Análise e priorização de clientes do setor industrial e metalmecânico utilizando a Análise Envoltória de Dados – DEA

Authors

  • Neuri Francisco Isotton Junior Universidade de Caxias do Sul
  • Leandro Luís Corso Universidade de Caxias do Sul

Abstract

Atualmente, o setor metalmecânico tem crescido constantemente nos últimos anos no Sul do Brasil. Além dessa expansão, existem novas formas de gerenciamento nas empresas, as quais vêm em ritmo acelerado fomentando otimização e/ou crescimento. Considerando novas tecnologias, variedade de segmentos, além de outras variáveis, vêm se estabelecendo algumas dificuldades no processo de atendimento a clientes. Este trabalho tem por finalidade elencar uma forma de mensurar o potencial de retorno dos clientes no sentido de maximização de resultados na utilização de recursos para prestação de serviços. Para tanto, abordou-se um estudo sobre a Análise Envoltória de Dados – (DEA). Esta análise consiste em um cálculo matemático de otimização linear que, quando aplicado com as estabelecidas entradas, que são informações geradas para mensuração dos valores, destacam-se as saídas, ou seja, os valores resultantes que direcionarão para os resultados mais eficientes. Esses resultados obtidos são os valores que serão analisados após a aplicação do modelo matemático. Por meio deles foi possível mensurar os clientes potenciais. Para tanto a sequência de ações que foram tomadas consistem em, selecionar os clientes, estabelecer as entradas, ranqueá-los dando valores para cada uma das entradas escolhidas, aplicar a ferramenta DEA e após analisar os valores obtidos. Os critérios de entrada foram obtidos com a utilização do método Processo Analítico Hierárquico, de forma a priorizar os maiores interesses da empresa, onde a mesma ranqueou as prioridades. O modelo matemático escolhido apresentou um excelente resultado e mostrou informações desconhecidas. Para tal foi alimentado com um número considerável de clientes verificando-se onde deve ser disposto o maior esforço e engajamento.

 

http://dx.doi.org/10.18226/23185279.v8iss2p48

Author Biography

Neuri Francisco Isotton Junior, Universidade de Caxias do Sul

Técnico em Processos de Usingem, graduado em Processos Gerenciais com cursos de gestão comercial em vendas, Coaching, Inglês e consultor de processos de fabricação de moldes e matrizes.

References

D. Morales, “Transformação digital: Industria 4.0 e fábrica inteligente,” Metal Mecânica, no. 284, pp 40-41, 2018.

A. Batocchio, A. Ghezzi and A. Rangone, “A method for evaluating business models implementation process,” Business Process Management Journal, vol. 22, no.4, pp.712-735, 2016.

M. Ståhle, T. Ahola and M. Martinsuo, “Cross-functional integration for managing customer information flows in a project-based firm,” International Journal of Project Management, vol. 37, no. 1, pp.145-160, 2019.

C. Kumar and S. Routroy, “Analysis of preferred customer enablers from supplier’s perspective,” Business Process Management Journal, vol. 22, no. 6, pp. 1170-1191, 2016.

A. Charnes, W.W. Cooper, E. Rhodes, “Measuring in the efficiency of DMUs,” European Journal of operational Research, vol. 2, no. 6, pp. 429-444, 1978.

M. Khodabakhshi and K. Aryavash, “Ranking all units in data envelopment analysis,” Applied mathematics letters, vol. 25, no. 12, p. 2066-2070, 2012.

C. S. Kumar and S. Routroy, “Demystifying Manufacturer Satisfaction through Kano Model,” Materials Today: Proceedings, vol. 2, no. 4-5, 1585–1594. 2015.

A. Amirteimoori and A. Emrouznejad, Notes on “Classifying inputs and outputs in data envelopment analysis,” Applied Mathematics Letters, v. 11, n. 25, p. 1625-1628, 2012.

P. Trkman, W. Mertens, S. Viaene and P. Gemmel, “From business process management to customer process management,” Business Process Management Journal, vol. 21, no.2, pp.250-266, 2015.

Z. H. Rezai and A. Davoodi, “Some remarks on the two-level DEA model,” Applied Mathematics Letters, vol. 24, no.6, pp.969-974, 2011.

E. C. COLIN, Pesquisa Operacional: 170 aplicações em estratégia, finanças, logística, produção, marketing e vendas. Livros Técnicos e Científicos, 2007.

H. M.Gomes and L. L. Corso, “A Hybrid Method for Truss Mass Minmization Considering Uncertanties,” Mathematical Problems in Ingineering, 2017.

D. C. Junior, “Modelagem e aplicação da avaliação de custos completos Através do processo analítico hierárquico dentro do planejamento integrado de recursos,” Dissertação (Mestrado em Engenharia) – Escola politécnica da universidade de São Paulo, São Paulo, p.146. 2008.

D. Setti, “Método multicriterial para seleção de processos de fundição de Metais,” Dissertação (Doutorado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, p.184, 2010.

H. G. Costa, “Introdução ao método de análise hierárquica: Análise multicriterial no auxílio a decisão”, 2002.

F. Fontanive, L. L. Corso, R. P. Zeilmann and R. N. Biasin, “Aplicação do método de Análise multicriterial AHP como ferramenta de apoio a tomada de decisão,” Revista Espacios, vol. 38, no. 19, 2017.

F. T. Chan and H. K. Chan, “Development of the supplier selection model—a case study in the advanced technology industry,” Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, vol. 218, no. 12, p. 1807-1824, 2004.

T. L. Saaty, “How to make a decision: the analytic hierarchy process,” European journal of operational research, vol. 48, no. 1, p. 9-26, 1990.

E. O. Pamplona, “Avaliação qualitativa de cost drivers pelo método AHP,” In: Anais do Congresso Brasileiro de Custos-ABC, 1999.

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Published

2020-05-01

How to Cite

Isotton Junior, N. F., & Corso, L. L. (2020). Análise e priorização de clientes do setor industrial e metalmecânico utilizando a Análise Envoltória de Dados – DEA. Scientia Cum Industria, 8(2), 48–56. Retrieved from https://sou.ucs.br/etc/revistas/index.php/scientiacumindustria/article/view/8174

Issue

Section

INDÚSTRIA 4.0 \ Lean