USO DO DEA PARA A SELEÇÃO DE FORNECEDORES PARA UMA EMPRESA DO SEGMENTO EMS

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1 USO DO DEA PARA A SELEÇÃO DE FORNECEDORES PARA UMA EMPRESA DO SEGMENTO EMS Samuel Vieira Conceição svieira@dep.ufmg.br Luiz Antônio Rezende Epaminondas luizre@uai.com.br Departamento de Engenharia de Produção da UFMG Pavilhão Central de Aulas (PCA) Campus da Pampulha Av. Presidente Antônio Carlos, 6627 Cep Belo Horizonte MG Resumo O mercado de produtos de informática e eletro-eletrônicos é caracterizado por um cenário de alta volatilidade da demanda, curto ciclo de vida de produtos, pressão por redução de custos e elevado grau de obsolescência de componentes e produtos finais. Nesse cenário, as empresas de manufatura contratada (CM) necessitam de ferramentas para orientar-se no seu processo de aquisição, auxiliando na seleção dos melhores fornecedores. A seleção de um bom fornecedor durante o processo de aquisição tem vários objetivos, dentre eles redução dos custos de aquisição, consolidação das ordens de compra para um número reduzido de fornecedor e um relacionamento mais próximo de cliente fornecedor Este artigo apresenta o desenvolvimento do uso do modelo de programação matemática conhecido como Analise de Envoltórios de Dados (DEA Data Envelopment Analysis) para a seleção do melhor fornecedor com base no desempenho, lead time, lote mínimo e múltiplos e política de estoque com base no lead time e janela de cancelamento. Palavras chave: EMS, DEA, Seleção de Fornecedores. Abstract The market of computer and eletro-electronic products is characterized by a scenery of high volatility of the demand, short cycle of life of products, pressure for reduction of costs and high degree of obsolescence of components and final products. In that scenery, the companies of contracted manufacture (CM) they need tools to guide in its acquisition process, aiding in the selection of the best suppliers. The selection of a good vendor during the acquisition process has several objectives, them reduction of the acquisition costs, consolidation of the purchase orders for a reduced number of vendor and a closer relationship between customer and suppliers. This article presents the development of the use of the model of programming mathematical acquaintance as it Analyzes of Wrappings of Data (DEA - Data Envelopment Analysis) for the selection of the best vendor with base in the acting, lead time, minimum and multiples lots and stock politics with base in the lead time and cancel window. Keywords: EMS, DEA, Selection of Suppliers. 1. Introdução A partir de meados dos anos oitenta, em resposta ao crescimento de empresas eletrônicas asiáticas que passaram a produzir elevados volumes de produtos e componentes com alta tecnologia e qualidade, grandes empresas americanas como Apple, ATT, IBM e HP resolveram orientar suas operações internas de manufatura para empresas de contract manufacturing (STURGEON, 2000). Desde então, essas empresas obtiveram enorme crescimento e hoje possuem um mercado de aproximadamente 94

2 bilhões de dólares (2003 Sales MMI e projeções de crescimento ainda maiores para os próximos anos. Estas empresas de manufatura contratada (CMs) organizam-se através de uma rede de produção internacional, onde estão envolvidas as empresas proprietárias das marcas conhecidas como OEM (Original Equipment Manufacturer), tais como HP, Lexmark, Intel entre outras, os fabricantes de componentes eletrônicos e semicondutores, além das próprias CMs também conhecidas como EMS (Electronics Manufacturing Services) que fornecem o serviço de manufatura, tais como Solectron, Celestica, Flextronics e Sanmina/SCI. Neste cenário, as OEMs executam as atividades de maior valor agregado na cadeia de suprimentos, como o desenvolvimento de produtos e o marketing com foco no fortalecimento do nome da marca e nas operações de venda, enquanto as EMS executam as atividades de montagem de produtos e operações logísticas de obtenção de componentes e distribuição de produtos finais (SHERMAN, 1988; STERLING, 1997; STURGEON, 1997). Além da EMS e da OEM, os fornecedores de componentes eletrônicos também representam um importante papel nesta rede internacional, atuando como fornecedores diretos da EMS na montagem de placas de circuito impresso (PCBs) e como desenvolvedores de tecnologia junto as OEM, desenvolvendo em conjunto