Sistema de Gerenciamento

Um sistema de gerenciamento é uma estrutura comprovada para melhorar continuamente as políticas, procedimentos e processos de uma empresa (pública ou privada) ou organização. Seu objetivo é gerenciar o seu processo ou atividade, para que o seu produto ou serviço cumpra o objetivo a que se propôs.

Um sistema de gerenciamento ajuda a instituição a alcançar estes objetivos através de uma série de estratégias, incluindo a otimização de processos, o foco de gestão e de reflexão sobre a gestão disciplinada.

As melhores empresas, sejam públicas ou privadas, funcionam como unidades completas quando apresentam uma visão compartilhada. Isso pode incluir a partilha de informação, benchmarking, trabalho de equipe e trabalho para atingir elevados princípios de qualidade e ambientais.

Os principais benefícios da implementação de um sistema de gerenciamento, eficaz, são: controle de riscos sociais, ambientais e financeiros; melhoria da eficácia operacional; redução de custos; melhoria continua; promoção da inovação.

Um modelo muito utilizado na criação e funcionamento de um sistema de gerenciamento é o ciclo Plan, Do, Check, Action (PDCA) é mostrado na Figura 3.

Fonte: Adaptado de Epelbaum (2006).

Nesse ciclo o planejamento (P) consiste na identificação e avaliação dos aspectos ambientais e dos seus possíveis impactos, considerando elementos das atividades, produtos e serviços, além da identificação dos requisitos legais na

EXECUTAR

VERIFICAR AGIR

PLANEJAR

definição de objetivos, metas e programas para a melhoria ambiental; Na etapa de execução (D) devem ser definidos as responsabilidades, os recursos e as tecnologias, bem como os envolvidos devem ser treinados e conscientizados a utilizarem os procedimentos de operação e manutenção; Para a checagem (C) do sistema devem ser monitorados os resultados ambientais e a partir desses verifica- se a necessidade de tomada de ações (A) corretivas ou oportunidades de ações preventivas (EPELBAUM, 2006).

Com um sistema de gerenciamento o gestor poderá coletar todos os dados de seu processo e transformá-los em informação e conhecimento. Além de ofertar a visão completa do que está acontecendo com o processo, poderá também prognosticar quais serão os resultados futuros e quais ações serão necessárias para se atingir os objetivos traçados. Uma ferramenta eficaz para dinamizar esse processo é a utilização de um software de gerenciamento.

Para a escolha do melhor software de gerenciamento é necessário que o mesmo proporcione a integração de todas as áreas como a área de operações, financeira e comercial. Importante também é adquirir um software que seja recente e atualizado, hoje ainda existem muito negócios geridos por sistemas baseados em MS-DOS ou com interfaces gráficas arcaicas que por não serem atualizados há muito tempo não possuem tudo o que um sistema novo pode oferecer e devido a isso podem comprometer a máxima efetividade da coleta de dados e geração de informação e conhecimento.

Na literatura nacional e internacional, não existe software, especificamente para o gerenciamento de resíduos sólidos urbanos, daí a importância desta pesquisa. Atualmente, os existentes são alguns softwares desenvolvidos mediante as necessidades de cada seguimento empresarial. Pode-se citar:

O SWPlan é um sistema desenvolvido para realizar o planejamento e a gestão integrada de resíduos sólidos. Além de avaliar um sistema existente, prepara e/ou compara propostas de fornecedores, indica o melhor destino final para os resíduos e, simula uma variedade de cenários de gestão. É considerado uma ferramenta de gerenciamento fácil e útil (www.scisoftware.com).

O Software VG Resíduos é uma plataforma elaborada para automatizar a gestão de resíduos sólidos em empresas, envolvendo o processo de controle da geração; identificação, caracterização e classificação de resíduos; controle do armazenamento; gestão de transporte; até a disposição final e os prestadores de serviço envolvidos. Esse software auxilia na tomada de decisão com base em dados reais da empresa, possibilitando um aumento significativo na confiança das informações associadas, através do fornecimento de relatórios em tempo real (www.verdeghaia.com.br)

O Software Interação Resíduos é licenciado para realizar toda análise do ciclo de vida dos resíduos gerados nas indústrias, elaborado através da ampla experiência de mercado e do know-how em parceria com uma empresa de TI. Suas principais ferramentas são: interface intuitiva que facilita o preenchimento e minimiza erros; utilização 100% on line; armazenamento de dados em data center com alto padrão de segurança; elaboração do inventário nacional de acordo com o CONAMA 313/2002 (www.interacaoresiduos.com.br).

