curso: nível de serviço em aeroportos - anac graduaÇÃo de nÍvel de serviÇo mÓdulo ii (aula...
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Curso: Nível de Serviço em Aeroportos - ANAC
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
MÓDULO II (Aula 11)
Prof. Luiz Antônio Tozi, D.Sc.
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Técnicas para Graduação e Ponderação de Nível de serviço
• Serão apresentadas duas tecnicas
• Análise Multicriterial – AHP
• Análise Conjunta
Tomada de decisão em logística:Análise hierárquica do processo
(Thomas A. Saaty, 1980)
Objetivo Principal
Critério 1 Critério 2
Sub-critério 1.1 Sub-critério 1.2 Sub-critério 1.3 Sub-critério 2.1 Sub-critério 2.2
Alternativa 1 Alternativa 2 Alternativa 3
Objetivo Principal
Critério 1 Critério 2
Sub-critério 1.1 Sub-critério 1.2 Sub-critério 1.3 Sub-critério 2.1 Sub-critério 2.2
Alternativa 1 Alternativa 2 Alternativa 3
Módulo 7Fundação Getúlio Vargas
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
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1. IntroduçãoGRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
1. Introdução: Definição de Decisão
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o Processo de colher informações, atribuir importância a elas, buscar possíveis alternativas de solução e fazer a escolha entre tais alternativas;
o Parâmetros qualitativos x quantitativos.
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
1. Introduçãoo Qual o propósito de uma Decisão?
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
1. Introduçãoo Decisor
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
• Auxiliam na avaliação de um conjunto de alternativas com relação a um dado conjunto de critérios.
• O objetivo não é apresentar ao decisor uma solução ótima para o problema e sim auxiliá-lo levando em conta a preferência do decisor.
• Podem ser usados em decisões individuais ou em decisões em grupo.
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2. Métodos de Apoio Multicritério à Decisão (AMD)
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
2. Apoio Multicritério à Decisão (AMD)GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
PROBLEMA DE DECISÃO
MCDM MULTICRITÉRIO
MONOCRITÉRIO
NÚMERO FINITO DE ALTERNATIVAS
MADM MULTI-ATRIBUTO
DISCRETO
MODM MULTI-OBJETIVO
CONTÍNUO
PROGRAMAÇÃO LINEAR
MÉTODOS ORDINAIS
WEIGHTING METHODS
MULTIATTRIBUTE UTILITY BASED
METHODS
OUTRANKING METHODS OUTROS
Borda
Condorcet
WSM - sum
WPM - Product
AHP
ANP
MACBETH
ELECTRE
PROMETHEE
TOPSIS – Alternative electre
Copeland QUALIFLEX
REGIME
ORESTE
ARGUS
EVAMIX
TACTIC
MELCHIOR
UTA
MAUT CHOICE, RANKING AND SORTINGIN FUZZY MULTIPLE CRITERIADECISION AID
The TOMASO Method
DECISION RULE APPROACH
SIM NÃO
3. Problemática de decisão GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
3. Problemática de decisão GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
3. Problemática de decisão GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
4. Analytic Hierarchy Process AHP
Sendo um dos primeiros métodos desenvolvidos no ambiente das
Decisões Multicritério Discretas, o AHP divide o problema em
níveis hierárquicos, facilitando sua compreensão e avaliação, e
determina de forma clara e por meio da síntese dos valores dos
decisores, uma medida global para cada uma das alternativas,
priorizando-as ou classificando-as ao finalizar o método (Gomes,
2004).
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Etapas AHP
Entendimento do Problema de Decisão
Hierarquização do Problema de Decisão
Coleta dos julgamentos par a par dos especialistas
Construção das matrizes de decisão
Obtenção dos autovalores e autovetores das matrizes de
decisão.
Razão de Consistência (RC) da matriz de decisão.
Processo de Agregação dos Vetores de Prioridade.
Julgamentos Consistentes?
Rev
isão
dos
julg
amen
tos
Sim
Não
Todos os Níveis Comparados?
Sim
Com
para
r out
ros
elem
ento
s à
luz
do n
ível
sup
erio
r
Não
Estruturação de Problema
Oliveira e Belderrain (2008)
Axiomas do AHP
•Axioma 1: Comparações recíprocas – os elementos comparados 2 a 2 pelo decisor devem satisfazer a condição de reciprocidade: se A é três vezes mais preferido que B, B será 1/3 vezes mais preferido que A.
•Axioma 2: Homogeneidade – os elementos de um mesmo nível hierárquico devem possuir o mesmo grau de importância dentro do seu nível.
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Axiomas do AHP
•Axioma 3: Independência – os elementos de um nível da hierarquia devem ser mutuamente excludentes entre si, e quando comparados par a par pelos decisores, os pesos dos critérios devem ser independentes das alternativas.
•Axioma 4: Suposição (Exaustividade) – assume-se que a hierarquia do problema de decisão está completa, ou seja, contém todos os critérios e alternativas relativos ao problema.
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Estruturação do Problema
Objetivo Principal
Critério 1 Critério 2
Sub-critério 1.1 Sub-critério 1.2 Sub-critério 1.3 Sub-critério 2.1 Sub-critério 2.2
Alternativa 1 Alternativa 2 Alternativa 3
Objetivo Principal
Critério 1 Critério 2
Sub-critério 1.1 Sub-critério 1.2 Sub-critério 1.3 Sub-critério 2.1 Sub-critério 2.2
Alternativa 1 Alternativa 2 Alternativa 3
O problema de decisão é dividido em níveis hierárquicos com a finalidade de facilitar a compreensão e avaliação.
