Introdução

A evolução do homem não lhe trouxe apenas as benesses do progresso material, mas, também, novas preocupações como projetos, sistemas de gestão de diversos serviços, incluindo o combate aos acidentes de trabalho. Entretanto o que tem sido observado é a postura reativa, ou não efetiva, na gestão da segurança nas empresas da construção civil.

Com o mundo industrializando-se e as estruturas trabalhistas criadas na Europa, o Brasil aprovou o Decreto-Lei nº 5452, em 1º de Maio de 1943, a Consolidação das Leis do Trabalho (CLT), com o objetivo de regular as relações do trabalho urbano, a estrutura da justiça do trabalho e, proteger o trabalhador. Nesse caso, o empregado regido pela CLT passou a possuir seus registros de trabalho anotados em sua carteira profissional e, a ser chamado “celetista” (BRASIL, 1943).

A Portaria do Ministério do Trabalho Nº 3214/1978 aprovou as Normas Regulamentadoras, dentre elas a NR-18 - Programa de Condições de Trabalho na Indústria da Construção (PCMAT) - (Redação atual: Portaria nº 4 de 4/7/1995 do MTE), que objetiva a implementação de medidas de controle e sistemas preventivos de segurança nos processos, nas condições de trabalho na indústria da construção, considerando os Serviços Especializados em Engenharia de Segurança e em Medicina do Trabalho (SESMT) e as atividades e serviços de demolição, reparo, pintura, limpeza e manutenção de edifícios em geral, incluindo urbanização e paisagismo (BRASIL, 1978).

O Quadro 1 apresenta a quantidade de acidentes de trabalho na construção civil, no período de 2006 a 2012, informando aqueles acidentes com Comunicação de Acidente de Trabalho (CAT) - (Típico, Trajeto e Doença do Trabalho), sem CAT e o Total de Acidentes ocorridos no Brasil e em percentual (BRASIL, 2014).

Quadro 1
Quantidade de acidentes do trabalho por situação de registro e por motivo na construção civil - seção f da cnae brasil 2006/2012
Fonte: Informe da Previdência Social (2014).

Complementando o Quadro 1, em 2013 foram registrados 40.465 acidentes típicos; 7.282 acidentes de trajeto e 762 casos de doença do trabalho, todos com CAT, atingindo a construção civil (CC) um número maior que 61.000 acidentes no Brasil (MTE/RAIS e MPS/AEPS apud NUNES, 2016)

Para Félix e Viana (2014 apud FREITAS, 2015), as longas jornadas de trabalho praticadas pelas empresas responsáveis pela construção em 2014 dos catorze estádios da Copa do Mundo no Brasil; o não cumprimento da Norma Reguladora - 18 (NR-18); a inexistência de Sistema de Gestão de Riscos e de Segurança e Saúde do Trabalho, eficazes e eficientes tiveram como consequência as catorze mortes por acidentes de trabalho (FUNDACENTRO, 2015).

Alguns autores afirmam que na construção civil as circunstâncias de acidentes ocorrem em consequência de procedimentos intensos e extensos de terceirizar as atividades laborais, considerando ser o setor de alta rotatividade, tanto no Rio de Janeiro/RJ como em São Paulo/SP (TAKAHASHI, SUN, HAMAMOTO, et al., 2012; MANGAS e MINAYO-GOMES, 2012 apud TODESCHINI, 2015).

A International Organization for Standardization (ISO) publicou, em 2010, a ISO 26000 - Diretrizes Sobre Responsabilidade Social, a qual define que Responsabilidade Social aplica-se às instituições de qualquer porte, sejam públicas, privadas ou sem fins lucrativos (ALMEIDA, HENRIQUES, SILVA FILHO et al., 2015).

Segundo Martins, Cabral, Pessoa, et al. (2013), com o crescimento da gestão das atividades das organizações privadas em área pública, procura-se a concordância entre as instituições como um agente que segue para mais adiante com propósitos econômicos de lucratividade.

Por sua vez, o eSocial é uma atuação simultânea de diversas entidades federais: Secretaria da Receita Federal do Brasil (RFB), Caixa Econômica Federal, Instituto Nacional do Seguro Social (INSS) e os Ministérios do Trabalho e Previdência Social (MTPS) e Ministério do Planejamento. Ele contribui auxiliando essas entidades na uniformização dos assuntos relevantes a cada órgão sendo responsável pela gestão do programa por meio de sua Oficina de Projetos (BRASIL, 2015).

