A fuzzy multiple objective programming to dea with imprecise data

[[abstract]]A fuzzy multiple objective programming approach to data envelopment analysis (DEA) of imprecise data is proposed in this paper. The problems involving a mixture of imprecise and exact data for all decision making units (DMUs) could be resolved and the discriminating power of imprecise DEA (IDEA) is enhanced. Although Cooper et al. have developed IDEA to overcome the issues of imprecise data, the discriminating power is not satisfactory since too many efficient DMUs are derived. Chiang and Tzeng's approach using fuzzy multiple objective programming techniques is adopted to enhance the discriminating power of IDEA. The same data set of Cooper et al. is employed to illustrate the merit of our approach.[[note]]SC

Aplicação da Data Envelopment Analysis na determinação da eficiência empresarial em ambientes colaborativos

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de mestre em Engenharia e Gestão IndustrialA DEA (Data Envelopment Analysis) ganhou reconhecimento mundial, através da sua aplicação em diversas áreas, que vão desde a educação, saúde, banca e seguros, entre outros. Neste trabalho procura-se demonstrar que a DEA é uma ferramenta capaz de calcular a eficiência relativa num campo de aplicação relativamente pouco explorado, como é o caso das redes colaborativas, através do estudo de uma amostra de 12 empresas pertencentes á rede colaborativa Virtuelle Fabrik. No estudo efectuado, foram utilizados três inputs, Qualidade, Fiabilidade e Situação Económica (ES - Situação Económica) e três outputs, Benefícios Externos (EB), Benefícios de Contribuições Sociais (SCB) e Colaboração. Através da aplicação dos indicadores referidos, nos modelos CCR (Charnes, Cooper e Rhodes) e BCC (Banker, Charnes e Cooper), procura-se encontrar as DMUs que são eficientes e quais as DMUs que têm de melhorar o seu índice de eficiência