Pessoal, boa noite! No último post eu falei sobre uma palestra que eu dei no painel de especialistas em Cadeia de Suprimentos e Logística do congresso internacional IEOM (Industrial Engineering & Operations Management), sobre Análise de Desempenho em Transportes. Nele eu falei sobre o velho e o novo paradigma dos transportes, assim como alguns métodos, aplicações que já fiz e artigos publicados, porém como as aplicações e artigos, por si só, são assuntos longos, deixei para falar mais desse assunto em outros posts.
Essa semana eu recebi um email de um pessoal da Lituânia e da Bósnia e Herzegovina, querendo tirar umas dúvidas sobre Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis - DEA) e trocar uma ideia sobre métodos de tomada de decisão multi-critério (MultiCriteria Decision-Making - MCDM). E também, lembrando dos cursos sobre DEA que já dei, uma das coisas que eu percebi é que várias pessoas têm dúvidas e confundem conceitos da área de DEA e eficiência, quando estão começando a aprender sobre o assunto.
Então, antes de falar sobre as aplicações, penso que seria bom eu apresentar alguns conceitos, pois alguns deles podem ser confusos e outros são contra-intuitivos, principalmente quando alguém não conhece a literatura sobre modelos de DEA para fazer análise de eficiência.
"EFICIENSÁRIO" - O GLOSSÁRIO DA EFICIÊNCIA
Conversando com o Eri Carneiro (link para o LinkedIn dele aqui), ele tem um projeto chamado Escola de PhDs (já fiz o curso dele e é muito bom, participei de uma das primeiras turmas e recomendo), com uma proposta de ajudar, principalmente, pessoas da área acadêmica a melhorar seu marketing pessoal e tirar ideias do papel, e ele teve essa ideia de fazer um glossário da eficiência, o "eficiensário". Então, aproveitando esse momento do email com dúvidas que recebi, achei uma boa hora para postar sobre isso.
O QUE SÃO INPUTS E OUTPUTS? E DMU?
Vou começar pelas definições, mas também vou apresentando alguns problemas, confusões e extensões dessas definições. Para facilitar, antes de apresentar as definições de produtividade, eficácia e eficiência, vamos definir inputs, outputs e unidades tomadoras de decisão (Decision-Making Unit - DMU) dentro de alguns exemplos.
Primeiramente, cada DMU é um sistema que transforma um conjunto de inputs em um conjunto de outputs. Sim, qualquer sistema. Ou seja, as DMUs podem ser sistemas produtivos ou de estoques de empresas, ou as próprias empresas, indivíduos, rotas, regiões, países, etc.
Vamos pensar em um sistema produtivo (em uma empresa), que transforma insumos em produtos. Nesse caso, o que são os inputs e outputs? Os inputs são os insumos e os outputs são os produtos desse sistema. Ou seja, pra esse exemplo, com uma definição clara do processo que é realizado nesse sistema, onde podem comprar matéria-prima (um insumo) para produzir algo (um produto), creio que não vá surgir nenhuma dúvida, mas a definição de input e output pode variar dependendo do objetivo do tomador de decisão, do sistema, da teoria, etc.
Falando de forma geral, inputs podem ser os insumos, as entradas de um sistema, ou até mesmo um indicador do tipo "quanto menor, melhor"; e outputs podem ser os produtos, as saídas de um sistema, ou até mesmo um indicador do tipo "quanto maior, melhor". Existem outros tipos de variáveis e classificações (como as intermediárias, as indesejáveis, as não-descricionárias, entre outras), mas inputs e outputs são essenciais.
Por exemplo, no caso de um agricultor que usa a terra para produzir soja, a terra seria o input e a soja produzida seria o output. Porém, no caso de um sistema que tem como um dos resultados a emissão de CO2 ou outros gases do efeito estufa, como essa variável poderia ser classificada? Diga nos comentários o que você pensa sobre o assunto. Eu diria que, em termos de processo, essa variável é um output por ser uma saída de um sistema, mas ao mesmo tempo, ela é indesejável, pois é um indicador do tipo "quanto menor, melhor" (ou seja, é um output indesejável que, matematicamente e de forma simplificada, poderia ser classificado como um "input" ou pode-se fazer alguma transformação nos dados). Existem várias maneira de considerar ou tratar essa variável. Para mais informações sobre como classificar as variáveis em inputs ou outputs, pode-se ler os artigos de Cook, Tone e Zhu (2014) ou o livro de Dyckhoff e Souren (2020).
Outro ponto relacionado a inputs e outpus, que às vezes pode parecer confuso é a orientação dos modelos DEA (podem ser orientados ao input, ao output, ou sem orientação), mas isso é tema para outro post, quando eu for falar sobre os modelos.
VOCÊ SABE A DIFERENÇA ENTRE PRODUTIVIDADE, EFICÁCIA E PRODUTIVIDADE?
Agora que já sabemos o que são inputs e outputs, vamos falar sobre produtividade, eficácia e eficiência (absoluta e relativa). A produtividade é um indicador de desempenho ou KPI (Key Performance Indicator) que pode ser definido como a relação entre inputs e outputs de um sistema. E existe a produtividade parcial dos fatores (PPF) e a total (PTF).