Verifica-se, então, que, para a empresa, a redução de custos, proteção da integridade dos trabalhadores, melhoria do ambiente de trabalho, eliminação de perdas patrimoniais, aumento de produtividade e competitividade, além da manutenção da boa imagem empresarial, constituem um bom negócio, que se traduz no investimento em ações de prevenção de acidentes de trabalho, por meio de uma gestão estratégica e de um plano eficaz (MOREIRA, 2015).

A atual crise política e econômica que o país atravessa leva a que a maioria das empresas da construção civil procure melhorar sua estrutura administrativa, com o fim de minimizar ou eliminar qualquer tipo de prejuízo financeiro ou à sua imagem empresarial, passando a investir em sistemas de gestão para garantir a integridade e o bem-estar de seus colaboradores, a valorização de seus empreendimentos e da sua marca perante a sociedade. Dessa forma, e na medida do possível, as empresas vão implantando sistemas: de Gestão da Qualidade; de Meio Ambiente; de Segurança e Saúde Ocupacional; de Responsabilidade Social e de Energia isolados ou em sistemas agrupados, que se tornam o Sistema de Gestão Integrado.

As auditorias não são executadas somente utilizando meios qualitativos e não necessariamente constatam a efetividade de um sistema em análise. Elas trazem as informações momentâneas da empresa, quando de sua execução.

A aplicação da Lógica Fuzzy (ou Lógica Nebulosa) à proposta de avaliação da gestão de segurança em empresas da construção civil possibilita uma oportunidade de melhoria no reconhecimento de gestão eficiente e eficaz nas empresas. Desse modo, este artigo tem como objetivo apresentar uma proposta de modelo que utilize um sistema de indicadores de desempenho, para avaliar a gestão de segurança de empresas de construção civil. Ele é baseado em programas nacionais de premiação e modelos de gestão, sendo, ainda, consensado pela aplicação da Lógica Fuzzy.

O artigo é estruturado em cinco seções. A primeira apresenta um breve resumo e uma introdução ao tema da presente pesquisa. Na segunda seção, são descritos os aspectos da gestão de segurança das empresas da construção civil. Na terceira, identificam-se alguns modelos de avaliação adaptáveis à gestão de segurança das empresas da construção civil. A quarta sessão expõe a metodologia utilizada neste estudo, utilizando mecanismos de avaliação pela Lógica Fuzzy. A quinta e última sessão apresenta uma análise crítica conclusiva sobre o estudo realizado.

Gestão de Segurança das Empresas da Construção Civil

Na visão de Carneiro (2005), empresas da construção civil podem obter diversos benefícios através de: dispêndio com seguros atenuados; controle de gastos pela simplificação do uso de recursos naturais e redução de perdas; precaução contra possível contaminação ambiental; minoração de ocorrências de reparações e penalidades; valorização da imagem empresarial, além de outros, com a implementação da ABNT NBR ISO 14001 e consequente cumprimento da legislação pertinente. Afirma ainda que, em virtude de sua economia vulnerável, dispor processos de segurança em sistemas de gestão integrado é o obstáculo principal que as empresas identificam.

Duarte e Lordsleem Júnior (2009) postulam que em um Sistema de Gestão a aplicação de indicadores ordenadamente viabiliza a percepção de consequentes desvios sucedidos no ciclo do procedimento. A fim de lograr melhoria no processo, deve-se preestabelecer o ínterim entre as medições.

Nas instituições com sistema de gestão elaborado e integrado, torna-se mister que a execução de seus processos ocorra no seu âmbito a fim de tornarem-se eficazes já que a confirmação da ineficácia dos resultados das “auditorias” e “avaliações” não assegura o cumprimento de seu desempenho, assim como o cumprimento das diretrizes de sua política e requisitos legais (OHSAS, 2007).

No Brasil, a responsabilidade por grandes construções como usinas hidrelétricas, unidades de tratamento de água e esgoto, estádios, portos, aeroportos recai sobre as grandes construtoras, as quais são causadoras da elevada geração de acidentes, evitáveis em sua maioria. De acordo com Santana (2013), cerca de 7,1% de todos os empregos formais no país, 2,6 milhões de postos de serviço - Câmara Brasileira da Indústria da Construção (CBIC) - e o Produto Interno Bruto (PIB) da Indústria da Construção (IC) correspondia a 5,1%, em 2010, o que representa uma evolução dos 6,6% anualmente em relação ao esperado.

