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7/23/2019 Benchmarks Da Indústria de Construção Naval
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ESCOLA POLITÉCNICA DA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO
Departamento de Engenharia Naval e Oceânica
“As informações e análises contidas nesse documento são de responsabilidade do Centro de Estudos emGestão Naval e de seus coordenadores e não expressam a opinião dos financiadores e demais entidades”
PROJETO: “IMPLANTAÇÃO E CONSOLIDAÇÃO DE LABORATÓRIO DEGESTÃO DE OPERAÇÕES E DA CADEIA DE SUPRIMENTOS DA INDÚSTRIA DE
CONSTRUÇÃO NAVAL”
PR-011 PROTRAN - Programa Tecnológico da TranspetroConvênio FINEP: 01.05.0931.00
Instituições Participantes: Universidade de São Paulo/ Universidade Estadual deCampinas/ Universidade Federal de Pernambuco/Universidade Federal do Rio de Janeiro/ UniversidadeFederal de Londrina/ Instituto de Pesquisas Tecnológicasdo Estado de São Paulo
DOCUMENTO: BENCHMARKS DA INDÚSTRIA:PRODUTIVIDADE E COMPOSIÇÃO DE ATIVOS
Elaborado por:
Emerson Colin (Verax Consultoria), Marcos Pinto (EPUSP-PNV)
Agosto de 2006
Coordenador Geral: Prof. Marcos Pinto – EPUSP-PNV - Coordenador Transpetro: Eng. Nilton Gonçalves Responsáveis: EPUSP-PNV – Prof. Bernardo de Andrade, Dr. Gerson Machado, e Dr Emerson Colin; EPUSP– PRO Prof. João Furtado; UNICAMP-NEIT – Prof. Luciano Coutinho e Prof. Rodrigo Sabbatini; EFPE-DEA –Prof. Marcos Primo; UFRJ-IE – Prof. David Kupfer; IPT – Dr. James Waiss
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Departamento de Engenharia Naval e Oceânica
“As informações e análises contidas nesse documento são de responsabilidade do Centro de Estudos emGestão Naval e de seus coordenadores e não expressam a opinião dos financiadores e demais entidades” 1
O presente estudo faz parte do projeto Implantação e Consolidação de Laboratório de Gestão de
Operações e da Cadeia de Suprimentos da Indústria de Construção Naval, conduzido por encomenda daTranspetro à FINEP.
O conjunto total de trabalhos produzidos dentro do projeto vai encontrando-se disponível no site
www.cegn.org.br tão logo sejam finalizados e compreende os seguintes relatórios:FASE 1 – Projeto 0: Mercado de Construção Naval e Políticas Publicas
1. Avaliação das forças atuantes na indústria – Prof. Luciano Coutinho, Prof. Rodrigo Sabbatini(UNICAMP-NEIT)
2. Oferta mundial e brasileira – Dr Emerson Colin (Verax Consultoria), Prof. Marcos Pinto, GuilhermeGattaz, Daniel Akao, Guilherme Duarte, David Goldberg, Valdir Lopes, Henrique Dias (EPUSP-PNV)
3. Determinação da demanda e do tamanho do mercado por tipos de navios- Prof. Luciano Coutinho,Prof. Rodrigo Sabbatini (UNICAMP-NEIT), Prof. Marcelo Silva Pinho (UFSCAR) e Prof. AndréVillela (FGV-SP)
4. Avaliação do perfil de produção naval dos principais estaleiros do mundo – Dr Emerson Colin(Verax Consultoria), Dr. Gerson Machado (Sólido Consultoria), Prof. Marcos Pinto, Eng. AryOliveira, Guilherme Gattaz, Daniel Akao, Guilherme Duarte, Henrique Dias, João Cardoso (EPUSP-PNV)
5. Avaliação da lucratividade dos principais estaleiros do mundo – Dr. Emerson Colin (VeraxConsultoria), Guilherme Gattaz, Daniel Akao, Guilherme Duarte, Henrique Dias, João Cardoso(EPUSP-PNV)
6. Avaliação de políticas públicas mundiais e modelo adequado ao Brasil - Prof. Luciano Coutinho,Prof. Rodrigo Sabbatini (UNICAMP-NEIT), Prof. David Kupfer (UFRJ)
7. Avaliação de nichos de mercado potencialmente atrativos ao Brasil - Dr Emerson Colin (VeraxConsultoria), Prof. Marcos Pinto, Guilherme Gattaz, Daniel Akao, Guilherme Duarte, HenriqueDias, João Cardoso (EPUSP-PNV)
FASE 2 – Projeto 1: Preenchendo as Lacunas de Produtividade1. Estratégia de produção – Prof. Bernardo Andrade (EPUSP-PNV), Dr. Gerson Machado (Sólido
Consultoria), Eng. Ary Oliveira, Bruno Stupello, Marcos Losito, Oddone Freitas, Guilherme Botas(EPUSP-PNV)
2. Estrutura física e organizacional ideal aos estaleiros brasileiros– Dr. James Waiss , Dr RicardoAtman (IPT-SP)
3. Gestão de processos da construção naval– Dr Emerson Colin (Verax Consultoria), Prof. MarcosPinto (EPUSP-PNV)
