Os militares das Forças Armadas não estão submetidos a nenhum regime de previdência, sendo amparados por um sistema de proteção social específico. Este sistema não é baseado no acúmulo de capital por parte dos beneficiários, sendo sustentado pela previsão orçamentária da União. Para a correta mensuração de custos com os militares veteranos e pensionistas, é necessário, portanto, o contínuo estudo e acompanhamento das suas previsões atuariais. Estas, por sua vez, requerem a adequada seleção das tábuas atuari ais, de modo a representar o mais fidedignamente possível a amostra da população em análise. O objetivo deste trabalho é determinar, dentre os principais testes de aderência difundidos no meio acadêmico, qual o teste de aderência que melhor se aplica para a seleção das tábuas atuariais para uso nos dados dos militares das Forças Armadas Brasileiras. Desta forma, consequentemente, possibilitando a seleção das tábuas atuariais que apresentam melhor aderência para aquela amostra populacional. Para tal, foi rea lizada uma revisão bibliométrica sobre o tema, que deslumbrou um relativo ineditismo nesta pesquisa aplicada aos militares das Forças Armadas, comprovando a sua contribuição para a Academia. Adicionalmente, considerando que um militar durante a sua carreir a pode se encontrar em diferentes estados biométricos e sociais, este trabalho apresenta as probabilidades de estado estável, a partir da aplicação da teoria de Cadeia de Markov. A contribuição para a sociedade pode ser comprovada pela abrangência do estud o, que afeta diretamente um sistema de proteção social com mais de um milhão de beneficiários. O presente estudo pode ser considerado uma pesquisa exploratória em continuação ao trabalho de Santos (2018), contribuindo para verificar a robustez do modelo proposto por aquele autor, o que denota a relevância deste trabalho para o estado da arte. Os resultados apresentam que o teste de Kolmogorov-Smirnov foi o mais adequado para a amostra populacional das Forças Armadas analisada.

O estudo do gerenciamento da cadeia de suprimentos (GCS) pode resultar em benefícios para todas as partes envolvidas. Uma ferramenta comumente utilizada nas análises das cadeias de suprimento (CS) é o Supply Chain Operations Reference (SCOR), um modelo de diagnóstico de referência para todas as etapas de uma cadeia. Uma CS de material hospitalar, por sua vez, pos-sui particularidades que a diferenciam de outras áreas da indús-tria e do comércio. Este trabalho propõe uma avaliação de for-necedores de material hospitalar de uma unidade da Marinha do Brasil por meio do método ordinal multicritério de apoio à deci-são Simple Aggregation of Preferences Expressed by Ordinal Vectors — Multi Decision Makers (SAPEVO-M). O método é bastante recente e pouco explorado na literatura desta linha de pesquisa. Pesquisa na base Scopus demonstrou relativo ineditismo na cor-relação da cadeia de suprimento com métodos ordinais, como o SAPEVO-M utilizado neste artigo. A avaliação de fornecedores foi realizada por dois especialistas, por meio de plataforma on-line de aplicação do método SAPEVO-M, denominada de SapevoWeb. Os resultados alcançados permitem análise da qua-lidade do serviço prestado por aquelas empresas, na medida em que não há grandes diferenças entre uma alternativa e a seguinte. Contudo, tal diferença se evidencia à medida que as mesmas se distanciam no ranking.

ABSTRACT This paper proposes a new ordinal method to rank alternatives with multiple criteria and decision makers (DMs). This is a decision group ordinal method called SAPEVO-M, an acronym for Simple Aggregation of Preferences Expressed by Ordinal Vectors Group Decision Making. SAPEVO-M method allows for the aggregation of DM preference rankings into a consensus ranking and expresses the DM degrees of importance in the form of a rank order. It was developed for dealing with purely ordinal criteria and it is also applicable to situations in which ordinal and cardinal criteria are intermixed. A free version of the method was made available on the internet.

