2 ANGELO JOSÉ CASTRO ALVES FERREIRA FILHO DESENVOLVIMENTO DE UM MODELO PARA MEDIR A EFICIÊNCIA DE EMPRESAS TERCEIRIZADAS NO PROCESSO DE PUBLICAÇÕES TÉCNICAS DE PEÇAS DE REPOSIÇÃO DE AERONAVES Dissertação apresentada à Faculdade de Engenharia do Campus de Guaratinguetá, Universidade Estadual Paulista, para a obtenção do título de Mestre em Engenharia Mecânica. Orientador: Prof. Dr. Valério Antonio Pamplona Salomon Guaratinguetá 2008 3 F383d Ferreira Filho, Ângelo José Castro Alves Desenvolvimento de um modelo para medir a eficiência de empresas terceirizadas no processo de publicações técnicas de peças de reposição de aeronaves. / Ângelo José Castro Alves Ferreira Filho.- Guaratinguetá : [s.n.], 2008 105f.: il. Bibliografia: f. 86-94 Dissertação (mestrado) – Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Engenharia de Guaratinguetá, 2008 Orientador: Prof. Dr. Valério Antonio Pamplona Salomon 1. Indústria Aeronáutica 2. Terceirização I. Título CDU 67 4 DADOS CURRICULARES ANGELO JOSÉ CASTRO ALVES FERREIRA FILHO NASCIMENTO 23.01.1977 – RESENDE / RJ FILIAÇÃO Angelo José Castro Alves Ferreira (in memoriam) Elaine Maria Fernandes Costa Castro Alves Ferreira 1996/2000 Curso de Graduação Faculdade de Engenharia de Produção Ênfase Mecânica- Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) – Campus Resende - RJ 2002/2004 Disciplinas cursadas em Matéria Isolada do Programa de Pós Graduação em Engenharia Mecânica – Instituto Tecnológico de Aeronáutica - ITA. 2006/2008 Curso de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, nível de Mestrado, na Faculdade de Engenharia do Campus de Guaratinguetá da Universidade Estadual Paulista. 5 De modo especial dedico este trabalho ao meu querido, saudoso e amado pai, Angelo José Castro Alves Ferreira, que tanto me apoiou e incentivou para a conclusão deste curso, e que agora já não se encontra mais conosco, pois deixou esta vida em 24-Jan-2008, ficando uma saudade eterna, e o seu grande exemplo de vida como pai, esposo, avô, profissional, e ser humano baseado sempre no amor à família, na dedicação como professor, e engenheiro militar, e acima de tudo, às suas atitudes e valores como ser humano e filho de Deus. 6 AGRADECIMENTOS Em primeiro lugar agradeço a Deus, fonte da vida, da sabedoria e da graça. Agradeço pela minha vida, minha saúde, minha família, e amigos, ao meu orientador, Prof. Dr. Valério Antonio Pamplona Salomon que sempre me incentivou, e me direcionou quanto ao assunto desenvolvido nesta dissertação. Sem a sua orientação, dedicação e auxílio não seria possível a conclusão do estudo aqui apresentado. Ao Prof. Dr. Fernando Augusto Silva Marins com as suas observações, críticas e sugestões que me auxiliaram, e me direcionaram com entusiasmo para o estudo aqui apresentado. Ao Ilmº Sr.Maj.Avellar, do CTA/IEA, pela contribuição expressiva neste trabalho. Ao Prof.Dr.Jorge Muniz Jr., pelo seu apoio e as suas sugestões que muito me auxiliaram no desenvolvimento do estudo apresentado. A Ilmª.Profª Carmem Belderrain, do ITA, pela presença nesta banca examinadora,e pelas contribuições neste trabalho. A Profª.Drª.Rosaura de Menezes Selles Ribeiro, que também contribuiu com o seu apoio e as suas observações para o desenvolvimento deste estudo. Ao meu saudoso e amado pai, Angelo José Castro Alves Ferreira, que já não se encontra entre nós, e a minha querida mãe Elaine Maria que, apesar das dificuldades enfrentadas, sempre incentivaram meus estudos. À minha amada esposa Erika Miranda Coelho Ferreira que sempre me incentivou e partilhou comigo toda esta trajetória até o final desta etapa. À empresa utilizada para a coleta de dados, em particular na pessoa dos engenheiros Antonio Gabriel Conrado Dias Filho, Leandro Bressan, Alexandre Vagner Moraes, Valmir Neder e José Carlos Carvalho da Silva, além dos técnicos Nilson Ricardo de Moraes, João Marcelo Costa e Alexandre José dos Santos, entre tantos outros nomes desta competente equipe de profissionais que disponibilizou as informações, possibilitando desta forma a coleta dos dados utilizados no estudo de caso, e principalmente pela colaboração na solução de dúvidas pertinentes ao processo em estudo. 7 Epígrafe “Os que confiam no Senhor são como os Montes de Sião que não se abalam e permaneçem para sempre” 8 RESUMO A Terceirização está relacionada com a forma na qual uma organização trata os seus fornecedores mediante um contrato de negócio, onde uma atividade específica é acordada para ser feita. Assim em todo o processo produtivo é necessário medir o desempenho, mesmo sendo uma atividade relacionada a um serviço terceirizado. Esta pesquisa apresentou uma aplicação baseada nos métodos DEA (Data Envelopment Analysis) e AHP (Analytic Hierarchy Process), cujo objetivo foi o de avaliar a eficiência de empresas terceirizadas na indústria aeronáutica, além de propor uma avaliação da relação entre as variáveis de entrada e saída do processo com a medida de eficiência. Para as saídas do processo (outputs) foram considerados os critérios da Qualidade, do Prazo e do Custo, que foram quantificados pelo AHP para a matriz DEA. Como input foi utilizado o número de documentos técnicos recebidos pelas empresas terceirizadas. Os indicadores e critérios foram escolhidos mediante a aplicação de um questionário junto aos especialistas do processo de publicações técnicas de peças de reposição. A proposta de aplicação do modelo foi apresentada e validada junto a este grupo de profissionais. Os resultados obtidos com o software SIAD foram considerados satisfatórios. A análise da relação entre a redução no número de saídas, e a variação nos valores de eficiência foi feita, e com isto foi possível agrupar as empresas passíveis de investimento na melhoria de seus processos. PALAVRAS-CHAVE: Indústria Aeronáutica, Eficiência, Terceirização, DEA, AHP. 9 ABSTRACT Outsourcing is related to the action which an organization deals with its suppliers through a kind of business contract where a specific activity or service has been hired to be made. This research proposed a model which was based in the methods DEA and AHP, and its purpose was to evaluate the efficiency of outsourced companies in the aeronautical industry.It also proposed an evaluation in the relation between the variables of the process and the value obtained for the effiiency. The criteria of Quality, Time and Cost were considered the outputs of the process, and those criteria were quantified by AHP for DEA matrix.The number of technical documents received by those outsorced companies were considered the input of the process. The criteria and its indicators were chosen with a questionnaire which was apllied in a group of specialists of spare parts technical publications. The proposal of the model was showed and it was validated by this same group of specialists. The results obtained with the software SIAD were considered satisfactory. The analysis of the relation between the reduction in the number of outputs and the variation in the value of the efficiency was done and it was possible to separate the companies in groups that were considered able to receive an investment to improve their process. KEYWORDS: Aeronautical Industry, Efficiency, Outsourcing, DEA, AHP. 10 LISTA DE FIGURAS FIGURA 1 – Fluxograma com as etapas do estudo............................................................19 FIGURA 2 – Os elementos de um sistema de produção.....................................................21 FIGURA 3 – A Fronteira de Produção e a Eficiência Técnica...........................................24 FIGURA 4 – Representação de Envoltória de Dados em DEA..........................................35 FIGURA 5 – Relação de Eficiência do DEA.......................................................................38 FIGURA 6 – Exemplo de uma publicação técnica de peças de reposição de aeronaves.....54 FIGURA 7 –Estruturação do Problema...............................................................................55 FIGURA 8 –Desempenho Global AHP...............................................................................56 FIGURA 9 – O Processo de Elaboração das Publicações Técnicas de Peças.....................57 FIGURA 10 – O Processo de Terceirização das Publicações Técnicas de Peças...............58 FIGURA 11 – Fluxograma com as etapas do modelo proposto DEA e AHP ....................63 FIGURA 12 – Eficiência CCR x Eficiência Cenário 1.......................................................79 FIGURA 13 – Eficiência CCR x Eficiência Cenário 2.......................................................79 FIGURA 14 – Eficiência Cenário 1x Eficiência Cenário 2................................................80 11 LISTA DE TABELAS TABELA 1 – Matriz de julgamentos AHP para o critério da Qualidade (C1)................65 TABELA 2 – Matriz de julgamentos AHP para o critério do Prazo (C2).......................65 TABELA 3 – Matriz de julgamentos AHP para o critério do Custo (C3) .......................66 TABELA 4 – Determinação dos valores do critério C1..................................................68 TABELA 5 – Determinação dos valores do critério C2..................................................68 TABELA 6 – Determinação dos valores do critério C3..................................................68 TABELA 7 – Matriz de dados DEA...............................................................................69 TABELA 8 – Resultados da aplicação DEA sem restrições aos pesos.......................... 70 TABELA 9 – Pesos atribuídos no modelo DEA CCR sem restrições aos pesos ............71 TABELA 10 – Valores dos pesos atribuídos...................................................................73 TABELA 11 – Eficiência DEA com restrições aos pesos...............................................74 TABELA 12 –Pesos atribuídos no modelo DEA CCR com restrições aos pesos...........74 TABELA 13 – Composição do Cenário1........................................................................75 TABELA 14 – Composição do Cenário 2.......................................................................76 TABELA 15 – Valores da Eficiência para o Cenário 1...................................................76 TABELA 16 – Valores da Eficiência para o Cenário 2...................................................77 TABELA 17 – Eficiência Cenário 1 x Eficiência CCR...................................................78 TABELA 18 – Eficiência Cenário 2 x Eficiência CCR...................................................78 TABELA 19 – Eficiência Cenário 1 x Eficiência Cenário2.............................................78 12 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS AHP Analytic Hierarchy Process ANAC ARI ARII ATA BCC CCR CMM CR CRS DEA DMU EASA ELECTRE FAA IPC MCDA MCDM SPEC Agência Nacional de Aviação Civil Assurance Region I Assurance Region II Air Transport Association Banker, Charnes e Cooper Charnes, Cooper e Rhodes Component Maintenance Manual Constant Ratio Constant Returns to Scale Data Envelopment Analysis Decision Making Unit European Aerospace Safety Agency Elimination et Choix Traduisant la Réalité) Federal Aviation Administration Illustrated Parts Catalogue Multiple criteria Decision Aid Multiple criteria Decision Making Air Transport Association Specification SRM UTD VRS Structural Repair Manual Unidades de Tomada de Decisão Variable Returns to Scale 13 LISTA DE SÍMBOLOS A Matriz de julgamento e arquimediano n Número da variáveis de entrada w Autovetor u0 Fator de escala �i Limite inferior da variável de entrada vi �i Limite superior da variável de entrada vi � autovalor máximo � Constante de restrição aos pesos ( input/output) �B Valor da eficiência escalar ρ constante de restrição aos pesos (output) 14 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO .......................................................................................... 