Programação por Metas, Análise por Envoltória de Dados e Teoria Fuzzy na avaliação da eficiência sob incerteza: aplicação em minifábricas do segmento de autopeças

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

The global market for automotive parts is typically characterized by the strong presence of global suppliers, which are continually pressured to reduce costs, and increase productivity and competitiveness. In this context, this paper describes a new FGPDEA model that combines Data Envelopment Analysis (DEA) and Fuzzy Goal Programming, thereby aiming to increase the discrimination among Decision Making Units (DMUs) in an environment under uncertainty. A real application of the FGPDEA model was carried out to evaluate the efficiency of seven mini-factories (DMUs) of the auto parts segment. The results obtained in this real problem were adherent to the reality studied, reliably identifying which mini-factories were efficient and which ones were more sensitive to the effect of uncertainty.

O mercado mundial de peças para automóveis é tipicamente caracterizado pela presença marcante de fornecedores globais que são continuamente pressionados a reduzir custos e aumentar a produtividade e a competitividade. Nesse contexto, este artigo propõe novos modelos, denominados FGPDEA, que combinam a Análise por Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis - DEA), a Teoria Fuzzy e a Programação por Metas (Goal Programming - GP), visando aumentar a discriminação entre as Unidades Tomadoras de Decisão (Decision Making Units - DMUs) num ambiente sob incerteza. Foi feita uma aplicação real dos modelos FGPDEA para se avaliar a eficiência de sete minifábricas do segmento de autopeças. Os resultados obtidos mostraram-se aderentes à realidade estudada, identificando de forma confiável quais minifábricas são eficientes e quais delas são mais sensíveis ao efeito da incerteza.