4. Plano de implementação em estaleiro parceiro – Dr. Gerson Machado (Sólido Consultoria), DrEmerson Colin (Verax Consultoria), Prof. Marcos Pinto, Prof. Bernardo Andrade, eng. Ary Oliveira,Bruno Stupello, Marcos Losito, Oddone Freitas, Guilherme Botas,Julio Favarin, Murilo Ferraz,Alfonso Gallardo, César Camelli, Guilherme Gattaz, Henrique Dias, Daniel Akao, GuilhermeDuarte, João Cardoso, Valdir Lopes, David Goldberg (EPUSP-PNV)
FASE 2 – Projeto 2: Promovendo o Desenvolvimento da Cadeia de Suprimentos.1. Práticas funcionais usuais – Prof. Marcos Primo (UFPE), Adriane Queiroz (EPUSP-PNV)2. Benchmarks específicos e melhores práticas - Prof. Luciano Coutinho, Prof. Rodrigo Sabbatini
(UNICAMP-NEIT)
3. Separação por classes de sistemas - Prof. Luciano Coutinho, Prof. Rodrigo Sabbatini (UNICAMP- NEIT), Prof. Germano Mendes de Paula e Prof. Clésio Xavier (UFU)4. Vantagem competitiva em cada classe - Prof. Luciano Coutinho, Prof. Rodrigo Sabbatini
(UNICAMP-NEIT), Prof. Germano Mendes de Paula e Prof. Clésio Xavier (UFU)5. Opções estratégicas - Prof. Luciano Coutinho, Prof. Rodrigo Sabbatini (UNICAMP-NEIT)6. Plano de implementação em estaleiro parceiro - Dr. Gerson Machado (Sólido Consultoria), Dr
Emerson Colin (Verax Consultoria), Prof. Marcos Pinto, Prof. Bernardo Andrade, Eng. Ary Oliveira,Guilherme Gattaz, Henrique Dias, Daniel Akao, Guilherme Duarte, João Cardoso (EPUSP-PNV)
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SUMÁRIO
1 Introdução ....................................................................................................................... 3 2 Composição de ativos ...................................................................................................... 4 2.1 Variáveis de produção ................................................................................. 4 2.2 Base de dados ............................................................................................. 6 2.3 Modelo e forma funcional de relação ........................................................... 7 2.4 Solução do modelo: análise de regressão ................................................... 9 2.5 Efeito da alteração dos ativos no estaleiro médio ..................................... 11
3 Identificação de estaleiros Benchmarks ...................................................................... 13 3.1 Analise por envoltória de dados ................................................................ 13 3.2 Dados para análise: produção e capacidade dos ativos............................ 14 3.3 Modelagem do problema e solução ........................................................... 15
3.4 Resultados ................................................................................................. 17 4 Recomendações para estaleiros brasileiros ................................................................ 19 5 Biblografia ..................................................................................................................... 20
ÍNDICE DE TABELAStabela 1: características dos estaleiros/empresas estudadas .................................................................................... 6 tabela 2: matriz de correlação entre as variáveis escolhidas ................................................................................... 7 tabela 3: combinações de variáveis testadas ........................................................................................................... 7
tabela 4: eficiência das empresas da amostra ........................................................................................................ 16
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1: validação da qualidade da regressão ..................................................................................................... 10 figura 2: proporção entre ativos e produção para as empresas da amostra ........................................................... 15
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1 Introdução
A questão central que norteia este estudo é a relação entre a composição dosativos físicos (diques, guindastes e cais de acabamento) e a produtividade dos
estaleiros.
A partir da elaboração de um modelo, os estaleiros foram comparados quanto à
forma de utilizar cada um destes ativos, identificando o efeito de diferentes
composições destes na produção.
