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Análise de Eficiência baseada em Benchmarking

 

Esta tecnologia é voltada para rede de  lojas e também franquias visando:

  • Comparar a eficiência econômica entre lojas de uma mesma rede identificando as eficientes e ineficientes;
  • Apontar individualmente as ações para maximizar o resultado;
  • Monitorar a evolução da eficiência econômica do negócio;
  • Responder ao franqueador e também ao franqueado: O resultado atual é o resultado máximo que o negócio pode apresentar?

 

 

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Escopo de um trabalho realizado:

  • Foram consideradas 11 lojas franqueadas na análise realizada.
  • A análise foi orientada a Output, isto é, o aumento dos resultados mantendo-se os inputs constantes.
  • Variáveis de Input (entrada) utilizadas
    • Ativos
    • Despesas
  • Variáveis de Output (saída) utilizadas
    • Receita
    • Resultado

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Aplicações práticas desta tecnologia:

  • Apontamento do resultado máximo potencial e apoio para sua conversão em resultado real da loja;
  • Elaboração de orçamentos e metas de resultado para as unidades franqueadas com possibilidade concreta de obtenção da máxima produtividade;
  • Criação e avaliação de múltiplos cenários onde o gestor poderá simular e conhecer antecipadamente os resultados de possíveis alterações na operação;
  • Direcionamento e correção de investimentos;
  • Apontamento de ineficiência econômica em tempo hábil para aplicação de correções;
  • Suporte e Apoio à Decisão para abertura de novas lojas;
  • Consolidação do papel da central franqueadora como um Bureau de Informações Estratégicas.

 

Em nossa metologia de trabalho, realizamos:

  • Seleção das variáveis mais adequadas ao negócio para calibração do modelo;
  • Identificação da fronteira eficiente onde se localizam as melhores lojas da rede;
  • Identificação das lojas ineficientes;
  • Apontamento das ações para atingir a fronteira de eficiência econômica considerando-se as especificidades de cada loja da rede

 

Técnicas utilizadas:

  • Modelos de eficiência ( Análise por Envoltória de Dados (DEA), Modelos de Fronteira Estocástica (MFE))
  • Programação Não-Linear ( Algoritmo da Bissecação, Algoritmo Newtoniano, Algoritmo de Frank-Wolf, Algoritmo de SUMT)
  • Meta-Heurística  (Algoritmo Genético (G))
  • Análise de decisão com incerteza de um evento (Árvore de Decisão, Simulação de Monte Carlo)
  • Análise de decisão com vários eventos incertos (Cadeias de Markov, Simulação de Monte Carlo)
  • Teoria das filas
  • Teoria dos estoques
  • Modelos de previsão  (Regressão de Paris - Winsten, Holt-Winters, Exponenciação, Médias Móveis, Box-Jenkins, Vetor Autorregressivo (VAR), Vetor de Correção de Erros (VEC) , Redes Neurais Artificiais)
  • Pesquisa Operacional  (Programação Linear, Algoritmo Simplex, Algoritmo de Karmarkar, Análise de Sensibilidade e Análise Dual, Algoritmo de Transportes, Algoritmo de Designação, Algoritmo Húngaro, Algoritmo do Caminho Mais Curto, Algoritmo da Árvore de Expansão Mínima,  Algoritmo de Programação Inteira, Algoritmo de Programação Binária, Algoritmo de Programação Inteira-Binária)