Uma abordagem inovadora para avaliar a eficiência geral do equipamento por meio da análise envoltória de dados em rede

Abstract

O Overall Equipment Effectiveness (OEE) permite a avaliação de perdas de desempenho e serve como base para identificar iniciativas de melhoria. No entanto, adotar vários sistemas de medição de OEE pode resultar em projetos de melhoria divergentes. Na verdade, empregar sistemas de medição inadequados pode levar ao tratamento de problemas errados. Portanto, é crucial compreender o OEE e suas variações para selecionar o sistema de medição mais adequado, direcionando os esforços de melhoria para os processos menos eficientes. Para medir a eficiência, uma alternativa interessante é usar modelos de Data Envelopment Analysis (DEA). Os modelos DEA clássicos são reconhecidos por trabalharem somente com um estágio, o que significa que possuem um conjunto de entradas exógenas e um conjunto separado de saídas exógenas. Alternativamente, os modelos Network Data Envelopment Analysis (NDEA) oferecem uma abordagem mais precisa ao considerar a análise de eficiência das Unidades de Tomada de Decisão (DMUs) em vários estágios, permitindo conjuntos de entradas exógenas, produtos intermediários endógenos e saídas exógenas. Neste estudo, foram analisadas sete máquinas operando em três turnos ao longo de quatro quinzenas, totalizando 84 DMUs para a instância inicial (Instância 1). A Instância 2 envolve uma análise de eficiência de todas as máquinas, considerando apenas o primeiro turno ao longo de um período de quatro quinzenas. A Instância 3 envolve uma análise de eficiência de todas as máquinas, considerando apenas o segundo turno ao longo de um período de quatro quinzenas. A Instância 4 envolve uma análise de eficiência de todas as máquinas, considerando apenas o terceiro turno ao longo de um período de quatro quinzenas. A Rede NDEA-OEE fornece à gerência uma compreensão mais completa do processo de produção, permitindo a identificação de oportunidades de melhoria e a formulação de estratégias mais eficazes para otimizar o desempenho operacional e a competitividade da empresa.

The Overall Equipment Effectiveness (OEE) enables the assessment of performance losses and serves as a basis for identifying enhancement initiatives. However, adopting various OEE meas-urement systems may result in divergent improvement projects. In fact, employing inappropri-ate measurement systems can lead to addressing the wrong issues. Hence, it is crucial to com-prehend OEE and its variations to select the most suitable measurement system, directing im-provement efforts towards the least efficient processes. To measure efficiency, an interesting alternative is to use Data Envelopment Analysis (DEA) models. The classical DEA models are recognized as One-stage, meaning they possess a set of exogenous inputs and a separate set of exogenous outputs. Alternatively, Network DEA (NDEA) models offer a more precise ap-proach by considering the efficiency analysis of Decision-Making Units (DMUs) across multi-ple stages, allowing for sets of exogenous inputs, endogenous intermediate products, and exog-enous outputs. In this study, seven machines operating across three shifts over four fortnights were analyzed, amounting to 84 DMUs for the initial instance (Instance 1). Instance 2 involves an efficiency analysis of all machines, considering solely the first shift over a span of four fortnights. Instance 3 involves an efficiency analysis of all machines, considering solely the second shift over a span of four fortnights. Instance 4 involves an efficiency analysis of all machines, considering solely the third shift over a span of four fortnights. The Network NDEA-OEE provides management with a more complete understanding of the production process, enabling the identification of improvement opportunities and the formulation of more effective strategies for optimizing operational performance and the company's competitiveness.