componentes necessários aos produtos que serão lançados no mercado. Nesta relação a OEM tem um papel simultâneo de cliente e fornecedor da EMS. O papel de cliente se configura na contratação da EMS para executar serviços de manufatura e logística enquanto o papel de fornecedor se configura quando ela fornece a EMS alguns componentes estratégicos desenvolvidos junto aos fabricantes de componentes, tais como as partes mecânicas e estrutura externa de uma impressora. A Figura 1 abaixo é uma representação simplificada da cadeia de suprimentos de uma EMS. Figura 1. A Cadeia de Suprimentos Sob a perspectiva de gestão de materiais, as EMS atuam em um segmento com características adversas a um bom planejamento, controle de produção e operações logísticas. Nesse segmento a demanda é altamente volátil, pois os ciclos de vida dos produtos são curtos - da ordem de 6 a 9 meses, o mercado exige simultaneamente preços baixos e produtos de qualidade, alta confiabilidade e rapidez na entrega, além da flexibilidade para alteração dos volumes de produção. Para a EMS, a competência na gestão de materiais permite resultados financeiros expressivos, tornando-a mais competitiva e flexível para seus clientes e proporcionando maior volume de negócios. Neste cenário, o processo de seleção do melhor fornecedor precisa de recursos que analise as variáveis envolvidas visando a melhor decisão de compra. O processo de compra por característica, já é um processo de múltiplas variáveis. Segundo LINDEN (1998) e ERNST (1997), uma das formas encontradas pela EMS para a redução de custos operacionais é a transferência de suas operações para países que possuem baixo custo de produção. O Brasil tem recebido grandes investimentos por ser um país emergente com baixos custos de mão de obra e que dispõe de um bom parque tecnológico. Porém, a distância do Brasil aos pólos fabricantes de componentes eletrônicos pode aumentar os custos se a base de fornecedores não for bem gerenciada. O Prazo tornou-se a maior arma competitiva nos dias de hoje. A capacidade em responder rapidamente e com confiança às solicitações dos clientes é a habilidade mais crítica para conquistar e reter um 328

3 grande volume de negócios (KAPLAN, 1996). As empresas modernas atuam sobre o inventário na tentativa de aumentar o giro de estoque e, qualquer falha na entrega do produto no prazo estabelecido pode gerar excesso de estoques (entrega antecipada) ou parada de produção (entrega atrasada), elevando os custos operacionais da empresa. A qualidade tinha uma dimensão crítica sobre a competitividade durante os anos 80 e ainda permanece importante. Entretanto, a qualidade saltou de uma vantagem estratégica para uma necessidade competitiva (KAPLAN, 1996). Nos dias atuais os clientes assumem que seus fornecedores irão executar seus serviços ou produtos de acordo com as especificações devido ao alto grau de confiabilidade prestada. Segundo CUSUMANO (1991), o gerenciamento estratégico da base de fornecedores é crítico quando os componentes comprados determinam a qualidade dos produtos vendidos para os clientes da empresa. O Preço também é um indicador decisivo para as decisões de compra, visto que atualmente os fornecedores atuam com qualidade assegurada e trabalham cada vez mais para reduzir e atender os prazos estabelecidos. A enorme gama de fornecedores e a localização física dos mesmos são complicadores que impactam diretamente na gestão de materiais da cadeia de suprimentos. As decisões estratégicas de compra, o relacionamento entre comprador-fornecedor, a avaliação do desempenho dos fornecedores e o desempenho financeiro da empresa são fatores interligados entre si que interferem no resultado geral da empresa (CARR, 1999). GORDON (1994), descreve as seguintes vantagens de um processo de avaliação de fornecedores: (1) uma maneira profissional para aproximar-se do gerenciamento do suprimento; (2) informações estatísticas sobre o desempenho dos fornecedores podem ser compiladas e utilizadas para suportar a política de decisões; (3) estabelecimento de padrões aceitáveis para suprimento e garantia que fornecedores continuem a atingir esses padrões; (4) conhecimento dos pontos fortes e fracos de cada fornecedor. Por outro lado, o tempo tomado para obtenção de dados e a dificuldade para tal são complicadores do processo de avaliação. A Avaliação de Fornecedores é reconhecida por