De acordo com Segundo e Souza (2015), para auxiliar instituições a evoluir em suas práticas sustentáveis na gestão de seus sistemas e a fim de orientá-las, organizações internacionais aperfeiçoaram normas já padronizadas. Porém, pouco tempo depois, foi disponibilizada a nova norma ISO, a ISO 45001 (2016), colaborando com maior contribuição à saúde e à segurança do trabalho.

Para Gordono, Carrijo, Fidencio et al. (2012), em reuniões governamentais, empresariais e acadêmicas, as discussões relativas a acidentes de trabalho é um assunto habitual, em virtude dos encargos e impactos financeiros que eles acarretam às empresas, à Previdência Social e aos trabalhadores brasileiros.

O Quadro 2 trata da insegurança no trabalho no Brasil em 2013, segundo a Pesquisa Nacional de Saúde do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) sobre o perfil dos acidentes no trabalho, indicando que: na divisão por sexo - trabalhadores do sexo masculino sofreram 73% dos acidentes e os do feminino, 23%; por idade - aqueles que têm entre 18 e 29 anos estão no topo das estatísticas, com 33,9%, contra 5,7% daqueles com 60 anos ou mais, ocupando a parte mais baixa dessa classificação; por nível de instrução - os trabalhadores com nível médio completo e superior incompleto apresentam um índice de acidentes de 36,2%, enquanto o daqueles com curso superior completo é de 8,2%; por raça - o índice entre os trabalhadores pardos é de 45,6%; os da raça branca, de 40,8%; os da raça preta, de 12,6%, e os de outra raça qualificada, de 1,0%.

Quadro 2
Perfil dos acidentados no trabalho, com 18 anos ou mais, ibge 2013
Fonte: O Globo (2015).

Modelos de Avaliação Adaptáveis à Gestão de Segurança das Empresas da Construção Civil

Sintetizando os grandes prêmios da qualidade, nos Estados Unidos da América (EUA) - Malcolm Baldrige National Quality Award - MBNQA, na Europa - European Quality Award - EQA, no Japão - Japan Quality Award - JQA e no Brasil - Prêmio Nacional da Qualidade - PNQ, dando maior destaque para o prêmio brasileiro. [...] O MBNQA, hoje chamado Baldridge Performance Excellence Program, estabelecido pelo Congresso Americano em 1987 e com os primeiros em 1988. [...] O processo é administrado pelo Baldrige National Quality Program, do National Institute of Standards and Technology (NIST), em conjun­to com a American Society for Quality (ASQ) (SANTOS, CAMPOS e MIGUEL, 2014).

O European Quality Award, atual EFQM Excellence Award, é atribuído às organiza­ções que demonstrem excelência na gestão de qua­lidade, como processo fundamental para a melho­ria contínua. Criado em 1991, tem como promotor a Fundação Europeia para a Gestão de Qualidade (European Foundation for Quality Management) e a Organização Europeia para a Qualidade (European Organization for Quality Management) (CAUCHICK MIGUEL, 2004 apud SANTOS, CAMPOS e MIGUEL, 2014).

O Centro de Produtividade do Japão criou em 1995, o Japan Quality Award, para o Desenvolvimento Socioeconômico (JPC-SED). Modelado pela autoavaliação do Prêmio Malcolm Baldrige National Quality, nos EUA, e adequado às práticas de gestão japonesa, é concedido às empresas e entidades corporativas japonesas com excelência na qualidade em gestão global, (JAPAN QUALITY AWARD, 2013 apud SANTOS, CAMPOS e MIGUEL, 2014).

Para estabelecer um modelo de mecanismo gerencial de indicadores adaptável à gestão de segurança de empresas de construção civil, foram pesquisados os critérios adotados por três grandes prêmios nacionais:

• Prêmio Nacional da Qualidade (PNQ), promovido pela Fundação Nacional pela Qualidade (FNQ);

• Prêmio Nacional da Qualidade em Saneamento (PNQS), promovido pelo Comitê Nacional da Qualidade da Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental (ABES); e

• Prêmio Nacional da Qualidade de Vida (PNQV), promovido pela Associação Brasileira da Qualidade de Vida (ABQV).

