Protótipo

Para um melhor entendimento dos propósitos da solução, bem como elaborar de forma mais adequada a interface com usuário priorizando uma boa usabilidade, fez se necessário a elaboração do protótipo da ferramenta. A prototipagem tem como objetivo tornar claro os requisitos levantados e realizar correções e ajustes que se fizerem necessários. A partir do protótipo, realizamos um refinamento que resultou em outros diagramas. Vale deixar claro que o protótipo não representa necessariamente uma versão visual final da aplicação, modificações poderão acontecer. O fluxo de execução foi baseado nos Softwares OSDEA-GUI e PIM-DEA^*. Para o desenho do protótipo, utilizamos como auxílio a tela do software OSDEA-GUI^†.

A primeira tela do sistema (Figura 46) mostra o início do fluxo de execução do sistema. Para iniciar sua execução primeiramente o usuário deverá criar ou abrir um projeto já existente.

* http://deazone.com/en/software

† http://www.opensourcedea.org/

53 Figura 46 - Tela inicial da ferramenta. - Protótipo

No caso do usuário optar por criar um novo projeto, uma nova janela se abrirá. Nesta nova janela (Figura 47) o usuário deverá informar qual será a forma de carregamento dos dados do projeto.

Figura 47 - Tela que mostra as opções de carregamento dos dados – Protótipo.

54 Se o usuário optar por inserir um conjunto de dados, na janela que se abrirá logo em seguida (clicando em “Avançar”) o usuário deverá informar a quantidade de variáveis (ou parâmetros) e a quantidade de unidades (DMU’s) do problema (Figura 48).

Figura 48 - Tela que mostra a criação de um novo conjunto de dados – Protótipo.

Feito isso, o projeto será criado, porém o usuário deverá ir ao menu “Dados” (localizado na árvore do respectivo projeto, à esquerda) e inserir os valores manualmente (Figura 49).

Figura 49 - Arvore do respectivo projeto criado (a esquerda) e o conjunto de dados (a direita) – Protótipo.

55 Caso o usuário opte por importar dados de um arquivo, a ferramenta realizará a importação de dados em tabelas do Microsoft Excel, arquivo com extensão “xls” com uma formatação específica (Figura 50).

Figura 50 - Tela para importação de dados de um arquivo do Microsoft Excel.– Protótipo.

Após a etapa de inserção dos dados, devem-se configurar as variáveis do modelo. Acessando o menu “Variáveis” à esquerda, na árvore do projeto, o usuário terá acesso a configuração das variáveis do problema (Figura 51).

Figura 51 - Configuração das variáveis do modelo – Protótipo.

56 A escolha da formulação DEA que fará parte do modelo, é feita em “Detalhes do modelo”

(Figura 52). Esta funcionalidade permite que o usuário escolha a formulação DEA que julgar necessário.

Figura 52 - Tela de escolha da formulação DEA para o modelo - Protótipo

Terminada a etapa de definição dos dados, o usuário deverá acessar o menu “Ferramentas”, na barra superior, e clicar em “Executar” (Figura 53). Feito isso, aparecerá um novo item na arvore a esquerda contendo as informações da solução (Figura 54).

Figura 53 - No menu “Ferramenta” na barra superior a opção “Executar” realiza o processamento do sistema. - Protótipo

57 Figura 54 - Após clicar em “Executar” será exibida na arvore a esquerda o item “Solução” – Protótipo.

Os itens de “Solução” serão gerados após o processamento. O resultado desta execução será exibido ao usuário. Os itens exibidos serão: dados utilizados (Figura 54), Objetivos, Projeções, Lambdas, Peer Group, Folgas e Pesos.

