Resumo

Práticas de gestão orientadas por dados têm despertado interesse de organizações publicas e privadas. Nesse contexto o setor de serviços toma um desafio complexo e crucial para o seu negócio: mensurar a eficiência individual do capital humano nas operações. A Análise Envoltória de Dados (DEA), sendo capaz de avaliar a eficiência de unidades decisoras (DMUs) relativa aos seus pares, representa uma aliada dos gestores nesse empenho. Esse estudo discorrerá sobre a aplicação de distintos modelos da DEA em contextos que incorporam tanto produção compartilhada quanto produção de outputs indesejados.

Este trabalho debruçou-se em avaliar a adequação e distinção de modelos DEA na produção de um índice de eficiência de operadores, levando em conta determinadas particularidades da atividade. Buscando produzir, ao fim do estudo, evidência para a adequação do método na mensuração de eficiência de pessoal, literatura sobre o uso da DEA e distinções entre modelos nesse contexto e um índice que se adeque às necessidades da empresa especifica.

Em empresas de serviços a avaliação do desempenho deve transcender a mera contagem, considerando qualidade, eficácia e complexidade. A DEA, técnica de programação linear, avalia a eficiência relativa de operadores homogêneos por meio de uma fronteira de eficiência baseada nas melhores práticas, onde eficientes mostram escore 1. As principais distinções entre modelos se dão em orientação (se a insumos ou produção) e a escala de produção (se constante ou variável). Há ainda modelos específicos para produção compartilhada (ZSG-DEA) e modelos para indesejáveis (dispensabilidade livre e fraca).

A atividade, definidas por insumo (dias trabalhados) e produtos (manutenções, modernizações e atendimentos ineficazes), de 49 eletricistas alocados em 4 municípios foi coletada de outubro a dezembro de 2023, somando 42.987 serviços executados. Consideraram-se 6 modelos distintos, orientados a produção e com retornos constantes: o Modelo 1 para controle, o 2 e 3 para dispensabilidade livre e fraca de ineficazes; Já o 4, 5 e 6 aplicaram aos anteriores o conceito de produção compartilhada (modernizações) via ZSG-DEA. Então aferimos a diferença entre cada modelo (índices) com o teste de Wilcoxon.

Observando os resultados vemos que determinados contratos indiciam variações entre modelos baseados em sua demanda. Em geral nenhuma cidade indicia diferenças significativas entre os modelos de dispensabilidade de ineficácias (modelos 2 e 3 e modelos 5 e 6). A Cidade A, pelo seu número ínfimo de modernizações, não índica variação para o modelo ZSG-DEA; já a Cidade D, pelo seu número ínfimo de ineficácias, não índica variação para dispensabilidade de indesejáveis. A dispensabilidade fraca de indesejáveis tende a ser mais leniente que a dispensabilidade livre, mais que o modelo tradicional.

Via DEA construiu-se um índice de eficiência objetivo e quantitativo. Destaca-se: não existe um método universal para mensuração da eficiência. Academicamente: esta pesquisa oferece uma aplicação empírica detalhada comparando modelos distintos em cenário pouco documentado, evidenciando adequação de cada abordagem. Gerencialmente: um framework validado que permite identificação de oportunidades de treinamento e louva as melhores práticas de produção. No entanto limitou-se a análise transversal no tempo e não incorporou-se variáveis qualitativas, pontos de expansão em estudos futuros.

BANKER; CHARNES; COOPER Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. BI et al The linear formulation of the ZSG-DEA models with different production technologies. CHARNES; COOPER; RHODES Measuring the efficiency of decisionmaking units. FÄRE; GROSSKOPF Modeling undesirable factors in production: a review. KUOSMANEN Weak Disposability in Nonparametric Production Analysis with Undesirable Outputs. LINS et al Olympic ranking based on a zero sum gains DEA model. SEIFORD; ZHU Modeling undesirable factors in data envelopment analysis.