Análise de eficiência na gestão de portfólio de tecidos de malha

Abstract

O setor têxtil brasileiro é um importante empregador na indústria de transformação nacional e uma das maiores indústrias têxteis do mundo. No entanto, o ano de 2020 trouxe um novo cenário para o segmento, bem como para toda a indústria global, devido aos desafios de sobrevivência impostos pela pandemia de COVID-19. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um protocolo de tomada de decisão para atender às novas exigências desse panorama atípico na indústria têxtil. Uma abordagem promissora para enfrentar esse cenário de instabilidade econômica seria promover o incremento da eficiência avaliando o efeito de parâmetros técnicos e de custeio na gestão de portfólio de produtos têxteis. Juntamente com técnicas estatísticas, modelos DEA (Data Envelopment Analysis) e Árvores de Decisão foram aplicados a dados de um conjunto de malhas esportivas. Os resultados permitiram identificar produtos têxteis ineficientes quanto à relação insumo-produto, bem como os principais motivos técnicos relacionados às maiores ineficiências, tais como composição de fibras e raportes dos tecidos de malha utilizados na fabricação. Foi possível ainda nortear o desenvolvimento de uma nova malha fictícia, compreendendo seu posicionamento na Árvore de Decisão apresentada, o que possibilita conjecturar a eficiência de Retorno Variável de Escala (VRS) desse produto antes mesmo de seu efetivo lançamento.

Abstract: The Brazilian textile sector is an important employer in the national manufacturing industry and one of the largest textile industries in the world. However, the year 2020 brought a new scenario for the segment, as well as for the entire global industry, due to the survival challenges imposed by the COVID-19 pandemic. This work aims to develop a decision-making protocol to attend to new requirements of this atypical panorama in the textile industry. A promising approach that addresses this scenario of economic instability would be to promote efficiency´s increment by assessing the influence of technical and financial parameters on the management of textile product portfolios. Along with statistical techniques, DEA (Data Envelopment Analysis) models and Decision Trees were applied to data from a sports weft knitted fabrics sample. Results allow identifying inefficient textile products regarding input-output ratio as well as the main technical reasons related to the greatest inefficiencies, such as fiber composition and the structure of the knitted fabric used in the manufacture. It was also possible to guide the development of a new fictitious knitted fabric, understanding its position in the presented Decision Tree, allowing to conjecture the Variable Return of Scale (VRS) efficiency of this product even before its effective launch.