Análise da eficiência na gestão do risco de fornecedores: aplicação de um modelo Data Envelopment Analysis

Atualmente a tendência dos negócios leva a cadeias de abastecimento complexas e dinâmicas, que consequentemente levanta questões relativas ao aumento do risco de fornecimento em torno dessas mesmas cadeias; pelo que existe cada vez mais uma necessidade dos gestores identificarem e gerirem o risco de um modo mais diversificado. Associado às cadeias de abastecimento estão os fornecedores. A maioria dos riscos relativos a estes, está incluída no contexto de risco de fornecimento, resultando assim numa problemática de seleção e avaliação de fornecedores. Riscos como baixa qualidade, atrasos na entrega, falha ou interrupção de fornecimento, são exemplos de fatores de risco associados. Neste contexto, um dos maiores desafios para as organizações atualmente é trabalharem com os melhores fornecedores do mercado, procurando garantir a estabilidade em termos de fornecimento, com as melhores condições possíveis, quer a nível de preço, qualidade, entre outros, exigindo cada vez mais relações comerciais eficientes com os fornecedores. Assim, este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um modelo baseado no método Data Envelopment Analysis (DEA), que permite às organizações avaliar e melhorar a eficiência das suas relações comerciais na gestão de risco de fornecimento nas suas cadeias de abastecimento. Como tal, o modelo proposto é divido em dois casos, que diferem pela origem da obtenção dos seus valores. Ou seja, num dos casos é aplicada uma avaliação externa à organização, e no outro é utilizada uma avaliação interna, o que permitirá discutir a sua utilização. Segundo o modelo proposto verificou-se que a eficiência média foi de 93% no caso I e 94% no caso II. Concluindo-se ainda ambos os casos necessitam de melhorias nos fornecimentos ao nível de: Qualidade, Logística e Tecnologia, ou seja, melhorar a qualidade dos serviços prestados, diminuir os seus prazos de execução dos serviços/fornecimento de material e aumento do conhecimento tecnológico.

Distúrbios osteomioarticulares : lombalgia e escoliose : prevalência e fatores associados : um estudo analítico e transversal em adolescentes da região do Algarve

