No mundo todo busca-se a melhoria da qualidade das universidades através de avaliações periódicas. Também no Brasil tem sido realizado um grande esforço para a avaliação de universidades, especialmente as públicas. A departamentalização, vigente desde 1968, teve como conseqüência a separação entre o sistema administrativo e o acadêmico, com diferentes instâncias decisórias, diminuindo a integração e a flexibilidade da universidade. Essa situação vai de encontro ao que a sociedade atual está demandando: uma universidade dinâmica, que acompanhe as tendências tecnológicas, com alto nível de qualidade. Nesse contexto é que surge o interesse pela avaliação de departamentos de uma universidade, para verificar se estes, funcionando de uma maneira distinta, apresentam desempenhos similares. Mais especificamente, procura-se, neste trabalho: (1) definir, qualitativamente, os fatores relevantes para uma avaliação quantitativa multicriterial de departamentos acadêmicos de uma universidade; (2) efetuar comparação objetiva, via modelagem matemática, do desempenho dos departamentos; (3) diferenciar departamentos quanto à sua eficiência relativa; e (4) identificar os fatores que fazem departamentos serem mais (ou menos) eficientes. Focaliza-se a Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), de grande relevância no cenário nacional, com cursos de elevada qualidade, embora nem todos com o mesmo nível de excelência. O estudo emprega uma modelagem matemática, utilizando a técnica denominada Análise Envoltória de Dados (DEA, do inglês “Data Envelopment Analysis”). A aplicação da técnica aos departamentos da UFRGS oferece um mapeamento por eficiência relativa que, em vez de meramente criar uma escala ordinal (ranking), mostra o quanto um departamento é menos eficiente do que outro, em uma escala relacional, indicando, ainda, quais são os fatores que determinam eficiências distintas para os departamentos. Os resultados do estudo permitem: (1) destacar alguns pontos de ineficiência, que podem ser melhorados; (2) identificar características de departamentos mais eficientes, que possam ser repassadas aos menos eficientes, para que estes elevem seu desempenho; e (3) contribuir para a homogeneização da eficiência de todos os departamentos acadêmicos da UFRGS, com o intuito de aperfeiçoar a universidade como um todo.

No mundo todo busca-se a melhoria da qualidade das universidades através de avaliações periódicas. Também no Brasil tem sido realizado um grande esforço para a avaliação de universidades, especialmente as públicas. A departamentalização, vigente desde 1968, teve como conseqüência a separação entre o sistema administrativo e o acadêmico, com diferentes instâncias decisórias, diminuindo a integração e a flexibilidade da universidade. Essa situação vai de encontro ao que a sociedade atual está demandando: uma universidade dinâmica, que acompanhe as tendências tecnológicas, com alto nível de qualidade. Nesse contexto é que surge o interesse pela avaliação de departamentos de uma universidade, para verificar se estes, funcionando de uma maneira distinta, apresentam desempenhos similares. Mais especificamente, procura-se, neste trabalho: (1) definir, qualitativamente, os fatores relevantes para uma avaliação quantitativa multicriterial de departamentos acadêmicos de uma universidade; (2) efetuar comparação objetiva, via modelagem matemática, do desempenho dos departamentos; (3) diferenciar departamentos quanto à sua eficiência relativa; e (4) identificar os fatores que fazem departamentos serem mais (ou menos) eficientes. Focaliza-se a Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), de grande relevância no cenário nacional, com cursos de elevada qualidade, embora nem todos com o mesmo nível de excelência. O estudo emprega uma modelagem matemática, utilizando a técnica denominada Análise Envoltória de Dados (DEA, do inglês “Data Envelopment Analysis”). A aplicação da técnica aos departamentos da UFRGS oferece um mapeamento por eficiência relativa que, em vez de meramente criar uma escala ordinal (ranking), mostra o quanto um departamento é menos eficiente do que outro, em uma escala relacional, indicando, ainda, quais são os fatores que determinam eficiências distintas para os departamentos. Os resultados do estudo permitem: (1) destacar alguns pontos de ineficiência, que podem ser melhorados; (2) identificar características de departamentos mais eficientes, que possam ser repassadas aos menos eficientes, para que estes elevem seu desempenho; e (3) contribuir para a homogeneização da eficiência de todos os departamentos acadêmicos da UFRGS, com o intuito de aperfeiçoar a universidade como um todo.