Obs: Limite psicológico 7+/- 2
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Exemplo de Estruturação de Problema GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Coleta dos Julgamentos Intensidade Definição Explicação
1 Igual importância. As duas atividades contribuem igualmente para o objetivo.
3 Importância pequena de uma sobre outra.
A experiência e o juízo favorecem uma atividade em relação à outra.
5 Importância grande ou essencial. A experiência ou juízo favorece fortemente uma atividade em relação à outra.
7 Importância muito grande ou demonstrada.
Uma atividade é muito fortemente favorecida em relação à outra. Pode ser demonstrada na prática.
9 Importância absoluta. A evidência favorece uma atividade em relação à outra, com o mais alto grau de segurança.
2,4,6,8 Valores Intermediários. Quando se procura uma condição de compromisso entre duas definições.
Escala Fundamental de Saaty
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Razão de Consistência A Razão de Consistência (RC):RC=IC/RI. Se RC for menor que o valor descrito abaixo, então os julgamentos da matriz de decisão são considerados consistentes. Caso contrário, existe alguma inconsistência nos julgamentos e o especialista pode ser solicitado para rever a sua opinião.
10,0409,0405,03
02:
RCnRCnRCnRCn
aceitáveisconsideraSaaty
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Exercício em salaEscolha de automóvel
Adaptado de Medeiros Júnior, 2007
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
ResoluçãoGRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
ResoluçãoGRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
ResoluçãoGRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Análise de sensibilidadeO objetivo da análise de sensibilidade em problemas de decisão multicritério é observar o comportamento do ranking das alternativas decorrente da modificação dos dados de entrada. Os estudos sobre análise de sensibilidade do AHP iniciaram-se com Masuda em 1990. O autor abordou os efeitos que alterações nas colunas das matrizes de decisão causavam no ranking das alternativas e criou um coeficiente de sensibilidade para o vetor de prioridades final das alternativas para cada vetor coluna da matriz de decisão (TRIANTAPHYLLOU et al, 1998).
Retirado de trabalho de Leila e Marcelo (2009)
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Análise de sensibilidade
O software SuperDecisions e Expert Choice realizam análise de sensibilidade.
O facilitador pode alterar, graficamente, as prioridades dos critérios e verificar o que ocorre com o ranking das alternativas.
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Análise de sensibilidadeGRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Análise de sensibilidade - Preço
A
B
0,34
0,065
Prioridade original 0,088
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Análise de sensibilidade - PreçoLembrando que a solução do problema forneceu o seguinte ranking de alternativas (Betacar > Alfacar > Gamacar ). O eixo das abscissas da figura refere-se aos valores das prioridades do critério Preço. Na solução final o critério Preço teve uma prioridade de 0,088 ou 8,8%. Para um valor inferior da prioridade deste critério, 8,8%, há modificações significativas no ranking das alternativas a partir do valor 6,5%, ou seja o ranking de alternativas fica alterado para (Betacar > Gamacar > Alfacar ). Para um valor de prioridade do Preço superior a 34,0% a alternativa Alfacar passa a liderar o ranking, isto é, (Alfacar > Betacar > Gamacar ).
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Análise de sensibilidade – Km/L
B
A C
Prioridade original 0,669
0,354
0,083
0,628
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Análise de sensibilidade - Conforto
A
B
Prioridade original 0,243
0,263
0,489
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Bibliografia• Notas de aula de MB-419. Método Multicritério. CMT Cleber
Almeida de Oliveira. Fev-2008 e Filipe Filipe Rodrigues de Souza Moreira
• Costa, Helder Gomes. Introdução ao Método de Análise Hierárquica: Análise Multicritério no Auxílio a Decisão. RJ – 2002.
• GOMES, L. F. A. M.; ARAYA, M. C. G.; CARIGNANO, C. Tomada de decisão em cenários complexos: introdução aos método discretos de apoio multicriterio à decisão. São Paulo: Pioneira Thompson Learning, 2004.
• Saaty, T. L.(2005), Theory and Applications of the Analytic Network Process: Decision Making with Benefits, Opportunities, Costs and Risks, – RWS Publications, Pittsburg.
• Notas de aulas de MB-217: Mapas Cognitivos
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Exercício• Estruture uma árvore hierárquica de decisão
e use a técnica de AHP para graduar a importância do nível de serviço num terminal de passageiros usando 4 componentes aeroportuários e seus subcritérios:
• Check in• Saguão• Verificação de segurança• Sala de embarque
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Análise Conjunta
• Análise dos atributos determinantes da qualidade dos serviços em terminais
• Como as dimensões da qualidade afetam a percepção de utilidade e a satisfação do cliente do terminal
Análise Conjunta• A Análise Conjunta Tradicional com modelo aditivo
– Procura determinar a importância relativa que os consumidores dão a atributos relevantes e a utilidade que eles associam aos níveis de atributo.” Hair, et al (2005)
O modelo básico de análise conjunta pode ser representado pela fórmula seguinte:
n
i
k
Jijij
i
xXU1 1
)(
U(X): utilidade global de uma alternativa
ij : contribuição de valor parcial ou utilidade associada ao j-ésimo nível
(j, j= 1,2,...,ki ) do i-ésimo atributo (i, i=1,2,...,n)
ki : número de níveis do atributo i
n: número de atributos
xij = 1, se o j-ésimo nível do i-ésimo atributo está presente
xij = 0, em caso contrário
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Análise Conjunta
• A formulação matemática utilizada foi a de regressão múltipla.
