Logística reversa para resíduos de equipamentos eletroeletrônicos: seleção de variáveis para um modelo de previsão de demanda

Abstract

A previsão de demanda é uma ferramenta importante para planejar e implantar a logística reversa, obrigatória no Brasil, para equipamentos eletroeletrônicos (EEE). Este artigo objetiva selecionar variáveis a serem utilizadas como base de um modelo de previsão de demanda para os Resíduos de Equipamentos Eletroeletrônicos (REEE). Trata-se de uma pesquisa exploratória e descritiva, desenvolvida por meio de revisão da literatura e da aplicação do Método de Análise Hierárquica (AHP). A lista inicial das variáveis com potencial para compor um modelo de previsão de demanda para REEE foi obtida na literatura e, a partir disso, foi elaborado um questionário para que especialistas pudessem realizar as análises paritárias de importância. Após aplicação do método AHP e do cálculo dos pesos ponderados, obteve-se a classificação das variáveis. Foram selecionadas sete variáveis (33% do total) que representam 71,1% dos pesos ponderados, destacando-se a estimava de vida útil do equipamento como a mais relevante.

Demand forecasting is an important tool for planning and implementing reverse logistics, mandatory in Brazil, for electrical and electronic equipment (EEE). This paper aims to select variables to be used as the basis of a demand forecast model for Waste Electrical and Electronic Equipment (WEEE). This is an exploratory and descriptive research, developed through a literature review and the Analytic Hierarchic Process (AHP). The initial list of variables with the potential to compose a demand forecast model for WEEE was obtained in the literature and, from this, a questionnaire was elaborated so that experts could carry out the parity analyzes of importance. After applying the AHP method and the weights calculation was obtained the variable classification. Were selected seven variables (33% of the total), representing 71.1% of the weighted weights, highlighting the estimated equipment useful life as the most relevant.