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Tipo: TCC
Título: Um estudo sobre análise de eficiências usando análise envoltória de dados sob ambiente difuso
Autor(es): Barreto, Maria Aline Freitas
Orientador: Silva, Ricardo Coelho
Coorientador: Barros Neto, Júlio Francisco
Palavras-chave: Análise de envoltória de dados;Análise de envoltória de dados difusos;Eficiência produtiva;Data envelopment analysis;Fuzzy data envelopment analysis;Production efficiency
Data do documento: 2020
Citação: BARRETO, Maria Aline Freitas. Um estudo sobre análise de eficiências usando análise envoltória de dados sob ambiente difuso. 2020. 67 f. Monografia (Graduação em Matemática Industrial) - Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2020.
Resumo: Entre as técnicas utilizadas para medir eficiência produtiva, Análise Envoltória de Dados - Data Envelopment Analysis (DEA) é uma abordagem amplamente utilizada tanto na literatura como em aplicações reais. Desse modo, um estudo mais aprofundado de DEA torna-se crucial a fim de auxiliar Unidades Tomadoras de Decisão, Decision Making Units (DMUs), a alcançarem eficiência de produção. Os métodos DEA clássicos permitem mensurar a eficiência, dado o conjunto analisado, e classificar as DMUs entre eficientes e ineficientes e, também, verificar quais seriam eficientes que servem de referência para as ineficientes. Os modelos DEA clássicos foram desenvolvidos para utilizar medições precisas de ambos os insumos (input) e produtos (outputs). No entanto, os valores observados de input e outputs em problemas do mundo real são, frequentemente, imprecisos, aproximados ou vagos. Este estudo tem como um dos objetivos aprofundar o conhecimento dos métodos DEA clássicos e Análise Envoltória de Dados Difusos, Fuzzy Data Envelopment Analysis (FDEA). E, possivelmente, efetuar uma comparação entre aplicações dos métodos DEA clássicos e de métodos FDEA. Através da aplicação dos métodos em um conjunto de portos da região nordeste do Brasil. Após a análise dos resultados obtidos com a aplicação dos métodos, concluiu-se que nem sempre os portos classificados como eficientes para os métodos de DEA clássicos, inclusive portos que servem de referência dentro do conjunto, também são classificados como eficientes para os métodos de FDEA.
Abstract: Among the methodologies used to measure productive efficiency, Data Envelopment Analysis (DEA) is one of the most commonly used not only in the literature but also in real world applications. Therefore, a deeper study of this methodology becomes a crucial part in helping Decision Making Unit (DMUs) to achieve productive efficiency. Classical DEA methods allow us to measure efficiency, for the set being analysed, and classify the DMUs as either efficient or as inefficient, while also allowing us to verify which efficient cases can be used as reference for the inefficent cases. The use of Classic DEA models require precise data for both input and output values. However, input and output values in the real world are usually imprecise, approximate, or vague. One of the objectives of this work is to obtain a deeper knowledge of the classical DEA methods and Fuzzy Data Envelopment Analysis (FDEA). Another objective is to report a comparitive study between the classic DEA methods and the FDEA methods by applying them to a set containing data from Brazil’s Northeast ports. Our results showed that ports classified as efficient by classical DEA methods, including the ones used as reference within the set, are not always classified as efficient by FDEA methods.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/72439
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