Este trabalho tem por objetivo propor um método eficiente para avaliar gestão de estoque, aplicando conjuntamente a Teoria de Controle Ótimo (OCT), para obter funções de estocagem dinamicamente ótimas, e Análise Envoltória de Dados (DEA), para calcular as eficiências relativas. Tendo em vista esse objetivo foi desenvolvido um modelo integrado DEA-OCT para calcular a eficiência de custo otimizada ao longo do tempo, quando o sistema possui variáveis relacionadas entre si, como no caso de sistemas de controle de estoque, e para analisar produção e demanda (assim como a variável estoque, oriunda dessa relação), estendendo o modelo variacional. Este trabalho aplica o modelo proposto a 647 empresas das Américas do Sul e do Norte, depois faz uma comparação entre Brasil e Chile (países emergentes economicamente), posteriormente focando no setor de comércio, considerando seus sistemas produção-estoque com dados de variáveis contábeis. Os modelos minimizam os custos de produção e de estoque para calcular a eficiência de custo ao longo do tempo. O output (produto, ou variável de saída) é a demanda; o input (insumo, ou variável de entrada) é a produção, e o intermediate (variável intermediária) é o estoque. Seus custos são considerados na função objetivo. É acrescentada uma restrição variacional da OCT para descrever a relação entre demanda, produção e estoque. Em resumo, o modelo é relevante por calcular eficiência prevenindo a possibilidade de obter uma projeção que ignora a relação entre as variáveis, uma vez que essa relação sempre ocorre, na prática, em sistemas de controle de estoque. As principais contribuições são: possibilitar o uso de OCT como a ferramenta de benchmarking DEA no contexto de eficiência dinâmica, estender o modelo DEA variacional de Sengupta (1995), incluindo restrições de modelos mais recentes e possibilitar o cálculo de eficiência quando há relação entre as variáveis. / This work aims to propose an efficient method to evaluate inventory management, jointly applying optimal control theory (OCT), obtaining dynamically optimal production and inventory functions, and data envelopment analysis (DEA), calculating the relative efficiencies. With this objective in mind, it was developed a DEA-OCT integrated model to calculate allocative efficiency optimized over time, when systems have variable with relationship among themselves, like in the case of inventory control systems, and for analyzing production and demand (as the inventory variable obtained from this relationship), extending the variational model. This paper applies the proposed model to 647 companies from South and North America, after that it was made a comparison between Brazil and Chile (economically emerging countries), then focusing on the commercial sector, considering its production-inventory systems and data from accounting variables. The model minimizes the inventory and production costs to calculate the allocative efficiency over time. The output is demand; the input is production, and the intermediate variable is inventory. Their costs are considered in the objective function. A variational constraint OCT is added to describe the relationship among demand, production, and inventory. In summary, the model is relevant to calculate efficiency by preventing the possibility of finding a projection that ignores the relationship among variables, since this relationship always occur in practice in inventory control systems. The main contributions are: using OCT as the benchmarking tool DEA in the context of dynamic efficiency, extending the Sengupta (1995) variational DEA model, including constraints from recent model and making it possible to calculate efficiency when there is a relationship among variables.

No mundo todo busca-se a melhoria da qualidade das universidades através de avaliações periódicas. Também no Brasil tem sido realizado um grande esforço para a avaliação de universidades, especialmente as públicas. A departamentalização, vigente desde 1968, teve como conseqüência a separação entre o sistema administrativo e o acadêmico, com diferentes instâncias decisórias, diminuindo a integração e a flexibilidade da universidade. Essa situação vai de encontro ao que a sociedade atual está demandando: uma universidade dinâmica, que acompanhe as tendências tecnológicas, com alto nível de qualidade. Nesse contexto é que surge o interesse pela avaliação de departamentos de uma universidade, para verificar se estes, funcionando de uma maneira distinta, apresentam desempenhos similares. Mais especificamente, procura-se, neste trabalho: (1) definir, qualitativamente, os fatores relevantes para uma avaliação quantitativa multicriterial de departamentos acadêmicos de uma universidade; (2) efetuar comparação objetiva, via modelagem matemática, do desempenho dos departamentos; (3) diferenciar departamentos quanto à sua eficiência relativa; e (4) identificar os fatores que fazem departamentos serem mais (ou menos) eficientes. Focaliza-se a Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), de grande relevância no cenário nacional, com cursos de elevada qualidade, embora nem todos com o mesmo nível de excelência. O estudo emprega uma modelagem matemática, utilizando a técnica denominada Análise Envoltória de Dados (DEA, do inglês “Data Envelopment Analysis”). A aplicação da técnica aos departamentos da UFRGS oferece um mapeamento por eficiência relativa que, em vez de meramente criar uma escala ordinal (ranking), mostra o quanto um departamento é menos eficiente do que outro, em uma escala relacional, indicando, ainda, quais são os fatores que determinam eficiências distintas para os departamentos. Os resultados do estudo permitem: (1) destacar alguns pontos de ineficiência, que podem ser melhorados; (2) identificar características de departamentos mais eficientes, que possam ser repassadas aos menos eficientes, para que estes elevem seu desempenho; e (3) contribuir para a homogeneização da eficiência de todos os departamentos acadêmicos da UFRGS, com o intuito de aperfeiçoar a universidade como um todo.