16 1.1 Apresentação do Tema........................................................................................ 16 1.2 Objetivos............................................................................................................. 17 1.3 Delimitação do Tema.......................................................................................... 18 1.4 Metodologia........................................................................................................ 18 1.5 Organização do Texto......................................................................................... 19 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ............................................................ 21 2.1 Conceituando Produtividade e Eficiência........................................................... 21 2.1.1 Produtividade................................................................................................... 21 2.1.2 Eficiência ......................................................................................................... 22 2.2 O Conceito de Terceirização .............................................................................. 25 2.3 Métodos de Auxílio a Decisão............................................................................ 25 2.3.1 Introdução........................................................................................................ 26 2.3.2 A Tomada de Decisão com Múltiplos Critérios...............................................27 2.3.3 Analytic Hierarchy Process............................................................................. 29 2.4 Data Envelopment Analysis................................................................................ 31 2.4.1 Conceitos Iniciais ............................................................................................ 31 2.4.2 Técnicas de Aplicação do DEA....................................................................... 36 2.4.3 A Técnica CCR................................................................................................ 39 2.4.4 Implementação do DEA .................................................................................. 42 2.4.5 Técnicas de Discriminação .............................................................................. 43 2.4.6 Restrições aos pesos ........................................................................................ 44 2.5 Aplicação conjunta do DEA e do AHP .............................................................. 50 2.6 Composição de Cenários .................................................................................... 51 3 ESTUDO DE CASO ............................................................................................ 53 3.1 Apresentação do Estudo de Caso........................................................................ 53 3.1.1 A Proposta de Aplicação na Indústria Aeronáutica ........................................ 53 3.1.2 As empresas prestadoras de serviços............................................................... 57 3.2 A Coleta dos Dados na Empresa ........................................................................ 59 3.2.1 A definição dos critérios...................................................................................59 3.2.2 A definição dos indicadores ............................................................................ 61 3.2.3 Os valores dos indicadores .............................................................................. 62 3.2.4 A medida de eficiência. ................................................................................... 62 3.3 Aplicação dos Métodos e o modelo proposto..................................................... 63 3.3.1 Aplicação do AHP ........................................................................................... 64 3.3.2 Aplicação do DEA sem restrições aos pesos................................................... 66 3.3.3 Resultados da Aplicação do DEA sem Restrição aos Pesos............................ 70 3.3.4 Aplicação das restrições aos pesos .................................................................. 72 3.4 Aplicação da Composição de Cenários .............................................................. 75 3.5 Análise dos Resultados dos Gráficos.................................................................. 80 4 CONCLUSÕES.................................................................................................... 82 4.1 Considerações Gerais ......................................................................................... 82 15 4.2 Atendimento dos Objetivos ................................................................................ 84 4.3 Contribuições do Trabalho ................................................................................. 85 4.4 Propostas para Trabalhos Futuros....................................................................... 85 REFERÊNCIAS...................................................................................................... 86 APÊNDICE A – Questionário ............................................................................... 95 APÊNDICE B – Anexo 1 :Escala Fundamental.......................................................99 APÊNDICE C – Redução dos dados........................................................................ 100 16 1 INTRODUÇÃO 1.1 APRESENTAÇÃO DO TEMA A busca pela medida de eficiência e desempenho dos processos produtivos é uma tendência cada vez maior nas empresas e também em diversos órgãos públicos. Segundo Carvalho (2002), o estudo de desempenho é um problema clássico em todos os tipos de negócios, onde a sua aplicação tem como objetivo medir a condição de eficiência de uma determinada organização ou instituição, e, a partir daí, efetuar um plano de ações para a sua melhoria. Esta avaliação de desempenho visa um melhor aproveitamento dos recursos nos processos produtivos, e o aumento da produção. Para Slack (1999) mesmo quando uma operação produtiva é projetada, e suas atividades planejadas e controladas, a tarefa do gestor não está acabada, pois todas as operações são passíveis de melhorias no seu desempenho. Para Soares de Mello et al. (2003), na nova conjuntura de mercado extremamente competitivo, torna-se necessário buscar simultaneamente a eficiência operacional e um bom planejamento financeiro, ou seja, deve-se levar em consideração a obtenção de um bom desempenho produtivo com um custo reduzido. Cabe ao gestor, além da busca por uma medida de desempenho, tomar decisões inerentes a este processo, pois para o funcionamento de uma empresa existem diversos tipos de decisões gerenciais que precisam ser tomadas (Salomon, 2004). Assim os métodos e ferramentas utilizados no auxílio de uma decisão específica podem ser aplicados para decisões distintas. Dessa maneira, no presente trabalho a preferência ou opinião do Gestor no processo de medida de eficiência será levada em consideração. Além da opinião do gestor, na busca de melhoria pela alocação dos recursos, e pelo aumento da eficiência da produtividade, outros meios podem ser utilizados, como por exemplo, o emprego do processo de terceirização de uma determinada etapa do processo produtivo. 17 Para Novaes (2004) significativas mudanças econômicas e estruturais passaram a afetar as sociedades comercialmente desenvolvidas e industrializadas. Romano (2002) considera que a terceirização é um fenômeno que vem sendo repensado por um número cada vez maior de corporações. Com isto tem-se o início do emprego do recurso da terceirização de serviços na indústria e no comércio, tema este que será também abordado no decorrer deste estudo de caso. Para Gomes et al. (2003) avaliar a eficiência com a qual uma unidade produtiva opera, tem importância tanto para fins estratégicos (comparação entre unidades produtivas), quanto para o planejamento (avaliação dos resultados do uso de diferentes combinações de fatores). A abordagem do presente trabalho tem como foco o estudo de caso na indústria aeronáutica, onde será proposto um modelo para medir a eficiência das empresas prestadoras de serviços no processo de publicações técnicas de peças de aeronaves, e o emprego do método DEA (Data Envelopment Analysis) (Charnes, Cooper e Rhodes, 1978) para determinar esta eficiência. Também é proposto o emprego de um dos métodos de auxílio à decisão, que é o AHP (Analytic Hierarchy Process) (Saaty, 1980), para fins de obtenção dos dados para posterior aplicação no DEA. 1.2 OBJETIVOS O objetivo principal deste estudo é o de avaliar o desempenho de empresas prestadoras de serviços de publicações técnicas de peças de reposição de aeronaves. Pretende-se incorporar a opinião do gestor nesta avaliação. Um objetivo específico é identificar as variáveis pertinentes à decisão para o desenvolvimento do modelo proposto para a medida da eficiência de empresas prestadoras de serviços de publicações técnicas de peças de reposição de aeronaves. O outro objetivo específico é compor e identificar métricas para a análise de eficiência de empresas terceirizadas. 18 1.3 DELIMITAÇÃO DO TEMA Este trabalho é focado para a avaliação e medida de eficiência no que se refere ao desempenho de empresas prestadoras de serviços de publicações técnicas de peças de aeronaves. Portanto, um estudo de caso na indústria aeronáutica. Entretanto, os métodos envolvidos neste trabalho, tais como o AHP e o DEA, podem ser perfeitamente aplicáveis em outros processos que necessitem de uma avaliação de desempenho. 1.4 METODOLOGIA De acordo com Silva e Menezes (2001) existem várias formas de se classificar uma pesquisa. A metodologia – quantitativa ou qualitativa – abarca vários tipos ou gêneros de pesquisa que levam à exploração de diferentes aspectos da realidade (Godoy, 2005). De acordo com Merriam (2002), o estudo qualitativo básico tem como objetivo descobrir e compreender um fenômeno, um processo, ou as perspectivas e visão de mundo das pessoas nele envolvidas, onde o pesquisador está interessado em compreender os significados que os participantes atribuem ao fenômeno ou situação que está sendo estudada. Assim, esta pesquisa se enquadra como qualitativa, uma vez que o trabalho de pesquisa envolve o contato direto do pesquisador com o campo de pesquisa (Godoy, 1995). Yin (2001) afirma que o estudo de caso é uma inquirição empírica que investiga um fenômeno contemporâneo dentro de um contexto da vida real. Dentro deste conceito, o presente trabalho é classificado como um Estudo de Caso. Vale mencionar que este estudo representa uma pesquisa aplicada, onde segundo Silva e Menezes (2001), objetiva gerar conhecimentos para aplicação prática, direcionados à solução de problemas específicos. 19 Algumas etapas foram elaboradas para este estudo de acordo com o fluxograma apresentado na Figura 1, desenvolvido a partir de Muniz (2006). Figura 1 – Fluxograma com as etapas do estudo A primeira etapa é constituída pela elaboração do Modelo; a segunda etapa é constituída pelo Planejamento do Levantamento no campo; e por fim o Trabalho de Campo representado pela aplicação dos questionários, o levantamento dos dados, e a validação do modelo junto aos especialistas. 