ser muito mais do que somente a aquisição de produtos a baixo preço com qualidade. Os custos de transação, comunicação, colocação de pedidos e resolução de problemas afetam o custo total do produto. A confiabilidade de entrega, assim como a política operacional interna (níveis de estoque), afeta o desempenho da cadeia de suprimentos. A avaliação de fornecedores envolve medidas importantes no nível estratégico, operacional e tático (GUNASEKARAN, 2004). O nível estratégico inclui o lead time, nível de qualidade e custo. O nível tático inclui a eficiência do tempo de ciclo da ordem de compra, fluxo de caixa, qualidade assegurada e flexibilidade de capacidade. O nível operacional inclui habilidade técnica, atendimento as programações a alcance ao nível de qualidade desejado. As Estratégias de Fornecimento fornecem os mecanismos pelos quais os relacionamentos entre as áreas de compra e suprimento são gerenciados (BOZARTH, 1998). Quatro práticas de Estratégia de Fornecimento descrevem o relacionamento entre o cliente e o fornecedor: Troca de Informação entre Compradores e Fornecedores; Múltiplas Fontes de Fornecimento; Relacionamentos Formais de Contrato; Relacionamentos de Parceria Informais. Uma das estratégias, que inclusive perdeu importância, é a utilização de múltiplas fontes de fornecimento dentro de uma classe de commodities. Muitas firmas estão reduzindo o número de fontes de fornecimento usadas e alocando a maioria do material comprado em uma única fonte (SPECKMAN, 1988). Estas ações almejam muitos objetivos, dentre eles (1) poucos fornecedores tornam mais fáceis as atividades de re-programações; (2) volumes podem ser consolidados e descontos negociados; (3) os fornecedores escolhidos podem dedicar capacidade a organização e reduzir o lead time de pedidos e; (4) o custo logístico e a complexidade das rotas de transporte podem ser reduzidos. Estes benefícios geralmente excedem aqueles conquistados através de fontes múltiplas de fornecimento. Outra estratégia utilizada é o uso de contratos detalhados que formalmente especificam a natureza do relacionamento, incluindo preços específicos a serem pagos, qualidade e expectativas quanto à 329

4 entrega. Os contratos formais são geralmente utilizados por firmas internacionais que estão iniciando um processo de negociação e utilizam deste recurso devido à incerteza na realização de negócios fora do país (TURNBULL, 1992). Empresas que compram componentes de alta tecnologia devem explorar arranjos de parceria e envolvimento do fornecedor no desenvolvimento de novos produtos para futuramente obter uma vantagem competitiva sustentável (BOZARTH, 1998). Parcerias de longo prazo também podem permitir que os custos sejam desconsiderados, de forma a obter ganhos pela redução de estoques, alta qualidade dos produtos e lead times mais curtos (FAWCETT, 1992). A Estratégia de Fornecimento é crítica para empresas que praticam os princípios de gerenciamento da cadeia de suprimentos. Ela trabalha com o gerenciamento da base de suprimentos de maneira efetiva identificando e selecionando fornecedores para parcerias de longo prazo (TALLURI, 2004). Num ambiente competitivo por um produto ou serviço, o processo de seleção de fornecedores consiste na escolha de um fornecedor em relação a um outro, sendo assim considerada complexa pelo fato que a seleção de um fornecedor deve ser realizada com base na análise de vários parâmetros. A Análise de Envoltórios de Dados (DEA Data Envelopment Analysis) é um método de programação matemática que auxilia a determinar a melhor opção com base em múltiplos parâmetros, permitindo assim, escolher a melhor opção e, conseqüentemente, reduzir os custos de aquisição (WEBER et al., 1998). O DEA foi primeiro desenvolvido por CHARNES et al. (1978) como um modelo de programação matemática para determinar a eficiência relativa de múltiplas unidades de decisão com diversas variáveis. Medindo a eficiência de cada unidade de decisão (DMU) com relação a outras DMU s, definido através do somatório dos outputs divididos pelo somatório dos intputs, o DEA se aplica no caso de não se conseguir determinar os pesos de eficiência para as DMU s analisadas, conforme o modelo CCR (Charnes, Cooper e Rhodes) abaixo desenvolvido por CHARNES et al. (1978) que busca maximizar os pontos para estas DMU s (LIU et al., 2000). Sujeito a: Max H s s r U V = 1 r0 r0 = 0 m i= 1 i0 Y