Os escores de eficiência e se a unidade é eficiente serão exibidos na tela ao clicar no item “Objetivos” na arvore do respectivo projeto (Figura 55). Ao acessar o item projeções, o usuário terá acesso as projeções processadas pelo modelo (Figura 56). Os respectivos valores de Lambda (Figura 57), do Peer Group (Figura 58), das Folgas (Figura 59) e dos Pesos (Figura 60) são exibidos nos itens “Lambda”, “Peer Group”, “Folgas” e “Pesos”, respectivamente.

58 Figura 55 - Tela que exibe ao usuário que mostra os escores de eficiência das DMU’s – Protótipo.

Figura 56 - Tela que exibe ao usuário os resultados das projeções na fronteira de eficiência – Protótipo.

59 Figura 57 - Tela que exibe ao usuário os valores de Lambda para cada DMU – Protótipo.

Figura 58 - Tela que exibe ao usuário os valores do Peer Group para cada DMU – Protótipo.

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Figura 59 - Tela que exibe o valor das folgas de cada DMU – Protótipo.

Figura 60 - Tela que exibe o valor dos pesos para cada DMU – Protótipo.

61 5 Resultados

A ferramenta proposta foi implementada na linguagem Java com o auxílio da IDE NetBeans. Conforme previsto, foi necessário o uso da biblioteca OSDEA (Open Source Data Envelopment Analysis) para o processamento dos modelos de DEA. A interface gráfica da ferramenta foi desenvolvida tomando como base o protótipo proposto e seu fluxo de execução, seguindo o diagrama de atividades apresentado na seção “Modelagem” (Vide 4.1).

No entanto algumas decisões foram tomadas com a finalidade de simplificar a construção desta ferramenta. A ferramenta recebeu o nome de DEA-NESP.

A Figura 61 nos mostra a tela inicial do sistema. Seguindo o projeto proposto, ela nos apresenta uma interface que contém instruções de como realizar a inserção de dados e a criação de um novo projeto. Note logo acima do quadro de apresentação, há 2 botões cuja funcionalidade é realizar processamentos. A decisão de retirar o menu “Ferramentas”, antes responsável por abrigar essas funcionalidades, e trocá-lo por um botão na tela principal, tem como intuito diminuir a quantidade dos cliques e assim aumentar sua facilidade de uso e compreensão.

Figura 61 - Tela inicial da ferramenta implementada – DEA-NESP.

Clicando na opção “Novo” o usuário irá criar um projeto em branco, no qual terá de realizar a inserção dos dados. Nesta primeira versão da ferramenta, não foram contempladas as funções “Abrir” e “Salvar” projetos. A tela que exibe ao usuário as formas de inserção de dados é mostrada pela Figura 62. Note que esta tela é análoga ao protótipo (Figura 46).

62 Figura 62 - Tela para escolha das opções de inserção dos dados - DEA-NESP.

Ao escolher a opção de “Inserir conjunto de dados” e clicando em “Avançar”, o sistema irá exibir a tela em que o usuário irá definir a quantidade de unidades e variáveis do problema (Figura 64). A decisão de criar a tela de inserção de dados em uma janela diferente da principal, tem também como objetivo melhorar a usabilidade. A importação é feita escolhendo a opção “Importar Dados a partir de uma planilha do MS Excel” (Figura 62). Para ser compatível com a importação da ferramenta, o arquivo tem que possuir a seguinte formatação (Figura 63). Na qual a primeira linha e primeira coluna do conjunto de dados deverá estar escrito a palavra “Dados”. Nas demais colunas que a seguem, deverá estar escrito o nome das variáveis. Nas linhas abaixo da palavra “DATA”, deverão estar escritos os nomes das DMU’s do problema. Nas demais células deverão ser escritos os valores relativos ao problema. A palavra DATA deverá indicar o início do conjunto de dados e poderá estar em qualquer célula da planilha.

Figura 63 - Formato compatível com a entrada de dados da ferramenta.