1.5 ORGANIZAÇÃO DO TEXTO O trabalho está estruturado em quatro capítulos que, por sua vez, se dividem em seções. O Capítulo 1 apresenta a Introdução, que se divide na apresentação do tema, na justificativa, nos objetivos, na delimitação do tema, e na metodologia do trabalho, além da organização do Texto. No Capítulo 2, os conceitos referentes aos métodos AHP, e DEA são apresentados pela fundamentação teórica. Validação do modelo junto aos especialistas Elaboração do Modelo Planejamento do Levantamento de Campo Trabalho de Campo Levantamento teórico DEA e AHP Modelo Inicial proposto Elaboração do Questionário Definição da Metodologia utilizada Revisão do Modelo Aplicação do Questionário e Levantamento dos dados de campo junto aos especialistas Modelo Final Aplicação no modelo inicial Reunião para apresentação da proposta para os Gestores 20 No Capítulo 3, o Estudo de Caso é apresentado. O cenário é mostrado, além da proposta do emprego dos métodos AHP e DEA, e da coleta de dados na empresa. Os resultados da aplicação do DEA são apresentados com o emprego de um método de discriminação, que é o emprego das restrições aos pesos. No caso do trabalho proposto é empregado o conceito de Região de Segurança desenvolvido por Thompson et al. (1990). É apresentada a composição de cenários para aplicação do DEA. Esta composição de cenários tem como objetivo verificar a relação da variação do número de critérios do modelo proposto com o resultado final da medida de eficiência.Além de agrupar as empresas que possam receber algum tipo de investimento em termos de melhoria de eficiência. No Capítulo 4 são apresentadas as conclusões do trabalho com os resultados obtidos no estudo de caso, além da proposta para trabalhos futuros. 21 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 2.1 CONCEITUANDO PRODUTIVIDADE E EFICIÊNCIA Segundo Slack (1999) mesmo quando uma operação produtiva é projetada e suas atividades planejadas e controladas, a tarefa do gestor não está acabada, uma vez que qualquer operação, mesmo quando bem gerenciada, é passível de melhorias no decorrer do processo de produção. Desta forma, serão apresentados a seguir estes dois importantes conceitos de produtividade e eficiência. 2.1.1 Produtividade O emprego da palavra produtividade surge com intensidade em diversos setores. Muitas vezes o seu conceito diverge do que realmente significa, o que causa uma certa confusão para gestores e para as empresas em geral. Assim pela definição um sistema de produção é um conjunto de elementos inter- relacionados com um objetivo comum conforme ilustrado na figura abaixo (Martins e Laugeni,1998). Figura 2 – Os elementos de um sistema de produção (Martins e Laugeni,1998) Segundo Novaes (2004), a produtividade de um sistema de produção é definida como a relação entre o que foi produzido e os insumos utilizados para tal, num certo intervalo de tempo. Para Moreira (2002), dentre todas as idéias possíveis que possam ocorrer para a produtividade, interessa tão somente aquela que concentra a sua idéia principal, ou Funções de Transformação I N P U T S O U T P U T S A m b i e n t e A m b i e n t e Mão de obra Capital Energia Outros insumos Produtos Serviços Empresa Funções de Transformação I N P U T S O U T P U T S A m b i e n t e A m b i e n t e Mão de obra Capital Energia Outros insumos Produtos Serviços Empresa 22 seja, a produtividade refere-se ao maior ou menor aproveitamento dos recursos nesse processo de produção, ou seja, diz respeito a quanto se pode produzir partindo de uma certa quantidade de recursos. Esta definição de Moreira (2002) é a que melhor se enquadra na aplicação deste trabalho, uma vez que se pretende empregar um melhor aproveitamento dos recursos para se obter o melhor desempenho das empresas analisadas. A produtividade pode ser formulada da seguinte maneira segundo Moreira (2002): Prodt t t I Q= (1) Onde: Prodt = produtividade absoluta no período t; Qt = produção obtida no período t; It = insumos utilizados no período t, na obtenção da produção Qt, onde os insumos são também chamados de fatores de produção. Algumas particularidades da equação 1 acima devem ser ressaltadas , sendo a primeira particularidade a de que a produtividade dada pela equação 1 acima é dita como absoluta, e suas unidades de medida derivam diretamente de unidades de medida de produção. Já a segunda particularidade, refere-se à abrangência da fórmula que representa na realidade uma família de relações entre os insumos e a produção (Moreira, 2002). Por fim, esta definição se resume na influência da produtividade para com os demais fatores, tais como os custos, a competividade, os lucros e o próprio crescimento da empresa, ou seja, com o aumento da produtividade ocorre uma redução nos custos de produção, que por sua vez permite um maior lucro no resultado da empresa, permitindo maiores investimentos no próprio crescimento do negócio da empresa. 23 2.1.2 Eficiência A medida de eficiência tem sido uma preocupação gerencial tanto nas indústrias de bens quanto nas empresas prestadoras de serviços (Vasconcelos et al., 2006). Quando alguém fala da eficiência de uma empresa, geralmente se refere ao seu grau de sucesso, no esforço de gerar determinada quantidade de produtos, a partir de um dado conjunto de insumos (Azambuja, 2002). Pode-se entender na prática gerencial como a busca do melhor resultado do processo empregando um esforço reduzido de custo, e mão-de-obra. Outras definições como a de Lovell (1993) diz que a eficiência de uma unidade de produção resulta de comparação entre os valores, observado e ótimo, em suas relações insumo-produto. A eficiência se apresenta também de duas formas: eficiência técnica e eficiência alocativa, no caso a eficiência técnica mede a proximidade entre a quantidade de produtos que uma empresa produz e a quantidade máxima de produtos que aquela empresa poderia gerar, dado o nível de insumos que pratica (Azambuja, 2002). Para determinar a eficiência técnica total da empresa, a fronteira de produção, assume retornos de escala constantes e descarte forte de insumos. Neste caso a função de produção corresponde a uma reta que passa pela origem (Azambuja, 2002). De acordo com Azambuja (2002), a eficiência alocativa verifica se a empresa está empregando mix de insumos de custo mínimo para produzir o nível observado de produto, dado os preços relativos praticados. Assim, uma empresa é dita alocativamente eficiente se, na seleção entre as combinações de insumos, além de ser tecnicamente eficiente também minimiza os custos totais. Denominando Z a função de produção para uma indústria, o conjunto de possibilidades de produção é limitado superiormente pelos pontos que definem a função de produção, e formado por estes pontos e todos aqueles que se situam abaixo da fronteira, conforme ilustrado no gráfico da Figura 3 (Azambuja, 2002). 24 Figura 3: A Fronteira de Produção e a Eficiência Técnica (Azambuja, 2002) Se o desempenho da empresa está sobre a fronteira, ela é dita como tecnicamente eficiente, no caso como exemplo observado do gráfico tem-se a empresa que está operando no ponto (X’, Yf ) . Caso contrário (isto é, se seu desempenho está abaixo da fronteira), ela é dita como tecnicamente ineficiente como, por exemplo, a empresa que está operando no ponto (Xf ,Yf) dita como sendo tecnicamente ineficiente. (Azambuja, 2002). Segundo Vasconcelos et al. (2006), a literatura apresenta uma ampla variedade de métodos usados para medir eficiência. Dentro destes métodos usados existem as aproximações por curvas de fronteiras que medem produtividade contra funções de produção. Uma função de produção define os máximos níveis de outputs atingíveis com uma certa combinação de inputs ou o mínimo nível possível de inputs para ser usado na produção de um certo nível de outputs. Para Soares de Mello,Gomes e Mangabeira (2005), a análise de eficiência de unidades produtivas tem importância tanto para fins estratégicos quanto para fins de planejamento, além da tomada de decisão. A eficiência de uma unidade produtiva é medida através da comparação entre os valores observados e os valores possíveis de seus produtos (saídas) e recursos (insumos). Esta comparação pode ser feita, em linhas gerais, pela razão entre a produção observada e a produção potencial máxima alcançável, dados os recursos disponíveis, ou pela razão entre a quantidade mínima necessária de recursos e a quantidade efetivamente empregada, dada à quantidade de Função de Produção Yf 25 produtos gerados. Combinações dessas razões podem igualmente prover informações importantes. 2.2 O CONCEITO DE TERCEIRIZAÇÃO As empresas buscam, através da Terceirização, a redução dos custos ou aumento dos ganhos da cadeia logística, aliada à competência, que é solicitada pelo mercado cada vez mais exigente e em constantes mudanças nos requisitos de qualidade dos produtos ou serviços (Séder, 2002). De acordo com Andrade (2002), a Terceirização é o ato pelo qual a empresa produtora, mediante contrato, entrega à outra certa tarefa (atividade ou serviços não incluídos nos fins sociais da empresa), para que esta os realize habitualmente. Significativas mudanças econômicas e estruturais passaram a afetar as sociedades comercialmente desenvolvidas e industrializadas no final da década de 1970 e início dos anos 1980 (Novaes, 2004). Assim, com o advento das firmas globais, e a necessidade de coordenação e de uma política mais eficiente, no que se refere à questão da competitividade entre as empresas, surge o conceito de Terceirização de serviços. A Terceirização de serviços é, desta forma um recurso utilizado por muitas empresas nos dias de hoje, como um instrumento que busca a redução de custos e otimização de processo (Ferreira Filho et al., 2006). Segundo Perez (2003), o fenômeno da globalização dos mercados e a internacionalização das operações representam fatores determinantes no crescimento da concorrência entre empresas, fazendo com que a globalização e o conseqüente aumento da competitividade mudem o pensamento gerencial e resultem em uma nova maneira de fazer negócios, de uma ponta a outra da cadeia de valores. Nesse ambiente, ganham destaque algumas dimensões competitivas como flexibilidade, desempenho nas entregas, custo, qualidade, além da capacidade de realizar inovações tecnológicas de modo sistemático para atender às exigências cada vez mais crescentes do mercado. A evolução na tecnologia de informação tem contribuído de certa forma para o crescimento da Terceirização, na medida que muitos produtos e serviços permitiram a obtenção de ganhos de escala através de fornecedores externos (Prado, 2001). 26 De acordo com Perez (2003), a Terceirização contribui para uma redução no custo dos recursos humanos e materiais, também propicia uma maior flexibilidade na adequação desses recursos às direções estratégicas das organizações. Segundo Girard (1999), dentre as vantagens da terceirização podem ser citadas: racionalização de recursos; foco na atividade principal; ganhos de custo; desenvolvimento econômico; especialização por segmento e valorização dos recursos humanos. Alguns aspectos dificultam a implementação do sistema, tais como: desconhecimento sobre o assunto; resistência e conservadorismo; falta de parceiros competentes; aspectos culturais e desconhecimento da legislação (Girard, 1999). Na verdade, pode-se dizer que a Terceirização combina objetivos econômicos (redução de custos) e organizacionais (aumento da flexibilidade), buscando qualidade, produtividade e,conseqüentemente, competitividade (Teixeira Filho, 2002). Resumindo, a Terceirização é uma forte tendência na economia atual, e isso pode ser percebido por diferentes indicadores: surgimento de diversas empresas especialistas em serviços tipicamente terceirizáveis; pelo crescimento de micro e pequenas empresas; trabalhos temporários e outras formas de vínculos; e pelo surgimento crescente de empresas de consultoria promovendo eventos e projetos de terceirização (Perez, 2003). 