Foram identificados benchmarks de produtividade e os resultados podem auxiliar no
direcionamento de futuros investimentos no setor, como os que estão reativando a
indústria brasileira de construção naval. Também ajudam a identificar empresas
excelentes que deveriam ser objeto de estudo com o intuito de se melhorar
características de gestão de ativos.
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2 Composição de ativosO estudo avaliou em detalhes boa parte dos estaleiros a nível mundial. Foram
identificados os principais construtores navais, suas capacidades, os mercados em
que atuam e sua relevância para a indústria. Sua “relevância” foi identificada em
função da produção de navios, expressa em CGT, de estaleiros e grupos
empresariais.
Conhecendo os ativos de um grande número de estaleiros e suas produções, pode-
se avaliar as correlações entre ativos e produção por intermédio da análise de
regressão múltipla1.
Assim, sabendo-se uma correlação típica entre ativos e produção, pode-se
determinar, para um dado conjunto de ativos, qual poderia ser a produção. O
método poderia ser usado para se estimar a capacidade “teórica” de estaleiros
desativados ou com produção incompatível com seus ativos como é o caso de
algumas das empresas brasileiras. Em suma, o que se procura é a produção como
uma função dos ativos que compõem o estaleiro.
O texto a seguir discorre sobre as variáveis usadas na regressão, as análises feitas
e o melhor resultado encontrado.
2.1 Variáveis de produção
Como comentado anteriormente, a produção está associada aos principais ativos
da empresa, dentre eles os diques e carreiras, os berços de acabamento, máquinas
de içamento, máquinas para o processamento de aço entre outros.
Os ativos considerados como variáveis da função são: diques e carreiras, cais de
acabamento e guindastes. Abaixo seguem as definições de cada variável usada na
regressão:
1 Para detalhes sobre análise de regressão múltipla, veja Hair et al. (2005, seção 2), por exemplo.
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• Produção, P [CGT]: é dada como a média de CGTs entregues entre 2000 e
2006. Alguns testes foram feitos com o máximo de CGTs entregue em um
ano, sendo este máximo escolhido no período entre 2000 e 2006.
• Comprimento total de dique, L [metros]: sendo o dique e a carreira os
principais ativos do estaleiro buscou-se relacionar a produção com uma de
suas características físicas. A principal característica é o comprimento. Na
função, a variável é dada com sendo a soma do comprimento de todos os
diques2 e carreiras do estaleiro. A área total de dique também foi testada e
ofereceu resultados equivalentes.
• Comprimento total de cais de acabamento, B [metros]: o cais deacabamento permite a liberação antecipada do dique. Por essa razão
também é uma característica que define a capacidade de produção de um
estaleiro. O comprimento total de cais de acabamento é a soma do
comprimento de todos os cais do estaleiro. Está também muito bem
relacionado à capacidade de reparo.
• Capacidade de içamento total, I [toneladas]: principal ativo depois dos
diques, os guindastes são responsáveis pela montagem dos blocos e peloprocesso de edificação do navio. Existem dois principais tipos de máquinas
de elevação: guindastes e de pórticos. Para definição desta variável não se
levou em conta o tipo do guindaste, mas sim sua capacidade máxima de
carga. A capacidade de içamento total é definida como o somatório das
capacidades máximas de içamento de cada guindaste.
2 Nos casos em que o dique é largo o suficiente para a construção de dois navios a contrabordo, o comprimentodo dique foi considerado duas vezes.
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2.2 Base de dados
Nesta seção foi considerada a produção associada a ativos. Os estaleiros que
fazem parte do mesmo grupo foram agregados em uma única empresa, sempre quea disponibilidade de informações permitiu3.