Empresas declaradas bem-sucedidas foram avaliadas por um grupo norte-americano de peritos, na década de 1980 - o objetivo era identificar nelas particularidades comuns (OLIVEIRA e MARTINS, 2008). O reconhecimento da “performance” da instituição como parte integrante e relevante das técnicas de promoção da qualidade e da produtividade ocorreu com a criação de diversas premiações de excelência em qualidade (CAUCHICK MIGUEL, 2004 apud SANTOS, CAMPOS e MIGUEL, 2014).

Conforme a FNQ (2013), os critérios do PNQ correspondem a uma representação prática dos Fundamentos de Excelência - os quais a FNQ objetiva dissemi­nar - para fim de avaliação. Esses Fundamentos expressam conceitos reconhecidos internacional­mente e que se traduzem em práticas encontradas em organizações líderes de Classe Mundial. [...] Podem-se definir os fundamentos como os pilares, isto é, como a base teórica de uma gestão eficaz e efi­ciente (SANTOS, CAMPOS e MIGUEL, 2014).

O PNQS (2016) e o PNQV (2015) foram também escolhidos por utilizarem os mesmos Fundamentos de Excelência do PNQ (2013) e terem seus critérios de avaliação mais adequados às empresas de construção civil, conforme mostra o Quadro 3.

QUADRO 3
Critérios comparativos entre prêmios
Fonte: Elaborado pelos autores.

Metodologia

Mecanismos de avaliação pela lógica Fuzzy

O Sistema Lógico Fuzzy estrutura-se em três passos, explicitados na Figura 1, adaptada de Cox (1995). No primeiro passo, tem-se a “fuzificação” (2), na qual ocorre a transformação dos dados iniciais (1) em variáveis linguísticas (3), fase em que todas as informações relativas à imprecisão ou incerteza associada a estas variáveis devem ser consideradas. No segundo passo, adequados os valores iniciais em variáveis linguísticas (3), a “inferência” Fuzzy é a fase seguinte (4), cujo fim é comparar entre si as prováveis variáveis por meio de normas preestabelecidas, com os objetivos do algoritmo atingidos. Do sistema lógico Fuzzy, a “defuzificação” é o terceiro e último passo (6) e compreende, segundo Altrock (1996), o resultado linguístico interpretado (5) da metodologia de “inferência” Fuzzy em elementos finais (7), em valor numérico (JANÉ, 2004). Porém, Cox (1995 apud JANÉ, 2004) dá à “defuzificação” outra leitura (6), na qual interpreta o método de transformação de um valor Fuzzy em um número real.

FIGURA 1
sistema lógico fuzzy
Fonte: Cox (1995).

O Quadro 4 apresenta o Processo Metodológico da pesquisa, que foi desenvolvida em três fases: 1. Indicadores de Segurança; 2. Sistema de “Inferência” Fuzzy; 3. Experimento do Modelo Proposto. Cada fase é composta por três etapas: 1.1 Modelo de Gavião e Lima (2014); 1.2 Entrevistas com Especialistas; e 1.3 Adaptação das Métricas aos Indicadores; 2.1 Desenvolvimento dos Conjuntos Fuzzy; 2.2 Desenvolvimento das Regras de “Inferência”; e 2.3 Simulação no software Matlab R2013a; 3.1 Compilação do Algoritmo de Agregação dos Indicadores; 3.2 Simulação dos Resultados em 3D; e 3.3 Conclusão.

QUADRO 4
Processo metodológico
Fonte: Elaborado pelos autores.

A etapa 1.1, Modelo adaptado de Gavião e Lima (2014), adaptado, consiste na identificação dos indicadores de segurança para a indústria da construção civil, os quais foram pesquisados na literatura baseada na lógica Fuzzy. Esta etapa teve como objetivo buscar o referencial teórico dos indicadores utilizados em três grandes prêmios nacionais para empresas (Qualidade, Qualidade em Saneamento e Qualidade de Vida).

A Figura 2 apresenta o Sistema de “Inferência” Fuzzy, fase 2, que tem a sua apresentação antecipada para facilitar o entendimento do texto, uma vez que permeia as etapas 1.1, 1.2 e 1.3 da fase 1, com uma visão única da proposição do modelo no qual se obtém o Índice de Segurança. Esse Sistema apresenta cinco dimensões: SIF 1 - Liderança; SIF 2 - Fornecedores; SIF 3 - Pessoas; SIF 4 - Processos; e, SIF 5 - Resultados (após a realização da “Inferência” Fuzzy). O SIF 6 passa a apontar o Índice de Segurança.