2.3 MÉTODOS DE AUXÍLIO À DECISÃO 2.3.1 Introdução Uma organização freqüentemente se encontra diante de problemas sérios de decisão (Shimizu,2000). Este processo de decisão dentro de uma organização deve ser feito de forma estruturada e organizada, sendo resolvido de maneira detalhada, consistente e transparente, uma vez que dentro de uma organização os problemas são muito amplos e complexos (Shimizu, 2000). Para Korhonen e Wallenius (1998) existem muitas definições diferentes sobre o que é a Tomada de Decisão por Múltiplos Critérios ou MCDM (Multiple Criteria Decision Making), entretanto, a maior parte dos pesquisadores aceita a seguinte definição: A Tomada de Decisão por Múltiplos Critérios (MCDM) se refere à solução 27 da decisão e o planejamento dos problemas envolvendo múltiplos critérios. Neste caso, a solução significa que o decisor irá escolher uma alternativa aceitável entre um conjunto de alternativas disponíveis. É também importante salientar que a escolha é não é definitiva, pois em um problema típico de MCDM não existe uma única solução para o problema (Korhonen,1998). O auxílio à decisão recebe também outros nomes como gestão do conhecimento, inteligência organizacional, sistemas especialistas ou até mesmo inteligência artificial, freqüentemente, como decidimos é tão importante quanto o quê decidimos, desde que o objetivo seja chegar a uma tomada de decisão baseada em uma abordagem sistemática e compreensiva, de acordo com Saaty (2001), constituindo um importante tema para pesquisas segundo Ensslin, Montibeller Neto, e Noronha (2001). Para Shimizu (2000) apesar da imensa sofisticação das técnicas modernas da gestão de risco, não se deve pensar que há um domínio total deste risco, ou que tal conquista seja possível um dia. A necessidade de se eliminar as subjetividades nas decisões corporativas faz do auxílio à decisão uma importante ferramenta para a tomada de decisão. E na prática gerencial muitas vezes, as decisões tomadas são baseadas em intuições ou estimativas, o que torna a probabilidade de uma escolha incerta maior. Com isso a difusão, e a aplicação dos métodos de auxílio à decisão se tornam necessários para a sobrevivência de muitas instituições e empresas que desconhecem muitas vezes o método. 2.3.2 A Tomada de Decisão com Múltiplos Critérios Os métodos de MCDM (Multiple Criteria Decision Making) ou MCDA (Métodos Múltiplos Critérios de Auxílio à Decisão) são aplicados em situações em que se necessitam da análise de múltiplos (dois ou mais) critérios, ou múltiplos atributos (Doumpos e Zopounidis, 2002). Como esta análise múltiplo critério está presente na maior parte das decisões gerenciais, o método se torna viável para qualquer tipo de decisão. Os métodos de MCDM também auxiliam os decisores em situações onde há necessidade de se identificar prioridades envolvendo múltiplos critérios. 28 Os métodos de MCDM estão classificados em duas grandes escolas: • Escola Norte-Americana com métodos baseados na utilidade ou na síntese. • Escola Francesa ou Escola Européia com métodos de subordinação e análise. O presente trabalho está baseado na abordagem apresentada pela Escola Norte- Americana. Existem duas fases que são identificadas nos processos de apoio à decisão de acordo com a definição de Dias et al. (1996): a fase de estruturação e a fase de avaliação. Para Bana e Costa, e Vansnick (1994 apud Mello, 2003) a fase de estruturação representa 80% do total do problema, a qual equivale justamente na definição do objetivo do problema, e logo após vem a definição dos critérios e das alternativas envolvidas. No MCDM geralmente adota-se o uso de estruturas hierárquicas também denominadas de arborescentes, de acordo com Ensslin, Montibeller Neto, e Noronha (2001). A identificação do objetivo do problema ocorre no primeiro nível hierárquico, no segundo nível estão os critérios utilizados e no terceiro nível hierárquico estão situadas as alternativas. Os três níveis hierárquicos vêm confirmar a importância da estruturação do problema, pois esta estruturação será a base para o desenvolvimento de todo o método. Assim a estrutura do MCDM está relacionada à definição dos critérios e das alternativas. A etapa seguinte é a atribuição dos pesos, ou dos valores de importância para os critérios, e de valores de desempenho para as alternativas. O estabelecimento da importância entre os critérios diferencia-se conforme o método a ser aplicado, podendo ser atribuído de forma direta ou indiretamente. Após a atribuição de valores tem-se a síntese dos resultados, sendo esta a última fase do processo de auxílio à decisão, fase esta também chamada de avaliação. Dentre os métodos de MCDM da Escola Norte-Americana, existem alguns métodos mais conhecidos tais como: AHP (Analytic Hierarchy Process), a MAUT (Multiple Attribute Utility Theory) , e o MACBETH (Measuring Attractiveness by a 29 Categorical Based Evaluation Technique). Já o método ELECTRE (Elimination et Choix Traduisant la Réalité) pertence à Escola Européia. O AHP será apresentado com mais detalhes na seção seguinte, por ter sido utilizado no Estudo de Caso. 2.3.3 Analytic Hierarchy Process AHP é um método de escolha da melhor alternativa de decisão considerando critérios ou múltiplos objetivos expressos nos meios de valores qualitativos ou quantitativos (Shimizu, 2000). Uma tomada de decisão envolvendo dados qualitativos e quantitativos se torna uma tarefa bastante difícil e complexa. Para este tipo de decisão é que o método AHP é aplicado. O método foi criado por Saaty na década de 70 (Saaty, 1980) e tem sido empregado para situações de definição de prioridades, decisões estratégicas, avaliação de custos, planejamento e seqüência de atividades, previsões e decisões. Como em todo problema de MCDA, a estruturação de um problema no método AHP começa com a definição de um objetivo global ou final desejado. O AHP é uma ferramenta poderosa para a análise de decisões de problemas complexos, uma vez que organiza os problemas de decisão em uma estrutura hierárquica contendo diversos níveis. O primeiro nível define o objetivo principal da decisão do problema, e o último (menor) nível usualmente descreve as alternativas da decisão ou os cenários. O número de níveis não é limitado, mas nos casos típicos geralmente não excedem o número de quatro ou cinco (Jablonsky, 2007). Após a fase de estruturação e definição dos objetivos, os julgamentos entre os critérios, para eventual escolha das alternativas, devem ser feitos através de uma matriz de julgamento que obedece à Escala Fundamental de Saaty (1980). Os critérios (segundo nível na estrutura hierárquica) são representados nos julgamentos por seus respectivos atributos (valores de importância para os critérios), ou seja, os julgamentos são realizados entre os atributos. No método AHP, os valores de importância dos atributos são obtidos com o autovetor, w, da matriz de julgamentos, A, conforme a Equação 2, onde � é o autovalor máximo. 30 Aw=�maxw (2) Para Gomes, Araya e Carignano (2003), existem vários procedimentos para se obter o vetor de prioridades, tais como: o autovetor direito, o autovetor esquerdo, a média aritmética das linhas da matriz e a média geométrica, entre outras. Para a decisão em grupo, como no caso do estudo apresentado neste trabalho, recorreu-se à utilização da média geométrica, por ser mais eficaz que as outras estimativas. Os pesos para as linhas da matriz são calculados pela Equação (3): n inii n ij n j i aaaa ...21 1 =∏= = ν (3) E por sua vez, os valores iν são normalizados pela Equação (4): n i iw ννν ν +++ = ....21 (4) onde depois é resolvida a equação para �i para cada i=1,......,n como na Equação (5) Aiw=�iw (5) E com isso é possível obter o valor para �max através de: n nλλλλ .....21 max ++= (6) No método AHP é possível saber a coerência entre os julgamentos. A mesma pode ser verificada pelo denominador CR (Consistency Ratio – Razão de Coerência), que é um indicador de coerência entre os julgamentos, e considera o afastamento entre � e n conforme a equação (7): RIn nCR )1( − −= λ (7) Quando uma matriz de julgamentos apresenta todos os julgamentos coerentes entre si, tem-se � = n, onde n é a ordem da matriz de julgamentos (Salomon, 2004). Para Saaty (2001), se os valores de CR forem acima de 0,20, os julgamentos 31 devem ser revistos. Entretanto, a incoerência entre os julgamentos deve servir mais como um alerta do que um fato desejável (Salomon,2004). O que não impede que o método seja aplicado, mas os resultados não serão coerentes com os julgamentos. Por isso esta fase é importante para garantir que os resultados sejam confiáveis e justos. Na síntese dos resultados para o método AHP prevalece a utilização das matrizes de julgamentos através dos valores encontrados para o desempenho global de cada critério. O intuito deste tópico foi apresentar o método AHP focado no estudo de caso desta pesquisa. Para maiores detalhes do método, recomenda-se a consulta a Shimizu (2000), ou Gomes, Araya e Carignano (2003). 2.4 Data Envelopment Analysis 2.4.1 Conceitos Iniciais Segundo Charnes et al. (1994), a Análise Envoltória de Dados surge com a dissertação para obtenção de Ph.D de Edward Rhodes com a supervisão de W.W.Cooper (Charnes, Cooper, Rhodes, 1978). A questão abordada na tese era a de desenvolver um método para comparar a eficiência de escolas públicas americanas denominadas Unidades de Tomadas de Decisão ou DMU (Decision Making Units), levando em consideração as entradas (inputs), e as saídas (outputs) do processo de avaliação. O objetivo do trabalho era desenvolver um modelo para estimar a eficiência técnica sem recorrer ao emprego de pesos para cada variável em questão. A técnica de construção de fronteiras de produção e indicadores de eficiência produtiva relativa teve origem no trabalho de Farrel (1957) e foi generalizada por Charnes et al. (1978), no sentido de trabalhar com múltiplos insumos e múltiplos produtos (Soares de Mello et al., 2002). O resultado foi o desenvolvimento do método DEA, e as suas aplicações para a medida de eficiência são as mais diversas possíveis. Pode-se dizer que o DEA é um método que utiliza a técnica de programação matemática que produz uma medida única agregada para cada DMU em termos da utilização de seus inputs para produzir outputs desejados (Charnes et al., 1994). 32 De acordo com Hung e Kao (2008), a eficiência relativa de cada DMU é expressa como uma taxa ou relação dos outputs gerados para os inputs agregados. Esta relação torna o método aplicável a qualquer meio de produção. Para Lopes (1998), o DEA avalia a eficiência produtiva de unidades de tomadas de decisão (UTD) baseado nos seus vetores de utilização de insumos e produtos, permitindo a escolha dos pesos que maximizem sua eficiência sujeito à restrição de que a maior eficiência, sob tais pesos, seja igual ou menor que a unidade para todas UTD. A proposta do DEA é estimar empiricamente a denominada Fronteira Eficiente baseada no conjunto de DMU disponível e projetar todas as DMU sobre esta fronteira (Korhonen e Wallenius,1998). O DEA pode também ser considerado como um método adequado tanto para avaliar a eficiência relativa das DMU quanto para se estabelecer metas para aquelas DMU consideradas ineficientes (Avellar, Milioni e Rabelo, 2005). De acordo com Korhonen, Siljamäki e Soismaa (2002), o DEA se tornou um dos métodos mais empregados na ciência do gerenciamento. A eficiência relativa de uma determinada unidade de tomada de decisão é definida comumente por: Input Output (8) Onde uma medida de produtividade assume a razão entre uma determinada saída (output) por uma determinada entrada (input), conforme a definição de Pareto- Koopmans e Debreu (1951) de que um vetor input-output será considerado tecnicamente eficiente se: i) Nenhum dos outputs pode ser aumentado sem que se reduza algum outro output, ou que seja necessário aumentar algum input. ii) Nenhum dos inputs pode ser reduzido sem que ocorra um aumento de algum outro input ou algum output seja reduzido. O método DEA vem de certa forma aprimorar esta definição e, ao mesmo tempo, solucionar um problema que envolve múltiplas saídas e múltiplas entradas. Para 33 Charnes e Cooper (1985), a eficiência de 100% é atingida por uma unidade quando ao se comparar com as demais unidades relevantes não demonstram evidência de ineficiência no uso de qualquer input ou output. Com isso é possível diferenciar entre os estados de produção eficientes e ineficientes. Segundo (Lins, Almeida e Junior, 2004), os modelos DEA fazem uso