– As avaliações dos estímulos realizadas pelos entrevistados são submetidas ao modelo de regressão que procura ajustar os coeficientes do modelo linear aditivo de maneira a minimizar o erro da previsão realizada pelo algoritmo.
• Espera-se que a ordenação captada na amostra se aproxime o mais possível da ordenação preditiva gerada pela aplicação do algoritmo.
Função objetivo: Minimizar o erro quadrático médio (MSE).
Min MSE =
N
iii yy
N 1
2)ˆ(1
Sujeito às seguintes restrições:
j k ijkjk xyy ˆ
tjr
kjk ,...,1,0
1
Onde:
jk = é o peso a ser calculado do atributo j (j=1,...,t) na categoria k (k=1,...,r)
y = utilidade do estimulo
N = número de estímulos
t = número máximo de atributos
r = número máximo de níveis do atributo j
iy = é uma estimativa de yi
y = é o valor médio de y
ijkx = 1, se o estímulo i possui o atributo j no nível k
ijkx = 0, se caso contrário.
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
ANÁLISE DE ATRIBUTOS DE NÍVEIS DE SERVIÇO ANÁLISE DE ATRIBUTOS DE NÍVEIS DE SERVIÇO ASSOCIADOS À IMPLANTAÇÃO DE SISTEMA DE ASSOCIADOS À IMPLANTAÇÃO DE SISTEMA DE
CONEXÕES INTEGRADAS NO TRANSPORTE PÚBLICOCONEXÕES INTEGRADAS NO TRANSPORTE PÚBLICO
Fernando Honorio de CarvalhoFernando Honorio de CarvalhoRafael de AlmeidaRafael de Almeida
Faculdade de Tecnologia de São José dos CamposFaculdade de Tecnologia de São José dos Campos
Coordenador da Pesquisa: Profº. Dr. Coordenador da Pesquisa: Profº. Dr. Luiz Antonio ToziLuiz Antonio Tozi
Introdução• Visualizar expectativas e percepções dos clientes quanto ao nível
de serviço;
• Verificar quais os principais atributos determinantes da qualidade dos serviços oferecidos; e
• Análise da importância relativa dos atributos intervenientes na determinação do nível de serviço oferecido.
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GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Metodologia• Revisão Literária;
• Descrição do Sistema Integrado;
• Análise Conjunta; e
• Análise dos Resultados.
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GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Revisão Literária
Classificação das Redes do Transporte Público Urbano
• Rede Radial:
Ferraz & Torres (2004) 7
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Revisão Literária
Classificação das Redes do Transporte Público Urbano
• Rede Radial com Linhas Tronco-alimentadas:
Ferraz & Torres (2004)
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GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Revisão LiteráriaClassificação das Redes do Transporte Público Urbano
• Rede Radial com Linhas Tronco-alimentadas:
Ferraz & Torres (2004) 9
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Revisão Literária
Conceito de qualidade no serviço
Analisar:
• O grau em que o serviço de transporte está disponível em determinados locais; e
• O conforto e a comodidade do serviço prestado aos passageiros.
Transit Capacity and Quality Service Manual (2003) 10
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Desenvolvimento
ECO – Estações de Conexão
Estações de Conexão são estações para transbordo de passageiros que serão implantadas na Cidade de São José dos Campos, está previsto a instalação de 13 (treze) ECOs em toda a cidade incluindo o Terminal Central.
Secretaria de Transportes de São José dos Campos (2010)
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GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
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Análise da Importância Relativa de Atributos do Nível de Serviço Percebido
por Usuários de Transporte Público Urbano
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Análise Conjunta• A Análise Conjunta Tradicional com modelo aditivo
– Procura determinar a importância relativa que os consumidores dão a atributos relevantes e a utilidade que eles associam aos níveis de atributo.”
O modelo básico de análise conjunta pode ser representado pela fórmula seguinte:
n
i
k
Jijij
i
xXU1 1
)(
U(X): utilidade global de uma alternativa
ij : contribuição de valor parcial ou utilidade associada ao j-ésimo nível
(j, j= 1,2,...,ki ) do i-ésimo atributo (i, i=1,2,...,n)
ki : número de níveis do atributo i
n: número de atributos
xij = 1, se o j-ésimo nível do i-ésimo atributo está presente
xij = 0, em caso contrário
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
O modelo de aplicação da Técnica Brainstorming
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Descrição dos atributos para avaliação do nível de serviço
Critérios e Subcritérios Descrição
Tempo total de viagem Representa o tempo total gasto pelo usuário com a viagem.
Número de conexões
Representa o número de conexões necessárias para que o usuário complete sua viagem.
Lotação do veículo
A lotação do veículo expressa a possibilidade do usuário em conseguir viajar sentado e com maior conforto.
Valor gasto na viagem
Representa o valor total, em Reais, gasto pelo usuário para completar sua viagem.
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Níveis de atributos•Tempo Total de Viagem :
• 15, 30 ou 45 minutos;
•Número de Conexões :
• 0, 1 ou 2 conexões;
•Lotação do Veículo : • em pé ou sentado; e
•Valor Gasto na Viagem : • R$ 2,50 ou R$ 3,90.