RESUMO - Introdução: Os distúrbios osteomioarticulares envolvem diversas condições donde se destacam a lombalgia e a escoliose, a primeira considerando o fato que a sua prevalência tem vindo a aumentar em adolescentes consistindo num problema crescente de saúde pública que envolve custos indiretos e a escoliose pela ausência de estudos nacionais. Diversos fatores físicos, genéticos, mecânicos, comportamentais e ambientais podem estar envolvidos na patogénese das lombalgias e escolioses. O ambiente escolar, incluindo as posturas adotadas pelos alunos e o transporte das mochilas escolares, e alguns hábitos de estilos de vida constituem fatores que podem contribuir para o desenvolvimento destes distúrbios osteomioarticulares. Este estudo também aborda o estado ponderal, nomeadamente o excesso de peso e a obesidade, pois este é referido frequentemente como um potencial fator de risco destes distúrbios osteomioarticulares (apesar de ainda apresentar controvérsia na literatura), além de ser, por si só, atualmente considerado como um dos mais graves problemas de saúde pública a nível mundial. Objetivos do estudo: (1) determinar a prevalência pontual, anual e ao longo da vida de lombalgia, assim como a prevalência de escoliose em adolescentes da região do Algarve; (2) identificar os fatores associados ao desenvolvimento destes distúrbios osteomioarticulares; (3) determinar a prevalência de excesso de peso e de obesidade e explorar a sua eventual associação com a prevalência de lombalgia e escoliose em adolescentes; (4) comparar os resultados obtidos nos diferentes métodos antropométricos (Índice de massa corporal - IMC, medição das pregas cutâneas e circunferência abdominal) e verificar a sua concordância. Material e métodos: O desenho deste estudo foi de natureza observacional, analítico e transversal. O estudo foi aprovado pela Comissão de Ética da Administração Regional de Saúde do Algarve, pela Direção Regional de Educação do Algarve, pela Direção-Geral de Inovação e de Desenvolvimento Curricular, Ministério da Educação e Ciência, e pelas Direções dos Agrupamentos de Escolas que participaram do projeto. A amostra incluiu 966 adolescentes da região do Algarve, sul de Portugal, com idades compreendidas entre os 10 e 16 anos (12,24±1,53 anos), sendo 437 (45,2%) do sexo masculino e 529 (54,8%) do feminino. O método de amostragem foi aleatório estratificado, com base nos concelhos da região do Algarve, assumindo que poderia existir heterogeneidades geográficas. Os instrumentos de medida foram aplicados num único momento (2011/2012) e incluíram o Questionário de Lombalgia e Hábitos Posturais para caracterizar a presença de lombalgia e os hábitos posturais adotados pelos alunos em casa e na escola, o escoliómetro para avaliar a presença de escoliose, a balança, o estadiómetro (sendo posteriormente calculado o IMC), o adipómetro e a fita métrica. A análise dos dados incluiu técnicas de estatística descritiva, gráficas e analíticas aplicadas à todas as variáveis em estudo. Para determinar a associação entre as variáveis do estudo foi utilizada a estatística inferencial, nomeadamente o teste de independência do Qui-quadrado. Para analisar as correlações entre as medidas obtidas com os métodos antropométricos (na sua forma quantitativa), foi utilizado o coeficiente de Spearman. A influência das diversas variáveis na presença de lombalgia foi aferida através de regressões logísticas binárias, sendo os resultados apresentados como odds ratios brutos e ajustados e respetivos intervalos de confiança. Resultados: O presente estudo revelou uma elevada prevalência de lombalgia (anual: 47,2%; pontual: 15,7%; ao longo da vida: 62,1%). As raparigas apresentaram 2,05 de probabilidade de apresentar lombalgia comparativamente aos rapazes (IC 95%: 1,58-2,65; p<0,001), assim como os alunos com idades mais avançadas (13-16 anos) comparativamente aos mais novos (10-12 anos) que tiveram 1,54 de chances (IC 95%: 1,19-1,99; p=0,001). Os alunos que indicaram adotar uma postura de sentado com a coluna vertebral posicionada incorretamente apresentaram 2,49 de probabilidade de revelar lombalgia (IC 95%: 1,91-3,24; p<0,001), os alunos que afirmaram se posicionar de forma inadequada para assistir televisão ou jogar videojogos tiveram a probabilidade de 2,01 (IC 95%: 1,55- 2,61; p<0,001) e aqueles que adotaram a postura de pé incorretamente tiveram 3,39 de chance de apresentar lombalgia (IC 95%: 2,19-5,23; p<0,001). A escoliose esteve presente em 41 (4,2%) alunos. As raparigas apresentaram a maior prevalência (4,5% versus 3,9%) do que os rapazes e o mesmo foi observado nas raparigas que apresentaram a menarca tardia (8,6% versus 3,3%) e os que foram classificados como magros (7,1%), não sendo no entanto estas diferenças estatisticamente significativas. Relativamente à prevalência de excesso de peso e obesidade, os valores variaram de 31,6%, 61,4% e 41,1% de acordo com a medição do IMC, pregas cutâneas e circunferência abdominal, respetivamente. Os valores obtidos com a avaliação dos três métodos antropométricos apresentaram um elevado alto grau de correlação entre o IMC e as pregas cutâneas (p<0,001; r=0,712), entre o IMC e circunferência abdominal (p<0,001; r=0,884) e entre a circunferência abdominal e as pregas cutâneas (p<0,001; r=0,701). Conclusões: O presente estudo revelou valores de prevalência de lombalgia semelhante a estudos anteriores sendo que os alunos com idade mais avançada, ou do sexo feminino ou aqueles que adotavam a postura sentada e de pé de forma inadequada ou os que transportavam indevidamente a mochila escolar apresentaram a maior prevalência. Quanto à presença de escoliose, observou-se uma baixa prevalência não sendo verificada nenhuma associação significativa com os fatores analisados. Relativamente ao estado ponderal, verificou-se uma elevada prevalência de excesso de peso e obesidade, com a utilização dos três métodos antropométricos: IMC, medição das pregas cutâneas e circunferência abdominal, tendo sido verificado um elevado grau de correlação entre estes três métodos antropométricos. Este estudo contribuiu para determinar a magnitude destes distúrbios osteomiarticulares nesta população específica, assim como seus possíveis fatores associados. De acordo os resultados obtidos no presente estudo, torna-se necessário ações de intervenção nas escolas, envolvendo não somente os alunos, mas toda a comunidade escolar, com o objetivo de prevenção destes distúrbios osteomioarticulares através da promoção de hábitos de vida saudável.