tabela 1: características dos estaleiros/empresas estudadas
Estaleiro (Grupo)Produção Média 00-06
L [m] B [m] I [t]
Média 426.443 1.132 1.526 2.001Soma 14.072.627 37.367 50.373 66.032Ulsan (Hyundai HI) 2.269.353 3.445 5.000 4.960Ulsan (Hyundai MIPO) 652.936 1.435 2.065 2.370Mokpo (Hyundai SAMHO) 712.161 905 2.200 2.040Okpo Dockyard (Daewoo) 1.528.457 1.469 3.600 2.150Hanjin HI 476.226 1.172 1.151 1.800Jinhae (STX) 469.096 385 470 750Imabari Shipyard (Imabari) 119.737 371 332 1.170Marugame (Imabari) 387.684 560 450 2.230Saijo (Imabari) 170.709 420 800 3.210Sasebo Heavy Industries 222.063 400 514 594Koyo 338.703 1.628 2.380 2.640Kobe e Sakaide (Kawasaki) 353.835 1.805 971 1.330Hiroshima (Tsuneishi) 268.755 266 1.420 1.250Kagawa (Tsuneishi) 170.252 380 550 1.170Cebu (Tsuneishi) 120.474 268 660 270
Tsuneishi Co 559.482 1.804 3.490 3.972Shin Kurushima 382.667 1.324 395 2.225Shikoku Dockyard 54.199 169 160 190Dalian Shipbuilding (CSIC) 417.050 2.669 3.357 3.485Guangzhou WenchongShipyard 90.768 480 1.200 305Jiangnan Shipyard (CSSC) 151.280 566 517 1.240Kaosiung Shipyard (CSSC) 282.397 1.225 1.800 700Wuchang (CSIC) 20.388 856 316 720NACKS 162.209 350 646 1.000Chengxi + Shanghai Shipyard 119.959 1.957 1.980 867Aker 438.943 2.515 1.600 3.330
Damen 136.106 565 1.300 790Fincantieri 486.575 3.893 5.415 5.564IZAR Gijon Shipyard 119.856 650 325 450Meyer Werft 170.502 985 650 1040Stocznia Szczecinska Nowa 158.663 516 189 1.556Nagasaki (Mitsubishi) 448.789 1.002 1.768 1.803*
3 Grupos que não tiveram todos os ativos dos estaleiros identificados tiveram a produção ajustada de acordocom as informações dsponíveis.
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Geoje Shipyard (Samsung) 1.612.353 1.583 2.702* 8.870
tabela 2: matriz de correlação entre as variáveis escolhidasPmáx [CGT] Pméd [CGT] L [m] B [m] I [t]
Pmáx [CGT] 1,00 0,98 0,50 0,63 0,67Pméd [CGT] 1,00 0,55 0,69 0,68L [m] 1,00 0,86 0,66B [m] 1,00 0,68I [t] 1,00
As características de cada empresa usada para a análise de regressão são
apresentadas a seguir na tabela 1.
Os campos com * são estimativas baseadas nas médias. A estimativa da Samsung
baseou-se na média das empresas coreanas e a da Mitsubishi na média das
empresas não-coreanas.
A tabela 2 apresenta os coeficientes de correlação entre as variáveis escolhidas
para a análise.
Pela tabela pode-se observar que todas as variáveis parecem ter boa correlação
com produção, e várias das variáveis possuem boa correlação entre si, o que é
intuitivo desde que as empresas tenham ativos “balanceados”. Os ativos mostraram
mais correlação com a produção média do que com a produção máxima.
2.3 Modelo e forma funcional de relação
Definidas as variáveis, partiu-se para as análises de correlação entre os ativos e a
produção. Diversas combinações de funções foram feitas para se tentar chegar a
uma equação que definisse adequadamente a relação.
Inicialmente foram testadas algumas combinações de variáveis conforme a tabela 3.
A representa a área do dique.
tabela 3: combinações de variáveis testadas
Produção At ivos
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Máximo CGT L B I Máximo CGT A B I Média dos CGTs L B I Média dos CGTs
A B I
Além das variáveis, algumas formas funcionais de relacionamento entre as mesmas
foram testadas. Nos testes considerou-se relacionamentos multiplicativos e aditivos.
O formato que teve o melhor desempenho em termos de resultados e grau de
intuitividade do modelo foi o seguinte:
ˆ ( )b c d
j j j j jP a L B I = +
onde o índice j representam um estaleiro ou empresa ( 1,2,..., j n= ), ̂j
P é a
estimativa de produção de j, e as variáveis , e j j j L B I representam as variáveis
descritas na seção anterior (comprimento dique, comprimento dos berços de
acabamento e capacidade total de içamento para a empresa j). Os parâmetros
, eb c d são definidos pela regressão. O ja pode ser considerado como o fator do
estaleiro e ajuda a capturar as particularidades de cada empresa. Ele foi definido
como
/
/ j j
j
P Aa
P A=
onde as barras sobre as variáveis representam médias. A variável j
a representa a
produtividade do dique para a massa de dados em análise. Esta variável é
provavelmente a mais difícil de se definir quando o estaleiro não existe, ou possui
uma produção muito baixa, mas há vários métodos que poderiam ser usado para se
estimá-la apropriadamente. Os possíveis métodos de estimação do valor da variável
não serão explorados neste documento.
