Acceso usuarios
José Alonso Borba, Fernando Dal-Ri Murcia, Cesar Duarte Souto Maior
En muchos casos, prevenir la contaminación y la destrucción del medio ambiente es menos gravoso que remediar estos daños. En este contexto, el hecho de asignar costos ambientales a los productos permite una mejor visualización y análisis de la rentabilidad de los productos. Pero, el atribuir costos ambientales a cada producto envuelve informaciones estimadas y asume una linealidad entre el consumo de las actividades y los productos, que muchas veces no existe. Para contemplar esa falta de linealidad, este trabajo presenta una metodología con base en la utilización de la lógica fuzzy para modelar la incertidumbre y la subjetividad, inherentes al proceso de asignación de los costos ambientales. Para eso, además de un estudio de caso desarrollado por Hansen y Mowen (2001, p.584), que fue utilizado como referencia, otras variables fueron incorporadas. Seguidamente una propuesta de solución, que utiliza fundamentos de la teoría de los conjuntos fuzzy, o nebulosos, fue desarrollada con el propósito de atender la subjetividad y la incertidumbre en la asignación de los costos ambientales. Para simular ese modelo, fueron establecidas 126 reglas de inferencia. La etapa final de la elaboración del modelo nebuloso consistió en la fuzzificación y desfuzzificación de los datos existentes y de los nuevos orientadores generados por intermedio de la utilización del software FuzzyTECH®. Los resultados encontrados en el modelo propuesto - FuzzyABC (Fuzzy Activity Based Costing) – colocan en evidencia que la lógica fuzzy puede ser utilizada como una importante herramienta para tratar la ambigüedad y la incertidumbre inherentes al proceso de asignación de costos ambientales.
In many cases, preventing pollution and environmental destruction is cheaper than remedying these damages. In this sense, environmental cost allocation enables a better visualization and analysis of a product's profitability. However, the environmental allocation process involves estimated information and assumes linearity between activity consumption and product that is not real in many cases. In order to handle this not-linearity, this research presents a methodology based on fuzzy logic concepts in order to model both the subjectivity and uncertainty inherent in the environmental allocation process. A case from Hansen and Mowen (2001, p. 584) has been used as a reference for the construction of the fuzzy model. Following, new variables were incorporated, and a proposed solution was developed utilizing fuzzy logic concepts. A total of 126 inference rules were created with the help of the specific software FuzzyTECH®, which resulted in the new cost drivers that were used to allocate the environmental costs to the products. The results founded in the proposed model FuzzyABC (Fuzzy Activity Based Costing) show that fuzzy logic can be used as a helpful tool in environmental cost allocation due to the ambiguity and subjectivity inherent in these process.
Em muitos casos, prevenir a poluição e a destruição do meio ambiente é menos oneroso do que remediar esses danos. Nesse contexto, a alocação de custos ambientais aos produtos permite uma melhor visualização e análise da rentabilidade dos produtos. Entretanto, a alocação dos custos ambientais aos produtos envolve informações estimadas e assume uma linearidade entre o consumo das atividades e os produtos, que muitas vezes não existe. Para contemplar essa não linearidade, esta pesquisa apresenta uma metodologia baseada na utilização da lógica fuzzy para modelar a incerteza e a subjetividade, inerentes ao processo de alocação dos custos ambientais. Para isso, além de um estudo de caso desenvolvido por Hansen e Mowen (2001, p. 584), que foi utilizado como referência, outras variáveis foram incorporadas. Em seguida, uma proposta de solução, que utiliza fundamentos da teoria dos conjuntos fuzzy, ou nebulosos, foi desenvolvida com o objetivo de contemplar a subjetividade e a incerteza na alocação dos custos ambientais. Para simular esse modelo, foram estabelecidas 126 regras de inferência. A etapa final da elaboração do modelo nebuloso consistiu na fuzzificação e defuzzificação dos dados existentes e dos novos direcionadores gerados por intermédio da utilização do software FuzzyTECH®. Os resultados encontrados no modelo proposto - FuzzyABC (Fuzzy Activity Based Costing) - evidenciam que a lógica fuzzy pode ser utilizada como uma importante ferramenta para tratar da ambigüidade e da incerteza, inerentes ao processo de alocação dos custos ambientais.