X U r Y rj 1, j = 1,2,..., n r= 1 0 m i= 1 i0 V X ij io V i0 ε, i = 1,2,..., m m i = 1 i0 i0 V X U r0 ε, r = 1,2,..., s m i = 1 i0 i0 V X Onde: ε > 0 n= número de fornecedores m= número de variáveis de entrada s= número de variáveis de saída X ij > 0 valor da variável de entrada i usada pelo fornecedor j Y ij > 0 valor da variável de saída i usada pelo fornecedor j V ij > 0 valor do peso da variável de entrada i usada pelo fornecedor j U ij > 0 valor do peso da variável de saída i usada pelo fornecedor j Mediante a transformação proposta por CHARNES et al. (1962), esse modelo pode ser linearizado, transformando-se em um Problema de Programação Linear (PPL) apresentado no modelo abaixo (MEZA et al., 2003): 330

5 max r i= 1 s V X U h U, V j i i o sujeito a Y = io U j jk j= 1 i= 1 0 s j= 1 = 1 r j Y V X i jo i, j ik 0, k = 1,..., n O objetivo do DEA consiste em comparar um certo número de DMU s que realizam tarefas similares e se diferenciam nas quantidades de inputs que consomem e de outputs que produzem. Há dois modelos DEA clássicos: o modelo CRS, também conhecido por CCR (Charnes, Cooper e Rhodes, 1978), que considera retornos de escala constantes, e o modelo VRS, ou BCC (Banker, Charnes e Cooper, 1984), que considera retornos variáveis de escala e não assume proporcionalidade entre inputs e outputs (MEZA et al., 2003). A utilização do DEA para a seleção de fornecedores requer 5 fases (KLEINSORGE et al., 1992): 1- Definição do período de tempo para as medições, selecionando a extensão dos meses de entrega, e assegurando que características dos serviços selecionados sejam constantemente medidas durante este período predefinido. 2- Selecionar recursos que serão considerados insumos, ou variáveis de entrada, os resultados de performance pertinentes, e os modos nos quais eles serão medidos. Essa provavelmente é a parte mais importante de qualquer sistema de medição. O critério de seleção tem que combinar lógica com a viabilidade da medida. 3- Coletar os dados pertinentes. Análise de desempenho requer desenvolvimento de medida sistemática e métodos de coleta durante um período de tempo, como também a manutenção de registros históricos. 4- Desenvolver e executar os modelos de DEA. Programas de DEA especiais estão disponíveis, também é possível obter resultados com o uso de softwares padrões de programação linear. 5- Analisar os resultados. As análises de resultados do DEA devem ocorrer no contexto do problema e checado com os responsáveis pelo processo. A inerente decisão de selecionar fornecedores é um problema de múltiplos critérios e cada decisão é importante em termos financeiros num ambiente altamente competitivo (BOUSSOFIANE et al., 1991). WEBER (1996) utilizou o DEA na avaliação de performance de fornecedores e destaca as seguintes vantagens: redução significativa de custos de aquisição, aumento da confiabilidade de entrega e redução das rejeições de materiais. A principal vantagem da utilização do modelo de programação matemática DEA, no processo de seleção de fornecedores, é a possibilidade de analisar, de forma agrupada, vários parâmetros de entrega de vários fornecedores de um componente e obter uma classificação (um ranking) informando qual o fornecedor que possui as melhores condições de aquisição. 2. Metodologia A metodologia de pesquisa utilizada para o desenvolvimento da ferramenta foi o Estudo de Caso (VOSS et al. 2002). Nela, várias etapas foram estabelecidas onde entrevistas estruturadas foram realizadas com os responsáveis da empresa pela colocação das ordens de compra junto aos fornecedores. Em cada uma das etapas, os compradores da empresa auxiliaram os acadêmicos na: coleta de dados, análise, planejamento de ações, implementação e avaliação, enquanto os acadêmicos forneciam os inputs encontrados na literatura. O Processo de desenvolvimento para o processo de seleção de fornecedores constituiu-se dos seguintes passos descritos abaixo: Definição dos Critérios e Parâmetros de seleção dos fornecedores; Sistematização das Informações e Definição do Processo de seleção de fornecedores; 331