intensivo da teoria da dualidade em programação matemática, sendo que um dos duais fornece os benchmarks e o outro fornece os pesos a serem atribuídos às variáveis. Angulo Meza et al. (2001), ao contrário afirma que dos métodos tradicionais de apoio à decisão com vários critérios, não existe a figura de um decisor arbitrário que escolhe os pesos para cada fator de ponderação, pois os mesmos são obtidos através do próprio modelo matemático. Esta característica torna este método não ser tendencioso, uma vez que os pesos são obtidos pelo próprio modelo matemático, ao invés de ser atribuído pelo decisor, apesar de que indiretamente o decisor pode orientar a escolha destes pesos. DEA utiliza a programação linear que pode lidar com um número maior de variáveis e relações (restrições), o que de certa forma a torna mais interessante que outros métodos. Algumas vantagens do método DEA podem ser mencionadas, tais como: • Diferencia-se dos métodos baseados apenas em uma avaliação puramente econômica, que necessitam converter os seus inputs e outputs em unidades monetárias. • Os índices do DEA são baseados em dados reais. • Representa uma alternativa e um complemento a outros métodos de medida de desempenho e análise custo benefício. • Busca otimizar cada observação individual com o objetivo de se alcançar uma fronteira linear que compreende o conjunto de DMU Pareto-Eficiente. Entretanto, segundo Carvalho (2002), existem algumas limitações relacionadas ao DEA como: • O método DEA requer apenas uma observação, onde ele é mais sensível a erros na medida; 34 • Como é baseado em pontos extremos ele é muito sensível à especificação das variáveis; • Com o aumento do número de variáveis, a habilidade de discriminação decresce devido às relações dimensionais existentes entre quantidades de DMU, variáveis de entrada e de saída para a formação da fronteira de produção. Estas limitações sendo observadas na fase de elaboração do modelo do método DEA a ser utilizado, o modelo proposto irá refletir os resultados mais próximos possíveis da realidade, além das vantagens do método mencionadas. Dentro das desvantagens do DEA, de acordo com Avkiran e Rowlands (2008), existe a limitação chave da técnica que considera os dados livres de erro de medida, e isto de certa forma os torna mais sensíveis à presença de erros de medida do que as técnicas paramétricas. Um outro problema a ser considerado, ainda segundo Avkiran e Rowlands (2008), é o modo de se tratar o impacto dos fatores externos considerados como uma importante parte do DEA. Os modelos DEA fazem a agregação de inputs e outputs transformando-os em, respectivamente, inputs e outputs virtuais, resultantes de uma combinação linear dos inputs e outputs originais. Os pesos usados nesta combinação linear são calculados através de um problema de programação linear, de forma que cada DMU se beneficie com a melhor combinação de pesos, maximizando sua eficiência (Soares de Mello et al, 2002). A obtenção dos pesos para cada DMU é feita mediante a resolução de um problema de programação fracionária que maximizam a eficiência das DMU (Angulo Meza et al.,2001). Segundo Korhonen, Siljamäki e Soismaa (2002) o propósito do DEA é caracterizar empiricamente a fronteira eficiente. Dessa forma, dentro de um sistema de produção, esta fronteira pode ser definida como sendo a máxima quantidade de outputs (produtos) que podem ser obtidos, dados os inputs (recursos) utilizados, uma vez que produção é um processo no qual os inputs (recursos) são utilizados para obtenção dos outputs (produtos). De acordo com Braz (2005), uma representação de Envoltória de Dados em DEA, feita por Lopes (1998), mostra que ao utilizarmos o DEA para chegar à 35 eficiência técnica relativa de sete unidades de tomadas de decisão (DMU), que produzem dois produtos consumindo as mesmas quantidades de um insumo, obtém-se a fronteira mostrada no gráfico da Figura 4. Figura 4 - Representação da Envoltória de Dados em DEA (Braz, 2005) Conforme apresentado pelo gráfico da Figura 1, Y1 e Y2 representam as quantidades produzidas pelas unidades (DMU) 1 a 7 com a utilização do insumo X1. No caso deste gráfico em particular o mesmo busca apresentar a relação entre as quantidades dos produtos Y1 e Y2 , onde a quantidade de insumos X1 é a mesma para ambos os produtos, o que justifica a relação apresentada pelo gráfico quanto às variáveis Y1 e Y2 somente. A fronteira é então formada pelas unidades 2, 4, 6 e 7 e contra a qual serão comparadas as unidades ineficientes 1, 3 e 5. Observe que, para as unidades sobre a fronteira, só é viável aumentar a produção de um produto mediante diminuição da quantidade produzida de outro (Braz, 2005). O DEA é um método aplicado para avaliar a eficiência relativa de organizações semelhantes. Com esse objetivo, o DEA gera uma medida de eficiência relativa do plano de operação executado por esta ou aquela organização relativamente ao conjunto dos demais planos de operação observados, sendo possível determinar quais planos de operação executados estão sobre a fronteira de eficiência empírica, e que, portanto, podem servir de referência para as organizações ineficientes (Paredes, 1999). A medida da eficiência é obtida através da divisão da soma ponderada dos insumos pela soma ponderada dos produtos, onde os pesos usados na ponderação são 36 calculados através de um Problema de Programação Linear, que atribui às DMU pesos que maximizem sua eficiência (Soares de Mello, 2002). Para Halme et al. (1998) os resultados da análise DEA, especialmente os resultados de eficiência, são usados em aplicações práticas como os indicadores de desempenho das DMU. Segundo Golany & Roll (1994), existe uma tendência para aumentar o número de DMU na medida de eficiência, uma vez que tal tendência permite a ocorrência de uma maior probabilidade de unidades de alto nível de desempenho contribuir para determinar a fronteira de eficiência. Para implementação do DEA algumas fases são recomendadas segundo Golany & Roll (1994). Entretanto, as mesmas serão apresentadas mais adiante. Dessa maneira, para se implementar o DEA existem algumas técnicas básicas que são empregadas conforme o estudo elaborado. Sendo assim estas técnicas básicas serão apresentados a seguir com as suas respectivas orientações tanto a input quanto a output. 2.4.2 Técnicas de aplicação do DEA Na utilização do DEA cada entidade de estudo é denominada de Unidade de Tomada de Decisão. Cada DMU é formada por uma relação entre as entradas e saídas de cada unidade envolvida com seus respectivos pesos atribuídos. A relação linear entre o output e o input , que fornecerá a medida de eficiência, está expressa pela Equação 9: Max h k = � � = = n i iki m j jkj xv yu 1 1 Sujeito a � � = = n i iki m j jkj xv yu 1 1 1≤ k = 1,2,...n (9) vi , uj 0≥ ∀ i,j . 37 Esta formulação evolui de uma programação fracionária para uma programação linear, surgindo a partir daí as técnicas de aplicação básicas DEA (Charnes et al.,1994). Max hk = � = m j jkjyu 1 Sujeito a � = n i iki xv 1 1= � = m j jkjyu 1 - � = n i iki xv 1 0≤ k = 1,2,...n (10) vi , uj 0≥ ∀ i,j . onde: n é o número de variáveis de input; xik é a quantidade de input i usada pela DMU k; m é o número de variáveis de output; yjk é a quantidade de output j gerada pela DMU k; vi é o peso associado ao input i; uj é o peso associado ao output j. Existem duas técnicas utilizadas em DEA: a do retorno constante de escala, também denominado CCR (Charnes, Cooper e Rhodes, 1978) ou CRS (Constant Returns to Scale); e a do BCC (Banker, Charnes e Cooper, 1984) ou VRS (Variable Returns to Scale) ou retorno variável de escala (Charnes et al.,1984). A diferença entre uma técnica e outra é que na primeira as variáveis de entrada e saída sofrem alterações proporcionais ou constantes. Já na segunda técnica essa alteração é variável (Angulo Meza et al., 2001). Para Beckenkamp (2002), a técnica CCR avalia a eficiência técnica de um plano de operação executado, na hipótese da tecnologia exibir retornos de escala constantes, e descarte livre de insumos e de produtos. Nesse modelo, a eficiência técnica do plano de operação executado é avaliada comparando a sua produtividade com a 38 produtividade dos demais planos da tecnologia. A única restrição imposta sobre os multiplicadores é deles não serem negativos. Para Lee (2007), com a técnica CCR determina-se a eficiência global de cada DMU. O modelo DEA, com retorno variável de escala BCC ou VRS (Banker et al., 1984) decompõe a eficiência global em eficiência técnica pura e eficiência de escala. Segundo Avellar, Milioni e Polezzi (2002), as técnicas BCC e CCR são usadas de forma a computar, respectivamente, a eficiência técnica e a eficiência global. A eficiência global é basicamente uma medida com a qual as DMU são avaliadas por seus desempenhos com relação às demais DMU (Lee, 2007). Entretanto, este valor é influenciado pela escala de eficiência, com as quais quantifica o efeito da presença do retorno variável de escala nas DMU. Desta forma, a eficiência técnica pura é segundo Lee (2007), a eficiência global que tem o efeito da eficiência de escala removida. O conceito desta relação de eficiência está ilustrada no gráfico da Figura 5. Figura 5 – Relação de eficiência do DEA (Lee, 2007) Onde: Eficiência global = AB/AD; Eficiência de escala = AB/AC; Eficiência técnica pura = AC/AD; Eficiência global = [Eficiência técnica pura] x [eficiência de escala] (Lee, 2007) 39 Para Gomes et al. (2003), nas técnicas DEA clássicas, tanto a técnica CCR quanto a técnica BCC (Banker et al., 1984), supõem total liberdade de produção, ou seja, a produção de uma DMU não interfere na produção das demais. Tradicionalmente, DEA tem sido usado para medir a eficiência técnica das unidades organizacionais como oposto por sua eficiência alocativa (Avkiran e Rowlands, 2008). Segundo Gomes et al (2003), a forma como é feita esta projeção das DMU ineficientes na fronteira de eficiência é que determina a orientação do modelo. Os modelos DEA podem ser orientados para inputs ou para outputs, e essa orientação deve ser escolhida, previamente, pelo analista como ponto de partida na análise DEA (Lins et al., 2000). A orientação para inputs indica que desejamos reduzir (minimizar) os inputs, mantendo os outputs inalterados. Por outro lado, a orientação para outputs significa que desejamos aumentar (maximizar) os outputs sem alterar os inputs (Lins et al., 2000; Coelli, 1998). Assim, existem dois tipos de orientação dos modelos básicos DEA, aqueles com orientação a input que irá ocorrer quando se deseja minimizar os recursos, mantendo- se os valores dos resultados constantes, e aqueles modelos com orientação a output que irá ocorrer quando o objetivo é maximizar os outputs sem diminuir os inputs (Gomes et al, 2003). No modelo apresentado neste trabalho, a orientação a output é que será utilizada, uma vez que pretende-se maximizar os outputs sem reduzir os inputs. 2.4.3 A Técnica CCR Esta técnica apresentada por Charnes, Cooper e Rhodes (1978), constrói uma superfície não paramétrica linear por partes, sobre os dados e determina a eficiência técnica da DMU analisada sobre esta superfície (Soares de Mello, 2002). De acordo com Soares de Mello, Gomes e Mangabeira (2005), a técnica CCR maximiza o quociente entre a combinação linear dos outputs e a combinação linear dos inputs, com a restrição de que para qualquer DMU esse quociente não pode ser maior que 1. 