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Análise Envoltória de Dados – Comparando a Eficiência em Operações

É praticamente impossível ignorar a importância de indicadores que meçam a performance da empresa. É preciso medir o quanto foi produzido, vendido, quantos clientes foram atendidos, ou seja, a eficácia das suas operações. Porém, precisamos entender também quais foram os recursos utilizados para alcançar os objetivos, para garantir a saúde e competitividade da organização. É preciso avaliar também a eficiência dos processos.

Uma prática comum no mercado são as comparações que as empresas, ou unidades produtivas e operacionais destas, fazem entre si para saber se estão sendo mais, ou menos, eficientes do que as demais. Ou ainda, se existe um caminho a ser percorrido para a máxima eficiência. Teoricamente, seria fácil fazer essa análise com cálculos simples, mas as diferenças nas características operacionais das unidades analisadas dificultam enormemente uma comparação justa. Por exemplo, pode-se pensar em calcular a produtividade pela área de cobertura de uma operação, mas poderíamos também pensar em medi-la pelo número de clientes que foram atendidos. Cada uma dessas opções poderia indicar uma ou outra operação como a mais eficiente, mas qual seria o critério correto? Como combinar, então, essas diferentes formas de mensuração para fazer comparações justas entre as unidades?

A Análise Envoltória de Dados (DEA, na sigla em inglês) é um método matemático baseado na lógica de programação linear que permite essa comparação de eficiência entre diferentes unidades produtivas (chamadas de DMU), utilizando múltiplos critérios de entradas, que seriam os recursos (inputs); e de saídas ou resultados alcançados (outputs). Através desse modelo, é possível chegar a um percentual de eficiência único para cada uma das unidades analisadas na comparação, e assim entender quais delas são parâmetros (benchmarks) e quais ainda possuem pontos de melhoria.

Diferente de modelos paramétricos, como regressão linear e o AHP, o DEA permite atribuição de pesos diferentes para cada critério de entrada e saída de forma a maximizar a eficiência de cada DMU, o que propicia uma comparação justa entre operações diferentes. Os modelos de DEA podem ser orientados tanto a inputs quanto a outputs. Em outras palavras, podemos pensar “quanto dos meus recursos eu deveria estar gastando para atingir um resultado” ou “quanto eu deveria estar produzindo com os recursos que eu tenho”. É importante escolher o modelo apropriado, baseando-se nas variáveis que são controláveis pelos gestores das operações analisadas.

Escolhido o modelo de orientação, cria-se um problema de programação linear (PPL), que atribuirá pesos diferentes aos inputs e outputs de cada unidade, buscando maximizar a eficiência da mesma. Assim, chegamos à eficiência de cada DMU. De posse desses valores, ainda podemos calcular o quanto as DMUs menos eficientes deveriam melhorar, traçando uma meta de redução de inputs ou aumento de outputs, dependendo do modelo de orientação escolhido. Assim, podemos em alguns casos mostrar a DEA graficamente, construindo as chamadas fronteiras de eficiência. As empresas que são 100% eficientes se encontram no limite desta, e as empresas que não são 100% eficientes estão no “interior” da região, como mostra a Figura 1.

Figura 1-DEA-ILOS

Figura 1 – Fonteira de eficiência do DEA

Fonte: ILOS

 

Essa foi uma breve introdução à Análise Envoltória de Dados, muito útil na área de logística para comparar operações com características diferentes (ex.: CDs e Operadores Logísticos atuando em diferentes regiões do país) e, de maneira justa e adequada, identificar oportunidades de melhoria operacional no caminho para a fronteira de eficiência. Nas referências abaixo, você pode conferir uma apresentação mais detalhada, além da formulação dos problemas lógicos e ferramentas que auxiliam a resolvê-los.