6 Esboço do modelo para a seleção de fornecedores; Metodologia para a obtenção dos dados; Análise e validação do modelo; Desenvolvimento implementação e acompanhamento do modelo para a seleção de fornecedores; Testes e treinamento de usuários; Primeiros resultados e aprimoramentos; 3. Desenvolvimento A empresa objeto da pesquisa, denominada neste artigo por EMSBrasil, é uma multinacional que atua no mercado de produtos de informática, eletro-eletrônicos e de tecnologia de informação em geral. Ela está localizada no Brasil próxima aos centros de demanda de produtos finais. A EMSBrasil é uma multinacional que atua em praticamente todos os mercados globais, com cerca de 60 operações de manufatura e reparo de PCBs (Placas de Circuito Impresso) e aproximadamente funcionários. A empresa se posiciona dentre as maiores do setor com um faturamento de aproximadamente 5 bilhões de dólares. A base fundamental da empresa é a montagem de PCBs a baixo custo, onde os ganhos estão no gerenciamento da cadeia de suprimentos, reduções de custos de obtenção de componentes, redução de custos logísticos, redução dos custos referentes à manutenção de estoques e redução dos custos de montagem dos PCBs. O processo de desenvolvimento do Sistema de Seleção de desempenho de fornecedores foi motivado pela dificuldade da empresa em gerenciar uma grande base de fornecedores, situados em diferentes regiões do mundo. A grande maioria dos fabricantes e fornecedores de componentes eletrônicos está situada fora do país (cerca de 90%) e este fato dificulta o gerenciamento da base de fornecedores tanto pela dificuldade no idioma (a maioria dos fabricantes/fornecedores são asiáticos), quanto ao fuso horário, frete, dificuldades de desembaraço aduaneiro, custo logístico e lead time. Alguns distribuidores estão estabelecidos no Brasil e isto facilita a negociação, porém, a preços mais elevados do que aqueles praticados diretamente com o fabricante, reduzindo a margem de lucro da EMS. Uma ferramenta eficaz para o processo de seleção dos fornecedores que possa auxiliar a EMSBrasil nas suas decisões de compra necessita contemplar todos estes fatores relacionados acima e fornecer com clareza os resultados para orientar a empresa e obter vantagem competitiva O sistema de Seleção de Fornecedores com base no DEA Após uma pesquisa na literatura em busca de técnicas para a seleção de fornecedores com base em seu desempenho, pode-se, principalmente, destacar a existência de duas técnicas quantitativas: DEA e AHP (Analytical Hierarchy Process). A escolha foi pelo DEA, pois esta técnica é baseada na programação matemática permitindo uma analise robusta para selecionar os melhores fornecedores durante o processo de aquisição, através da análise de múltiplas variáveis inputs e outputs. Já o método do AHP utilizada para a seleção de fornecedores necessita de opiniões de decisores, pois a sua função é de melhorar a distribuição de pesos para cada parâmetro (GHODSYPOUR e O BRIEN, 1998). Após o estudo do modelo, foi resolvido o problema de classificação e seleção dos fornecedores, além de permitir a EMSBrasil determinar metas para aqueles considerados ineficientes. O modelo de DEA consiste na análise de múltiplas variáveis de output e input, na qual se pode fazer a seleção ou um ranking dos melhores e/ou piores fornecedores. No caso da EMSBrasil, tem-se um grande número de variáveis para serem consideradas na análise do comprador na sua decisão de escolher a melhor opção de compra dentre os vários fornecedores disponíveis para um determinado componente. No caso da EMSBrasil, é necessário ponderar as variáveis de baixos custos, baixos lead times, baixo volume dos lotes e baixa política de estoque (EPAMINONDAS, 2004) e alta pontuação no sistema de desempenho de fornecedores como situações favoráveis na seleção de um fornecedor, ou seja, um fornecedor com estas características será considerado ideal para o cenário da EMSBrasil. A decisão de se utilizar esta ferramenta se deve ao fato da existência de alguns componentes com mais de um fornecedor, sendo que cada um deles forneciam o mesmo componente com valores diferentes para os parâmetros: Lead Time, Lotes mínimos e múltiplos, janela de cancelamento e preço de compra do produto. Sendo assim, houve a necessidade de se desenvolver um módulo que analisasse essas 332

