Benchmarking de práticas de excelência através da teoria da resposta ao item

Abstract

The item response theory (IRT) was first applied in Brazil in 1995, in education and, since then, it has been used in several studies in Production Engineering. This study, with a quantitative approach, compared to the same latent scale the maturity of 177 companies from Ceará, from 18 production chains based on the deployment ability of 46 best practices in management. This study aimed to establish the Cearense benchmark chain, ranking companies in order of maturity and management practices with greater difficulties to be fully applied. Among the results, it can be highlighted the productive chains benchmark: food, metal mechanic, automotive and export; items with greater deployment of difficulty: standardization units targeted to the final consumer, integration with logistics and automation service providers, like robots. The model proved to be a suitable tool for comparative analysis of supply chains.

Aplicação da Teoria de Resposta ao Item (TRI) na identificação de indicadores quantitativos discriminantes para a prática de benchmarking empresarial

“…Responde-se então a hipótese primeira que indagava: "Será que a TRI é uma técnica que consegue extrair informações latentes de acordo com o desempenho financeiro das empresas?". Esta característicaposicionar indicadores numa mesma escala -também foi vista em Trierweiller et al (2013) ao comparar diferentes aspectos de divulgação de gestão ambiental, em Albertin et al (2016) ao comparara cadeias produtivas e em Vargas (2008) ao analisar capital humano. Este último, inclusive aplicou o conceito de itens âncoras, que não foi utilizado nesta pesquisa.…”

“…Os autores obtiveram um bom desempenho do modelo ao utilizar a TRI, com ajuste do modelo próximo do ideal. Albertin et al (2016) compararam o desempenho de 177 empresas brasileiras, associadas a 18 cadeias produtivas, baseado-se em 46 itens relativos às práticas de excelência em gestão.…”

“…Na área de gestão, baseando-se em consultas na Scopus e ScienceDirect, esta técnica foi utilizada para: mensurar a qualidade (Alexandre, Andrade, Vasconcelos, & Araujo, 2002;Paas & Sijtsma, 2008), avaliar intangíveis (Vargas, Selig, Andrade, & Ribeiro, 2008), mensurar o desempenho de gestão ambiental e responsabilidade social (Nicolosi, Grassi, & Stanghellini, 2014;Trierweiller et al, 2012;Trierweiller, Severo Peixe, Tezza, Bornia, & Campos, 2013), benchmarking de produtos e de marketing (Pacheco, de Andrade, & Bornia, 2015;Wang & Finn, 2013, 2014, benchmarking de setores (Albertin, Baltazar, Pontes, & Barroso, 2016;Reeves & Ford, 2004), mensurar a interação entre sistemas de informação e usuários (Rusch, Lowry, Mair, & Treiblmaier, 2017), rastreabilidade de produtos (Matzembacher, Carmo Stangherlin, Slongo, & Cataldi, 2018) e para mensurar a associação entre o nível financeiro e bem estar de trabalhadores independentes (Patel & Wolfe, 2019).…”

Análise e aplicação de métodos de previsão de demanda: um estudo de caso em uma organização do setor têxtil.

“…O planejamento e controle produtivo (PCP) conceitua-se como o processo que apoia o sistema produtivo, alocando recursos para a produção de produtos e serviços, planejando a ordem lógica de fabricação e traduzindo os objetivos do plano de negócio para o sistema fabril (ALBERTIN & PONTES, 2016). Devido o PCP ter grande interação com outros departamentos -compras, engenharia, RH, manutenção, entre outros, tornando-se um setor com grande importância dentro do sistema produtivo.…”

“…A previsão de demanda parte do princípio da incerteza sobre o consumo futuro de bens e serviços e a necessidade de se obter informações para auxiliar na tomada de decisão, visto sua importância para o planejamento dos sistemas produtivos dentro de uma organização (ALBERTIN & PONTES, 2016).…”