Assim, a equação que procura representar a produção relaciona a quantidade de
berços e diques multiplicado pela capacidade de içamento, o que é razoavelmente
intuitivo tendo em vista que os guindastes potencializam os berços de forma mais
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multiplicativa do que aditiva4. Para concluir, cada estaleiro possui sua característica
particular associada com sua produtividade no uso dos ativos que foi estimada
como sendo a produtividade do dique. A composição das variáveis no formato
apresentado gera a estimativa da produção do estaleiro, ou ̂jP .
2.4 Solução do modelo: análise de regressão
Com a finalidade de resolver o problema, o mesmo foi modelado em programação
matemática e possui o seguinte formato:
2max R
sujeito a:
0,001bcd ≥
1 1ˆ 0
n n
j j j jP P
= =− =∑ ∑
onde:
2
12
2 2
1 1
ˆ( )
ˆ ˆ( ) ( )
n
j j
n n
j j j j j
P P R
P P P P
=
= =
−=
− + −
∑
∑ ∑
é o coeficiente de determinação, uma função que é usada para julgar a adequação
de um modelo de regressão. Para detalhes sobre a função, sugere-se consultar
Montgomery e Runger (2003, p. 221).
4 A análise inicial testou relacionamentos aditivos (dique+berço+guindaste), que foi descartada por não fazermuito sentido físico. Um segundo teste foi feito com a equação de Cobb-Douglas [Mansfield, 1999, p. 247] queofereceu resultados muito bons e equivalentes aos apresentados aqui.
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y = 1,2348x - 100136
R2 = 0,9143
-
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
- 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0
Valor efetivo [Milhões de CGT]
V a l o r e s t i m a d o [ M i l h õ e s d e C G T
Figura 1: validação da qualidade da regressão
A primeira restrição define que todas as variáveis devem ser não-negativas. A
segunda restrição força que a estimativa de produção agregada para todas as
empresas seja igual à produção efetiva das empresas.
A solução do problema gera os seguintes valores para os parâmetros: 1,435,b =
1,393c = e 0,242d = , com 2 89,4% R = . Como o valor da função-objetivo é bastante
alto, não se utilizou outros métodos de otimização para funções multimodais. Assim,
usando os resultados e a massa de dados, a equação que relaciona ativos e
produção é definida por:
1,435 1,393 0,242ˆ ( ) j j j j j
P a L B I = +
A qualidade do modelo pode ser observada confrontando as estimatimas com osdados reais, como pode ser observado na Figura 1.
O valor de R2, bastante próximo de 1, confirma a qualidade da regressão utilizada.
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2.5 Efeito da alteração dos ativos no estaleiro médio
A análise marginal da função de estimativa de produção oferece algumas idéias de
efeitos de alteração na quantidade de ativos sobre a produção mundial. Maisespecificamente, as derivadas da função são dadas por:
0 ,435 0 ,242
0 ,393 0 ,242
1,435 1,393
0,758
ˆ1,435
ˆ1,393
ˆ0,242
j
j j j
j
j
j j j
j
j j j
j
j j
Pa L I
L
Pa B I
B
P L Ba
I I
∂=
∂
∂=
∂
∂ +=
∂
Para um estaleiro médio, com um fator do estaleiro 1 j
a = , e com valores dos ativos
compatíveis com as médias da amostra, pode-se dizer que o maior incremento na
produção se dá quando acontece a adição de diques. Para o incremento de 1% no
comprimento do dique, a estimativa indica que a produção deve crescer em 2180
CGTs por ano. Para o incremento de 1% no comprimento do berço de acabamento,
a produção anual deve crescer em 2380 CGTs e para a adição de 1% na
capacidade de içamento, a produção deve crescer 710 CGTs/ano.
Uma outra informação interessante é que o incremento de produção se dá a taxas
crescentes com o aumento dos diques e dos berços, mas a taxas decrescentes com
o aumento de capacidade de içamento. Ou seja, a amostra indicou que quanto
maior o estaleiro, maior o benefício em se adicionais mais berços ou mais diques;
um estaleiro maior ganha mais por cada metro linear de dique ou de berço do que
um menor. Por outro lado, no caso das capacidades de içamento, embora sempre
haja benefício em se adicionar mais guindastes, o benefício é cada vez menor.
As análises indicam que para um estaleiro médio no atual contexto da indústria de
construção naval mundial, para aumentar sua produção é preferível a adição de
diques, depois berços e finalmente guindastes.