FIGURA 2
Sistema de “inferência” fuzzy (índice de segurança)
Fonte: Adaptada de Gavião e Lima (2014).

A etapa 1.2 consistiu da entrevista de oito especialistas com experiência no ramo das engenharias: civil; de segurança; de produção; mecânica; elétrica; e meio ambiente; bem como o de consultores da lógica Fuzzy, todos envolvidos com o aperfeiçoamento dos indicadores obtidos no referencial teórico, o que está em conformidade com as diretrizes de knowledge engineering relatadas por Klir e Yuan (1995) e Cox (1999 apud GAVIÃO e LIMA, 2014). Estão dispostas nos Quadros de 6 a 10 as informações que resultaram dessa entrevista: Dimensão, Descrição, Itens de Avaliação e Indicador.

Para a etapa 1.3, verificou-se que a pontuação atribuída a cada Dimensão (ou Critério) de Avaliação atingiu um máximo de 200 pontos, pois se considerou que todas as Dimensões (Liderança, Fornecedores, Pessoas, Processos e Resultados) teriam o mesmo peso. A Figura 3 apresenta os Critérios, Categorias e Pontuações, neles constam as faixas de pontuação de cada Critério de Avaliação, além dos níveis de pontuação para enquadrar as empresas nas categorias de resultados que elas possam obter em sua avaliação global, assim como a pontuação é feita da seguinte forma: Menção Honrosa - 0 a 200; Bronze - 201 a 400; Prata - 401 a 600; Ouro - 601 a 800; Excelência em Segurança - 801 a 1000. 5

QUADRO 5
Critérios, Categorias e pontuações de avaliações
Fonte: Elaborado pelos autores.

Concluindo essa primeira fase, foram determinadas as métricas dos indicadores, de acordo com os valores das variáveis obtidas com os especialistas, conforme indicam os Quadros de 67,8,9 a 10 . Neles a pontuação atribuída foi de 0 a 40 em todos os subitens. Já a métrica, em todos os subitens, foi dividida em cinco partes iguais: de 0 a 8 - “Muito Baixo” (MB); de 9 a 16 - “Baixo” (B); de 17 a 24 - “Médio” (M); de 25 a 32 - “Alto” (A); de 33 a 40 - “Muito Alto” (MA) - conforme apresentados nas colunas de Pontuação e Métrica dos quadros supracitados.

QUADRO 6
Dimensão: Liderança (20%)
Fonte: Elaborado pelos autores.

QUADRO 7
Dimensão: fornecedores (20%)
Fonte: Elaborado pelos autores.

QUADRO 8
Dimensão: pessoas (20%)
Fonte: Elaborado pelos autores.

Quadro 9
Dimensão: processos (20%)
Fonte: Elaborado pelos autores.

Quadro 10
Dimensão: resultados (20%)
Fonte: Elaborado pelos autores.

Na segunda fase foi desenvolvido o Sistema de “Inferência” Fuzzy, com a finalidade de agregar os dados para a produção de indicadores nos critérios Liderança, Fornecedores, Pessoas, Processos e Resultados, além do Índice de Segurança.

A Figura 3 apresenta o Modelo Fuzzy com as entradas (inputs). Foi atribuído primeiro (1) um conjunto de pontuações para cada critério avaliado. Em seguida (2), foram agregadas as pontuações por meio do SIF proposto. Por fim (3), o modelo foi testado em empresa hipotética.

FIGURA 3
Representação gráfica do modelo proposto
Fonte: Elaborada pelos autores.

Para atingir os objetivos dessa fase, ela foi desdobrada em três atos sendo que o primeiro transformou os dados obtidos nas entrevistas nos conjuntos Fuzzy: “Muito Baixo”, “Baixo”, “Médio”, “Alto”, “Muito Alto”, para cada indicador, com funções de pertinência triangulares e trapezoidais, caracterizadas pelo terno a, b e c. Onde a e c determinam o intervalo no qual a função de pertinência assume valores diferentes de zero, e b é o ponto onde a função de pertinência é máxima, conforme mostra a Figura 4, Sistema de Inferência Fuzzy, segundo o Tutorial Fuzzy MatLab.