40 Também denominado como modelo de eficiência global, onde a principal justificativa é o retorno constante de escala, com o qual o conjunto de possibilidade de produção é estabelecido sem qualquer efeito de escala (Or e Sarıca , 2007). Este modelo é também denominado de modelo dos Multiplicadores, formulado a partir de multiplicadores aplicados aos inputs e outputs (Lins et al., 2000). Dessa forma mediante alguns artifícios matemáticos, esta relação fracionária pode ser linearizada transformando-se em um Problema de Programação Linear (PPL) apresentado em (9), no qual ho é a eficiência da DMUo em análise; xio e yjo são os inputs e outputs da DMUo; vi e uj são os pesos calculados pelo modelo para inputs e outputs, respectivamente (Leta et al., 2005). Max h0 = � = m j jkjyu 1 Sujeito a � = n i iki xv 1 1= � = m j jkjyu 1 � = − n i ikixv 1 0≤ k = 1,2,...n (11) vi , uj 0≥ ∀ i,j . Onde em sua formulação matemática, considera-se que cada DMU k é uma unidade de produção que utiliza n inputs xik,, i=1 ,...,n para produzir m outputs yjk, j = 1,....,m considerando iv , ju como os pesos referentes ao output j, e ao input i além de considerar jky e ikx , respectivamente, como sendo as quantidades de output j, e input i para a DMU k (Soares de Mello et al., 2002). De acordo com Lins e Angulo Meza (2001), o problema está em determinar os valores dos pesos vi e uj de forma a maximizar a combinação linear dos outputs (soma ponderada) dividido pela combinação linear (soma ponderada) dos inputs. Segundo Barr, Durchholz, e Seiford (2000), a técnica CCR por assumir retornos constantes de escala irá fazer com que as DMU operem não somente de forma mais eficiente como também operem em um tamanho de escala mais produtivo. 41 É possível se obter o dual dos multiplicadores, considerado o primal segundo Soares de Mello (2002). Este dual também denominado Envelope tem a seguinte formulação: Min � Sujeito a: –Yj0 +� = ≥ n k kjkY 1 0λ j = 1,...,s (12) � Xj0 -� = ≥ n k kikX 1 0λ j = 1,...,r �k ≥ 0 ∀k Neste modelo, o objetivo é determinar os valores de �k de tal forma a minimizar o valor de �. A técnica CCR determina em uma fronteira CRS (Constant Returns to Scale) um crescimento proporcional tanto dos inputs quanto dos outputs (Lins e Angulo Meza, 1999). O método DEA CCR (Charnes, Cooper e Rhodes, 1978) pode tanto ter uma orientação a input quanto a output dependendo do objetivo da aplicação do DEA proposta. Nos modelos apresentados acima, a orientação adotada foi a input, no caso de uma orientação a output basta inverter o quociente fazendo-se agora uma relação entre a soma ponderada dos inputs dividida pela soma ponderada dos outputs, e procurar minimizar os inputs (Soares de Mello, 2002). O DEA CCR com orientação a output é apresentado a seguir: Min h0 = � = n j iixv 1 0 Sujeito a: � = m j jkjyu 1 1= 42 � = − n j iki xv 1 � = m j jkjyu 1 0≥ k = 1,2,...n (13) vi ε≥ , i=1,....,s uj ε≥ , j=1,...,r ε 0≥ , não arquimediano De acordo com Soares de Mello et al. (2002) no CCR, uma DMU é eficiente quando apresenta o melhor quociente de outputs em relação aos inputs, ou seja, aproveita melhor os inputs sem considerar a escala de operação da DMU. Para o estudo apresentado a técnica CCR é a que foi adotada, uma vez que, os efeitos relacionados à escala não são relevantes (Soares de Mello et al., 2002), pois o conjunto de empresas analisadas tem um porte semelhante. 2.4.4 Implementação do DEA As três principais fases no estudo da medida de eficiência usando o DEA são as seguintes (Roll , Cook e Golany, 1991): • Seleção das DMU para análise; • Determinação dos insumos e produtos relevantes para avaliar a eficiência relativa das DMU selecionadas; • Aplicação dos modelos DEA e análise dos resultados. Uma vez definidas as DMU, devemos determinar o número das mesmas. Indica- se que o número de DMU deve ser o dobro (no mínimo) do número de variáveis utilizadas no modelo, em se tratando de modelos DEA tradicionais (Lins e Moreira, 1999). A segunda fase, segundo Lins e Moreira (1999), consiste na seleção de variáveis, podendo ser controláveis ou não. Podem também ser quantitativas ou qualitativas. Um ponto importante a ser considerado de acordo com Lins e Moreira (1999) é a questão do número de variáveis do modelo, pois o incremento de muitas variáveis reduz a capacidade do DEA de discriminar as DMU eficientes das ineficientes 43 devendo, portanto, o modelo ser o mais adequado possível em termos de numero de variáveis para maximizar o poder discriminatório do DEA. Esta seleção de variáveis pode ser feita através da opinião do especialista onde, por sua vez, deve-se levar em consideração alguns aspectos tais como (Lins e Moreira, 1999): • Se a variável está relacionando ou contribuindo para um ou mais objetivos da aplicação. • Se os dados são confiáveis e seguros. • Se a variável explica a eficiência de uma DMU. O segundo tipo utiliza o apoio da análise de correlação, mas não será empregado neste trabalho. Após a seleção das variáveis o analista deve escolher a orientação do modelo, o que de certa forma define o objetivo do estudo (Lins e Moreira, 1999). Esta orientação pode ser tanto a input quanto a output. Neste caso, se o objetivo do estudo for o de reduzir os insumos utilizados sem uma alteração dos níveis atuais dos produtos, deve-se utilizar a orientação a input. Por sua vez, se o objetivo do estudo for o de maximizar os outputs, sem incrementar o nível dos inputs utilizados, a orientação do modelo será a output (Lins e Moreira, 1999). Segundo Lins e Moreira (1999), logo após é definido o modelo DEA a ser aplicado, podendo ser o CCR ou o BCC. Esta escolha irá depender se as DMU estão atuando em rendimentos constantes de escala, no caso o modelo indicado é o CCR, ou ainda, se as DMU estão operando dentro de um rendimento variável de escala, devendo-se optar pelo modelo BCC, ou alguma outra técnica que seja adequada ao estudo proposto. 2.4.5 Técnicas de Discriminação De acordo com Soares de Mello et al. (2002), a estrutura matemática dos modelos DEA faz com que freqüentemente uma DMU seja considerada eficiente por serem atribuídos pesos nulos a algumas variáveis. Com isto, muitas vezes, estas 44 variáveis são desconsideradas na avaliação de eficiência de uma certa unidade, o que pode acarretar em uma avaliação incompleta. Com isso, surgiram algumas técnicas para aumento de discriminação em DEA de acordo com Leta et al. (2005). Para Angulo Meza e Lins (2002), as técnicas de discriminação em DEA, quando usadas têm o objetivo de evitar que as DMU coloquem pesos altos nas variáveis que possuem relevância, e o excesso de pesos nulos nas variáveis que não apresentam um bom desempenho. Existem dois grandes grupos que representam estas técnicas para o aumento da discriminação em DEA (Leta et al., 2005.; Angulo Meza e Lins, 2002): as técnicas que incorporam a informação a priori do decisor, e as técnicas que não empregam aquela informação para seus cálculos. Dentro do primeiro grupo existem as técnicas de restrições aos pesos e uma outra técnica que surgiu através de uma fusão com a disciplina de apoio múltiplo critério à decisão, denominada Análise de Eficiência do Valor (Leta et al., 2005.; Angulo Meza e Lins, 2002). O segundo grupo é constituído por três técnicas: supereficiência, avaliação cruzada e um modelo multiobjetivo (Leta et al., 2005.; Angulo Meza e Lins, 2002). O presente trabalho irá empregar a técnica de restrições aos pesos que será apresentada na seção a seguir. 2.4.6 Restrições aos pesos De acordo com Allen e Thanassoulis (1998), a flexibilidade completa dos pesos em DEA acarreta estimativas inapropriadas de eficiência. Nestes casos, as DMU podem atribuir pesos suficientemente baixos a certos inputs e outputs de forma a desconsiderá-los por completo. Segundo Hung e Kao (2008), diversas técnicas para restrição aos pesos são propostas na literatura. Por exemplo, Dyson et al. (2001) classificam as restrições aos pesos em DEA em duas categorias : homogêneas, e não homogêneas. As restrições aos pesos não homogêneas não são transformáveis diretamente entre a razão da técnica CCR e seu modelo linear equivalente. Os resultados de 45 eficiência das DMU são geralmente diferentes na razão de CCR e os modelos lineares (Hung e Kao, 2008). Por outro lado, às restrições aos pesos homogêneas têm o mesmo significado no modelo de razão e seu equivalente linear. As restrições aos pesos homogêneas mais comumente usadas estão baseadas sobre as razões dos diferentes pesos para os fatores de input e output introduzidas por Thompson et al.(1986), onde uma informação provida por especialistas é adotada para se construir uma região de segurança ou Assurance Region (AR) (Hung e Kao, 2008). Segundo Sant’Anna et al. (2003) nesta concepção, o DEA permite total flexibilidade nos pesos utilizados nas ponderações, de tal forma que cada unidade sob análise, comumente chamada de DMU (Decision Making Unit), alcança sua eficiência máxima, não levando em conta qualquer prioridade ou limitação na utilização dos fatores. Por outro lado, esta flexibilidade leva a situações inaceitáveis devido a duas características dos modelos DEA, segundo Pedraja-Chaparro et al. (1997): 1. As regiões Pareto-ineficientes, onde as DMU apresentam pesos nulos atribuídos a alguns inputs ou outputs; 2. Os vértices do conjunto de possibilidades de produção, pontos em que se verifica uma infinidade de mix de pesos ótimos (soluções ótimas alternativas do modelo DEA dos multiplicadores). Nas aplicações práticas do DEA onde não são impostas restrições aos pesos, são encontradas soluções impróprias, pois a eficiência de algumas unidades é alcançada quase que exclusivamente devido a um determinado fator (Sant’Anna et al., 2003). Com isso a avaliação de eficiência pode não refletir a influência de um determinado fator trazendo um resultado não muito próximo da realidade do processo em estudo. Por outro lado, as DMU podem atribuir pesos elevados de forma a valorizar excessivamente determinados inputs e outputs (Allen e Thanassoulis, 1998). Um número considerável de aproximações tem sido elaborado de forma a suprir os problemas encontrados com a flexibilidade completa dos pesos em DEA (Allen e Thanassoulis, 1998). Dentre esta aproximações está a técnica de restrições aos pesos. 46 Para Soares de Mello et al. (2002), a técnica de restrições aos pesos compara a importância de pares viáveis, desde que se faça uma prévia normalização para que os pesos retratem fielmente as opiniões dos especialistas. Quando há julgamentos de valor sobre a importância relativa entre os inputs, e/ou outputs estes podem ser incorporados aos modelos DEA através de restrições aos pesos associados aos inputs e/ou aos outputs das unidades avaliadas (Leta et al., 2005). A completa revisão da evolução da incorporação de julgamentos de valor através de restrições aos pesos é apresentada por Allen et al. (1997). Para contornar esta situação existem três técnicas de restrições aos pesos segundo Angulo Meza et al. (2001): restrições diretas nos pesos, regiões de segurança (do tipo I e II) e restrições nos inputs e outputs virtuais. O enfoque de restrição direta nos pesos foi desenvolvido por Dyson e Thanassoulis (1988) e generalizado por Roll, Cook e Golany (1991), onde são impostos limites numéricos aos multiplicadores com o objetivo de não superestimar ou ignorar inputs e outputs na análise (Leta et al., 2005). De acordo com Leta et al. (2005) seja o numerador da função original dado por: I0 = � vi xi0 (14) Onde I0 é o input virtual consumido pela DMU0. Os limites impostos aos multiplicadores de inputs, vi, e de outputs, uj , são dados pelas relações apresentadas na Equação (15), onde II, SI, IO, SO representam os limites inferior e superior para inputs e outputs, respectivamente. Assim as restrições são do tipo: II i � vi � SIi para os inputs IOr � ur � SOi para os outputs (15) Observa-se que se impõem limites numéricos nos multiplicadores com o objetivo de que os inputs e os outputs não sejam superestimados ou ignorados na análise. Os limites utilizados nas restrições dependem da constante de normalização, que geralmente é igual a 1, pois este valor reflete a escala dos pesos em DEA. Dependendo 47 do tipo de restrição pode-se chegar a um PPL inviável devendo-se, neste caso, relaxar os limites até que se atinja a viabilidade (Lins e Angulo Meza, 2000). O enfoque por regiões de segurança, segundo