O mercado mundial de peças para automóveis é tipicamente caracterizado pela presença marcante de fornecedores globais que são continuamente pressionados a reduzir custos e aumentar a produtividade e a competitividade. Nesse contexto, este artigo propõe novos modelos, denominados FGPDEA, que combinam a Análise por Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis - DEA), a Teoria Fuzzy e a Programação por Metas (Goal Programming - GP), visando aumentar a discriminação entre as Unidades Tomadoras de Decisão (Decision Making Units - DMUs) num ambiente sob incerteza. Foi feita uma aplicação real dos modelos FGPDEA para se avaliar a eficiência de sete minifábricas do segmento de autopeças. Os resultados obtidos mostraram-se aderentes à realidade estudada, identificando de forma confiável quais minifábricas são eficientes e quais delas são mais sensíveis ao efeito da incerteza.
Eficiência; Programação por Metas; Análise por Envoltória de Dados; Teoria Fuzzy; Segmento de Autopeças