FIGURA 4
Sistema de inferência fuzzy
Fonte: Elaborada pelos autores.

A Figura 5 demonstra o conjunto dos cinco outputs (1): Menção Honrosa; Bronze; Prata; Ouro e Excelência em Segurança, bem como os Critérios (2): Liderança; Fornecedores; Pessoas; Processos e Resultados. Em destaque (3) o Índice de Segurança e a Pontuação (4): 0 a 200. As funções de pertinência empregadas são triangulares, com equidistância entre as regiões de máxima pertinência aos conjuntos (ápices das funções triangulares), identificadas pelo numeral “1” no eixo das ordenadas. As interseções das funções triangulares representam a meia pertinência a cada conjunto adjacente, conforme indicam os valores “0,5” no eixo vertical.

Figura 5
Conjunto fuzzy do output
Fonte: Elaborada pelos autores.

Na segunda etapa foram desenvolvidas as Regras de “Inferência” do tipo “se-então”, cuja finalidade é fazer com que o sistema Fuzzy produza as respectivas entradas e saídas, conforme mostra a Quadro 11.

QUADRO 11
Regras de “inferência” por combs (1997)
Fonte: Elaborada pelos autores.

O número de regras de “inferência”, com a utilização do método URC, foi bastante reduzido, conforme a proposição de Combs (1997): 25 regras para os cinco SIF (apresentadas na Listagem 1).

LISTAGEM 1
regras de inferência por uniform resource classification
Fonte: Elaborada pelos autores.

Experimento do Modelo Proposto

Foi empregado na terceira fase, etapa 3.1, o software MatLab R2013a - Fuzzy Toolbox para a compilação do algoritmo de agregação dos indicadores. Assim, a Figura 6 apresenta o sistema Fuzzy desta pesquisa. A modelagem utilizou os operadores padronizados Min-Max da “inferência” tipo Mamdani, com “defuzificação” por centroide. O sistema foi desenvolvido no MatLab, versão Student R2013a, com a utilização do aplicativo gráfico Fuzzy Toolbox. O sistema apresenta cinco inputs e um output. Cada input possui amplitude no intervalo [0; 200] e o output em [0; 1000]. O input “Liderança” possui cinco perguntas que podem assumir pontuação entre [0; 40] e, no exemplo apresentado, teria recebido respostas “20”, “18”, “5”, “17” e “33”, totalizando “93” pontos. Esse procedimento repete-se nos demais inputs e o sistema Fuzzy efetua os cálculos do output. Os inputs e outputs são coletados com base nos protocolos de entrevistas constantes nos Quadros de 6 a 10.

FIGURA 6
Compilação do algoritmo de agregação dos indicadores
Fonte: Elaborada pelos autores.

A etapa 3.2, posteriormente, apresenta a simulação dos resultados em 3D, que permite observar a análise do comportamento das variáveis, conforme a Figura 7 (Gráfico 3D), e ajustar os conjuntos Fuzzy e as regras de “inferência”, de forma a expressar as características apresentadas pelos especialistas, durante a modelagem do problema.

FIGURA 7
Análise do comportamento das variáveis (gráfico 3d)
Fonte: Elaborada pelos autores.

Conclusão

Na etapa 3.3, cumprindo o objetivo de estabelecer um modelo de mecanismos gerenciais de indicadores para a gestão de segurança de empresas de construção civil, baseado em programas nacionais de premiação e modelos de gestão, e corroborado pela aplicação dalógica Fuzzy, proposta pelo presente estudo, foi apresentada a síntese da estrutura de um Índice de Segurança com indicação Bronze para o sistema ora proposto de gestão, adequado às características de uma empresa hipotética de construção civil, que indica a necessidade de considerada melhoria aplicável em todos os processos da empresa auditada.

A importância deste sistema reside no fato de as empresas não utilizarem adequadamente o enorme potencial das informações oriundas dos prêmios de qualidade pesquisados, da aplicação da modelagem Fuzzy e do conhecimento dos especialistas que analisaram a empresa em experimento.

Pelo exposto, o presente trabalho oferece à Indústria da Construção Civil um instrumento de melhoria eficiente, eficaz, de baixo custo e de fácil aplicação. Os resultados obtidos têm por finalidade avaliar o desempenho, assim como a eficiência do sistema de gestão com o apoio da lógica nebulosa.

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