Grande panorama de Lisboa em azulejo: Novos contributos para a fixação da data, encomenda e autoria

O Grande panorama de Lisboa, obra maior da azulejaria nacional e hoje à guarda do Museu Nacional do Azulejo, pertenceu outrora a um palácio situado na freguesia de Santiago, propriedade da família Ferreira de Macedo no final do século XVII. A investigação apresentada procura esclarecer alguns aspectos relacionados com a execução do grandioso painel e com o perfil sócio-cultural do encomendador. À luz de novos elementos documentais, o artigo discute ainda a questão da autoria do painel, dada há muito ao pintor barroco Gabriel del Barco.

Um modelo Data Envelopment Analysis para avaliação da eficiência dos terminais de contentores do grupo TERTIR

O transporte marítimo tem vindo a adquirir uma considerável importância na economia mundial desde o século XV. O transporte marítimo é visto como um dos meios de transporte mais viáveis, que engloba um largo número de destinos no mundo e representa, para uma determinada distância a percorrer, o menor custo por tonelada. É, também, comparativamente com o transporte aéreo e rodoviário, o meio de transporte menos poluente, tornando-o, assim, uma alternativa “amiga do ambiente”. Em particular, o transporte via contentores tem vindo a ser cada vez mais utilizado devido às suas inúmeras vantagens. O contentor permite o transporte de qualquer tipo de mercadoria em boas condições de acondicionamento e permitiu otimizar as operações efetuadas através da redução de tempo de trabalho, custos e espaço. Ademais, com a globalização, a evolução do mercado, a construção de navios de maiores dimensões e a maior tecnologia investida no setor, a competição entre os portos alcançou níveis que exigem uma maior eficiência de toda a estrutura portuária. Neste contexto, a presente dissertação visa avaliar a eficiência dos terminais de contentores do grupo TERTIR, nomeadamente os de Lisboa, Leixões e Setúbal, utilizando o método Data Envelopment Analaysis (DEA). De um modo geral, o método DEA avalia a capacidade dos terminais em converter inputs em outputs. Mais especificamente os inputs selecionados nesta dissertação dizem respeito às infraestruturas e equipamentos dos terminais em estudo, e o output considera a carga movimentada por cada terminal, sendo neste caso representada pelo número de TEUs movimentados. O modelo proposto é aplicado a um conjunto de 30 terminais de contentores Europeus de 6 países diferentes, nomeadamente, Alemanha, Bélgica, Espanha, França, Holanda e Portugal. De um modo geral, os terminais TERTIR apresentam níveis de eficiência baixos quando comparados com outros terminais Europeus. Os resultados contribuem, também, para auxiliar o grupo TERTIR no debate de algumas questões atuais com as autoridades portuárias, nomeadamente no que se refere à descida dos tarifários praticados aos seus clientes e à enunciada construção do terminal de contentores do Barreiro.

Genetic algorithm for shipping route estimation with long-range tracking data : automatic reconstruction of shipping routes based on the historical ship positions for maritime safety applications

Ship tracking systems allow Maritime Organizations that are concerned with the Safety at Sea to obtain information on the current location and route of merchant vessels. Thanks to Space technology in recent years the geographical coverage of the ship tracking platforms has increased significantly, from radar based near-shore traffic monitoring towards a worldwide picture of the maritime traffic situation. The long-range tracking systems currently in operations allow the storage of ship position data over many years: a valuable source of knowledge about the shipping routes between different ocean regions. The outcome of this Master project is a software prototype for the estimation of the most operated shipping route between any two geographical locations. The analysis is based on the historical ship positions acquired with long-range tracking systems. The proposed approach makes use of a Genetic Algorithm applied on a training set of relevant ship positions extracted from the long-term storage tracking database of the European Maritime Safety Agency (EMSA). The analysis of some representative shipping routes is presented and the quality of the results and their operational applications are assessed by a Maritime Safety expert.

