Fabiana Rodrigues Leta #
João Carlos C. B. Soares de Mello * †
Eliane Gonçalves Gomes ‡
Lidia Angulo Meza §
#Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica – Universidade Federal Fluminense
Rua Passo da Pátria 156, São Domingos, 24210-240, Niterói, RJ, Brasil
]]> †Departamento de Engenharia de Produção – Universidade Federal Fluminense
Rua Passo da Pátria 156, São Domingos, 24210-240, Niterói, RJ, Brasil
‡Embrapa Monitoramento por Satélite
Av. Dr. Júlio Soares de Arruda 803, Parque São Quirino, 13088-300, Campinas, SP, Brasil
§Departamento de Ciência dos Materiais – Universidade Federal Fluminense
Av. dos Trabalhadores 420, 27255-125, Volta Redonda, RJ, Brasil
]]> lidia_a_meza@yahoo.com
Resumo
Este artigo faz um estudo preliminar da qualidade de máquinas-ferramenta com Análise Envoltória de Dados (DEA). O objectivo é agregar várias medidas de erro estáticas em uma única medida, mas sem incorporar opiniões subjectivas. Para este fim, além do modelo DEA CCR são usadas técnicas adicionais para melhorar a discriminação. Para adequar-se à especificidade do problema, foi necessário introduzir algumas alterações à forma clássica de aplicação dos métodos mencionados. Os modelos são aplicados a um conjunto de quatro tornos do Laboratório de Usinagem da Universidade Federal Fluminense.
Palavras chave: DEA; Incremento da discriminação; Máquinas-ferramenta.
Turning machine static evaluation using methods for ranking inprovement of DEA models
Abstract
]]> In this paper we present a turning machine study with the use of Data Envelopment Analysis (DEA). The main goal is to obtain a unique performance measure aggregating all the partial measures without personal opinions. We use DEA CCR classic model together with certain techniques for ranking improvement. We include a brief description of those techniques as well as some new developments in order to achieve the goal of our problem. The models are used to evaluate four turning machines belonging to Machine-Tools Laboratory of Universidade Federal Fluminense.Keywords: DEA; Ranking improvement; Machine tools.
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]]> * Autor correspondente
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