Assessing the relationship between supply chain performance and organizational culture can help to predict scenarios and improve decision-making. However, this relationship is rarely explored due to the complexity of quantitatively addressing its natural subjectivity. Although soft computing techniques would have the potential to overcome this limitation, they have been rarely applied to this context. Therefore, this study aims to introduce a group decision model to analyze and quantify the causal relationship between organizational culture and supply chain performance based on the combination of fuzzy grey cognitive maps, grey clustering and multiple fuzzy inference systems. Such model is novel in the literature and can provide new theoretical and practical perspectives. The development of this research is based on the SCOR® (Supply Chain Operations Reference) model attributes (SCC, 2017) and Hofstedes (2001) organizational practices. The main contribution is the introduction of a multicriteria group decision-making model that promotes the alignment between organizational culture and supply chain management, internalizing culture as a driver for performance improvement efforts. Another contribution is the integration of the fuzzy grey cognitive maps and grey clustering techniques, also not found in the literature, which increased results reliability by reducing the required inputs to the user and the level of imprecise data in the computational model, enhancing speed of execution. With the conduction of two real application cases in companies from different industrial sectors, results show that the model is able to identify crucial elements regarding the cultural profile and performance of both organizations, aiding prioritization, anticipation and enabling the development of guidelines for action plans

Compreender a relação entre o desempenho da cadeia de suprimentos e cultura organizacional pode ajudar a prever cenários e melhorar o processo decisório. No entanto, essa relação é raramente explorada devido à complexidade de se abordar quantitativamente sua inerente subjetividade. Embora a utilização de técnicas de soft computing tenha o potencial de contornar essa dificuldade, elas raramente são aplicadas a esse contexto. Portanto, este estudo tem como objetivo desenvolver um modelo de decisão em grupo para analisar e quantificar a relação causal entre cultura organizacional e desempenho da cadeia de suprimentos com base na combinação de fuzzy grey cognitive maps, grey clustering e múltiplos sistemas de inferência fuzzy. Esta aplicação não é encontrada na literatura e, por isso, pode prover novas perspectivas teóricas e práticas. O desenvolvimento desta pesquisa é baseado nos atributos de desempenho do modelo SCOR® (Supply Chain Operations Reference) (SCC, 2017) e nas práticas organizacionais de Hofstede (2001). A principal contribuição é a introdução de um modelo de tomada de decisão em grupo multicritério que promove o alinhamento entre cultura organizacional e a gestão de cadeias de suprimentos, internalizando a cultura como um direcionador para os esforços de melhoria de desempenho. Outra contribuição é a integração das técnicas fuzzy grey cognitive maps e grey clustering, também inédita na literatura, aumentando a confiabilidade dos resultados e a velocidade de execução por meio da redução das entradas necessárias ao usuário e do nível de dados imprecisos no modelo computacional. Com a realização de duas aplicações reais em empresas de diferentes setores industriais, os resultados mostram que o modelo é capaz de identificar elementos cruciais em relação ao perfil cultural e ao desempenho de ambas as organizações, auxiliando na priorização, antecipação e viabilizando o desenvolvimento de diretrizes para planos de ação.