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GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
ID de Tarjeta
Tempo Total de Viagem
Número de Conexões
Lotação do Veículo
Valor Gasto na Viagem
1 45 minutos Uma conexão
Viagem sentado R$ 2,50
ID de Tarjeta
Tempo Total de Viagem
Número de Conexões
Lotação do Veículo
Valor Gasto na Viagem
2 45 minutos Duas conexões
Viagem sentado R$ 3,90
ID de Tarjeta
Tempo Total de Viagem
Número de Conexões
Lotação do Veículo
Valor Gasto na Viagem
3 30 minutos Nenhuma conexão
Viagem sentado R$ 3,90
ID de Tarjeta
Tempo Total de Viagem
Número de Conexões
Lotação do Veículo
Valor Gasto na Viagem
4 30 minutos Duas conexões
Viagem em pé R$ 2,50
ID de Tarjeta
Tempo Total de Viagem
Número de Conexões
Lotação do Veículo
Valor Gasto na Viagem
5 30 minutos Uma conexão
Viagem sentado R$ 2,50
ID de Tarjeta
Tempo Total de Viagem
Número de Conexões
Lotação do Veículo
Valor Gasto na Viagem
6 15 minutos Duas conexões
Viagem sentado R$ 2,50
ID de Tarjeta
Tempo Total de Viagem
Número de Conexões
Lotação do Veículo
Valor Gasto na Viagem
7 15 minutos Nenhuma conexão
Viagem sentado R$ 2,50
ID de Tarjeta
Tempo Total de Viagem
Número de Conexões
Lotação do Veículo
Valor Gasto na Viagem
8 45 minutos Nenhuma conexão
Viagem em pé R$ 2,50
ID de Tarjeta
Tempo Total de Viagem
Número de Conexões
Lotação do Veículo
Valor Gasto na Viagem
9 15 minutos Uma conexão
Viagem em pé R$ 3,90
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Análise da Importância Relativa de Atributos do Nível de Serviço Percebido por Usuários de Transporte Público Urbano
Quantidade de Entrevistas por Local
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GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Análise da Importância Relativa de Atributos do Nível de Serviço Percebido por Usuários de Transporte Público UrbanoGênero dos Entrevistados
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GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Análise da Importância Relativa de Atributos do Nível de Serviço Percebido por Usuários de Transporte Público UrbanoFaixa Etária dos Entrevistados
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GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Análise da Importância Relativa de Atributos do Nível de Serviço Percebido por Usuários de Transporte Público UrbanoGrau de Utilização dos Usuários Entrevistados
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GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Análise Conjunta
• A formulação matemática utilizada foi a de regressão múltipla.
– As avaliações dos estímulos realizadas pelos entrevistados são submetidas ao modelo de regressão que procura ajustar os coeficientes do modelo linear aditivo de maneira a minimizar o erro da previsão realizada pelo algoritmo.
• Espera-se que a ordenação captada na amostra se aproxime o mais possível da ordenação preditiva gerada pela aplicação do algoritmo.
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Função objetivo: Minimizar o erro quadrático médio (MSE).
Min MSE =
N
iii yy
N 1
2)ˆ(1
Sujeito às seguintes restrições:
j k ijkjk xyy ˆ
tjr
kjk ,...,1,0
1
Onde:
jk = é o peso a ser calculado do atributo j (j=1,...,t) na categoria k (k=1,...,r)
y = utilidade do estimulo
N = número de estímulos
t = número máximo de atributos
r = número máximo de níveis do atributo j
iy = é uma estimativa de yi
y = é o valor médio de y
ijkx = 1, se o estímulo i possui o atributo j no nível k
ijkx = 0, se caso contrário.
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Análise da Importância Relativa de Atributos do Nível de Serviço Percebido por Usuários de Transporte Público UrbanoImportância Relativa dos Atributos
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GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Análise da Importância Relativa de Atributos do Nível de Serviço Percebido por Usuários de Transporte Público UrbanoAnálise da Tempo Total de Viagem
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GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Análise da Importância Relativa de Atributos do Nível de Serviço Percebido por Usuários de Transporte Público UrbanoAnálise do Número de Conexões
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GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Análise da Importância Relativa de Atributos do Nível de Serviço Percebido por Usuários de Transporte Público Urbano
Análise do Valor da Tarifa
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GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Análise da Importância Relativa de Atributos do Nível de Serviço Percebido por Usuários de Transporte Público UrbanoAnálise do Conforto da Viagem
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GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Análise da Importância Relativa de Atributos do Nível de Serviço Percebido por Usuários de Transporte Público Urbano
Exemplo de Cenários Simulados
1 0 15 Sentado R$ 2,50 2,572 0 45 Sentado R$ 2,50 3,163 0 30 Em pé R$ 2,50 3,584 0 45 Sentado R$ 3,90 4,105 1 30 Sentado R$ 2,50 4,616 1 15 Em pé R$ 2,50 4,867 2 30 Sentado R$ 2,50 5,228 2 30 Sentado R$ 3,90 6,169 2 15 Em pé R$ 3,90 6,41
10 2 45 Em pé R$ 3,90 7,00
Valor gasto na viagem
Utilidade Simulada
Tempo Total de Viagem
Número de ConexõesCenário Lotação do
veículo
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GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Conclusões
•O número de conexões é o atributo de nível de serviço mais importante, seguido pelo custo, tempo de viagem e lotação do veículo;
•Adicionar conexões ao processo de transporte, pode reduzir o nível de serviço percebido pelos usuários.
