Aplicação da programação por metas e análise por envoltória de dados no processo licitatório de embarcações offshore de uma empresa petrolífera
DOI:
https://doi.org/10.14488/1676-1901.v14i4.1378Palavras-chave:
GPDEA. DEA. Eficiência. Processos licitatórios. Embarcações offshore. Empresa petrolífera.Resumo
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.Downloads
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