Data Envelopment Analysis to measure relative performance based on key indicators from a supply network with reverse logistics

Introduction− Data Envelopment Analysis (DEA) is used to measure the relative performance of a series of distribution centers (DCs), using key indicators based on reverse logistics for a company that produces electric and electronic supplies in Colombia.Objective−The aim is to measure the relative perfor-mance of distribution centers based on Key Performance Indicators (KPI) from a supply network with reverse logistics.Methodology−A DEA model is applied through 5 steps: KPIs selection; Data collection for all 18 DCs in the net-work; Build and run the DEA model; Identify the DCs that will be the focus of improvement; Analyze the DCs that restrict or diminish the total performance of the system.Results− KPIs are defined, data is collected and KPI’s for each DCs are presented. The DEA model is run and the relative efficiencies for each DCs are determined. A frontier analysis is made and DCs that limit or reduce the performance of the system are analyzed to find options for improving the system.Conclusions−Reverse logistics, brings numerous ad-vantages for companies. The analysis of the indicators allows logistics managers involved to make relevant deci-sions for higher performance. The DEA model identifies which DCs have a relative superior and inferior perfor-mance, making it easier to make informed decisions to change, increase or decrease resources, and activities or apply best practices that optimize the performance of the network.Introducción− El análisis envolvente de datos (DEA), se usa para medir el desempeño relativo de una serie de centros de distribución (DCs), utilizando indicadores clave basados en logística inversa para una empresa que produce suministros eléctricos y electrónicos en Colombia.Objetivo− Medir el rendimiento relativo de los centros de distribución en función de indicadores clave (KPI) de una red de abastecimiento con logística inversa.Metodología− Se aplica un modelo DEA a través de 5 pasos: Selección de KPIs; Recopilación de datos para los 18 DCs en la red de distribución; Se construye y ejecuta el modelo DEA; Identificar los DCs que serán el foco de la mejora; Analizar los DCs que restringen o disminuyen el rendimiento total del sistema.Resultados− Inicialmente se definen KPI, a partir de los datos recolectados y se presentan los KPI para cada DCs. Se ejecuta el modelo DEA y se determinan las eficiencias relativas para cada DCs. Posteriormente, se realiza un análisis de la frontera y se analizan los DCs que limitan o reducen el rendimiento del sistema en busca de opciones para mejorar el sistema.Conclusiones− La logística inversa, trae numerosas ven-tajas para las empresas. El análisis de los indicadores permite a los gerentes de logística tomar decisiones rel-evantes para mejorar el desempeño del sistema. El mod-elo DEA identifica a los DCs que presentan rendimientos relativamente superiores e inferiores; lo cual facilita la toma de decisiones informadas para cambiar, aumentar o disminuir los recursos y las actividades, o aplicar las mejores prácticas que optimicen el rendimiento de la red

Medición de la eficiencia técnica de los hospitales en la región de Puno: una aplicación del análisis envolvente de datos (DEA).

El objetivo de la investigación fue medición de la eficiencia técnica de los Hospitales en la Región de Puno, empleando el Análisis Envolvente de Datos (DEA),  al mismo tiempo determinar el cambio en la productividad total de los factores durante el periodo 2011-2013. Los resultados muestran que la eficiencia de los hospitales de la región de Puno de la categoría II-1 fue de 0.96; mientras de todos los hospitales (categorías II-1 y categoría II-2) fue de 0.88 en el periodo 2011-2013.  En lo referente a la productividad, los resultados sugieren que los cambios en la productividad a nivel de los hospitales ocurren principalmente por los cambios en la eficiencia técnica más que por un cambio en el avance tecnológico. Finalmente, mediante el test Mann – Whitney, se encontró que no existen evidencias suficientes para argumentar que el tamaño o complejidad de los hospitales sean variables que determinen la diferencia en el nivel de eficiencia técnica obtenido

Context-dependent data envelopment analysis with cross-efficiency evaluation

To address some problems with the original context-dependent data envelopment analysis (DEA), this paper proposes a new version of context-dependent DEA; this version is based on cross-efficiency evaluations. One of the problems with the original context-dependent DEA is that the attractiveness and progress measures only represent the radial distance between the decision-making unit (DMU) under evaluation and the evaluation context. This representation only shows how distinct the DMU is from a single specific DMU on the evaluation context, not from the entire evaluation context overall. Another problem is that the magnitude of attractiveness and progress scores in the original context-dependent DEA may not have significant meanings. It may not be proper to say that a DMU is more attractive simply because it has a higher attractiveness score for the same reason that the performance of inefficient DMUs cannot be compared with one another simply based on their efficiency scores. We incorporate cross-efficiency evaluations into the context-dependent DEA to overcome the preceding shortcomings of the original context-dependent DEA. We also demonstrate the proposed model's appropriateness and usefulness with an illustrative example.