Evaluation of the Operational Efficiency of Brazilian Ports in the Handling of Corn between the Years 2019 and 2023
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20214244Keywords:
Efficiency, Logistics, Ports, Corn, ProductivityAbstract
This project aims to showcase the performance of the main Brazilian ports by calculating the average operational berth productivity, combining the use of technological tools such as Python and Power BI to build a visualization of the national port scenario in corn handling. Using the Data Envelopment Analysis (DEA) model, a ranking was developed to classify the ports based on their installed infrastructure and the total cargo handled from 2019 to 2023. As a result, the integration of these information technology tools within the logistics context enables the assessment of the port sector in Brazil.
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ACOSTA, C. M. M.; SILVA, A. M. V. A. DA; LIMA, M. L. P. de. Aplicação de análise envoltória de dados (DEA) para medir eficiência em portos brasileiros. Universidade Federal do Rio Grande, 2011. Disponível em: https://repositorio.furg.br/handle/1/847.
ANACONDA, Inc. (s.d.). Anaconda Distribution. Disponível em: https://www.anaconda.com/products/distribution. Acesso em: 21 abr. 2025.
ANTAQ. Agência Nacional de Transportes Aquaviários. Base de dados abertos. Brasília: ANTAQ, [s. d.]. Disponível em: https://www.gov.br/antaq/pt-br/assuntos/dados-abertos. Acesso em: 21 abr. 2025.
CAVALCANTE, Francisco da Cunha. Análise envoltória de dados: fundamentos e aplicações. Fortaleza: Edições UFC, 2011.
CAVALCANTE, Francisco da Cunha; ANDRIOLA, Wânia B. Avaliação de eficiência de programas educacionais: uma aplicação da análise envoltória de dados (DEA). Ensaio: Avaliação e Políticas Públicas em Educação, v. 20, n. 77, p. 263–284, 2012.
CAVALCANTE, Francisco da Cunha; LEITE, Hugo Queiroz. Análise envoltória de dados: teoria, metodologia e aplicações. Fortaleza: Edições UFC, 2013.
CHARNES, A.; COOPER, W. W.; RHODES, E. Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, v. 2, n. 6, p. 429–444, 1978.
CHAVES, Cristiane Maria; THOMAZ, José Carlos. Utilização da análise envoltória de dados para avaliação de desempenho institucional: uma aplicação no ensino técnico federal. Revista Gestão & Planejamento, v. 9, n. 2, p. 257–276, 2008.
DATACAMP. What is Python? Disponível em: https://www.datacamp.com/community/blog/what-is-python. Acesso em: 21 abr. 2025.
FALCÃO, V. A.; CORREIA, A. R. Eficiência portuária: análise das principais metodologias para o caso dos portos brasileiros. Journal of Transport Literature, v. 6, n. 4, p. 133–146, 2012.
GARCIA, B. T. G.; SILVA, M. A. V. da; FREITAS, M. A. V. de. Análise da eficiência na geração de resíduos nos terminais portuários de carga geral utilizando DEA. Revista Produção e Desenvolvimento, v. 3, n. 1, p. 60–79, jan./abr. 2017. Disponível em: https://portal.amelica.org/ameli/journal/167/1671513006/html/. Acesso em: 21 abr. 2025.
GIACOMIN, J. Análise da eficiência de terminais de granéis sólidos utilizando o método análise envoltória de dados (DEA). 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2019. Disponível em: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/197554. Acesso em: 21 abr. 2025.
HUNTER, J. D. Matplotlib: A 2D graphics environment. Computing in Science & Engineering, v. 9, n. 3, p. 90–95, 2007.
MCKINNEY, W. Python for data analysis: data wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. 2. ed. Sebastopol: O'Reilly Media, 2017.
NOTTEBOOM, T.; RODRIGUE, J.-P. Port regionalization: towards a new phase in port development. Maritime Policy & Management, v. 35, n. 3, p. 295–313, 2008.
OLIPHANT, T. E. A guide to NumPy. Trelgol Publishing, 2006.
PIRES, A. C. R. Produtividade de infraestrutura portuária: métricas e aplicações na modelagem logística. Revista Brasileira de Portos, v. 10, n. 2, p. 112–130, 2016.
PYTHON SOFTWARE FOUNDATION. Python 3 Documentation: OS module. Disponível em: https://docs.python.org/3/library/os.html. Acesso em: 21 abr. 2025.
ROSANO-PEÑA, Débora. Avaliação do desempenho institucional de universidades federais por meio da análise envoltória de dados (DEA). 2008. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2008. Disponível em: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/215439. Acesso em: 21 abr. 2025.
SOUZA JÚNIOR, Orlando Celso de; GASPARINI, Celso Eduardo. Análise envoltória de dados – DEA: avaliação de eficiência de escolas públicas de ensino médio do Estado de São Paulo. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO – ENEGEP, 26., 2006, Fortaleza. Fortaleza: ABEPRO, 2006. p. 1–10.
SOUZA, L. R. de; SILVA, M. J. da. Impacto do Custo Brasil nos portos: uma análise do tempo de espera de navios. Revista Brasileira de Logística, v. 8, n. 1, p. 23–38, 2015.
VARGAS, M. N. Avaliação de eficiência de terminais portuários de contêineres do Brasil utilizando análise envoltória de dados (DEA). 2020. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2020. Disponível em: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/215439. Acesso em: 21 abr. 2025.
VIEIRA, G. B. B.; GONÇALVES, R. B.; MILAN, G. S.; ROSA, A. Q. da. Avaliação da eficiência portuária utilizando a análise envoltória de dados: um estudo dos terminais de contêineres dos portos da região sul do Brasil. Revista Gestão Industrial, v. 10, n. 4, 2014. Disponível em: https://periodicos.utfpr.edu.br/revistagi/article/view/1784. Acesso em: 21 abr. 2025.
WILMSMEIER, G.; HOFFMANN, J.; MONIOS, J. Integrated information systems and port performance: a global analysis. Transportation Research Part A: Policy and Practice, v. 101, p. 226–241, 2017.
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