Por exemplo, quando alguém entra no site do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística), procura a Tabela 5457 da Produção Agrícola Municipal (PAM) no seu banco de tabelas estatísticas do Sistema IBGE de Recuperação Automática (SIDRA) e procura pelo rendimento médio da produção nas lavouras, por exemplo, da soja, para o ano de 2019, vai encontrar um resultado (produtividade) de 3185 quilogramas por hectare, a nível Brasil. Ou seja, em média, no Brasil, para cada hectare de terra (input) usado por um agricultor, 3185 quilos de soja (output) foram produzidos. Essa medida é uma PPF, pois com certeza existem, no mínimo, vários outros fatores e variáveis que influenciam a produção de soja, como o tipo da semente, o tipo de solo, a temperatura da região, o fertilizante usado, a quantidade de chuva, etc.
A eficácia e a eficiência podem ser vistas como uma comparação entre indicadores de produtividade. A eficácia pode ser definida como a comparação de um indicador de produtividade com uma meta, ou seja, valores de eficácia iguais ou maiores do que 1, indicam que foi eficaz. Já a eficiência pode ser definida como a comparação de um indicador de produtividade com o valor máximo, resultando em um valor entre 0 e 1, e quanto mais próximo de 1, melhor. E essa eficiência pode ser absoluta (quando a comparação é feita com base no valor máximo determinado teoricamente, um máximo absoluto) ou relativa (quando a comparação é feita com base no valor máximo observado, um máximo relativo à amostra).
A parte sobre DEA e os métodos MCDM, como o WASPAS, AHP, BWM, entre outros, vai ficar para outro post. Para quem tiver o interesse de já ver algo sobre AHP, recomendo ler o último post (link para o post aqui) da Dra. Isotilia Costa Melo (link para o LinkedIn dela aqui). E também vale a pena passar no blog dela (link para o blog dela aqui), onde ela fala sobre livros, o trabalho dela, e começou a escrever algumas coisas sobre ecommerce.
Ainda estou organizando melhor o blog e outras páginas relacionadas (sim, até hoje). Quem quiser também poderá acompanhar pelo Facebook e pelo Instagram. Uma boa semana a todos!
SOBRE O AUTOR
Meu nome é Paulo, sou pesquisador, Doutor em Ciências em Engenharia de Produção, com experiência em Pesquisa Operacional e Modelagem Matemática. Trabalho com métodos quantitativos desde 2012. Tenho experiência em desenvolver e aplicar modelos de otimização do estado-da-arte para medição de desempenho, análise de eficiência, benchmarking, construção de indicadores compostos e rankings. Esses métodos podem ser adaptados e aplicados aos mais diferentes contextos, como Gestão de Operações, Cadeia de Suprimentos e Logística. Estou sempre lendo artigos sobre pesquisas científicas e modelos matemáticos aplicados às mais diversas áreas.
Atualmente trabalho em um projeto de Pós-Doutorado relacionado à Análise de Desempenho de Corredores Verdes de Transportes (Logística e Sustentabilidade). Um dos principais resultados desse projeto foi o artigo "Which Green Transport Corridors (GTC) Are Efficient? A Dual-Step Approach Using Network Equilibrium Model (NEM) and Data Envelopment Analysis (DEA)", publicado na revista científica internacional (normalmente chamamos de "journal"), de alto impacto e revisada por pares, chamada JMSE (https://www.mdpi.com/2077-1312/9/3/247/htm).
Já apliquei modelos de Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis - DEA) em diversos contextos, para analisar, por exemplo, sistemas de controle de estoque (de empresas brasileiras, chilenas, e canadenses, de diversos setores, incluindo e-commerce), rotas e corredores de transportes (brasileiros e norte-americanos, incluindo corredores verdes de transportes), cadeias de suprimento (internacional, do Brasil para o Reino Unido, ou puramente brasileira, por exemplo, analisando o impacto da pandemia no setor brasileiro de etanol), políticas públicas (voltadas para sustentabilidade ou social), entre outros.
Meu perfil introvertido não é uma barreira para a comunicação. Já apresentei trabalhos em vários congressos nacionais e internacionais. E, por exemplo, participei do painel de especialistas em Logística e Cadeia de Suprimentos (Supply Chain and Logistics Panel) para falar sobre Análise de Desempenho em Transportes (Transportation Performance Evaluation) no congresso internacional de Engenharia de Produção e Gestão de Operações (Industrial Engineering & Operations Management - IEOM), em 2021.
Além disso, eu sou amante da música (principalmente rock e metal), adoro viajar, montanhismo, escrever sobre coisas da minha área e estou sempre disposto a colaborar.
Parabéns! Essa publicação trouxe conceitos muito interessantes. A maioria dos meus alunos confunde eficiência e eficácia. Vale a pena continuar explorando esses conceitos. Também quero muito saber sobre os métodos de MCDM que você é especialista.
ResponderExcluir