7 diferenças e auxiliasse tanto os gerentes como os compradores a tomarem as decisões de escolher a melhor opção de compra. Quanto a questão da qualidade e confiabilidade de entrega dos fornecedores, a EMSBrasil já possui um sistema que informa a performance de um fornecedor através da análise de parâmetros de relacionamento entre um fornecedor e a EMSBrasil com base nos históricos de entregas efetuadas por este fornecedor (CONCEIÇÃO et. al 2004). O DEA permite uma análise imediata dos dados de cada possível fornecedor e a classificação de cada um, com base na análise dos fatores pré-selecionados. Desta forma, a empresa poderá simular situações de modo a consolidar as compras para um fornecedor que possui uma performance superior aos demais ou determinar pontos de melhorias para os fornecedores com baixa pontuação no DEA. O modelo DEA escolhido para solução deste problema de seleção de fornecedores foi o modelo DEA CCR. Este modelo foi orientado originalmente por CHARNES et al. (1978). Serão analisados os componentes que possuem mais de um fornecedor, sendo necessária uma ferramenta para auxiliar na escolha de qual o melhor fornecedor com base nos parâmetros de fornecimento (tais como Lead Time, lotes mínimos e múltiplos, custos unitários e política de estoque com base no lead time e janela de cancelamento) e no histórico de desempenho do fornecedor. Serão analisados todos os componentes que possuem um único fabricante e mais de um fornecedor, Após esta pré-seleção, serão analisados 31 (trinta e um) componentes de um total de 360 (trezentos e sessenta) que compõem a workcell analisada, ou seja, 8,61% dos componentes que têm um único fabricante e mais de um fornecedor. As DMU s, que são as unidades de tomada de decisão, serão consideradas como os possíveis fornecedores para estes componentes pré-selecionados. Como o modelo de DEA trabalha com a razão entre o somatório dos outputs com somatório dos inputs, tem-se que, quanto maior o valor do input, pior é o desempenho da DMU. Desta forma, serão consideradas como input aquelas em que, quanto maior forem seu valores, pior será o resultado apresentado pela DEA, e pior o desempenho e maior o impacto negativo sobre a EMSBrasil, neste caso tem-se: INPUT: 1. custo unitário do componente (U$). 2. lead time (dias). 3. lote mínimo (unidades). 4. lote múltiplo (unidades). 5. Política de Estoque (meses) (EPAMINONDAS, 2004). OUTPUT: 1. desempenho histórico obtido pelo fornecedor no sistema de avaliação de fornecedores (CONCEIÇÃO et al 2004): será considerada a media de pontos alcançados pelo fornecedor durante o período de um ano. O output, Avaliação de Desempenho de Fornecedor, analisa o desempenho de entrega e o relacionamento entre o fornecedor e a EMSBrasil; o input analisa os parâmetros de compra de um componente, sendo que o DEA auxilia na análise conjunta destes dois parâmetros no auxílio ao processo de seleção de fornecedor. Analisando esses parâmetros, os compradores da EMSBrasil terão condições de selecionar as melhores opções para aquisição, com base nos parâmetros e desempenho dos possíveis fornecedores. O uso da pontuação do desempenho de fornecedores como uma variável de saída no modelo de DEA proposto para a seleção do fornecedor se deu ao fato de que este módulo trata da performance de entrega e da qualidade dos componentes entregues por estes fornecedores, uma variável importante para ser medida e que possibilita determinar os fornecedores que conseguirem os melhores desempenhos. Com base nestes dados, aplicou-se o modelo de programação matemática de análise de envoltórios de dados que analisa dados de performance de entrega de um fornecedor com os dados de entrega de seus componentes. Com essa informação, o comprador da empresa poderá analisar e selecionar a melhor opção de compra com base na análise dos parâmetros. 333

8 Para a solução do problema foi utilizado um software livre denominado SIAD 1 ANGULO MEZA et al. (2003). Poderia também ser utilizado um programa de solução de programação matemática linear, como o Lindo ou C-plex Resultado do uso do DEA na Seleção de Fornecedores Será Considerado como exemplo para a demonstração do uso do DEA na seleção de fornecedores um componente com um único fabricante e seis fornecedores. Componente este que apresentou grandes variações em seus parâmetros de entrega, com base nos possíveis fornecedores conforme a tabela 1. As unidades de decisão (DMU s) serão consideradas os seis possíveis fornecedores para este componente pré-selecionado. Fornecedores Componente Custo Unitário (U$) Lote Mínimo (unid) INPUT Lote Múltiplo (unid) Política de Estoque (mês) DMU 3 0, A DMU 4 0, DMU 5 0, DMU 6 0, Tabela 1 Dados de entrada de um componente pré-selecionado Lançando os