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GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Conclusões
•O efeito negativo gerado pela conexão dificilmente é compensada pela conjunção dos outros fatores;
•O usuário entrevistado age de acordo com o senso comum. Porém destaca-se a grande importância atribuída à viagens que não tenham conexões.
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GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Conclusões
Há possibilidade de elevação da insatisfação do usuário, no momento da implantação do sistema integrado, em função do aumento do número de conexões.
Havendo uma percepção futura das melhorias esperadas, podem levar o usuário a perceber um aumento global de utilidade do sistema de transporte público.
A fim de impedir que haja fuga para serviços alternativos de transporte deve-se incentivar que os serviços oferecidos sejam mais ágeis, confortáveis e baratos.
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GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
ReferênciasFERRAZ, A. C. P.; TORRES, I. G. E. Transporte Público Urbano. 2ª Ed. São Carlos, Editora Rima, 2004. 428 p.
HAIR, I. F. J; ANDERSON. R. E; TATHAM, R. L. e BLACK, W. C. Análise Multivariada de Dados. 5ª ed. Porto Alegre: Bookman, 2005.
KOTLER, P. Administração de Marketing: a Edição do Novo Milênio. São Paulo: Atlas, 2000.
MOTTA, Paulo Cesar. Análise Conjunta: modelo e aplicação. Revista de Administração, v.22, Abr/Jun. 1987.
RAILBUSS. Disponível em: <http://www.railbuss.com.br/noticias/12579053015a.html>. Acesso em: 16 mar. 2010.
RESENDE, C.B., SCARPEL R.A. Análise dos Fatores Determinantes na Precificação de Bens de Consumo – Um Caso na Indústria Automobilística. X Simpósio de Pesquisa Operacional e Logística da Marinha, Rio de Janeiro. 2007.
SECRETARIA DE TRANSPORTES DE SÃO JOSÉ DOS CAMPOS Disponível em:
<http://www.sjc.sp.gov.br/st/index.asp>. Acesso em 10 mar 2010.
SILVA, A. N. R. (1999) Notas de Aula da disciplina ST5864 – Planejamento Urbano e Transportes, USP, São Carlos.
TCQSM. Transit Capacity and Quality of Service Manual. Washington, 2003.
TURISMO SÃO JOSÉ DOS CAMPOS. Disponível em: <http://www.turismo.sjc.sp.gov.br/localizacao.asp>. Acesso em: 17 mar. 2010.
WITTMER, Andreas. Internal Service Systems and Cultural Differences: An Exploratory Study of Switzerland, Australia, and Singapore. 2005. 354f. Dissertação (Doctor of Business Administration) - University of St. Gallen, St. Gallen.
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GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Exercício
• Visualizar a aplicação da análise conjunta ao terminal de passageiros do Aeroporto de Brasília.– Sugestão: Para simplificar, usar 4 atributos :
dois com três níveis e dois com dois níveis
Produtividade de sistemas logísticos
• Veremos neste módulo– Função de Produção para sistemas logísticos– Análise de um Output
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Produtividade
• Produtividade – É a relação entre o que foi produzido e os
insumos utilizados para tal, num dado intervalo de tempo.
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Função de produção• É a representação matemática da transformação de
insumos (fatores de produção) em produtos.
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Insumos: Fatores de produção
• Os insumos que o sistema utiliza são os fatores de produção.
• Ex: ferrovia utiliza vagões, locomotivas, trilhos, energia, pessoal para gerar transporte ( de passageiros ou de carga)
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Sistema de produção X insumos
• Produtividade parcial: produtividade calculada a partir de apenas um insumo.
• Produtividade total dos fatores: considera simultaneamente todos os insumos.– O problema é definir os pesos adequados para
os diferentes insumos
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Índice de produtividade
• Existem:– Índices parciais– Índices totais
• Comparar as diversas unidades que formam o sistema
• Comparar com unidades externas de desempenho semelhante
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Exemplo: operadores logísticos
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Exemplo: operadores logísticos
• Da figura anterior– Existe economia de escala ( o indice cresce com
tamanho da empresa)– Dificuldade em se analisar a produtividade com
base nesse tipo de índice• (ex: Dalara - faturamento maior com transportes e
não armazenamento)
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Exemplo: operadores logísticos
• índices parciais:
– São importantes,
– mas apresenta o inconveniente de representar aspectos isolados do comportamento do sistema de produção.
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Produtividade Parcial x Total
• Análise da produtividade total– Atende melhor as necessidades do analista.
– uma metodologia usada para se conseguir tal análise integrada é a da função de produção.
• Esta função pode ser ajustada por meio de regressão múltipla.
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Função de produção• É a representação matemática da transformação de
insumos (fatores de produção) em produtos.
• Limitação: – só permitem considerar uma única variável como output (saída)
do sistema.
– mede o desempenho médio do setor, • Mas o que se procuraria medir é a fronteira de máxima
produtividade
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Estrutura genérica de uma função de produção
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Função de produção e a fronteira de máxima produtividade
Qual a empresa mais produtiva? A, B ou P ????
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Dificuldade• Ajuste por técnicas de regressão linear não garante que a
função ajustada represente a fronteira de máxima eficiência.