 

Referências

SOARES DE MELLO, J.C.C.B et al. CURSO DE ANÁLISE DE ENVOLTÓRIA DE DADOS. XXXVIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2005

ANGULO MEZA, L.; BIONDI NETO, L.; SOARES DE MELLO, J.C.C.B.; GOMES, E.G. ISYDS – Integrated System for Decision Support (SIAD – Sistema Integrado de Apoio à Decisão): a software package for data envelopment analysis model. Pesquisa Operacional, v. 25, (3), p. 493-503, 2005

ANGULO MEZA, L.; BIONDI NETO, L.; SOARES DE MELLO, J.C.C.B.; GOMES, E.G.; COELHO, P.H.G. Free software for decision analysis: a software package for data envelopment models. In: 7th International Conference on Enterprise Information Systems – ICEIS 2005, v. 2, p. 207-212.

AVALIANDO A EFICIÊNCIA DOS TERMINAIS BRASILEIROS COM ANÁLISE ENVOLTÓRIA DE DADOS

A globalização tem aumentado a importância do transporte na economia e nas empresas. No mundo todo, as autoridades portuárias têm estado constantemente sob pressão para melhorar a eficiência dos portos, de modo que seus serviços sejam competitivos em termos internacionais e também para sustentar um desenvolvimento econômico baseado no comércio internacional. É praticamente um consenso que os portos são um elo vital na cadeia de comércio, contribuindo positivamente para a competitividade internacional de um país.

No Brasil, um dos países que compõem o grupo dos BRICs (formado por Brasil, Rússia, Índia e China), as exportações mais que dobraram no período compreendido entre 2002 e 2007, alcançando o patamar de 160 bilhões de dólares por ano. Num ambiente de crescimento acelerado, mensurar o desempenho dos portos não constitui apenas uma importante ferramenta para os operadores portuários e de terminais, mas constitui também um importante parâmetro para auxiliar o planejamento das operações portuárias em nível regional e nacional.

Tradicionalmente, o desempenho dos portos e dos terminais tem sido avaliado por meio de diversas tentativas para calcular e otimizar a produtividade operacional da movimentação de cargas nos berços e na área dos terminais. Todavia, mais recentemente, abordagens holísticas mais adequadas, como a Análise Envoltória de Dados (DEA, do inglês Data Envelopment Analysis), têm sido crescentemente utilizadas para analisar a produtividade e o desempenho dos portos.

Nesse artigo, são apresentados e discutidos os fatores que influenciam a eficiência de diversos terminais brasileiros espalhados pelos principais portos do país. Pelo fato de as informações coletadas em cada terminal serem confidenciais, seus resultados relativos à eficiência e à produtividade estão agrupados pelos respectivos portos de origem. Foram coletadas informações sobre 25 terminais, relativas a três inputs e dois outputs característicos da operação portuária. A partir desses dados foram determinadas, via DEA, a eficiência relativa de cada um dos terminais e a sobra de capacidade de cada um dos seus inputs e outputs.

Os inputs considerados foram:

  • O número de berços de cada terminal;• A área do terminal (metros quadrados); e• A quantidade de vagas de estacionamento para caminhões.

Por sua vez, os outputs considerados foram:

  • A quantidade de toneladas movimentadas por ano; e• O número de navios embarcados.

Em linhas gerais, os índices de eficiência determinados a partir da técnica DEA consideram simultaneamente todos esses inputs e outputs e não apenas umoutput para um input, como nas medidas tradicionais de produtividade. Especificamente, os índices de eficiência de cada terminal, que podem variar entre 0% e 100%, sendo 100% o mais eficiente, foram agrupados com base em características semelhantes, como o controle do terminal (público ou privado), o tipo de carga predominantemente embarcada (granel sólido, granel líquido ou contêiner) e a conectividade via acesso ferroviário (sim ou não), permitindo identificar se e como a privatização de terminais e/ou os investimentos em infraestrutura podem melhorar a eficiência dos mesmos. Os resultados são apresentados e discutidos a seguir.

Eficiência dos Terminais

Na Tabela 1 encontram-se as eficiências médias dos terminais pesquisados em cada porto. A eficiência deve ser entendida como o nível de utilização dos inputsdo terminal para um determinado nível de output, ou de produção alcançado. A interpretação desses índices pode ser feita sob duas perspectivas: uma estática e outra dinâmica. Geralmente, tendemos a analisar a produtividade sob a perspectiva estática. Nela é como se fosse tirada uma foto num dado instante, sendo que os terminais mais eficientes seriam aqueles perto de 100% e os menos eficientes, os mais próximos de 0%. Nessa perspectiva, quanto menor a ociosidade, melhor, pois todos os recursos estão sendo utilizados o tempo todo, sem folga e, grosso modo, otimizados. Percebe-se que os terminais pesquisados com eficiência superior a 90% estão localizados nos portos de Rio Grande, Vitória, Aratu e Rio de Janeiro, indicando folga de capacidade bastante reduzida.

