5.3 DIMENSIONAMENTO DOS EFEITOS DA MODULARIZAÇÃO NA ENGENHARIA DE PRODUTOS
Com a técnica da análise envoltória de dados (DEA) e com a ANOVA verificou-se o efeito da modularização na Engenharia de Produtos da empresa estudada. No entanto, não foi possível dimensionar com precisão a amplitude do efeito observado, visto que não é possível visualizar como se comportaria a eficiência no período de novembro de 2013 a julho de 2014 (período posterior à modularização) se a empresa não tivesse implementado a modularização na unidade de análise estudada (Engenharia de Produtos). Para efetuar tal dimensionamento, analisa-se o impacto causal provocado por um tratamento com a utilização da técnica CausalImpact.
O impacto causal de um tratamento em uma série temporal pode ser entendido como a diferença entre o valor de resposta observado e o valor que seria obtido sem a utilização do tratamento. (BRODERSEN et al., 2014). Neste trabalho, o tratamento pode ser entendido como a modularização. Dessa forma, o impacto causal é o resultado dos escores de eficiência obtidos após a implementação da modularização subtraídos (-) os escores de eficiência que seriam obtidos se a
que os escores de eficiência obtidos após a implementação da modularização são conhecidos, pois foram calculados com a utilização da DEA. No entanto, os escores de eficiência que seriam obtidos caso a modularização não tivesse sido implementada não são conhecidos, podendo ser calculados pela técnica CausalImpact.
Para utilizar o CausalImpact é necessário um conjunto de dados relativos a uma série temporal de controle. A série temporal de controle é um conjunto de dados que não sofreu nenhum tratamento. Nesta pesquisa, a série de controle é representada pela eficiência ao longo do tempo do projeto não modularizado. Além da série temporal de controle, a técnica requer uma série temporal de resposta, ou seja, um conjunto de dados que sofreu um tratamento. Nesta pesquisa, a série temporal de reposta é representada pela eficiência do projeto modularizado ao longo do tempo. Destaca-se que o tratamento pode ser compreendido como a modularização.
Assim, as séries temporais relativas à eficiência do projeto modularizado e não modularizado ao longo do tempo foram organizadas e inseridas no software R. Os cálculos foram retornados com a previsão do confractual, ou seja, considerando como a métrica de resposta (eficiência do projeto modularizado) teria evoluído ao longo do tempo sem a modularização. Com a variável de controle (série não afetada pelo tratamento) e a variável de resposta (série afetada pelo tratamento) e também com o histórico da variável de resposta no período anterior ao tratamento, a técnica CausalImpact efetua cálculos estatísticos que incluem o efeito médio absoluto e o efeito relativo provocado pela intervenção. (BRODERSEN et al., 2014). Esse procedimento pode auxiliar os pesquisadores e gestores a deixar de concluir equivocadamente que houve algum efeito ocasionado por uma intervenção quando na verdade não houve efeito algum. (BRODERSEN et al., 2014). A Figura 38 evidencia o efeito provocado pela modularização na eficiência técnica da Engenharia de Produtos, considerando as 42 DMU‟s analisadas.
Figura 38: Efeito da modularização na Engenharia de Produtos
Fonte: Dados da pesquisa.
Ao analisar a Figura 38, deve-se considerar que o comportamento “original” contempla o comportamento atual da eficiência técnica do projeto modularizado e a projeção do comportamento em um cenário de não implantação da modularização. O comportamento atual é considerado pela linha preta, e se trata do mesmo comportamento da eficiência apresentado em gráficos anteriores. A linha pontilhada entre as DMU‟s 30 e 40 (mais precisamente na DMU 34) representa o ponto em que a série sofreu o tratamento, ou seja, em que foi modularizada. A linha sombreada em azul representa as variações da eficiência ao longo do tempo considerando o período anterior à modularização. A linha azul pontilhada representa o comportamento médio da série de eficiência anterior à modularização e estima o comportamento posterior.
Dessa forma, ao analisar o comportamento “original” da série temporal considerando a estimativa do período posterior à modularização, deve-se considerar que o comportamento da eficiência atual (linha preta), que está acima da parte sombreada em azul, é o ganho de eficiência obtido com a implementação da modularização na Engenharia de Produtos. Caso a modularização não tivesse sido implementada, a variação da eficiência do período posterior à modularização ficaria com as variações dentro da linha sombreada em azul, e não acima como observado.
Quanto ao comportamento da série de eficiência da Figura 38, como “pointwise” a técnica estima o comportamento do efeito em um intervalo de
variação da eficiência dentro desse intervalo. Na Tabela 18, está sintetizada a quantificação dos efeitos da implementação da modularização na Engenharia de Produtos.
Tabela 18: Quantificação do efeito da modularização na Engenharia de Produtos
Comportamento da eficiência Eficiência média
Cenário atual (modularizado) 0,700 Cenário confractual (caso não modularizasse) 0,430
Efeito absoluto 0,270
Efeito relativo 62,79%
Probabilidade do efeito causal 99,88901 Fonte: Dados da pesquisa.
Ao analisar os resultados dispostos na Tabela 18, pode-se observar o cenário atual, ou seja, a média da eficiência do projeto modularizado no período posterior à modularização. A média da eficiência composta no período posterior é de 0,70. Também é possível observar o cenário confractual do período posterior à modularização, ou seja, como seria o comportamento da eficiência composta da Engenharia de Produtos se a modularização não tivesse sido implementada.
Nesse sentido, se a modularização não tivesse sido implementada, a média de eficiência composta do período considerado posterior à modularização seria de 0,43. Dessa forma, conclui-se que com a implementação da modularização na Engenharia de Produtos houve um incremento de 0,27 na eficiência composta da unidade de contexto de análise. Também é possível observar o efeito relativo, que contempla um aumento de 62,79%. Destaca-se que a probabilidade do efeito causal foi de 99,88901%, ou seja, acima dos 95% estipulados como premissa para o modelo. Após realizadas as análises da Engenharia de Produto, a próxima seção introduz as análises relativas ao Processo Produtivo.