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Ajustando uma função de produção a um conjunto de dados
• Deve-se:– Selecionar as variáveis– Escolher o tipo de função matemática para
representar o processo ( linear, multiplicativa (Cobb-Douglas), exponencial, mista etc..
• Por tanto este será um modelo paramétrico, onde se faz necessário escolher um tipo de função matemática à priori.
GRADUAÇÃO DE NÍVEL DE SERVIÇO
Verificar se há ganhos de escala
• Se aumentar todas as variáveis independentes simultaneamente em 5%:– O output aumentar menos de 5%
• Ganho de escala negativo: empresas já estão passando do limite máximo de produção (capacidade excedida, tecnologia ultrapassada, operações congestionadas)
– O output aumentar mais de 5%• Ganho positivo de escala
– O output igualar 5%• Fator de escala é constante
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Porém...
• Mesmo com tal limitação é muito comum ajustar uma função de produção utilizando técnicas de regressão linear.
• Uma vez ajustada, a função de produção estabelece uma relação direta entre os fatores de produção e o output, permitindo analisar a produtividade das empresas do setor.
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Assim...como resultado podemos ter• Caso de terminais
marítimosBerço de atracação
(X1)Comprimento
cais (X2)Área de patio
(X3)Área de armazem
(X4)Calado
máximo (X5)movimentação em
ton (Y)Aratu - BA 6 818 68.400 475.000 12 28.128.926 Itaguaí - RJ 6 1.670 200.000 177.000 15 75.393.271 Paranagua 16 2.943 91.250 65.560 13 31.985.631 Santos - SP 128 13.446 974.353 499.701 14 76.297.193
Rio de Janeiro - RJ 40 7.623 443.227 158.467 12 16.568.375 Vitoria - Es 16 2.072 30.900 8.000 11 7.932.033
São Franscisco do Sul - RS 4 750 84.000 45.220 10 17.118.188 Itaqui 7 1.616 167.000 10.500 22 93.833.729
459735515.6449143433.1452.119921.432900)5,4,3,2,1( XXXXXXXXXXF
Berço de atracação (X'1)
Comprimento cais (X'2)
Área de patio (X'3)
Área de armazem (X'4)
Calado máximo (X'5)
movimentação em ton (Y)
6 818 68.400 475.000 12 32.713.330
Aplicando os dados do porto de Aratu à função de produção:
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Funções empíricas
• Técnica de regressão utilizando o Software Excel
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Regressão linear
• A equação para a linha é:• y = mx + b ou• y = m1x1 + m2x2 + ... + b onde o valor y dependente é uma função dos
valores x independentes. Os valores m são coeficientes que correspondem
a cada valor x, e b é um valor constante
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Análise de regressão
• Suponha que um empresário esteja pensando em comprar um grupo de prédios de salas comerciais em um bairro comercial.
• O empresário pode usar a análise de regressão linear múltipla para fazer uma estimativa do valor de um prédio em uma determinada área, de acordo com as variáveis a seguir.
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Análise de regressãoA B C D E
Espaço do andar (x1) Escritórios (x2)
Entradas (x3) Idade (x4) Valor avaliado (y)
2310 2 2 20 142.0002333 2 2 12 144.0002356 3 1,5 33 151.0002379 3 2 43 150.0002402 2 3 53 139.0002425 4 2 23 169.0002448 2 1,5 99 126.0002471 2 2 34 142.9002494 3 3 23 163.0002517 4 4 55 169.0002540 2 3 22 149.000
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Selecionar 5 linhas sob a tabela; Inserir a função proj.lin ; selecionar os dados e... Não apertar OK !!!!! Pressionar as teclasCTRL+SHIFT+ENTER
PROJ.LIN• Sintaxe• PROJ.LIN(val_conhecidos_y;val_conhecidos_x;constante;estatística)• Val_conhecidos_para x e y são os conjuntos de valores x e y que já se
conhece na relação y = mx + b. • Se constante for VERDADEIRO ou omitido, b será calculado
normalmente. • Se constante for FALSO, b será definido como 0 e os valores m serão
ajustados para que y = mx. • Estatística é o valor lógico que especifica se estatísticas de regressão
adicionais serão retornadas. • Se estatística for VERDADEIRO, PROJ.LIN retornará as estatísticas de
regressão adicionais, de forma que a matriz retornada seja {mn,mn-1,...,m1,b;sen,sen-1,...,se1,seb;r2,sey;F,df;ssreg,ssresid}.
• Se estatística for FALSO ou omitida, PROJ.LIN retornará apenas os coeficientes m e a constante b.
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Estimadores de qualidade do modelo
• R2 : coeficiente de determinação – o que indica uma forte relação entre as
variáveis independentes e o preço de venda – Quanto mais próximo de 1 melhor.
• Acima de 0,6 já é válido (o bom seria ser maior que 0,8).
• o que indica uma forte relação entre as variáveis independentes e o output (preço de venda)
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Estimadores de qualidade do modelo• F de Snedecor• Suponha que, na verdade, não há relação entre as variáveis, mas que
você selecionou uma amostra rara que fará com que a análise estatística demonstre uma forte relação.
• "Alfa" é a probabilidade usada para indicar a probabilidade de se concluir de forma incorreta a existência de uma relação.
• Há uma relação entre as variáveis caso a estatística de F observada seja maior que o valor F crítico.
