Análisis de la eficiencia relativa de los proyectos en la empresa Omae Construcciones Ltda usando la metodología DEA

Abstract

El presente trabajo tiene como objetivo medir la eficiencia relativa de los proyectos de construcción en la empresa OMAE CONSTRUCCIONES LTDA utilizando la metodología de análisis envolvente de datos, conocida como DEA por sus siglas en inglés, con el fin de determinar resultados de los proyectos hacen un mejor aprovechamiento de recursos. Para lograr esto en primera instancia se realizó la recolección de información de los datos disponibles con los que cuenta la empresa, para luego construir una base de datos la cual contara variables homogéneas tanto de entrada como de salida, las cuales pueden ser medidas o analizadas en todos los proyectos de obra. Después de realizar este primer paso, se llevó a cabo un análisis estadístico de correlación con el fin de identificar relaciones entre ellas, puesto que cuando se evidencia variables correlacionadas entre sí generan redundancias en el modelo. Debido a lo anterior se pudo determinar las variables más adecuadas para el estudio, posteriormente para la construcción del modelo se seleccionaron tres variables de entrada (cantidad de trabajadores, tiempo planificado y costos de material), tres de salida (área total de construcción,% utilidad,% construcción) y 27 proyectos o unidades de toma de decisión conocidas como Decision Making Units (DMU). Posteriormente, para identificar los proyectos ineficientes se corrieron dos modelos CCR y BCC orientados a las, se tomó la decisión de realizar esta orientación debido a que lo que se quiere es disminuir los recursos utilizados para alcanzar las salidas esperadas. Con los resultados obtenidos se realizó el análisis respectivo en el cual se identificaron más proyectos ineficientes para el modelo CCR, debido a que este modelo es más restrictivo, que el modelo BCC el cual presenta menos proyectos ineficientes. Para concluir, se tuvieron en cuenta los resultados de los dos modelos, para lo cual se identificó que la variable con más sensibilidad para los inputs virtuales es la cantidad de trabajadores por ende cualquier minimización o aumento de esta, generara cambios en el valor de la eficiencia