Thompson et al. (1990), tende a evitar a inviabilidade, introduzindo restrições lineares separadas. Essas restrições são introduzidas para incorporar na análise a ordenação relativa ou valores relativos dos inputs/outputs (Angulo Meza e Lins, 2002). Segundo Lins e Angulo Meza (2000), o conceito de região de segurança (Assurance Region) foi desenvolvido por Seiford e Thrall (1990) de maneira a se evitar o problema da inviabilidade. O enfoque de Região de Segurança ou AR (Assurance Region) permite aumentar sucessivamente uma AR até atingir um refinamento do nível de eficiência satisfatório. As regiões de segurança são de dois tipos: região do tipo I – O método Cone Ratio, e a região do tipo II desenvolvida por Thompson et al. (1990). Para Halme e Korhonen (2000), a primeira proposta de restrições aos pesos em DEA foi elaborada por Thompson et al. (1986), na qual a aplicação das restrições aos pesos em DEA é a maneira mais simples de se incorporar à preferência da informação na análise DEA. Segundo Angulo Meza et al. (2001), o método Cone Ratio foi categorizado como Região de Segurança do Tipo I por Thompson, Langemier, Lee, Lee e Thrall (1990) onde as restrições são do tipo: ivi + i+1 vi+1 � vi+2 (16) �i � 1+i i v v � �i (17) Estas restrições são introduzidas para incorporar na análise a ordenação relativa ou valores dos inputs/ outputs (Angulo Meza et al., 2001). Já o método do Cone Ratio permite selecionar como padrão as DMU na análise que são escolhidas pelo usuário ou decisor, e cujos pesos são utilizados para limitar o intervalo de variação dos pesos das outras DMU (Angulo Meza et al., 2001). Para Allen e Thanassoulis (1998), as restrições aos pesos são consideradas como a única maneira de permitir como priorizar os julgamentos sobre os valores relativos 48 das variáveis de input, e output, tornando-os mais claros e possíveis de se incorporar na aplicação do DEA. Pode-se resumir a aplicação das regiões de segurança proposta por Thompson et al. (1986), segundo o modelo matemático apresentado pela Equação 16 abaixo, assumindo que em N DMU, j=1,....,N, a DMU j utiliza níveis de input xik, i=1,....,m para produzir níveis de outputs, yjk, j=1,....,s. Max h0 = � = m j jkjyu 1 Sujeito a � = n i iki xv 1 1= � = m j jkjyu 1 � = − n i ikixv 1 0≤ , k = 1,2,...N (18) uj - η i νi ≤ 0, i=1,.....,m, :r1 κiνi -νi+1 ≤ 0, j=1,......,s, :r2 ρjuj-uj+1 ≤ 0, i=1,.......,m, j=1,...,s, :r3 -νi ≤ -εi i=1,......,m, -uj ≤ -εi j=1,......,s. Segundo Allen e Thanassoulis (1998), se as constantes r1, r2 e r3 forem retiradas do modelo, a eficiência do modelo DEA da DMU0 pode ser observada pela Equação (13), entretanto se as constantes r1, r2, e r3 forem consideradas, o modelo DEA será o modelo com restrições aos níveis relativos dos pesos de input e/ou output apresentado por Thompson et al. (1990), onde as restrições do tipo r2 e r3 são referenciadas como “Regiões de Segurança do Tipo I”, e as restrições do tipo r1 como “Regiões de Segurança do Tipo II”. Quando restrições deste tipo são impostas sempre existirá ao menos uma DMU eficiente (Thompson et al., 1990). 49 Segundo Angulo Meza et al. (2001), a Região de Segurança do Tipo II (Assurance Region II – ARII) apresentada por Thompson et al. (1990), é também o tipo de restrição relacionada aos pesos dos inputs, e dos outputs como exposto abaixo: �ivi ur (19) Dessa forma a relação entre os pesos dos inputs e dos outputs é requerida em muitas aplicações DEA (Angulo Meza et al., 2001). Assim como a AR1, a AR2 também pode tornar o problema inviável, e da mesma maneira que ocorre na AR1, a AR2 é dependente da escala dos inputs e outputs (Angulo Meza et al., 2001). O último tipo de restrições aos pesos a ser apresentado é a restrição nos inputs e outputs virtuais. Segundo Angulo Meza et al., (2001), os enfoques anteriores impõem restrições nos pesos independentes da magnitude dos inputs utilizados ou dos outputs produzidos pela DMU em análise. Este enfoque nos inputs e outputs virtuais, por sua vez, leva em consideração os níveis dos inputs e dos outputs da DMU na determinação das restrições dos pesos (Angulo Meza et al., 2001). Assim a restrição no output virtual r é da forma (Allen et al., 1997): (20) Onde o denominador representa o output virtual total da DMUj. Uma restrição similar pode ser atribuída aos inputs virtuais (Angulo Meza et al., 2001). De acordo com Avellar, Millioni, e Rabelo (2005), uma variação desta equação é utilizada quando se deseja obter um intervalo aproximado para todas as DMU em análise, através de uma média dos inputs (outputs). Esta variação pode ser expressa por: r 1 1 rj 1 r � )/(u /yu � ≤≤ �� � = = = N j rj s r r N j r Ny N (21) rs 1r rjr rjr r � yu yu � ≤≤ � = 50 Segundo Angulo Meza et al. (2001), os resultados obtidos com as restrições aplicadas nos inputs ou outputs virtuais são sensíveis à orientação do modelo (input ou output). Este método é vantajoso, pois permite uma transformação da base de dados original. Desta forma a técnica com restrições aos pesos pode ser implementada em um software para modelos DEA básicos (Angulo Meza et al., 2001). Uma vez obtidos os resultados, os dados devem ser transformados para a forma original a fim de serem interpretados (Sant’Anna, 2003). Nesse estudo de caso, a técnica de restrições aos pesos do tipo da região de segurança foi aplicada utilizando-se o software SIAD (Angulo Meza et al., 2003). Além das restrições aos pesos, existem outras formas de se incorporar a preferência da informação em DEA, como, por exemplo: pelo ajuste dos objetivos ( Thanassoulis e Dyson, 1992; Golany, 1998; Halme e Korhonen , 2000); pela adição de unidades de tomada de decisão, não observadas ou artificiais na análise (Allen e Thanassoulis ,1998); ou pela denominada VEA (Value efficiency analysis) (Halme et al.,1999). Após a apresentação dos três tipos de restrições aos pesos, no presente trabalho será aplicado o modelo categorizado por Thompson et al. (1990) que é o modelo de Região de Segurança do Tipo I ou o método do Cone Ratio. 2.5 Aplicação conjunta do DEA e do AHP Segundo Ramanathan (2006) muitos pesquisadores têm encontrado similaridades entre a aplicação DEA e as técnicas de MCDM. Um dos primeiros trabalhos integrando DEA com programação linear multi- objetivo (uma técnica MCDM) foi elaborado por Golany (1988). Shang and Sueyoshi (1995) usaram o AHP para um modelo de simulação, com uma análise DEA, para selecionar um problema no sistema de manufatura flexível para uma organização manufatureira. Nesta aproximação, tanto o AHP quanto o modelo de simulação são utilizados para gerar inputs para o modelo DEA. 51 Yang e Kuo (2003) propuseram uma aproximação entre o método AHP e o DEA para resolver problemas de layout em plantas industriais. Nesse trabalho, as medidas de desempenho qualitativas foram priorizadas (atribuídos um peso) pelo AHP, e o DEA foi então utilizado para resolver o problema de layout multiobjetivo. O AHP e o DEA foram empregados em conjunto por Yoo (2003) na avaliação de eficiência das atividades de gerenciamento da qualidade total na amostra de 101 firmas coreanas (Yoo, 2003). De acordo com Earty et al. (2006), o AHP é utilizado para poder quantificar os dados qualitativos, e por sua vez o DEA será aplicado tanto para os dados qualitativos quanto para os quantitativos. Estes pesos por sua vez, serão empregados na determinação dos valores dos critérios para a elaboração da matriz DEA. Segundo Korpelaa, Lehmusvaarab, e Nisonenc (2007) é possível utilizar a informação gerada pela análise do AHP e combinar com os dados relacionando os inputs do processo para a medida de eficiência a ser gerada pelo DEA. O modelo proposto nesta pesquisa é dividido em etapas, segundo o modelo apresentado por Korhonen, Tainio e Wallenius (2001), que também aproxima estes dois métodos. No capítulo 3, que trata do Estudo de Caso, a aplicação destas etapas e os seus resultados serão apresentados. 2.6 Composição de Cenários Or e Sarica (2007) propõem uma relação entre eficiência e os fatores de input/output com os resultados provenientes do DEA, ou seja, os resultados da aplicação do DEA estabelecem a oportunidade para a investigação das relações entre os valores de eficiência (global e / ou de escala) e, assim, alguns dos importantes fatores de input e outputs podem ser investigados. Avellar, Milioni e Polezzi (2002) apresentam um estudo para avaliação de companhias telefônicas brasileiras, onde comparam os modelos DEA propostos por meio de gráficos, e com isso verificam quais grupos de empresas poderiam ser consideradas eficientes e passíveis de investimento. 52 Assim, o presente estudo também propõe uma forma de investigar o comportamento na variação (redução) do número de variáveis de saídas do modelo DEA proposto, e os valores finais de eficiência obtidos. Com isso, pretende-se agrupar quais empresas terceirizadas também podem receber algum determinado tipo de investimento, de forma a melhorar os seus processos. No capítulo que aborda o Estudo de Caso, esta aplicação será apresentada com os seus respectivos resultados e valores. 53 3 ESTUDO DE CASO 3.1 Apresentação do Estudo de Caso A indústria aeronáutica possui processos particulares que são inerentes à atividade do mercado de aviação comercial. Dentro desse contexto, o processo de publicações técnicas de peças de reposição de aeronaves é apresentado neste estudo de caso com as suas variáveis. 3.1.1 A Proposta de Aplicação na Indústria Aeronáutica A indústria aeroespacial tem alguns processos particulares que diferem de outros tipos de indústrias, sendo o processo de publicações técnicas de peças de reposição um desses processos particulares. A atualização das publicações técnicas de peças das aeronaves é um fator essencial para a manutenção de uma frota de aviões. Com relação às publicações técnicas de peças de reposição das aeronaves se encontram o Catálogo Ilustrado de Peças (Illustrated Parts Catalogue – IPC), o Manual de Reparo Estrutural (Structural Repair Manual – SRM) e o Manual de Manutenção de Componentes (Component Maintenance Manual - CMM). Esses manuais são próprios da indústria aeronáutica e visam atender a manutenção e reposição de peças dos aviões que se encontram em operação, ou até mesmo ainda em fabricação. A Figura 6 ilustra um exemplo de uma publicação técnica de peças de aeronaves. 54 Figura 6 – Exemplo de uma Publicação Técnica de Peças de aeronaves (Ferreira Filho et al.,2006) Para diferentes modelos de aeronaves se faz necessário um suporte técnico no decorrer da vida útil da aeronave. Assim, todo este processo de integração e informação entre os diversos fabricantes de aeronaves e operadores (companhias aéreas) é regido por um conjunto de normas internacionais estabelecidos pela ATA (Air Transport Association of America) como as normas SPEC 2000 (Air Transport Association of America Specification 2000), e SPEC 2200 (Air Transport Association of America Specification 2200) em conjunto com a atuação dos órgãos homologadores nacionais e internacionias como a FAA (Federal Aviation Administration), EASA (European Aviation Safety Agency) e a ANAC (Agência Nacional de Aviação Civil). Esse conjunto de normas é rigorosamente seguido tanto pelos fabricantes quanto pelos operadores ou companhias aéreas focando sempre a qualidade do produto, e acima de tudo zelando pela segurança do vôo. É nesse contexto que também está inserida a atualização e elaboração das publicações técnicas de peças das aeronaves, seguindo sempre as normas e procedimentos regidos pela ATA e pelas demais autoridades aeronáuticas nacionais e internacionais. 