Modelos de negócios para a internet das coisas baseados em big data : Muzzley, um estudo de caso

A Internet das Coisas tal como o Big Data e a análise dos dados são dos temas mais discutidos ao querermos observar ou prever as tendências do mercado para as próximas décadas, como o volume económico, financeiro e social, pelo que será relevante perceber a importância destes temas na atualidade. Nesta dissertação será descrita a origem da Internet das Coisas, a sua definição (por vezes confundida com o termo Machine to Machine, redes interligadas de máquinas controladas e monitorizadas remotamente e que possibilitam a troca de dados (Bahga e Madisetti 2014)), o seu ecossistema que envolve a tecnologia, software, dispositivos, aplicações, a infra-estrutura envolvente, e ainda os aspetos relacionados com a segurança, privacidade e modelos de negócios da Internet das Coisas. Pretende-se igualmente explicar cada um dos “Vs” associados ao Big Data: Velocidade, Volume, Variedade e Veracidade, a importância da Business Inteligence e do Data Mining, destacando-se algumas técnicas utilizadas de modo a transformar o volume dos dados em conhecimento para as empresas. Um dos objetivos deste trabalho é a análise das áreas de IoT, modelos de negócio e as implicações do Big Data e da análise de dados como elementos chave para a dinamização do negócio de uma empresa nesta área. O mercado da Internet of Things tem vindo a ganhar dimensão, fruto da Internet e da tecnologia. Devido à importância destes dois recursos e á falta de estudos em Portugal neste campo, com esta dissertação, sustentada na metodologia do “Estudo do Caso”, pretende-se dar a conhecer a experiência portuguesa no mercado da Internet das Coisas. Visa-se assim perceber quais os mecanismos utilizados para trabalhar os dados, a metodologia, sua importância, que consequências trazem para o modelo de negócio e quais as decisões tomadas com base nesses mesmos dados. Este estudo tem ainda como objetivo incentivar empresas portuguesas que estejam neste mercado ou que nele pretendam aceder, a adoptarem estratégias, mecanismos e ferramentas concretas no que diz respeito ao Big Data e análise dos dados.

Saúde em Portugal : estudo das urgências hospitalares através do Data Mining

Qualquer assunto relacionado com a saúde é sempre um tema sensível, pela importância que tem junto da população, já que interage diretamente com o bem-estar das pessoas e, essencialmente, com a sensação de segurança que as estas pretendem ter na prestação dos cuidados básicos de saúde. Dados estatísticos mostram que a população está cada vez mais envelhecida, reforçando a importância da existência de bons centros hospitalares e de um bom Sistema Nacional de Saúde (SNS) (Plano Nacional de Saúde, 2010). Em Portugal, caso os pacientes necessitem de cuidados mais urgentes, podem recorrer ao Serviço de Urgências disponibilizado para toda a população através do SNS. No entanto, a gestão e planeamento deste serviço é complexa, dado este serviço ser frequentemente utilizado por pacientes que não necessitam de cuidados urgentes, levando a que os hospitais deixem de conseguir dar a resposta esperada, implicando a prestação por vezes um serviço de menor qualidade. Neste sentido, analisaram-se dados de um hospital do norte do país com o intuito de perceber o ponto de situação das urgências, de forma a encontrar padrões relevantes através da análise de clusters e de regras de associação. Começando pela análise de clusters, utilizaram-se apenas as variáveis que foram consideradas importantes para o problema, resultando da análise final 3 clusters. O primeiro cluster é constituído por elementos do sexo masculino de todas as idades, o segundo cluster por elementos do sexo masculino mais jovens e por elementos do sexo feminino até aos 60 anos e o terceiro cluster apenas por elementos do sexo feminino a partir dos 40 anos. No final verificaram-se muitas semelhanças entre os clusters 1 e 3, pois ambos continham os pacientes mais idosos, havendo um padrão comum no seu comportamento. No ano 2012 não houve registo de nenhuma epidemia, não havendo por isso nenhuma doença que se destacasse comparativamente às restantes. Concluiu-se também que na maior parte dos casos houve a necessidade de uma intervenção urgente (pulseira de cor Amarela), no entanto a maioria dos pacientes observados conseguiu regressar às suas habitações após as consultas nas Urgências Hospitalares, sem intervenções médicas adicionais. Relativamente às regras de associação, houve a necessidade de transformar e eliminar algumas variáveis que enviesassem o estudo. Após o processo da criação das regras de associação, percebeu-se que as regras eram muito similares entre si, apresentando uma maior confiança nas variáveis que apareceram em maior número (“Pacientes com pulseira de cor Amarela”, “distrito do Porto” ou “Alta Médica para a Residência”).