O Software Tresi Ambiental é capaz de monitorar os resíduos sólidos desde sua geração até a destinação final. Com destaque para: o controle de geração de resíduos e seu armazenamento; o controle de transporte e destinação final; geração de relatórios e gráficos; emissão de formulários para órgãos ambientais; registro das inserções e modificações de cada usuário. Além de atender às demandas dos Programas de Redução de Geração usualmente estabelecidos nos sistemas de gestão ambiental (ISO 14001), atendendo a legislação ambiental (www.tresiambiental.com.br).

O Software Sistema de Informações Ambientais (SIA) é um aplicativo desenvolvido e comercializado pela Ecosoft®. É capaz de gerenciar de forma integrada, em ambiente multiusuário, multiempresa ou corporativo, as diversas atividades relativas à gestão ambiental de uma empresa ou corporação, incluindo a gestão de sistemas da qualidade propriamente ditos, sistemas ou planos de gestão ambiental e gerenciamento de resíduos e subprodutos. Ajusta-se às diferentes necessidades e culturas de cada cliente. O SIA permite acessibilidade e integração das informações contidas em sua base de dados com outros aplicativos, pois utiliza bancos de dados de mercado (Oracle, SQL, Sybase, Informix, Firebird, Interbase),

proporcionando um ambiente de trabalho corporativo, com segurança, desempenho, padronização e transparência da informação (www.ecosoft.com.br).

2.5 Método Delphi

O Relatório Delphi foi desenvolvido nos Estados Unidos, em 1950, pela Força Aérea Americana. Esse estudo versava sobre os possíveis pontos de vista de estrategistas soviéticos a respeito dos principais objetivos da indústria bélica americana. A metodologia utilizou a busca de um consenso, o mais confiável possível, a partir das opiniões de um grupo de especialistas, por meio de questionários, entremeado por informações sistematizadas das várias opiniões, que retroalimentavam os especialistas. Durante muitos anos, esse método teve seu emprego restrito às forças armadas americanas. Somente a partir de 1964, o método passou a ser conhecido fora dos domínios da defesa nacional americana (LINSTONE; TUROFF, 2002).

Atualmente, o método Delphi vem sendo empregado nas mais diversas áreas de conhecimento, principalmente pela facilidade de obter contribuições individuais diversificadas, com custos reduzidos. Além de ser considerada uma ferramenta de grande utilidade para prognósticos tecnológicos em áreas de gerenciamento científico e desenvolvimento de pesquisas e de produtos. É uma das mais importantes técnicas de pesquisa qualitativa, altamente indicado para casos onde as informações são limitadas ou indisponíveis (RIBEIRO, 2005; MARINHO, 2006; COELHO, 2011).

De forma sintética, o método Delphi tem como característica principal a estruturação de um processo de comunicação entre um grupo de indivíduos, a fim de que o processo seja eficaz ao permitir tratar questões complexas (LINSTONE; TUROFF, 2002)

O Método pode ser empregado de duas formas: convencional e conferência. O Delphi Convencional é a forma mais utilizada, também conhecida como versão “lápis e papel”. O questionário é elaborado e apresentado a um grupo de especialistas na área de conhecimento em que se pretende discutir um tema. Após o seu preenchimento, os questionários são devolvidos, os dados analisados e estatisticamente tratados. Em seguida, são reapresentados com um novo

questionário com base nessa observação para subsidiar nova avaliação a ser feita pelo grupo de especialistas, ofertando uma nova oportunidade para rever suas opiniões individuais com base na opinião do grupo.

O Delphi Conferência é semelhante ao método descrito anteriormente, porém a comunicação com especialistas ocorre por meio de uma rede informatizada, dispensando a apresentação ou envio de formulários.

O método Delphi, em ambas as formas, apresenta três fases distintas: i) Exploração da matéria em discussão. Cada especialista contribui com as informações que ele pensa ser pertinente, eliminando a individualidade;

ii) Análise e compreensão da visão do grupo sobre a questão, verificando as concordâncias e discordâncias. Assim, o anonimato é das respostas é garantido e as respostas dos especialistas não são influenciadas por outros pontos de vista. iii) Possibilidade de revisão das respostas com base no ponto de vista do grupo. Se há discordâncias significativas, essas devem ser exploradas para esclarecer as razões das discordâncias e poder avaliá-las. Se à avaliação final, ocorrendo quando todas as informações, as inicialmente coletadas, bem como as posteriores retroalimentadas tiverem sido analisadas.

A elaboração do questionário a ser aplicado e a seleção de especialistas é feita simultaneamente, preservando a heterogeneidade no quadro dos especialistas.

