de Produto. Belo Horizonte, MG.

Perron, G. M. (2005). Barriers to environmental performance improvements in Canadian SMEs. Dalhousie University, Halifax, Canada.

Pires, S. R. I. (1998). Gestão da cadeia de suprimentos e o modelo de consórcio modular. Revista de Administração da Universidade de São Paulo, 33(3), 5-15.

Pires, S. R. I., & Sacomano, M., Neto. (2010). Características estruturais, relacionais e gerenciais na cadeia de suprimentos de um condomínio industrial na indústria automobilística. Produção, 20(2), 172-185. doi:10.1590/S0103-65132010005000032

Pombo, F. R., & Magrini, A. (2008). Panorama de aplicação da norma ISO 14001 no Brasil. Gestão & Produção, 15(1), 1-10. doi:10.1590/S0104-530X2008000100002

Prodanov, C. C., & Freitas, E. C. (2013). Metodologia do trabalho científico: Métodos e técnicas da pesquisa e do trabalho acadêmico (2a ed.). Novo Hamburgo, RS: Universidade FEEVALE.

Saaty, T. L. (1991). Some mathematical concepts of the analytic hierarchy process. Behaviormetrika, 18(29), 1-9. doi:10.2333/bhmk.18.29_1

Saaty, T. L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83-98. doi:10.1504/IJSSci.2008.01759

Saaty, T. L., & Peniwati, K. (2013). Group decision making: Drawing out and reconciling differences. Pittsburgh, EUA: RWS Publications.

Saaty, T. L., & Vargas, L. G. (2012). Models, methods, concepts e applications of the hierarchy analysis process (2nd ed.). New York, USA: Springer Science & Business Media.

Sadrnia, A., Ismail, N., Zulkifli, N., Ariffin, M. K. A., Nezamabadi-Pour, H., & Mirabi, H. (2013). A multi objective optimization model in automotive supply chain networks. Mathematical Problems in Engineering, 2013), 1-10. doi:10.1155/2013/823876doi.org/10.1155/201.

Salem, O., Salman, B., Najafi, M., & Moawad, A. (2010). Use of trenchless technologies for a comprehensive asset management of culverts and drainage structures. Pipelines 2010: Climbing New Peaks to Infrastructure Reliability - Renew, Rehab, and Reinvest Recuperado de https://ascelibrary.org/doi/abs/10.1061/41138(386)102.

Salerno, M. S., Zilbovicius, M., Arbix, G., & Dias, A. V. C. (1998). Mudanças e persistências no padrão de relações entre montadoras e autopeças no Brasil. Revista de Administração, 33(3), 16-28.

Sarkis, J., Zhu, Q., & Lai, K. H. (2011). An organizational theoretic review of green supply chain management literature. International Journal of Production Economics, 130(1), 1-15. doi:10.1016/j.ijpe.2010.11.010

Seles, B. M. R. P., & Jabbour, A. B. L. S. (2014). O papel dos stakeholders no contexto da green supply chain management: Uma revisão sistemática. XXXIV Encontro Nacional de Engenharia de Produção. Curitiba, PR.

Setthasakko, W. (2009). Barriers to implementing corporate environmental responsibility in Thailand: A qualitative approach. International Journal of Organizational Analysis, 17(3), 169-183. doi:10.1108/19348830910974905

Seuring, S., & Müller, M. (2008). From a literature review to a conceptual framework for sustainable supply chain management. Journal of Cleaner Production, 16(15), 1699-1710. doi:10.1016/j.jclepro.2008.04.020

Shibao, F. Y. (2011). Cadeia de suprimentos verde: Um estudo nas indústrias químicas do Brasil (Tese de doutorado, Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, SP).

Solér, C., Bergström, K., & Shanahan, H. (2010). Green supply chains and the missing link between environmental information and practice. Business Strategy and the Environment, 19(1), 14-25. doi:10.1002/bse.655

Srivastava, S. K. (2007). Green supply chain management: A state-of-the-art literature review. International Journal of Management Reviews, 9(1), 53-80. doi:10.1111/j.1468-2370.2007.00202.x

Tachizawa, T., & Andrade, R. O. B. (2008). Gestão socioambiental: Estratégias na nova era da sustentabilidade. Rio de Janeiro, RJ: Elsevier.