Por outro lado, com o crescimento acelerado dos volumes de comércio, é necessário considerar uma perspectiva dinâmica no tempo. Em resumo, deseja-se saber quais terminais estão comparativamente mais preparados hoje, em termos de folga nos recursos, para lidar com volumes substancialmente maiores nos próximos anos. Deve ser lembrado que a expansão de capacidade portuária (assim como todos os demais investimentos em infraestrutura) consome um razoável tempo de planejamento e execução, não conseguindo ser executada de uma hora para outra. Nesse sentido, parece que os terminais de dois importantes portos brasileiros, Santos (74,20%) e Sepetiba (67,15%), por exemplo, possuem ainda capacidade para lidar com o crescimento de volume.

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Porto Nº. terminais pesquisados Eficiência média
Aratu 4 94.02%
Manaus 1 51.09%
Paranaguá 3 86.03%
Rio de Janeiro 2 93.25%
Rio Grande 2 100.00%
Santos 9 74.20%
Sepetiba 2 67.15%
Suape 1 77.44%
Vitória 1 100.00%
 Tabela 1 – Eficiência média (terminais agrupados por portos)
Fonte: Centro de Estudos em Logística – Pesquisa Portos

No entanto, as operações portuárias são complexas por natureza, e a maneira com que os inputs são utilizados ou alocados nessas operações não ocorre de forma homogênea com o crescimento do volume. Por isso, surgem os gargalos operacionais, o que demanda uma análise mais detalhada dos inputs e dos outputsdos terminais.

Especificamente com relação aos inputs dos terminais, os resultados apresentados na Tabela 2 indicam que a área e a quantidade de vagas de estacionamento tendem a apresentar alguma ociosidade em diferentes terminais de diferentes portos. No entanto, a utilização do número de berços está completamente saturada na amostra pesquisada, ou seja, praticamente não há folga disponível nessa variável para enfrentar eventuais picos de atracação ou crescimento da movimentação de cargas (folga = zero).

 

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Porto Número de berços Área do terminal Vagas de estacionamento
Aratu 0 2.27 1.70
Manaus 0 25.11
Paranaguá 0 10.54
Rio de Janeiro 0
Rio Grande 0
Santos 0 46,305.21 31.82
Sepetiba 0 162,391.92
Suape 0 37.35
Vitória 0 50.00

 

Tabela 2 – Folga média de capacidade nos inputs (terminais agrupados por portos)
Fonte: Centro de Estudos em Logística – Pesquisa Portos

Se um dos principais recursos dos terminais, que é o número de berços, está completamente saturado e a expansão da capacidade das operações portuárias leva tempo, qual a folga para o crescimento das operações e o conseqüente apoio ao comércio internacional enquanto os investimentos em infraestrutura não maturam? Uma análise dos outputs pode indicar algum caminho, ainda que temporário.

De fato, de acordo com a Tabela 3 e se tomarmos os terminais do porto de Santos como um exemplo emblemático, o output pode ser ainda maior, não apenas em termos da produção em toneladas/ano, mas também em termos do número de navios embarcados. Um detalhe deve ser considerado: o primeiro output ainda tem espaço para crescer numa taxa maior que o segundo. Isso afeta diretamente o nível de consolidação de cargas nos navios e indica por quais caminhos as operações podem crescer em volume: navios de maior porte, mais carregados. De modo geral, percebe-se que a folga para aumentar o número de navios embarcados ainda tende a ser muito pequena comparativamente ao crescimento de volume que deve advir da consolidação. Isso sem mencionar a substancial saturação nos terminais do Rio de Janeiro e de Rio Grande.