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É bom lembrar que a análise não levou em conta os custos da adição de
capacidade e portanto os resultados devem ser avaliados com cautela para se
direcionar investimentos. Atente também que as análises são para um estaleiro
médio (supostamente bem representado pela amostra) e as recomendações não
são necessariamente válidas para casos específicos.
Por outro lado, a análise deixa bastante claro quais devem ser, em média, os
principais investimentos para se aumentar a produção. Também indica que,
aparentemente, os investimentos em capacidade de içamento não têm propiciado
aumentos de capacidade como os que cais de acabamento e diques propiciariam.
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3 Identi ficação de estaleiros BenchmarksA análise de benchmarks é provavelmente uma das ferramentas de gestão mais
úteis e utilizadas: empresas estão continuamente avaliando competidores para
aprender e copiar suas melhores técnicas.
No caso de empresas brasileiras isso é ainda mais verdade. Aqui a indústria precisa
ser revitalizada, e existem uma série de empresas com excelente desempenho e
que podem ser usadas como benchmarks de gestão.
Mas após a percepção de que se basear nos melhores é importante, surge umadúvida: qual é a empresa que inequivocamente pode ser considerada benchmark?
A análise por envoltória de dados é uma técnica que dá um tratamento formal para
a pergunta e serve para se identificar benchmarks. Lamentavelmente ela não vai
muito além da identificação, mas a identificação por si só já é um passo importante.
O restante da seção introduz a técnica, reapresenta os dados, constrói o problema,
e apresenta sua solução, com as empresas consideradas benchmark na gestão de
capacidade dos seus principais ativos.
3.1 Analise por envol tória de dados
Todo o item é baseado em Colin (2007, capítulo 10).
Considere que um determinado estaleiro seja representado por um índice j
( 1,2,..., j n= ). Considere que sua eficiência η seja definida pela sua capacidade de
transformar entradas em saídas, ou seja,
valor de mercado das saídas geradas pelo estaleirovalor de mercado das entradas consumidas pelo estaleiro j j
jη = .
Por exemplo, assim como definido no estudo Capacidade de Produção Naval, a
saída pode ser definida como a produção e a entrada como os ativos de produção.
Cada um dos estaleiros pode ter um conjunto de saídas, ji
S (valor da saída i da
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unidade j), onde o i representa o conjunto de saídas existentes ( 1,2,..., )i m= . Da
mesma forma, as entradas podem ser definidas como um conjunto jk
E (valor da
entrada k da unidade j), onde o k representa o conjunto de entradas existentes( 1, 2,..., )k l= .
Como a análise de o que é melhor quando se trata com subjetividades é muito
conflituosa, a análise por envoltória assume que cada unidade possa definir seu
próprio critério de ponderação, onde ela pode atribuir pesos para cada uma das
entradas e saídas em análise de acordo com sua conveniência. Considere que cada
unidade j possa atribuir um pesoi
w para a saída i e um outro pesok
v para a
entrada k. Neste caso a eficiência pode ser redefinida como 1
1
J
j nj j
n K
k nk k
w S
v E η
=
=
=∑
∑.
Como cada unidade pode definir seus próprios pesos, as variáveis de decisão do
problema são iw ( 1,2,..., )i m= e k
v ( 1, 2,..., )k l= , onde elas devem ser maiores do
que 0. O objetivo de cada unidade é maximizar sua eficiência, ou seja, a função-
objetivo do problema é definida por
1
1
max maxm
i jii j l
k jk k
w S
v E η
=
=
= ∑
∑.
Considerando arbitrariamente que o denominador é 1 (isto é,1
1l
k jk k v E
= =∑ se
transforma numa restrição), a função-objetivo se transforma em1
max m
i jiiw S
=∑ .
Adicionalmente, cada unidade deverá ter uma eficiência de no máximo 100%, ou
seja,
1 10
m l
i ji k jk i k w S v E
= =− ≤∑ ∑ , para 1,2,..., j n= .
3.2 Dados para análise: produção e capacidade dos ativos
Os dados usados na análise são os seguintes:
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• Saídas: Produção máxima e produção média;
• Entradas: comprimentos de dique e de berço de acabamento, e capacidade
de içamento.