Thun, J. H., & Müller, A. (2010). An empirical analysis of green supply chain management in the German automotive industry. Business Strategy and the Environment, 19(1), 119-132. doi:10.1002/bse.642

Vachon, S., & Klassen, R. D. (2006). Extending green practices across the supply chain integration: The impact of upstream and downstream integration. International Journal of Operations & Production Management, 26(7), 795-821. doi:10.1108/01443570610672248

Vanalle, R. M., & Salles, J. A. A. (2011). Relação entre montadoras e fornecedores: Modelos teóricos e estudos de caso na indústria automobilística brasileira. Gestão e Produção, 18(2), 237-250.

Vanalle, R. M, Salles, J. A. A., & Vieira, M., Junior. (2009). Strategies of production in the automobile industry: A multi-case study in Spain and Brazil. Brazilian Journal of Operations and Production Management, 6(2), 101-124.

Vaz, L. F. H., Barros, D. C., & Castro, B. H. R. (2014). Veículos híbridos e elétricos: Sugestões de políticas públicas para o segmento. Rio de Janeiro, RJ: BNDES Setorial.

Walker, H., & Jones, N. (2012). Sustainable supply chain management across the UK private sector. Supply Chain Management: An International Journal, 17(1), 15-28. doi:10.1108/13598541211212177

Walker, H., Sisto, L. Di, & McBain, D. (2008). Drivers and barriers to environmental supply chain management practices: Lessons from the public and private sectors. Journal of Purchasing & Supply Management, 14(1), 69-85. doi:10.1016/j.pursup.2008.01.007

Witczak, J., Kasprzak, J., Klos, Z., Kurczewski, P., Lewandowska, A., & Lewicki, R. (2014). Life cycle thinking in small and medium enterprises: The results of research on the implementation of life cycle tools in Polish SMEs-part 2: LCA related aspects. International Journal of Life Cycle Assessment, 19(4), 891-900. doi:10.1007/s11367-013-0687-9

World Economic Forum. (2013). The human capital report 2013. Genève, Suisse. Recuperado de http://reports.weforum.org/human-capital-index-2013/

Wu, G. C., Ding, J. H., & Chen, P. S. (2012). The effects of GSCM drivers and institutional pressures on GSCM practices in Taiwan's textile and apparel industry. International Journal of Production Economics, 135(2), 618-636. doi:10.1016/j.ijpe.2011.05.023

Wycherley, I. (1999). Greening supply chains: The case of The Body Shop International. Business Strategy and the Environment, 8(2), 120-127. doi:10.1002/(SICI)1099-0836(199903/04)8:2<120::AID-BSE188>3.0.CO;2-X

Zaabi, S. Al, Dhaheri, N. Al, & Diabat, A. (2013). Analysis of interaction between the barriers for the implementation of sustainable supply chain management. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 68(1-4), 895-905. doi:10.1007/s00170-013-4951-8

Zhu, Q., Sarkis, J., & Geng, Y. (2005). Green supply chain management in China: Pressures, practices and performance. International Journal of Operations & Production Management, 25(5), 449-468. doi:10.1108/01443570510593148

Zhu, Q., Sarkis, J., & Lai, K. H. (2007). Initiatives and outcomes of green supply chain management implementation by Chinese manufacturers. Journal of Environmental Management, 85(1), 179-189. doi:10.1016/j.jenvman.2006.09.003

Zhu, Q., Sarkis, J., & Lai, K. H. (2012). Examining the effects of green supply chain management practices and their mediations on performance improvements. International Journal of Production Research, 50(5), 1377-1394. doi:10.1080/00207543.2011.571937

 

Recebido: 15 de Março de 2017
Aceito: 03 de Julho de 2017

 

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