OBJETIVO: Aplicar o método multicritério THOR 2 para selecionar o navio de assistência hospitalar (NAsH) da Marinha do Brasil mais indicado para apoiar o combate à pandemia de covid-19. MÉTODOS: Para a estruturação e modelagem do problema, foram usados os três primeiros estágios da Soft Systems Methodology. Já para a avaliação e ordenação das alternativas, foi utilizado o método de análise multicritério Thor 2, comparando quatro classes de NAsH à luz de seus critérios operativos e hospitalares: “Dr. Montenegro”, “Soares Meirelles”, “Oswaldo Cruz” e “Tenente Maximiano”. O navio escolhido apoiaria o sistema hospitalar do Amazonas, que apresenta número cada vez maior de casos de covid-19. RESULTADOS: Após a aplicação dos métodos, foi possível analisar três cenários distintos de ordenação das alternativas, o que permitiu uma análise de sensibilidade robusta, conferindo maior transparência e confiabilidade ao processo decisório. O NAsH “Oswaldo Cruz” foi selecionado para ser empregado no combate à pandemia. CONCLUSÕES: Este trabalho traz valiosa contribuição para academia e sociedade, uma vez que representa a aplicação de um método de auxílio à decisão multicritério no estado da arte para contribuir com a solução de um problema real que afeta milhões de pessoas no Brasil e no mundo.

ABSTRACT OBJECTIVE: To apply the THOR 2 multi-criteria support system to select the Brazilian navy's most suitable hospital care vessel (NAsH) to support the fight against the covid-19 pandemic. METHODS: We used the first three stages of the Soft Systems Methodology for structuring and modeling of the problem. For the evaluation and ordering of alternatives, we used the Thor 2 multi-criteria support system, comparing four classes of NAsH in the light of their operational and hospital criteria: “Dr. Montenegro,” “Soares Meirelles,” “Oswaldo Cruz” and “Tenente Maximiano.” The chosen ship would support the amazon hospital system, which has an increasing number of cases of covid-19. RESULTS: After the application of the methods, we analyzed three distinct scenarios of ordering the alternatives, which allowed a robust sensitivity analysis, conferring greater transparency and reliability to the decision-making process. The NAsH “Oswaldo Cruz” was selected to be used in the fight against the pandemic. CONCLUSIONS: This study brings valuable contribution to academia and society, since it represents the application of a multi-criteria decision-aid method in the state of the art to contribute to the solution of a real problem that affects millions of people in Brazil and worldwide.

Este artigo teve por objetivo propor e apresentar à comuni-dade científica e à sociedade um novo método de Apoio Multicritério à Decisão (AMD) – o ELECTRE-MOr. O método consiste em uma proposta de classificação de múltiplos critérios com entrada de pesos ordinal, que inclui múltiplos tomadores de decisão e distribui as alter-nativas em categorias predefinidas. Visando facilitar a difusão e uti-lização pela sociedade em geral, a axiomática do ELECTRE-MOr foi implementada em uma ferramenta computacional on-line simples e intuitiva, a qual também é apresentada neste artigo. Para ilustrar a aplicação, foi realizado, com especialistas em saúde pública, um estudo de caso real para seleção de autoclaves a serem utilizadas na produção da vacina contra o novo coronavírus. Como resultado, foi selecionado o modelo Finnaqua como o que apresenta maior custo-benefício den-tre as alternativas analisadas. Este artigo buscou solucionar um pro-blema de extrema relevância para a academia e a sociedade, pois pro-põe a aplicação de um novo método de AMD para contribuir com a solução de um problema que afeta milhões de pessoas no Brasil e no mundo. Ressalta-se que o modelo apresentado pode ser expandido e aplicado a diversos tipos de problemas táticos, operacionais e estraté-gicos nos meios civil e militar, ou seja, possui forte característica dual. Portanto, consiste em um método de grande utilidade voltado para a contribuição da tomada de decisão de alto nível.

O número elevado de casos de COVID-19 no Brasil e no mundo nos últimos dois anos trouxe grande preocupação à população e ao governo, principalmente nos estados mais afetados pela pandemia. Este trabalho tem como objetivo propor uma estratégia, por meio da aplicação da modelagem matemática do Problema do Caixeiro Viajante (TSP), para a distribuição de medicamentos, respiradores e insumos nos estados brasileiros mais afetados pela pandemia. Para tanto, foi sugerida a utilização da aeronave de asa fixa KC-2, em processo de modernização pela Marinha do Brasil. Para estruturar o problema, foi aplicado o método Value-Focused Thinking (VFT), além de ter sido feita consulta a especialistas em saúde pública. O TSP foi aplicado para propor uma rota otimizada para fornecer apoio logístico aos dez estados mais afetados pela pandemia. A metodologia apresentada pode ser replicada para diversos tipos de problemas táticos, operacionais e estratégicos, apresentando relevância para a academia, as forças armadas e a sociedade civil.