Criando uma janela em separado o foco do usuário na criação dos dados necessários (quantidade de unidades e criação das variáveis) para a modelagem será maior. Após definido os valores de forma correta e clicar no botão “Concluir”, a tela principal da ferramenta irá exibir a tabela para inserção de valores relativos ao problema (Figura 65). Note que ao

63 selecionar a opção “Dados”, na árvore a esquerda na tela principal, o botão “Executar DEA”

ficará ativo. Este botão tem a funcionalidade responsável por realizar o processamento do modelo. Já ao clicar na opção “Estatística” da árvore à esquerda, o botão “Analisar Dados”

ficará ativo. Ao acionar este botão, será feita uma analise estatística dos dados inseridos, tais como: média, desvio padrão, variância, etc. (Figura 66). A análise estatística é uma forma encontrada de se realizar uma análise prévia dos dados que serão utilizados na modelagem (Figura 65).

Figura 64 - Tela de criação de conjunto de dados – DEA-NESP.

64 Figura 65 - Tela que mostra a tabela criada para inserção de dados – DEA-NESP.

Figura 66 - Tabela com os dados inseridos – DEA-NESP.

65 Figura 67 - Tabela com o resultado do calculo estatístico – DEA-NESP

As configurações relativas à orientação das variáveis e o tipo de formulação a ser realizada são definidas ao se acionar o botão “Executar”, sendo exibida uma janela com as configurações mostradas na Figura 68.

Figura 68 - Tela de configuração dos dados do modelo – DEA-NESP

66 Em sua primeira versão, a ferramenta proposta foi contemplada somente com as principais formulações de DEA, que são DEA-VRS [5] com orientação a insumo e produto e DEA-CRS [6] também com orientação a insumo e produto.

Por tratar-se de uma ferramenta que permite o processamento de mais de uma solução para um dado conjunto de dados. Foi decidido o uso de uma janela para que a definição das configurações fosse realizada. Assim o usuário final tem maior foco sobre as ações de configuração que está realizando. Ao acionar o botão “Ok” o resultado será a criação de um item com o nome definido pela usuário na árvore à esquerda na tela principal. Os subitens que serão exibidos nesta árvore são análogos aos apresentados pela Figura 53 do protótipo, porem em alguns termos foram usados sinônimos (Figura 69). Os subitens resultados do processamento da metodologia sobre um conjunto de dados são Escore (Figura 70), Metas (Figura 71), Lambdas (Figura 72), Benchmarks (Figura 73), Folgas (Figura 74) e Pesos (Figura 75).

A ferramenta desenvolvida possui a vantagem de permitir a edição dos dados inseridos a priori, pois ela preserva os dados que foram utilizados em uma solução. Outra vantagem observada é o fato de que as ferramentas gratuitas de uma forma geral não permitem a inserção de dados diretamente em uma tabela em branco, sendo assim, somente feito através da importação de algum arquivo externo, seja de extensão “csv” ou “.xls” do Microsoft Excel.

Figura 69 - Tela que exibe os dados utilizados no processamento – DEA-NESP.

67 Figura 70 - Tela que exibe o escore calculado – DEA-NESP.

Figura 71 - Tela que mostra as metas para cada DMU – DEA-NESP.

68 Figura 72 - Tela que mostra os lambdas calculados para cada DMU – DEA-NESP

Figura 73 - Tela que mostra os benchmarks de cada DMU - DEA-NESP.

69 Figura 74 - Tela que exibe as folgas para cada DMU DEA-NESP.

Figura 75 - Tela da ferramenta que exibe os pesos para cada DMU- DEA-NESP

70 De forma análoga, ou seja, utilizando os mesmo critérios de análise das ferramentas feito no Quadro 6, realizamos a análise da ferramenta implementada. No que diz respeito ao tratamento de dados, a ferramenta possibilita que usuário edite os dados importados, ou inseridos se for o caso, na própria tela da aplicação, facilitando assim que alterações nos valores do conjunto de dados sejam feitas de forma mais fácil. No que diz respeito à usabilidade, ou adequação ao uso, seus usuários-chave, os especialistas em DEA, constataram que a ferramenta é bem intuitiva e fácil de utilizar porém é necessária uma funcionalidade de “Ajuda” para instruir o usuário. Por permitir que usuário construa com um mesmo conjunto de dados diversas simulações, e por permiti-lo de forma prática, foi constatado pelos próprios usuários que a ferramenta possui uma alta facilidade de gerir os modelos. A ferramenta não possui análise gráfica, não exporta arquivos e possui suporte a dois modelos DEA:

VRS (orientação a insumo e produto) e CRS (orientação a insumo e produto).

