@article{Silva_Marins_Simões_2014, title={Aplicação da programação por metas e análise por envoltória de dados no processo licitatório de embarcações offshore de uma empresa petrolífera}, volume={14}, url={https://producaoonline.org.br/rpo/article/view/1378}, DOI={10.14488/1676-1901.v14i4.1378}, abstractNote={<h2><strong>Este artigo tem por objetivo desenvolver e aplicar um modelo GPDEA-CCR da Programação por Metas e Análise por Envoltória de Dados (Goal Programming and Data Envelopment Analysis - GPDEA) para avaliar a eficiência do processo de contratação de embarcações offshore de uma empresa petrolífera. Este problema contempla vários requisitos técnicos, econômicos e legais que são necessários às operações logísticas offshore e já foi tratado por outros autores que adotaram um modelo tradicional da DEA-CCR. Foi abordado um problema real disponível na literatura envolvendo vinte embarcações candidatas à contratação pela empresa que foram consideradas como sendo as Unidades Tomadoras de Decisão (Decision Making Units – DMUs) e, para cada uma delas, foram analisadas sete (7) variáveis, sendo duas (2) variáveis de entrada (inputs) e cinco (5) variáveis de saída (outputs). Os inputs avaliados para cada embarcação foram: o valor do custo diário de afretamento e o consumo de combustível. Os outputs avaliados para cada embarcação foram: a capacidade total de armazenamento de água potável; a capacidade total de armazenamento de óleo diesel; a capacidade total de armazenamento de carga de convés; a potência máxima contínua de propulsão, e a velocidade máxima a ser atingida durante a navegação. Os dois modelos, DEA-CCR e GPDEA-CCR, foram aplicados à mesma base de dados e compararam-se os seus desempenhos quanto à escolha da DMU (embarcação) mais interessante de ser contratada pela empresa. Observou-se que a aplicação da GPDEA permitiu uma melhor discriminação das alternativas analisadas, facilitando a tomada de decisão na contratação das embarcações offshore para uma empresa petrolífera. Foram testados também os conceitos da Fronteira Padrão, da Fronteira Invertida, da Fronteira Composta Normalizada e da Supereficiência para melhorar a discriminação das DMUs por ambos os modelos.</strong></h2>}, number={4}, journal={Revista Produção Online}, author={Silva, Francisco and Marins, Fernando Augusto Silva and Simões, Rider Rodrigues}, year={2014}, month={dez.}, pages={1216–1234} }