This article seeks to develop criteria for evaluating sustainable suppliers in civil construction and to contribute to improving the understanding of the factors that influence the selection of sustainable suppliers. Organizations should develop strategies that motivate suppliers to participate in green supply-chain initiatives, as supplier selection can directly interfere with sustainability performance at work. However, there is a gap in the research that addresses the selection of sustainable suppliers in the Brazilian context of civil construction related to certifications for sustainable construction. To fill this gap, the present article used literature-review methodologies, content analysis, data triangulation, and field research through a survey. The literature review identifies the certifiable standards for sustainable construction most cited in the literature: LEED, AQUA, BREEAM, and CASBEE. The standards analysis allows us to identify seven similar supply criteria for sustainable construction certifications. The parameters of each certification were analyzed to define those related to the selection of suppliers, identifying those that qualify a supplier as environmentally sustainable. We found that 60.7% of respondents work in companies without certifications, 75% know sustainable procurement, 50% of companies had established a sustainable procurement policy, and 83% of companies had a strategy for selecting suppliers. The results of this research contribute to construction companies being able to rank the importance of these criteria when choosing a supplier, in addition to having access to the mapping of essential criteria, allowing a search for greater interaction between the links of the green supply chain and rendering buildings and supplies more sustainable.

Objetivo: Este trabalho teve por finalidade identificar quais são as principais barreiras que dificultam a aplicação da sustentabilidade ambiental nas atividades logísticas da cadeia da construção civil imobiliária da cidade de Curitiba/PR. Metodologia: Foi realizada uma análise de conteúdo na literatura que permitiu a elaboração de um questionário em que foram investigadas as barreiras junto a especialistas do setor na cidade de Curitiba/PR. Relevância: Observa-se que a construção civil tem um grande impacto econômico e social e é estimada uma grande tendência de crescimento no Brasil, especialmente com relação à construção imobiliária, devido às demandas de déficit habitacional. Além disso, a construção civil é conhecida por causar um significativo impacto ambiental negativo em virtude das suas atividades produtivas e logísticas, entretanto, considerando tais aspectos existem alternativas como a Logística Reversa, a Logística Verde e a Gestão Verde da Cadeia de Suprimentos (GSCM), mas que costumam não ser aplicadas por barreiras que as inibem. Resultados: Após aplicação da metodologia proposta, verificou-se que as principais barreiras à sustentabilidade ambiental são a falta de conhecimento sobre sustentabilidade, carência de indicadores de gestão e a ausência de integração entre os membros da cadeia de suprimentos.

Looking for greater returns, the Brazilian investors have increasingly resorted to the stock exchange. In this way, companies classified as Small Cap appear as a great opportunity for significative profitability given the higher volatility. In this scenario, studies aiming to explain the behavior of the stock market are becoming even more important. This article aims to develop prediction models for the Small Cap Index in order to assess whether the series under study can be explained by economic and financial variables. The monthly data used were collected from October 2005 to December 2019. The methods applied for the development of predictive models were multiple linear regression and the multilayer perceptron artificial neural network with backpropagation supervised learning algorithm. For the first forecasting method, the model presents, based on 10 predicting variables, approximately 91% of the explanatory capacity of the Small Cap Index variability, against approximately 98% of the second method, which is based on 16 variables for the forecast. Although the artificial neural network presents better prediction results, both models are satisfactory to explain the behavior of the index under study.

This study presents a classifier prediction in groups for the Brazilian Football Championship of both A and B leagues, from the results of the first half of each championship. With assertive predictions of the group where a team will end the championship, strategic planning can be performed in the squad, such as new hiring, specific training for athletes, and possible championships that the team will be entitled to participate in according to the group classification. In order to find the predictions, two techniques of artificial intelligence were applied: Multi-Layer Perceptron (MLP), which is a type of artificial neural network, and Support Vector Machine (SVM). Preliminary results show that the proposed methodology is very promising, with more than 40% successful cases with MLP and almost 50% with SVM. Moreover, results indicate that the methodology is able to make a reasonable prediction by missing one group of the true group at the end of the championship. The SVM technique was slightly better than MLP. A post-processing analysis of the SVM results was applied to the 2018 A league data from the Brazilian championship, resulting in 85% success indicator of groups.

Em um cenário global cada vez mais competitivo para as empresas, é crescente a preocupação com redução de custos operacionais. Assim, a adoção de ferramentas de otimização por empresas é constante, buscando-se melhorias nos processos atuais mediante modelos matemáticos. Este artigo busca avaliar o desempenho de dois algoritmos evolucionários na otimização dos custos de uma cadeia de suprimentos, focando nos custos de aquisição de material, armazenagem e venda perdida. Para o estudo, foi analisado um recorte da cadeia de suprimentos de uma papelaria, considerando seu produto de maior receita, seus fornecedores de primeira camada e seus clientes de primeira camada. Um dos algoritmos mostrou-se eficaz comparado à política atual de compras da empresa, apresentando uma economia de 3,9%, porém, o outro apresentou um resultado ruim, elevando os custos da companhia em 74,4%. Já a solução ótima apresentou uma economia de 7,2% em relação ao que foi praticado pela empresa.

Este artigo analisa os desafios estruturais e patologias construtivas na reforma de um edifício público brasileiro, convertido de almoxarifado para laboratório de alta complexidade. Utilizando estudo de caso com análise documental e acompanhamento da obra (julho/2023-dezembro/2024), identificaram-se não conformidades relevantes. Os principais achados incluem: discrepâncias dimensionais entre projeto e edificação existente, desalinhamentos na superestrutura, juntas frias em concretagens, problemas de compatibilização e patologias preexistentes (oxidação). Tais problemas apontam falhas nas fases de levantamento, planejamento e controle de qualidade da execução. Conclui-se que um diagnóstico preciso, planejamento detalhado e controle executivo rigoroso são indispensáveis para o sucesso do retrofit em obras públicas, assegurando segurança, durabilidade e mitigando custos adicionais.