Contributions towards smart cities : exploring block level census data for the characterization of change in Lisbon

The interest in using information to improve the quality of living in large urban areas and its governance efficiency has been around for decades. Nevertheless, the improvements in Information and Communications Technology has sparked a new dynamic in academic research, usually under the umbrella term of Smart Cities. This concept of Smart City can probably be translated, in a simplified version, into cities that are lived, managed and developed in an information-saturated environment. While it makes perfect sense and we can easily foresee the benefits of such a concept, presently there are still several significant challenges that need to be tackled before we can materialize this vision. In this work we aim at providing a small contribution in this direction, which maximizes the relevancy of the available information resources. One of the most detailed and geographically relevant information resource available, for the study of cities, is the census, more specifically the data available at block level (Subsecção Estatística). In this work, we use Self-Organizing Maps (SOM) and the variant Geo-SOM to explore the block level data from the Portuguese census of Lisbon city, for the years of 2001 and 2011. We focus on gauging change, proposing ways that allow the comparison of the two time periods, which have two different underlying geographical bases. We proceed with the analysis of the data using different SOM variants, aiming at producing a two-fold portrait: one, of the evolution of Lisbon during the first decade of the XXI century, another, of how the census dataset and SOM’s can be used to produce an informational framework for the study of cities.

Mapping the Pasture Steppe in Bayankhongor, Mongolia: comparison of classification methods, using Landsat-8 and geophysical data

Grasslands in semi-arid regions, like Mongolian steppes, are facing desertification and degradation processes, due to climate change. Mongolia’s main economic activity consists on an extensive livestock production and, therefore, it is a concerning matter for the decision makers. Remote sensing and Geographic Information Systems provide the tools for advanced ecosystem management and have been widely used for monitoring and management of pasture resources. This study investigates which is the higher thematic detail that is possible to achieve through remote sensing, to map the steppe vegetation, using medium resolution earth observation imagery in three districts (soums) of Mongolia: Dzag, Buutsagaan and Khureemaral. After considering different thematic levels of detail for classifying the steppe vegetation, the existent pasture types within the steppe were chosen to be mapped. In order to investigate which combination of data sets yields the best results and which classification algorithm is more suitable for incorporating these data sets, a comparison between different classification methods were tested for the study area. Sixteen classifications were performed using different combinations of estimators, Landsat-8 (spectral bands and Landsat-8 NDVI-derived) and geophysical data (elevation, mean annual precipitation and mean annual temperature) using two classification algorithms, maximum likelihood and decision tree. Results showed that the best performing model was the one that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation and mean annual temperature (Model 13), using the decision tree. For maximum likelihood, the model that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation (Model 5) and the one that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation and mean annual temperature (Model 13), achieved the higher accuracies for this algorithm. The decision tree models consistently outperformed the maximum likelihood ones.

A data-driven analytics approach in the study of pneumonia’s fatalities

As huge amounts of data become available in organizations and society, specific data analytics skills and techniques are needed to explore this data and extract from it useful patterns, tendencies, models or other useful knowledge, which could be used to support the decision-making process, to define new strategies or to understand what is happening in a specific field. Only with a deep understanding of a phenomenon it is possible to fight it. In this paper, a data-driven analytics approach is used for the analysis of the increasing incidence of fatalities by pneumonia in the Portuguese population, characterizing the disease and its incidence in terms of fatalities, knowledge that can be used to define appropriate strategies that can aim to reduce this phenomenon, which has increased more than 65% in a decade.