-
0,3
0,5
0,8
1,0
1,3
1,5
1,8
2,0
2,3
2,5
U l s a n ( H y u n d a i H I )
G e o j e S h i p y a r d ( S a m s u n g )
O k p o D o c k y a r d ( D a e w o o )
M o k p o ( H y u n d a i S A M H O )
U l s a n ( H y u n d a i M I P O )
T s u n e i s h i C o
F i n c a n t i e r i
H a n j i n H I
J i n h a e ( S T X )
N a g a s a k i ( M i t s u b i s h i )
A k e r
D a l i a n S h i p b u i l d i n g ( C S I C )
M a r u g a m e ( I m a b a r i )
S h i n K u r u s h i m a
K o b e e S a k a i d e ( K a w a s a k i )
K o y o
K a o s i u n g S h i p y a r d ( C S S C )
H i r o s h i m a ( T s u n e i s h i )
S a s e b o H e a v y I n d u s t r i e s
S a i j o ( I m a b a r i )
M e y e r W e r f t
K a g a w a ( T s u n e i s h i )
N A C K S
S t o c z n i a S z c z e c i n s k a N o w a
J i a n g n a n S h i p y a r d ( C S S C )
D a m e n
C e b u ( T s u n e i s h i )
C h e n g x i + S h a n g h a i S h i p y a r d
I Z A R G i j o n S h i p y a r d
I m a b a r i S h i p y a r d ( I m a b a r i )
G u a n g z h o u W e n c h o n g S h i p y a r d
S h i k o k u D o c k y a r d
W u c h a n g ( C S I C )
M é d i a
P r o d
u ç ã o [ m i l h õ e s d e C G T ]
-
200
400
600
800
1.000
1.200
1.400
C G T / L ,
C G T / B e C G T /
Produção CGT/L CGT/B CGT/I figura 2: proporção entre ativos e produção para as empresas da amostra
A figura 2 apresenta os dados graficamente.
3.3 Modelagem do problema e solução
O problema modelado no formato da análise por envoltória de dados é o seguinte:
1max m
j i jii w S η == ∑
s. a:
1 10
m l
i ji k jk i k w S v E
= =− ≤∑ ∑ , para 1,2,..., j n=
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l
k jk k v E
= =∑
0iw ε ≥ > , para 1,2,...,i m=
0k
v ε ≥ > , para 1,2,...,k l= .
A solução do problema indica as eficiências de uso dos ativos conforme tabela 4.
tabela 4: eficiência das empresas da amostra
Estaleiro (empresa) [Ordemalfabética]
Eficiência DEA considerando aváriável associada ao diquecomo ...comprimento área
Aker 35,4% 35,1%Cebu (Tsuneishi) 76,0% 100,0%Chengxi + Shanghai Shipyard 27,6% 27,6%Dalian Shipbuilding (CSIC) 20,6% 20,6%Damen 25,1% 46,4%Fincantieri 10,0% 12,0%Geoje Shipyard (Samsung) 84,2% 83,1%Guangzhou Wenchong Shipyard 56,5% 56,5%Hanjin HI 45,7% 65,0%Hiroshima (Tsuneishi) 99,3% 100,0%Imabari Shipyard (Imabari) 42,6% 62,4%IZAR Gijon Shipyard 62,9% 71,0%
Jiangnan Shipyard (CSSC) 29,4% 45,3%Jinhae (STX) 100,0% 100,0%Kagawa (Tsuneishi) 37,5% 44,9%Kaosiung Shipyard (CSSC) 56,5% 56,1%Kobe e Sakaide (Kawasaki) 46,5% 46,2%Koyo 19,7% 23,4%Marugame (Imabari) 87,9% 87,9%Meyer Werft 29,3% 29,1%Mokpo (Hyundai SAMHO) 73,5% 63,3%NACKS 43,9% 44,9%Nagasaki (Mitsubishi) 46,2% 57,9%Okpo Dockyard (Daewoo) 100,0% 100,0%
Saijo (Imabari) 49,5% 39,9%Sasebo Heavy Industries 57,7% 59,3%Shikoku Dockyard 44,8% 62,0%Shin Kurushima 96,2% 96,1%Stocznia Szczecinska Nowa 88,4% 88,3%Tsuneishi Co 27,6% 39,4%Ulsan (Hyundai HI) 68,2% 68,1%Ulsan (Hyundai MIPO) 57,1% 57,5%
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Wuchang (CSIC) 7,7% 7,8%
As eficiências são oferecidas como dois conjuntos. No primeiro caso, a variávelassociada ao dique foi seu comprimento. No segundo caso, foi sua área.
3.4 Resultados
Os resultados indicam que para os critérios de produção média e produção máxima,
as empresas benchmark são a Daewoo, a STX, e a Tsuneishi. O resultado se alinha
com algumas das análises feitas anteriormente como giro de dique, por exemplo.