• O valor F crítico pode ser obtido através de uma tabela de valores F críticos em muitos livros de estatística. – Valores de F maiores que 40 garante a validade da correlação
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Estimadores de qualidade do parâmetro
• T studente– Testa a hipótese de que o parâmetro (m1,m2...)
estimado é significativo.– O módulo de valores maiores que 2 são
suficientes para garantir que o parâmetro tem efeito sobre o modelo.
• É calculado dividindo o coeficiente pelo erro estimado
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Estimadores de qualidade do parâmetro
• Atenção ao sinal do parâmetro
– Usar a lógica e o bom senso.
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Resultados da regressãom4 m3 m2 m1 b
Coeficiente -234,2371645 2553,21066 12529,768 27,64139 52317,83051Erro Padrão 13,26801148 530,669152 400,06684 5,429374 12237,3616r2 0,996747993 970,578463 #N/D #N/D #N/Df 459,7536742 6 #N/D #N/D #N/D
1732393319 5652135,32 #N/D #N/D #N/D
T Studente -17,6542781 4,81130409 31,319187 5,091082 4,275254112
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Resultados da regressão
Espaço do andar (x1) Escritórios (x2)
Entradas (x3) Idade (x4) Valor avaliado (y)
2500 3 2 25 R$ 158.261
Agora, o empresário poderá fazer uma estimativa do valor de um prédio na mesma área com aproximadamente:
2500 pés quadrados, 3 salas comerciais e 3 entradas, e que tem 25 anos de idade, usando o resultado da regressão dado pela seguinte equação:
y = 27,64*2500 + 12530*3 + 2553*2 - 234,24*25 + 52318 = $158.261
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DEA - Análise de envoltória de dados
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Produtividade
• Produtividade – É a relação entre o que foi produzido e os
insumos utilizados para tal, num dado intervalo de tempo.
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Insumos: Fatores de produção
• Os insumos que o sistema utiliza são os fatores de produção.
• Ex: um terminal de conteiner utiliza guindastes, empilhadeiras, berços, área de pátio, metros de cais para gerar movimentação de carga ( número de contêineres movidos por hora)
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Quando temos mais de um output
• Se queremos analisar um sistema com múltiplos inputs e múltiplos outputs ??
• Procura-se reunir todos os índices numa medida única de produtividade.
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Output agregado
Y = u1y1 + u2y2 + u3y3+ ....usys
Onde y1,y2...ys são os outputs (respostas)EU1, u2, ... us são os pesos de cada output.
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Os insumos: inputs
• De forma análoga, para os insumos, temos:X = v1x1 + v2x2 + ...+ vmxm
Onde x1,x1...xm são os inputs( insumos)Ev1, v2, ... vm são os pesos de cada input.
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Produtividade• Como sabemos:• Produtividade = output / input
vmymxvxvusysyuyu
XYP
..2211...2211
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Eficiência• A eficiência
– é medida comparando-se a as produtividades de cada empresa com a máxima produtividade observada.
*PPe
e
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Atribuindo o valor unitário à eficiência máxima P*
1..2211...2211
vmymxvxv
usysyuyue
O problema então é : como escolher convenientemente os pesos us e vm ????
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A DEA tem uma solução!!
• Analise envoltória de dados proposta por Charnes, Cooper e Rhodes(1978)
• Cada participante (empresa) Denominada de DMU
• Cada empresa buscará otimizar sua eficiência, para isso, escolhendo convenientemente os pesos dos insumos e os pesos dos outputs da relação.
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Como funciona
• A DEA resolve esse problema através de um modelo de programação linear.
• Havendo N empresas no conjunto analisado, a DEA resolve N problemas separados de programação linear.
• Onde cada problema refere-se ao enfoque segundo um participante
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Como funciona
ex: Cavaleiros do Rei Artur, uso de recursos x finalidade
O Rei propõe uma contenda para saber quem é o melhor
• Sir Galahad, contemplativo – poesia, música, xadrez• Sir Blamor, truculento – porrete, massa, mãos• Sir Kay, um bravo cavaleiro – espada, lança, faca• Sir Lancelot, um apaixonado – distraído, repete Sr Kay
A contenda envolve : Tecnologia, ambiente e competências
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Como funciona• Todos vão lutar contra todos com todas as armas que
foram escolhidas.• Resultados:
– Sir Galahan – ganha nas que escolheu, mas perdeu todas as outras – é um eficiente isolado (suas armas nada tem a var com os valores do grupo);
– Sir Blamour - ganha nas que escolheu, mas perdeu todas as outras
– Sir Kay – ganha com todas que escolheu e a maioria das contendas noutras – é um lutador eficiente;
– Sir Lancelot- ganhou na espada, mas perdeu no resto- é um ineficiente.
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Eficiente isoladaSir Galahan
• Casos– uso de recursos x finalidade - (ex: cavaleiros do
Rei Artur,• Sir Galahan, contemplativo• Sir Blamor, truculento• Sir Kay, um bravo cavaleiro• Sir Lancelot, um apaixonado
– ( Tecnologia, ambiente e competências )
– Extremidade da escala ( falta de outras unidades para comparar), podem ser outliers.
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Como funciona• Assim, o software vai testar em cada empresa uma
combinação de pesos que tente levá-la à eficiência máxima = 1.– Se a empresa achar uma combinação de pesos, que aplicadas ás
demais participantes sempre levem a resultados piores que ela – ela é eficiente
• Se ela for eficiente somente com seu pesos e perder nas demais combinações – eficiente isolada
• Se mesmo com os pesos dos desafiantes, ela os consegue vencer em suas as armas – é eficiente e referencia para as demais - Benchmarking
• Se ela perda das demais, mesmo com suas próprias armas –é uma ineficiente.