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Porto Toneladas/ano Número de navios embarcados
Aratu 114.294 0,01
Manaus 635.758
Paranaguá 50.249
Rio de Janeiro
Rio Grande
Santos 600.702 17,3
Sepetiba 50,9
Suape 1.223.029
Vitória 114.024 3
Tabela 3 – Folga média de capacidade nos outputs (terminais agrupados por portos)
Fonte: Centro de Estudos em Logística – Pesquisa Portos

Fatores que afetam a eficiência

Considerando uma perspectiva estática e supondo que os investimentos em infraestrutura ocorram num timing adequado para atender às necessidades de crescimento futuro, é importante identificar os principais fatores que podem levar a uma utilização mais racional dos recursos dos terminais e a uma relação mais eficiente entre outputs e inputs. Especificamente, foi analisado o impacto de três fatores: o controle do terminal, o tipo de carga e a existência de acesso ferroviário.

Percebe-se, a partir dos dados na Tabela 4, que nos diferentes portos do país os terminais sob controle privado tendem a apresentar um nível de eficiência seis pontos percentuais acima dos terminais sob controle público (79% x 73%). Provavelmente, diversas iniciativas gerenciais relativas à administração das operações portuárias devem explicar essa diferença entre o desempenho dos setores público e privado.

Por sua vez, a conectividade com o transporte ferroviário ilustra o impacto da intermodalidade na eficiência das operações portuárias. Terminais com acesso ferroviário são em média três pontos percentuais mais eficientes que os terminais que dispõem apenas do acesso rodoviário. Finalmente, terminais que operam cargas a granel tendem a ser quase 30 pontos percentuais, em média, mais eficientes que terminais que operam cargas conteinerizadas. Esse último resultado talvez não seja de todo surpreendente, uma vez que o Brasil é um dos mais relevantes exportadores de commodities no mundo e as pressões para eficiência são elevadas. No entanto, pode significar um desafio adicional ao incremento da exportação de produtos manufaturados e de maior valor agregado, que normalmente são acondicionadas em contêineres.

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Controle do terminal Público 19 73%
Privado 6 79%
Acesso ferroviário Sim 19 83%
Não 6 80%
Tipo de carga Granel líquido 11 87%
Granel sólido 9 89%
Contêiner 5 60%

 

Tabela 4 – Impacto na eficiência média
Fonte: Centro de Estudos em Logística – Pesquisa Portos

CONCLUSÃO

Nesse artigo, foram avaliados os níveis de eficiência e seus determinantes em diversos terminais brasileiros. Os resultados indicam que as limitações na capacidade operacional dos terminais começam a se generalizar nos portos de Norte a Sul do país e que, no curto prazo, o crescimento do volume comercializado só será possível por meio de maior consolidação de cargas nos navios. Isso porque investimentos num maior número de berços consomem um substancial tempo para planejamento, maturação e execução.

A questão da expansão de capacidade deve ser avaliada numa perspectiva ainda mais ampla por autoridades públicas e investidores privados, posto que alguns portos, como os de Santos, Vitória e Rio de Janeiro, são prisioneiros atualmente de suas respectivas regiões metropolitanas. Não obstante, o entendimento dos principais fatores determinantes da produtividade nos terminais também pode ajudar nesse planejamento: oportunidades para privatização e a busca por acesso ferroviário são elementos que podem contribuir para um mais rápido retorno sobre os investimentos realizados.

Para aqueles que desejam conhecer melhor a técnica DEA e seu potencial para utilização em questões de produtividade em portos e terminais, indicamos algumas leituras complementares, como por exemplo:

BIBLIOGRAFIA

TONGZON, J.. Efficiency measurement of selected Australian and other international ports using Data Envelopment Analysis, Transportation Research – Part A, 35, pp 107-122, 2001.

CULLINANE, K., SONG, D.W., WANG T.F.. The application of mathematical programming approaches to estimate container port production efficiency, Journal of Productivity Analysis, 24, pp 73-92, 2005.

CULLINANE, K., WANG, T.F., SONG, D.W.. The technical efficiency of container ports: comparing Data Envelopment Analysis and Stochastic Frontier Analysis, Transportation Research – Part A, 40, pp 354-374, 2006.

Autores: Maria Fernanda Hijjar, Peter Wanke e Monica Barros