Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
Santos, Luis Felipe Soares dos |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://app.uff.br/riuff/handle/1/29956
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Resumo: |
A Análise Envoltória de Dados em Rede (do inglês, NDEA) permite identificar as fontes de ineficiência de um processo produtivo ao decompor o mesmo em estágios, do mesmo modo que seja possível identificar benchmarks de eficiência entre as unidades produtivas considerando todas as etapas abrangidas. Desde a proposta de se avaliar os produtos intermediários de um processo feita por Färe e Grosskopf (1996), diferentes modelos de NDEA de duas etapas foram desenvolvidos e segundo pesquisa recente, feita por Emrouznejad e Yang (2017), NDEA é um dos principais tópicos da atualidade sobre a literatura DEA. Com o surgimento de diversos métodos e arquiteturas de rede, este trabalho tem o objetivo de apresentar os principais modelos presentes na literatura, examinar as evoluções de cada um, seus pressupostos, assim como a identificação de inconsistências, críticas, falhas e evoluções da modelagem de NDEA ao longo do tempo. Comentários e análises encontradas na literatura também são apresentados. Adicionalmente, com o objetivo de comparação de resultados, é feito um estudo de caso de logística aérea para testar críticas da literatura sobre os modelos. Foram utilizados dados de transporte aéreo nos diferentes modelos afim de realizar uma comparação sob uma mesma base, testar as evoluções e buscar recomendações. Tanto a verificação de estudos recentes na literatura quanto a discussão de resultados mostraram o modelo de Despotis et al. (2016a) como o recomendável a ser utilizado. Tal modelo mostra correções de falhas dos modelos anteriores, além de representar uma mudança de paradigma ao agregar as eficiências intermediárias ao invés e desagregá-las |