Após o contato com os especialistas quer seja por correio, email ou pessoalmente, além do questionário, deve ser apresentado um resumo da pesquisa, instruções para preenchimento e devolução. Após a devolução dos questionários, os dados (da primeira rodada) serão analisados. Obrigatoriamente será enviado um segundo questionário, com alterações ou não, e com a análise estatística dos dados. Assim, o especialista poderá alterar suas respostas de acordo com a opinião do grupo. Em geral, o Método Delphi apresenta 3 (três) rodadas. A Tabela 2 apresenta as principais vantagens e desvantagens dessa metodologia.

Tabela 2 - Vantagens e Desvantagens do Método Delphi

Vantagens Desvantagens

Permite o anonimato dos especialistas, o que faz com que a hierarquias entre os mesmos ou sua capacidade de oratória não influencie na convicção de seus argumentos;

Possibilidade de julgamentos equivocados, no caso de grupo selecionado que pode não ser representativo;

Possibilidade de fazer previsões mesmo em situações de carência de dados históricos

Tendência a eliminar posições extremas e forçar um consenso médio, indevidamente, no caso de má formulação do questionário; Possibilidade de participação de um grande

número de especialistas, podendo esta ou não dispersas geograficamente, induzindo a criatividade e a credibilidade ao estudo;

Demora excessiva para a obtenção de dados. O tempo médio varia de 4 a 12 meses.

Baixo custo de aplicação Não deve ser visto como solução final Fonte: Adaptado de Coelho (2011); de Marinho (2006); de Wright e Giovinazzo (2000).

As principais aplicações do método Delphi na área de gerenciamento de resíduos sólidos são listadas a seguir:

Dell’isola (2008) adotou o método Delphi na construção de indicadores e na escolha de pesos na criação de fórmulas na avaliação do gerenciamento de resíduos da construção civil em canteiros de obras de edificações, por meio de indicadores para as etapas de demolição e de construção.

Vimieiro (2009) utilizou a metodologia Delphi na preposição de um indicador de desempenho operacional de usinas de triagem e compostagem em Minas Gerais. Mesmo não atingindo um consenso, observou-se um aumento relevante na convergência das opiniões após a segunda rodada.

Coelho (2011) aplicou o método para desenvolver um modelo de avaliação e apoio ao gerenciamento de resíduos sólidos industriais. O método Delphi possibilitou a seleção de indicadores e seus respectivos pesos. O modelo foi testado nas indústrias de Minas Gerais, através dos softwares de Apoio ao Gerenciamento de Resíduos Sólidos (SAGER) e o de Tratamento Mais Limpo (T+L).

Bhalla, Saini e Jha (2014) utilizaram a metodologia Delphi a fim desenvolver o Índice de Poluição do Chorume (LPI) no aterro de resíduos sólidos urbanos na cidade de Ludhiana, Punjab, Índia. O processo de formulação envolveu a seleção de indicadores (poluentes) e respectivos pesos.

De posse dos resultados obtidos por meio do método Delphi se faz necessário uma análise estatística objetivando uma interpretação dos dados.

2.6 Aplicação Estatística

Neste uso a matemática aplicada fornece métodos para coleta, organização, descrição, análise e interpretação de dados e para a utilização dos mesmos na tomada de decisões.

2.6.1 Estatística Descritiva

Em geral, utiliza-se na etapa inicial da análise quando tomamos contato com os dados pela primeira vez. O objetivo é retirar dos dados, informações a respeito do fenômeno sob estudo, aplicando várias técnicas, como por exemplo: média, mediana, moda, e desvio padrão, permitindo simplificar a informação daquele particular conjunto de valores.

2.6.2 O boxplot

Também conhecido como "diagrama de caixas", o gráfico boxplot é uma maneira simples e rápida de mostrar a mediana, espalhamento (valores extremos) e intervalo interquartílico dos dados de uma pesquisa.

Para construir o boxplot são necessários alguns poucos dados: 1º Quartil, Mediana ou 2º Quartil, o 3º Quartil e o Intervalo Interquartílico. Os quartis são estatísticas que dividem os seus dados ordenados em quatro conjuntos com a mesma quantidade de dados.

O boxplot assim como outros gráficos, tem como premissa básica resolver um problema da estatística: olhar para os dados sob dois pontos de vista simultaneamente. Geralmente verifica-se somente uma medida de posição ou de tendência central; como por exemplo, a média de algum parâmetro. Entretanto, a média sozinha é apenas parte da história, já que existem valores diferentes utilizados para computar a média. Para ter uma ideia do quão diferentes são os

dados é necessário observar alguma medida de dispersão, alguma estatística que represente a variação dos dados (BUSSAB, 2009).