Percebe-se pelos dados que com exceção do estaleiro de Cebu da Tsuneishi, todas
as outras empresas que tiveram desempenho superior, foram bem tanto em termos
de área como em termos de comprimento do dique.
A informação adicional da análise é o que se pode avaliar adicionalmente. A
primeira informação relevante é a definição de um valor concreto de eficiência de
cada uma das empresas no uso dos ativos. Embora seja fácil identificar empresas
com desempenho excelente, é difícil se reconhecer como as outras empresas se
posicionam perante o benchmark. Por exemplo é difícil saber que o estaleiro de
Hiroshima da Tsuneishi tem um desempenho comparável com as melhores
empresas.
Desempenhos inferiores também ajudam a desmistificar algumas crenças
frequentemente propagadas. A Hyundai HI, por exemplo, tem uma eficiência
razoavelmente baixa quando se consideram os 3 principais ativos. A análise do
dique exclusivamente indica uma produtividade dentre as melhores, mas a
composição com os outros ativos indica que, ou há uma ineficiência no seu uso, ou
há uma ociosidade relevante (o que não parece ser verdade). Caso a Hyundai HI
fosse gerida com as mesmas competências de uma composição entre Daewoo e
STX, sua produção poderia ser aproximadamente 30% maior. Alternativamente,
pode-se dizer que se a Hyundai HI fosse gerida como os benchmarks, ela poderia
ter aproximadamente 30% a menos de ativos.
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Os resultados podem ser usados para se orientar esforços subseqüentes para se
identificar os motivos que levam a tal desempenho. Empresas brasileiras
interessadas em melhorar, podem usar a relação de eficiências para direcionar
esforços de transferência de tecnologia. A ampla gama de estaleiros permite que o
mais parecido possa ser selecionado para servir como um benchmark operacional.
A análise aqui é focada em capacidade e produtividade. Entretanto, é bom salientar
que detalhes adicionais poderiam ser adicionados, como por exemplo:
• Qual o efeito dos diversos tipos de ativos? Pórticos × outros tipos de
guindastes e diques secos × carreiras;
• As saídas poderiam ser receitas e lucros eventualmente. Uma empresa
eficiente operacionalmente não é necessariamente eficiente financeiramente;
• Foco produtivo. É possível que a diversidade de produção possa levar a mais
ineficiência (embora existam contra-exemplos).
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4 Recomendações para estaleiros brasileiros
Os pontos a seguir reforçam as principais recomendações para os estaleiros
brasileiros:
• A média atual de produção por ativo é a seguinte: 377 CGT/m linear de dique
(ou, alternativamente, 6,56 CGT/m2 de dique), 279 CGT/m linear de cais de
acabamento e 213 CGT/t de capacidade de içamento total, e assume valores
máximos de 1218 CGT/m, 998 CGT/m, 711 CGT/t, respectivamente. Valores
que divergem substancialmente da média (especialmente para baixo)
sugerem possibilidade de melhorias.
• De forma geral, empresas possuem uma sobre-capacidade de içamento e o
gargalo das operações é o dique. Em outras palavras, a adição de diques
promove o maior incremento em termos de produção do que guindastes e
cais de acabamento. Para um estaleiro médio, as proporções 192:157:395 se
aplicam, e para uma resposta definitiva sobre o assunto, uma análise de
investimento associada aos diversos tipos de ativos é necessária. Caso a
construção de 1 metro de cais e de dique sejam equivalentes, é preferível se
investir em diques. Caso um guindaste de 100 toneladas requeira mais
investimentos do que um cais de 25 metros, é preferível se investir em cais.6
• A análise de benchmarks mediu a eficiência de cada estaleiro relacionada
com uso de ativos e produção gerada. Os números devem ser usados para
se direcionar esforços de aprendizado de gestão de ativos e para se avaliar o
desempenho atual de empresas específicas. É comum que empresas
possuam bom desempenho em determinados critérios, mas a relação de
eficiências considera todos os ativos de uma só vez. O próximo passo é
investigar mais profundamente os motivos que levam aos desvios de
desempenho, tanto superior quanto inferior.
5 Um metro de dique aumenta a produção em 192 CGT/ano, etc.6 É evidente que as recomendações são válidas para uma empresa média. Casos específicos requerem análisesespecíficas. Em geral o investimento ideal para expansão de capacidade é feito no gargalo da empresa.
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