71 6 Conclusões

Data Envelopment Analysis é uma metodologia de benchmarking amplamente utilizada em diversos setores da economia, em vários países do mundo. Segundo Gattoufi (2004) são mais de 1800 artigos publicados que citam DEA. No Brasil ela vem sendo amplamente estudada, e aplicada, na questão de reajuste tarifário dos setores de energia elétrica. Dado este contexto de crescente aplicação da metodologia, sobretudo no Brasil, faz-se necessário o defaz-senvolvimento de ferramenta em português que possua uma usabilidade adequada.

Uma breve análise das ferramentas mais utilizadas constatou que as ferramentas com fins comerciais possuem uma gama de funcionalidades que auxiliam no processo de comparação. A principal desvantagem consiste no fato de que geralmente em um processo de análise por DEA não se faz necessário o uso de muitas dessas funcionalidades. Já as ferramentas gratuitas, em sua maioria, perdem no critério usabilidade e no que tange à impressão dos resultados na tela. No caso da ferramenta OSDEA, a melhor em usabilidade das ferramentas gratuitas, foi constatada uma falha em sua robustez quanto ao tratamento de exceções.

No que tange a ferramenta projetada e implementada no seguinte trabalho é importante ressaltar que ela abrange aspectos de usabilidades que a difere das outras ferramentas, tanto as gratuitas, quanto a aquelas que têm algum fim comercial. O tratamento em janelas proporciona um melhor foco na tarefa que o usuário realiza e dificulta erros e enganos por parte do usuário durante a modelagem DEA. A ferramenta também é contemplada com a análise estatística dos dados, funcionalidade não encontrada em ferramentas gratuitas.

Como uma primeira versão, a ferramenta já implementa a metodologia DEA processando os dados inseridos manualmente ou através de importação de arquivos do MS Excel e retorna todos os resultados ao usuário. Nesta primeira versão foram desenvolvidas as formulações DEA-CRS [6] e DEA-VRS[5] ambos orientados a insumo ou produto. Em versões posteriores desta ferramenta serão incluídas outras formulações. A funcionalidade de salvar os arquivos de projeto não foi contemplada neste projeto.

Esta primeira versão da ferramenta já foi utilizada e testada por alguns especialistas que constataram que ela possui uma boa usabilidade, ou seja, trata-se de uma ferramenta adequada ao uso. Sendo assim, o fluxo normal, desde sua entrada de dados até a saída dos indicadores ocorreu de forma simples e sem impedimentos. A principal vantagem constatada por eles é a possibilidade de usarmos diferentes formulações DEA com um mesmo conjunto de dados. Outra funcionalidade que se mostrou importante foi a possibilidade de inserção do conjunto de dados através de uma configuração feita no próprio sistema e não somente através de arquivos externos. O principal ponto negativo levantado foi o de que a ferramenta não possui a funcionalidade de “Ajuda”. Sendo assim, o usuário leigo não possui uma orientação

72 completa sobre a utilização da ferramenta. A implementação da funcionalidade de “Ajuda”

ficou como sugestão para os trabalhos futuros.