A bayesian approach for NDT data fusion: The Saint Torcato Church case study

This paper presents a methodology based on the Bayesian data fusion techniques applied to non-destructive and destructive tests for the structural assessment of historical constructions. The aim of the methodology is to reduce the uncertainties of the parameter estimation. The Young's modulus of granite stones was chosen as an example for the present paper. The methodology considers several levels of uncertainty since the parameters of interest are considered random variables with random moments. A new concept of Trust Factor was introduced to affect the uncertainty related to each test results, translated by their standard deviation, depending on the higher or lower reliability of each test to predict a certain parameter.

Using data mining for prediction of hospital length of stay: an application of the CRISP-DM Methodology

Hospitals are nowadays collecting vast amounts of data related with patient records. All this data hold valuable knowledge that can be used to improve hospital decision making. Data mining techniques aim precisely at the extraction of useful knowledge from raw data. This work describes an implementation of a medical data mining project approach based on the CRISP-DM methodology. Recent real-world data, from 2000 to 2013, were collected from a Portuguese hospital and related with inpatient hospitalization. The goal was to predict generic hospital Length Of Stay based on indicators that are commonly available at the hospitalization process (e.g., gender, age, episode type, medical specialty). At the data preparation stage, the data were cleaned and variables were selected and transformed, leading to 14 inputs. Next, at the modeling stage, a regression approach was adopted, where six learning methods were compared: Average Prediction, Multiple Regression, Decision Tree, Artificial Neural Network ensemble, Support Vector Machine and Random Forest. The best learning model was obtained by the Random Forest method, which presents a high quality coefficient of determination value (0.81). This model was then opened by using a sensitivity analysis procedure that revealed three influential input attributes: the hospital episode type, the physical service where the patient is hospitalized and the associated medical specialty. Such extracted knowledge confirmed that the obtained predictive model is credible and with potential value for supporting decisions of hospital managers.

Bionomics data for Anopheles (Anopheles) forattinii Wilkerson & Sallum, 1999

Immature and adult stages of Anopheles (Anopheles) forattinii were collected in the Parque Nacional do Jaú, Novo Airão, Amazonas, Brazil. Larvae and pupae were taken from fresh water among floating plant debris inside flooded "igapó" forest. This species may make use of plant debris for passive dispersal throughout its distribution range.

The effect of secular trends in the classroom furniture mismatch: support for continuous update of school furniture standards

In order to create safer schools, the Chilean authorities published a Standard regarding school furniture dimensions. The aims of this study are twofold: to verify the existence of positive secular trend within the Chilean student population and to evaluate the potential mismatch between the anthropometric characteristics and the school furniture dimensions defined by the mentioned standard. The sample consists of 3078 subjects. Eight anthropometric measures were gathered, together with six furniture dimensions from the mentioned standard. There is an average increase for some dimensions within the Chilean student population over the past two decades. Accordingly, almost 18% of the students will find the seat height to be too high. Seat depth will be considered as being too shallow for 42.8% of the students. It can be concluded that the Chilean student population has increased in stature, which supports the need to revise and update the data from the mentioned Standard. Practitioner Summary: Positive secular trend resulted in high levels of mismatch if furniture is selected according to the current Chilean Standard which uses data collected more than 20 years ago. This study shows that school furniture standards need to be updated over time.

Combining data mining and evolutionary computation for multi-criteria optimization of earthworks

Earthworks tasks aim at levelling the ground surface at a target construction area and precede any kind of structural construction (e.g., road and railway construction). It is comprised of sequential tasks, such as excavation, transportation, spreading and compaction, and it is strongly based on heavy mechanical equipment and repetitive processes. Under this context, it is essential to optimize the usage of all available resources under two key criteria: the costs and duration of earthwork projects. In this paper, we present an integrated system that uses two artificial intelligence based techniques: data mining and evolutionary multi-objective optimization. The former is used to build data-driven models capable of providing realistic estimates of resource productivity, while the latter is used to optimize resource allocation considering the two main earthwork objectives (duration and cost). Experiments held using real-world data, from a construction site, have shown that the proposed system is competitive when compared with current manual earthwork design.