O boxplot é também usado para avaliar a existência de outliers (valores extremamente altos ou baixos). A existência de outliers pode tanto indicar dados incorretos como dados válidos que necessitam de uma atenção especial, dependendo da análise é possível que justamente os outliers sejam os pontos de interesse (TRIOLA, 2008).

A intepretação para do boxplot é feita da seguinte forma:

A caixa (box) contém a metade, 50% dos dados. O limite superior da caixa indica o percentil de 75% dos dados e o limite inferior da caixa indica o percentil de 25%. A distância entre esses dois quartis é conhecida como interquartil ou intervalo interquartílico.

A linha na caixa indica o valor de mediana dos dados. Se a linha mediana dentro da caixa não é equidistante dos extremos, diz-se então que os dados são assimétricos.

Os extremos do gráfico indicam os valores mínimo e máximo, a menos que valores outliers (pontos fora do gráfico) estejam presentes, nesse caso o gráfico se estende ao máximo de 1,5 vezes da distância interquartílica.

A Tabela 3 apresenta as principais vantagens e desvantagens para o diagrama de bloxpot.

Tabela 3 - Vantagens e Desvantagens do Boxplot

Vantagens Desvantagens

Mostra graficamente a posição central (mediana) e a tendência.

É pouco informativo e pode levar a conclusões erradas para o número de amostras menores que 10.

Promove algum indicativo de simetria ou assimetria dos dados.

Enfatiza muito as pontas da distribuição, ou seja, os extremos dos dados.

Mostra os outliers existentes Plotar várias lado a lado, pode indicar um certo comportamento padrão nos experimentos amostrados

2.6.3 Inferência Estatística

É o estudo de técnicas que possibilitam a extrapolação, a um grande conjunto de dados, das informações e conclusões obtidas a partir de subconjuntos de valores, usualmente de dimensões muito menores. As principais técnicas de inferência são: teste de hipóteses, significância, distribuição T de Student, Normalização, entre outras.

2.6.4 Análise de Regressão

Método adequado para estudar o comportamento de uma variável Y (variável resposta) em relação a outras que são responsáveis pela sua formação X

(variáveis explicativas), ou seja, é a média de Y, condicional às informações de X (E = [Y|X]).

Tipos de Regressão:

a) Regressão linear: os dados são modelados para se ajustarem a uma linha reta. Em geral usa o método dos quadrados mínimos para ajustar a linha

b) Regressão logística: Os dados são modelados semelhante a uma curva em forma de “S”.

2.6.4.1 Regressão Logística

Segundo Lima (2002), a função logística surgiu em 1845, ligada a problemas de crescimento demográfico, problemas em que, até os dias de hoje, essa função é utilizada. Na década de 1930, esta metodologia passou a ser aplicada no âmbito da biologia, em resposta ao desafio de realizar predição ou explicar a ocorrência de determinados fenômenos quando a variável dependente fosse de natureza binária. Essa técnica ajudou a mensurar a influência de fatores (predeterminados) sobre o desenvolvimento de doenças cardiovasculares, individualmente, e quando associados a algumas características pessoais, tais como, cor, sexo, idade, elementos psicossociais e, outros, e posteriormente nas áreas relacionadas a problemas econômicos e sociais.

O modelo logístico se revelou de grande utilidade para resolver problemas que implicam na escolha de uma entre duas alternativas e que envolvem estimação

de probabilidades. Essa técnica vem sendo muito aplicada no desenvolvimento dos chamados Credit Scoring (risco de crédito), recentemente no Brasil (ROSA, 2000; OHTOSHI, 2003; GONÇALVES, 2005).

A Tabela 4 apresenta as vantagens e desvantagens na utilização dessa técnica:

Tabela 4 - Vantagens e Desvantagens da Regressão Logística

Vantagens Desvantagens

O modelo gerado leva em consideração a correlação entre as variáveis, identificando relações que não seriam visíveis e eliminando variáveis redundantes; Consideram as variáveis individual e simultaneamente

Em muitos casos a preparação das variáveis demanda muito tempo

O usuário pode verificar as fontes de erro e otimizar o modelo

No caso de muitas variáveis o analista deve fazer uma pré-seleção das mais importantes, baseando-se em análises separadas

Fonte: Adaptado de Fensterstock (2005).

Na literatura existem vários tipos de modelos cuja utilização é a regressão logística ordinal. Assim, no Capítulo 3 – Metodologia, serão descritos os critérios utilizados para verificar o tipo de distribuição de probabilidades e as classes em que a variável dependente se apresenta.

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3 - Metodologia

3 METODOLOGIA