Seleção de variáveis para prever a demanda de resíduos de equipamentos eletroeletrônicos no contexto da logística reversa

Abstract

Nas últimas décadas houve um incremento do uso de equipamentos eletroeletrônicos, que têm vida útil determinada por vários fatores, como o porte de equipamento e o comportamento do usuário, por exemplo. Quando estes equipamentos e seus acessórios são descartados tornam-se resíduos de equipamentos eletroeletrônicos (REEE). O objetivo desta tese é selecionar variáveis a serem utilizadas como base de um modelo de previsão de demanda para os REEE. O método de pesquisa adotado foi a pesquisa exploratória combinada com a pesquisa conclusiva, utilizando abordagens de caráter qualitativo e quantitativo. A parte qualitativa utiliza como técnicas de pesquisa a revisão bibliográfica, a revisão sistemática, o grupo focado e as entrevistas. Já em relação à parte quantitativa foram utilizados questionários, ferramentas estatísticas (gráficos e coeficiente de correlação posto-ordem de Spearman) e o método AHP. Foram elaborados cinco artigos científicos, que atingindo objetivos específicos, contribuem para o objetivo geral. O primeiro artigo visava obter informações sobre métodos e ferramentas utilizados para realizar a previsão de demanda de REEE. O segundo artigo pretendia delinear o cenário atual dos REEE do ponto de vista das responsabilidades dos stakeholders no processo de logística reversa. Os riscos e oportunidades decorrentes dos REEE foram abordados no artigo 3, fornecendo informações para o cenário do ponto de vista social, ambiental e econômico. Já o artigo 4 focou nas indústrias de equipamentos eletroeletrônicos do RS e buscou informações sobre a forma de produção, a composição dos produtos e ações destas indústrias para implantação do sistema de logística reversa para os REEE. No último artigo foi definido um conjunto de 21 variáveis que influenciam na logística reversa dos REEE e foi realizada a priorização destas variáveis. Como resultado, foram selecionadas 7 variáveis: estimativa de vida útil do equipamento (1º); Disponibilização de pontos de coleta de REEE (2o); Existência de um acordo setorial (3º); Número de equipamentos vendidos (4º); Incentivos para empresas de reciclagem/gerenciadoras de REEE na região (5º); Existência de empresas de reciclagem ou gerenciadoras de REEE na região (6º); Distância dos pontos de coleta de REEE (7º).

In recent decades there has been an increase in the use of electrical and electronic equipment that have life cycles defined by several factors such as the size of the equipment and user behavior, for example. When this equipment and its accessories are disposed, they become waste electrical and electronic equipment (WEEE). The aim of this doctoral dissertation is to select variables to be used as basis for a demand forecasting model for WEEE. The research method adopted combined exploratory research and conclusive research, with a qualitative and quantitative approach. The following research techniques were used in the qualitative part: literature review, systematic review, focus group and interviews. Regarding the quantitative part, the following techniques were used: questionnaires, statistical tools (graphs and the Spearman’s rank-order correlation coefficient) and the AHP method. Five scientific articles were written, which contributed to the general objective by reaching specific objectives. The first article aimed at obtaining information on methods and tools used to carry out demand forecasting of WEEE. The second article intended to describe the current scenario of WEEE from the perspective of the stakeholders’ responsibility in the process of reverse logistics. The risks and opportunities resulting from WEEE were the theme of the third article, which provided information about the scenario from a social, environmental and economic point of view. The fourth article focused on the factories of electrical and electronic equipment of Rio Grande do Sul, and collected information on the product composition and production methods of such factories, and their actions to implement a system of reverse logistics for WEEE. The last article defined a set of 21 variables that influence the reverse logistics of WEEE, and arranged these variables in order of priority. As a result, seven variables were selected: estimate of life cycle of equipment (1st); Availability of WEEE collection points (2nd); Existence of a sector agreement (3rd); Number of equipment sold (4th); Incentives to WEEE recycling/managing companies in the area (5th); Existence of WEEE recycling or managing companies in the area (6th); Distance between WEEE collection points (7th).