dados do componente A (Tabela 1) no software SIAD obteve-se os seguintes resultados (Figura 2). Fornecedores Eficiência Padrão DMU_1 1,00000 DMU_2 1,00000 DMU_3 0,84072 DMU_4 1,00000 DMU_5 1,00000 DMU_6 1,00000 Figura 2 Resultado apresentado pelo software SIAD Lead Time (dias) OUTPUT Performance do Fornecedor DMU 1 0, DMU 2 0, Como a solução do DEA apresentou mais de um fornecedor (DMU) com pontuação máxima de 1 (neste caso cinco fornecedores: DMU1, DMU2, DMU4, DMU5 e DMU6), podendo ocorrer, neste caso, falsos candidatos eficientes 2, ou boas opções, dificultando a escolha de um fornecedor, uma das técnicas para distinguir entre essas DMU s é o uso do conceito de fronteira invertida, que consiste em considerar os outputs como inputs e os inputs como outputs, permitindo uma análise mais refinada (ANGULO MESA, et al., 2003b; PIMENTA et al e CARVALHO MAIA, et al. 2003) A eficiência composta é o resultado da análise da DMU pela fronteira padrão e invertida. O resultado é obtido através da média aritmética entre a eficiência padrão e o valor obtido da subtração da eficiência invertida pela unidade Eficiência Composta = Eficiência Padrão + (1 Eficiência Invertida) / 2 A eficiência composta normalizada (Composta *) é obtida dividindo o valor da eficiência composta pelo maior valor entre todos os valores de eficiência composta. 1 Maiores detalhes do software SIAD, ver 2 DMU que obtiveram a pontuação máxima, mas que não necessariamente é a DMU mais eficiente (BAKER et al., 1997). 334

9 Eficiência Composta * = Eficiência Composta / Max (Eficiência Composta) (PIMENTA et al., 2003) Através desta nova análise, têm-se os seguintes resultados (Figura 3). Fornecedores Eficiência Padrão Invertida Composta Composta* DMU_1 1, , , ,89143 DMU_2 1, , , ,89413 DMU_3 0, , , ,74944 DMU_4 1, , , ,89143 DMU_5 1, , , ,89143 DMU_6 1, , , ,00000 Figura 3 Resultado da fronteira invertida apresentado pelo software SIAD *eficiência normalizada Com este resultado, tem-se que a DMU 6 foi a que apresentou eficiência composta (eficiência normalizada) igual a 1, neste caso é a melhor opção de compra. O fornecedor representado como DMU 6, apresentou a melhor opção de compra através do modelo de DEA, podendo-se fazer as seguintes observações: não era o fornecedor com melhor desempenho no processo de avaliação de performance; não era o fornecedor com o menor lead time; não era o fornecedor com menor lote mínimo e múltiplo; mas era o fornecedor com menor preço. No caso do componente A, apresentado, o parâmetro preço unitário foi determinante para a sua escolha da DMU6 como o melhor fornecedor, em outros componentes a performance foi o determinante para a escolha do melhor fornecedor, em outros o menor lote acabou sendo o determinante. Desta forma, pode-se dizer que o DEA permite uma analise agrupada dos parâmetros utilizados para a seleção, não devendo um parâmetro de decisão de compra ser analisado de forma isolada, mas sim em conjunto para se evitar escolhas erradas. 4. Conclusão O DEA auxiliou na escolha do fornecedor que apresentou a melhor pontuação com base na análise agrupada dos parâmetros de desempenho de fornecedores e aquisição de materiais, sendo um recurso de grande auxílio na tomada de decisão rápida que envolve o processo de aquisição. Sem um método de análise agrupada o comprador poderia tomar decisões equivocadas durante o processo, escolhendo um fornecedor através de características individuais de compra. Usando um modelo de programação matemática para a seleção com base em múltiplos critérios, a empresa poderá determinar com base nos históricos de performance de seus fornecedores e nas variáveis de entrega dos componentes (variáveis de dados dinâmicos, pois este setor de eletroeletrônicos sofre constantes mudanças devido à evolução de tecnologia e sazonalidade), permitindo, com uma margem de segurança aceitável, selecionar o melhor fornecedor no momento da aquisição, principalmente sobre a pressão de trabalhar com grandes volumes, curtos prazos de produção, distância geográfica desfavorável à aquisição em curtos períodos de tempo, ou seja, o DEA permite a EMSBrasil conciliar os dados históricos de performance de entrega, com dados atuais de cada fornecedor a fim de tomar a decisão de em qual fornecedor que ela poderá colocar o seu pedido e ter a certeza de não ser surpreendida por alguma eventualidade. Referências ANGULO MEZA, L., BIONDI NETO, L., SOARES DE MELLO, J. C. C. B., GOMES, E. G., COELHO, P. G. (2003) SIAD - Sistema Integrado de Apoio à Decisão: Uma Implementação Computacional de Modelos de Análise Envoltória de Dados. Relatórios de Pesquisa em Engenharia de Produção, v. 3, n. 20. Universidade Federal Fluminense. 335