55 A importância da atualização das publicações técnicas de peças de reposição se reflete na manutenção das aeronaves, uma vez que a programação, e o planejamento de peças de reposição para a manutenção são feitos através das publicações de peças, em conjunto com os procedimentos e manuais técnicos operacionais de manutenção dos aviões indicados pelo fabricante. Em decorrência de modificações de projetos, de projetos novos ou até mesmo de solicitações de clientes, ocorre um aumento sensível na carga de atividades planejadas para um dado período de tempo, onde se faz necessária a utilização do recurso da terceirização, a fim de se manter o processo atualizado e com os prazos cumpridos. Para se tomar a decisão de utilizar o recurso da terceirização, ou de ampliar, ou até mesmo de manter o quadro efetivo da mão-de-obra, é que o auxílio à decisão se faz necessário. Pelo estudo feito por Ferreira Filho et al.(2006) foi possível determinar que a opção pela Terceirização seria a melhor em relação às demais alternativas, como, por exemplo, a alternativa de contratação de mão de obra interna e a alternativa de manter o quadro atual de funcionários (entretanto haveria a necessidade de liberar hora-extra). A estruturação do problema da escolha entre as alternativas de terceirização, contratação de mão-de-obra, ou a utilização da mão de obra atual com horas-extras, para resolver o problema de aumento na carga de trabalho na atualização das publicações técnicas de peças, é apresentada conforme a Figura 7. Figura 7 - Estruturação do Problema (Ferreira Filho et al., 2006) 56 Figura 8 - Desempenho Global AHP (Ferreira Filho et al., 2006) O AHP apontou a alternativa de terceirização como a melhor alternativa, pois obteve omelhor desempenho quando comparada com as demais de acordo com o quadro de valores da Figura 8. Na aplicação do método AHP a análise de sensibilidade reforça a escolha pela alternativa de terceirização (Ferreira Filho et al., 2006). Definida a opção pela alternativa da terceirização, surge a intenção de desenvolver um trabalho com o objetivo de medir a eficiência das empresas terceirizadas. Esta medida é uma função dos inputs utilizados e dos outputs gerados pelas mesmas além de incorporar a opinião do gestor. Dessa forma serão oito empresas prestadoras de serviços a serem analisadas no problema, ou seja, serão oito unidades de tomada de decisão, pretendendo-se assim auxiliar o gestor no controle do processo e na tomada de medida de eficiência dessas empresas prestadoras de serviços. Um outro artigo intitulado “Measuring the efficiency of outsourcing: an illustrative case study from the aerospace industry” (Ferreira Filho et al., 2007) vem também contribuir com este estudo, uma vez que o artigo apresenta uma boa parte da proposta para a tomada de medida de eficiência destas empresas prestadoras de serviços. A Figura 9 ilustra o processo de elaboração das publicações técnicas de peças de aeronaves apresentada neste estudo de caso. 57 Figura 9 – O Processo de Elaboração das Publicações Técnicas de Peças (Filho et al.,2006) Como pode ser observado na Figura 9, o processo tem início na própria área de publicações técnicas, onde após uma rigorosa análise nos desenhos e documentações técnicas de projeto, as equipes selecionam e indicam as peças de reposição que estarão disponíveis numa base de dados eletrônica para consulta e acesso das diversas áreas internas consideradas como clientes, tais como: o Planejamento de Peças de Reposição, o Suporte Técnico, a área da Qualidade, a área de Vendas entre outras. Estas equipes são segregadas por tecnologias da aeronave, tais como: Estruturas, Interiores, Propulsão, Sistemas Mecânicos, e Sistemas Elétricos, seguindo desta forma também os padrões estabelecidos pelas normas internacionais da ATA 100, e da SPEC 2200 que regem as regras na aviação comercial. 3.1.2 As Empresas Prestadoras de Serviços A terceirização passou a ser um recurso cada vez mais utilizado no setor industrial (Ferreira Filho et al., 2006). No presente trabalho, a decisão da terceirização de algumas atividades de atualização das publicações técnicas de peças de aeronaves, em função do aumento na carga das atividades devido ao desenvolvimento de novos programas, ou de modificações liberadas pelo projeto durante um período de tempo, é apresentada. Planejamento QualidadeVendas Publicações de Peças Áreas Internas Suporte Técnico Controle de Estoque Engenharia Manutenção Clientes Planejamento QualidadeVendas Publicações de Peças Áreas Internas Suporte Técnico Controle de Estoque Engenharia Manutenção Clientes 58 Assim, como em todo o processo de produção, se faz necessário à elaboração de um planejamento e controle, surgindo, portanto, a necessidade de se medir a eficiência das empresas envolvidas ou das unidades de tomada de decisão. No processo de atualização das publicações técnicas de peças de aeronaves, a empresa prestadora de serviços tem como objetivo atualizar as ilustrações e a lista de peças que constituem uma publicação técnica de peças de aeronaves. Desta forma, a empresa prestadora de serviços deverá dispor de uma equipe técnica especializada, além de recursos que de certa forma contribuam para o fluxo de trabalho, como ferramentas de informática e equipamentos adequados. As empresas prestadoras de serviços, por sua vez, devem atender a determinados critérios tais como: Qualidade, Prazo e Custo previamente selecionados, os quais serão apresentados um pouco mais adiante quando a coleta de dados na empresa for apresentada. No total, são oito empresas prestadoras de serviços a serem avaliadas. O processo de terceirização das publicações técnicas de peças de reposição de aeronaves (configuração suportada de aeronaves) é ilustrado na Figura 10. Figura 10 – O Processo de Terceirização das Publicações Técnicas de Peças (Ferreira Filho et al., 2006) Como pode ser observado na Figura 10, o processo de Terceirização das publicações de peças tem início na elaboração dos pacotes de serviços de publicações técnicas de aeronaves (também denominados lotes de ilustrações) por parte da área de Terceiros Planejamento LotesAnálise Publicações de Peças Engenharia Lista de Peças Retrabalhos Ilustrações Terceiros Planejamento LotesAnálise Publicações de Peças Engenharia Lista de Peças Retrabalhos Ilustrações Planejamento LotesAnálise Publicações de Peças Engenharia Lista de Peças Retrabalhos Ilustrações 59 engenharia do fabricante, após uma rigorosa análise nos desenhos e documentações técnicas de projeto que selecionam e indicam as peças de reposição. Esse pacote de trabalho é segregado por tecnologias da aeronave tais como: Estruturas, Interiores, Propulsão, Sistemas Mecânicos, Sistemas Elétricos, e praticamente são constituídos por ilustrações novas a serem feitas, ou por ilustrações a serem revisadas, além das listas de peças que também necessitam de atualizações. Ressaltando-se que este recurso da terceirização será utilizado para dar um fluxo maior à carga de trabalho existente, e ao mesmo tempo garantir que as publicações técnicas de peças de aeronaves estarão sempre atualizadas para os operadores (clientes). 3.2 A Coleta dos Dados na Empresa Nesta etapa ocorre a descrição do levantamento dos dados orientados para se avaliar as empresas terceirizadas. Esta etapa é constituída das seguintes fases de acordo com Korhonen,Tainio e Wallenius (2001) : (1) Definição dos critérios e indicadores, os quais serão usados para medir o desempenho das empresas prestadoras de serviços no processo de elaboração e atualização de publicações técnicas de peças de reposição de aeronaves. (2) Coleta dos dados apropriados para a avaliação das empresas terceirizadas. Neste caso, para os dados considerados como não quantitativos, o emprego de uma ferramenta analítica para quantificá-los se faz necessário. (3) O cálculo do valor das eficiências através do conceito do DEA, gerando resultados para cada unidade de tomada de decisão incorporando a opinião do decisor e considerando a importância dos diferentes inputs e outputs do processo. 3.2.1 A definição dos critérios Seguindo as fases propostas por Korhonen,Tainio e Wallenius (2001) para se levar em consideração a opinião do decisor na medida de eficiência, ocorre nesta primeira fase a definição do conjunto de critérios que sejam suficientes para caracterizar o processo de terceirização das publicações técnicas de peças. 60 Os critérios devem ser relevantes para o gestor. Será também importante usar o método múltiplo critério na avaliação porque é extremamente difícil encontrar uma maneira de agregar os critérios em um critério. O levantamento dos dados na empresa foi realizado com um grupo de especialistas na área de Engenharia de Peças de Reposição por meio de um questionário (ver no Anexo A), baseado nos relatórios mensais e dados coletados junto às empresas prestadoras de serviços. Um outro aspecto que vale ressaltar, é que este grupo de especialistas atua diretamente com as empresas terceirizadas, e que mediante isto foi possível realizar esta coleta de dados. Este grupo de especialistas era constituído pelos líderes das equipes relacionadas ao processo da Engenharia de Peças de Reposição. Durante o período desta coleta de dados na empresa, duas reuniões foram realizadas com este grupo, onde numa primeira etapa a proposta da pesquisa foi apresentada e ressaltada a necessidade de envolvimento dos especialistas para a continuidade da mesma. Numa outra etapa foi aplicado o questionário junto aos especialistas de forma a levantar os dados de campo e se obter as respostas ao questionário com relação às oito empresas prestadoras de serviços. Desta forma, os critérios definidos, através deste consenso junto com o gestor e o grupo de especialistas de Publicações Técnicas de aeronaves, que melhor caracterizam o processo de terceirização dos serviços de publicações técnicas de peças foram os seguintes: • Qualidade (C1) • Prazo (C2) • Custo (C3) • Total de documentos técnicos liberados (C4) 61 3.2.2 A definição dos indicadores Na segunda fase são definidos para cada critério alguns indicadores mensuráveis, onde, de certa forma, dois critérios diferentes podem eventualmente compartilhar do mesmo indicador (Joro , Korhonen, e Zionts, 2003). A elaboração dos indicadores se faz necessária, pois os critérios definidos não são suficientes para permitir o decisor fazer uma avaliação concreta baseada nos critérios somente. Por isso, é necessário introduzir indicadores concretos, os quais podem ser empregados para fazer os critérios apropriados para uma avaliação de desempenho (Korhonen,Tainio e Wallenius (2001). Os indicadores que caracterizam o processo de terceirização dos serviços de publicações técnicas de peças selecionados para cada critério e definidos pelo gestor, em conjunto com um grupo de especialistas de Publicações Técnicas de aeronaves, foram os seguintes: (a) Critério: Qualidade (C1) • Ilustração, • Lista de Peças • Número de Questões (b) Critério: Prazo (C2) • No Prazo, • Reprogramado, • Em atraso (c) Critério: Custo (C3) • Ilustração Nova, • Ilustração Revisada • Por Item De forma a agregar valores para os indicadores é necessário quantificá-los com as ferramentas apropriadas. Para o estudo de caso foi escolhido o método AHP, pois o mesmo será usado para determinar os pesos para cada indicador. A aplicação do método AHP também será apresentada mais adiante. 62 3.2.3 Os valores dos indicadores Considerando uma avaliação sistemática e quantitativa das empresas prestadoras de serviços é importante introduzir as escalas para os critérios, de acordo com os indicadores alocados para cada critério (Halme et al., 1999). Desta forma, os indicadores foram obtidos pelo questionário (ver anexo A) aplicado junto ao grupo de especialistas de publicações técnicas, onde valores para os indicadores foram atribuídos pelos especialistas nas matrizes de julgamentos do método AHP, de forma a se obter os pesos para os indicadores, e ao mesmo tempo priorizá-los segundo a opinião do decisor, segundo o modelo apresentado por Korhonen,Tainio e Wallenius (2001). As tabelas com os valores encontrados serão apresentadas mais adiante na aplicação do AHP e os dados do levantamento junto aos es