Como sugestão para trabalhos futuros a ferramenta poderá receber como funcionalidade a impressão de gráficos que mostrem a dispersão dos dados e a fronteira de DEA, além de recursos de internacionalização, adaptando-a assim para outros idiomas. No que tange o seu código-fonte, o mesmo poderá sofrer um processo de refatoração [12] no intuito de melhorar sua estrutura interna e sua arquitetura, tornando-o cada vez mais extensível à outras funcionalidades. A ferramenta também contará com uma funcionalidade de “Ajuda” para que o usuário possa se orientar quanto ao uso da ferramenta.

73 7 Referencias

[1] ALMEIDA, M. R.; MARIANO E. B.; REBELATTO, D. A. N; Ferramenta para calcular eficiência: um procedimento para engenheiros de produção. Anais do XXXIV COBENGE. Passo Fundo: Ed. Universidade de Passo Fundo, Setembro de 2006.

[2] SURCO, D. F; Desenvolvimento de uma ferramenta computacional para avaliação da eficiência técnica baseada em DEA. Dissertação para a obtenção do grau de Mestre na Universidade Federal do Paraná. Curitiba, 2004.

[3] COOK, W. D.; ZHU, W. D.; Data Envelopment Analysis: Modeling Operational Processes and Measuring Productivity. Boston: CreateSpace Independent Publishing Platform, 2008.

[4] SHERMAN, D.H.; ZHU, W.D.; Service Productivity Management: Improving Service Performance using Data Envelopment Analysis. Boston: Springer Science, 2008.

[5] BANKER, R.D.; R.F. CHARNES; W.W. COOPER: Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science vol. 30, pp. 1078–1092. 1984.

[6] CHARNES, A.; W. COOPER; E. RHODES; Measuring the efficiency of decision-making units. European Journal of Operational Research vol. 2, pp. 429–444. 1978.

[7] TALLURI, S;Data Envelopment Analysis: Models and Extensions. Decision Lines vol.

31, pp.8-11. Pennsylvania, May 2000.

[8] RAMOS, R. E. B; FERREIRA, G. M; Analisando retornos de escala usando DEA: um estudo em instituições de ensino tecnológico no Brasil. GEPROS. Gestão da Produção, Operações e Sistemas – Ano 2, vol. 5 pp. 25-38. Natal, Dezembro de 2007.

[9] BEZERRA, E. Princípio de Análise e Projeto de Sistemas com UML 2ª. Ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2007.

[10] GATTOUFI, S.; ORAL, M.; REISMAN, A.; Data envelopment analysis literature: a bibliography update (1951–2001). Socio-Economic Planning Sciences 38, pp159–229, 2004.

[11] ANGULO MEZA, L.; BIONDI NETO, L.; SOARES DE MELLO, J.C.C.B.; GOMES, E.G. ISYDS - Integrated System for Decision Support (SIAD - Sistema Integrado de Apoio à Decisão): a software package for data envelopment analysis model. Pesquisa Operacional, v. 25, (3), p. 493-503, 2005.

[12] FOWLER, M. Refatoração: Aperfeiçõando o projeto de código existente. 1ª. Ed.

Porto Alegre:Bookman, 2004.

74 APENDICE A

A.1 – Telas do Konsi-DEA for Benchmarking

Figura A.1-1 – Disposição dos dados de entrada para a ferramenta “KonSi-DEA for Benchmarking”.

Figura retirada do site www.dea-analysis.com – versão traduzida.

75 Figura A.1-2 – Tela “List of Units” que permite que DMU’s (unidades) sejam adicionadas, removidas,

renomeadas ou movidas.

Figura A.1-3 – Tela “List of parameters” que permite que os parâmetros sejam adicionados e removidos.

76 A.2 – Telas do Frontier Analyst

Figura A.2-1 – A área contornada de verde nos mostra os recursos que o software dispõe para demais configurações do modelo. As configurações de otimização (“Optimisation mode”) estão disponíveis na área

contornada em vermelho.

77 A.3 – Tela do OSDEA-GUI

Figura A.3-1 – Tela de configuração dos parâmetros (ou variáveis ) no OSDEA-GUI.