10 ANGULO MEZA, L., GOMES, E.G., SOARES DE MELLO, J.C.C.B., BIONDI NETO, L. (2003b) Fronteira DEA de dupla envoltória no estudo da evolução da ponte aérea Rio-São Paulo. Anais do XVII Congresso de Pesquisa e Ensino em Transportes, Rio de Janeiro, RJ,Novembro. BANKER, R. D., CHARNES, A., COOPER, W. W. (1984) - Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis. - Management Science, 30 (9), pp BOUSSOFIANE A., DYSON R. G, E. THANASSOULIS (1991) - Applied data envelopment analysis - European Journal of Operational Research 52 pp BOZARTH, C.; HANDFIELD, R. & DAS, A. (1998) - Stages of Global Sourcing Strategy Evolution: an exploratory study. Journal of operations management 16 p CARR, A. S. & PEARSON, J. N. (1999) - Strategically managed buyer-supplier relationships and performance outcomes. Journal of Operations Management 17, p CARVALHO MAIA, C., FONSECA, A. B. M., SOARES DE MELLO, J. C. C. B., NUNES, M. V. R., 2003 Localização de ERBs com Uso de Análise Envoltória de Dados In: XXXV SBPO, Natal. Anais do XXXV SBPO., CHARNES, A., COOPER, W. W. (1962) - Programming with Linear Fractional Functionals - Naval Research Logistics Quarterly, v. 15, pp CHARNES, A, COOPER, W. W., RHODES, E. (1978) Measuring the efficiency of decision making units European Journal of Operation Reserch, Vol. 2, pp CONCEIÇÃO, S. V, RENNO, R. R., EPAMINONDAS, L. A. R. (2004) - Designing and implementing a supplier evaluation tool for a contract manufacturing industry - Second World Conference on POM and 15th Annual POM Conference. CUSUMANO, M.A. & TAKEISHI, A. (1991) - Supplier relations and management: a survey of Japanese, Japanese transplant, and U.S. auto plants. Strategic Management Journal 12 (8), p EPAMINONDAS, L. A. R. (2004) Dissertação de mestrado: Desenvolvimento e implantação de um sistema computacional integrado de apoio a tomada de decisão no planejamento e controle de materiais - estudo de caso numa indústria eletrônica do segmento EMS Departamento de Engenharia de Produção da UFMG. ERNST, D. (1997) - Partners for The China Circle? The Asian Production Networks of Japanese Electronics Firms. BRIE Working Paper 91. FAWCETT, S.E. & BIROU, L.M. (1992) - Exploring the logistics interface between global and JIT sourcing. International Journal of Physical Distribution Logistics Management 22, GHODSYPOUR, S.H E O BRIEN, C - A (1998) - Decision support system for supplier selection using an integrated analytic hierarchy process and linear programming - International Journal of Production Economics 56-57, pp GORDON, J.L. (1994) - Measuring Supplier Performance. Practice & Theory, vol. 18, No. 1, p GUNASEKARAN, A.; PATEL, C. & MCGAUGHEY, R. E. (2004) - A framework for supply chain performance measurement, International Journal of Production Economics. No 87, p KAPLAN, R.S. & NORTON, D.P. (1996) - The Balanced Scorecard: Translating Strategy into Action, Harvard Business School Press, p KLEINSORGE, I. K., SCHARY, P. B., TANNER, R. D. (1992) Data envelopment Analysis for monitoring customer- supplier relationships - Journal of Accounting and Public Policy, 11, p LINDEN, G (1998) - Building Production Networks in Central Europe: The Case of the Electronics Industry July, Berkeley Roundtable on the International Economy. LIU, J., DING, F. Y., LALL, V. (2000) - Using data envelopment analysis to compare suppliers for supplier selection and performance improvement Supply Chain Management: An International Journal Vol 5 No 3 pp PIMENTA, H. L. N., MACEDO, M. A., SOARES DE MELLO, J. C. C. B. (2003) - Decisão da Realização de Investimentos em Tecnologia da Informação com Análise Envoltória de Dados - Relatórios de Pesquisa em Engenharia de Produção, v. 3, n. 16. Universidade Federal Fluminense. SHERMAN, R. (1998) - The State of Contract Manufacturing. Partners in Manufacturing. SPECKMAN, R. E. (1988) - Strategic Supplier Selection: understanding long-term buyer relationships. Acad. management Rev. 19, STERLING, K. (1997) - What s Happening in The EMS Industry? Circuits Assembly. 336

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