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DEA
• Regra pratica– Numero de DMU >= (inputs+output )* 3
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Eficiência virtualTrês estratégias básicas:
1) Maximizar outputs, mantendo os input como estão
2) Minimizar o consumo dos insumos, mantendo os outputs
3) Variação proporcional em todas variáveis, nos inputs e outputs.
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Orientação
• Orientada a input = o quanto precisa diminuir o consumo dos insumos.
• Orientada a output = o quanto precisa aumentar a saída de produtos.
• Não orientada = quanto precisa melhorar quando input e output podem ser melhorados simultaneamente.
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Distância (quanto falta para atingir a eficiência)
• Radial– Essa medida indica a melhoria necessária quando todos os fatores são
melhorados de forma equivalente (reduz custos/aumenta lucros) – mostra a folga {S}
• Aditiva– Essa medida quantifica a soma máxima das melhorias absolutas (diferença
entre lucro atual e lucro máximo) - mostra a folga {S}
• Média máxima– Essa medida quantifica a média máxima das melhorias relativas- mostra fator
{f} (input/output)
• Média mínima– Essa medida quantifica a média mínima das melhorias relativas minimamente
necessárias para torna-la eficiente - mostra fator {f} (input/output
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Supereficiência
• Indica as reduções que podem ser feitas– de tal forma que a DMU ainda continua
eficiente
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DEA usando o Software EMS
• Após instalar o software EMSabrir:
“ Modulo 6_B _FGV_ DEA Bebidas.xls”
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Exemplo : comparação entre cd´s de distribuição de bebidas
area {I} pessoal {I} caixas {I} fatur {O} mrkt {O}porto alegre 16300 150 10307 125,3 26loinvile 5500 65 3909 39 16curitiba 11500 130 7606 89,7 25londrina 5000 50 3028 39 25campo grande 6500 63 4193 48,2 23cuiaba 4200 55 2310 31,2 15sp 17800 150 10592 143 26rio preto 8700 92 5601 73 23,5rj 12100 110 8032 92,2 27df 5000 58 3411 34 19bh 10200 103 7819 83,5 24vitoria 7300 70 5331 56,9 24salvador 9800 85 6326 79 26recife 13800 125 9511 97 21belem 14100 120 8388 82,5 18
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resultados
DMU Eficiencia PESOS Benchmarking Folgas1 porto alegre 94,17% 0 0 0 0 0 7 (0,55) 8 (0,64) 0 0 302 0 3,32 loinvile 86,28% 0 0 0 0 0 4 (0,28) 8 (0,39) 0 6,7 370 0 03 curitiba 92,96% 0 0 0 0 0 8 (1,23) 0 7,8 188 0 3,884 londrina 100,00% 0 0 0 0 0 55 campo grande 92,73% 0 0 0 0 0 4 (0,59) 8 (0,13) 13 (0,19) 0 0 118 0 06 cuiaba 100,00% 0 0 0 0 0 07 sp 100,00% 0 0 0 0 0 58 rio preto 100,00% 0 0 0 0 0 99 rj 93,64% 0 0 0 0 0 7 (0,15) 8 (0,33) 13 (0,59) 0 0 347 0 010 df 85,60% 0 0 0 0 0 4 (0,65) 8 (0,12) 0 6,25 288 0 011 bh 98,49% 0 0 0 0 0 7 (0,13) 8 (0,90) 0 0 1342 0 0,3712 vitoria 96,64% 0 0 0 0 0 4 (0,44) 8 (0,21) 13 (0,30) 0 0 689 0 013 salvador 100,00% 0 0 0 0 0 414 recife 86,37% 0 0 0 0 0 7 (0,47) 8 (0,40) 0 0 951 0 0,7515 belem 73,28% 0 0 0 0 0 4 (0,15) 7 (0,52) 13 (0,03) 43,2 0 0 0 0
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unidade Eficiência DEAcuiaba 100,00%
df 85,60%
loinvile 86,28%
londrina 100,00%
campo grande 92,73%
vitoria 96,64%
rio preto 100,00%
salvador 100,00%
belem 73,28%
bh 98,49%
curitiba 92,96%
rj 93,64%
recife 86,37%
porto alegre 94,17%
sp 100,00%
Gráfico das eficiências
po
rto al
egre
loinv
ile
cu
ritiba
lond
rina
ca
mpo gr
ande
cu
iaba
sp
rio
preto
rj
df
bh
vit
oria
sa
lvado
r
rec
ife
be
lem
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Benchmarking
• Quais as mais eficientes?• Quais as menos eficientes?
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Benchmarking
• Para cada unidade ineficiente, o DEA fornece as contrapartes eficientes que devem servir de referência para a realização do Benchmarking.
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Analisando Belém
• Belém : eficiência = 73,28%• Deve seguir :
– SP com intensidade de 0,52– Londrina com intensidade de 0,15– Salvador com intensidade de 0,03
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Quais unidades foram mais referenciadas?
• Rio preto: 9 vezes• Londrina: 5 vezes• S P: 5 vezes• Salvador : 4 vezes
• E Cuiabá que também aparece como eficiente?– È uma eficiente isolada
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obrigado pela atenção