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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Determinantes tecnológicos da indústria 4.0 na eficiência de operadores logísticos no Brasil.
Autor(es): Silva, Lucas Roberto Coelho da
Primeiro Orientador: Rodrigues, Antonio Carlos
Membro da banca: Santos, Leonardo Lemos da Silveira
Membro da banca: Carvalho, Nádia
Resumo: O presente trabalho busca identificar os impactos que a adoção de tecnologias da indústria 4.0 têm na eficiência de operadores logísticos. Foram utilizados dados secundários sobre a atuação dos operadores logísticos nos anos de 2019 e 2020 disponibilizados pela Revista Tecnologística. As análises foram feitas por meio do modelo Data Envelopment Analysis (DEA) em dois estágios. No primeiro estágio, utilizou-se a DEA para mensurar a eficiência dos operadores logísticos. No segundo estágio, foi aplicada a Bootstrap Truncated Regression (BTR) para explorar a relação entre a eficiência e as tecnologias da Indústria 4.0 selecionadas. Em relação aos resultados, identificou-se no primeiro estágio uma ineficiência técnica média alta, o que indica falha gerencial na utilização dos recursos de forma eficiente. Por outro lado, os operadores logísticos atuam com baixa ineficiência de escala, ou seja, atuam bem próximo a escala (tamanho) ótima de produção. No segundo estágio, todas as variáveis contextuais foram significativas. As variáveis Drones, Big-Data e Business Intelligence apresentaram um impacto positivo, ao passo que a Internet das Coisas (IoT) demonstrou um impacto negativo. Os resultados mostram que a adoção de tecnologias da Indústria 4.0 promove ganhos expressivos de eficiência, porém elas devem ser bem exploradas para que seus custos de introdução não sobressaiam os benefícios. O estudo se mostra original uma vez que utiliza a metodologia DEA como ferramenta de benchmarking para o desenvolvimento de boas práticas no setor de prestação de serviços logísticos.
Abstract: The present study seeks to identify the impacts that the adoption of industry 4.0 technologies have on the efficiency of third-party logistics (3PL). Secondary data on the performance of third-party logistics (3PL) in the years 2019 and 2020 made available by Revista Tecnologística were used. The analyzes were performed using the Data Envelopment Analysis (DEA) model in two stages. In the first stage, DEA was used to measure the efficiency of third-party logistics (3PL). In the second stage, Bootstrap Truncated Regression (BTR) was applied to explore the relationship between efficiency and selected Industry 4.0 technologies. Regarding the results, a high average technical inefficiency was identified in the first stage, which indicates a managerial failure in the efficient use of resources. On the other hand, third-party logistics (3PL) operate with low scale inefficiency, that is, they operate very close to the optimal production scale (size). In the second stage, all contextual variables were significant. The Drones, Big-Data and Business Intelligence variables had a positive impact, while the Internet of Things (IoT) had a negative impact. The results show that the adoption of Industry 4.0 technologies promotes significant efficiency gains, but they must be well explored so that their introduction costs do not outweigh the benefits. The study is original since it uses the DEA methodology as a benchmarking tool for the development of good practices in the logistics services sector.
Palavras-chave: Operadores logísticos
Eficiência
Indústria 4.0
Bootstrap truncated regression (BTR)
Third-party logistics (3PL)
Efficiency
Industry 4.0
Data envelopment analysis (DEA),
CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Juiz de Fora - Campus Avançado de Governador Valadares
Sigla da Instituição: UFJF/GV
Departamento: ICSA - Instituto Ciências Sociais Aplicadas
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Brazil
Licenças Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14323
Data do documento: 19-Jul-2022
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