Cenários prospectivos aplicado no setor energético: planejamento de ações estratégicas para uma empresa de geração de energia por fontes renováveis

ESCOLA DE ENGENHARIA

DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

CENÁRIOS PROSPECTIVOS

APLICADO NO SETOR ENERGÉTICO

BRASILEIRO:

Niterói Julho de 2018

AUTORA: CAMILLA TORRES CLARKSON ORIENTADOR: CARLOS FRANCISCO SIMÕES GOMES

CAMILLA TORRES CLARKSON

CENÁRIOS PROSPECTIVOS APLICADO NO SETOR ENERGÉTICO BRASILEIRO: PLANEJAMENTO DE AÇÕES ESTRATÉGICAS PARA UMA

EMPRESA DE GERAÇÃO DE ENERGIA POR FONTES RENOVÁVEIS.

Projeto final apresentado ao curso de Graduação em Engenharia de Produção da Universidade Federal Fluminense, como requisito parcial para a aquisição do Grau de Engenheiro de Produção.

Orientador:

Prof. Dr. Carlos Francisco Simões Gomes

Niterói, RJ 2018

CAMILLA TORRES CLARKSON

CENÁRIOS PROSPECTIVOS APLICADO NO SETOR ENERGÉTICO BRASILEIRO: PLANEJAMENTO DE AÇÕES ESTRATÉGICAS PARA UMA

EMPRESA DE GERAÇÃO DE ENERGIA POR FONTES RENOVÁVEIS.

Projeto final apresentado ao curso de Graduação em Engenharia de Produção da Universidade Federal Fluminense, como requisito parcial para a aquisição do Grau de Engenheiro de Produção.

BANCA EXAMINADORA

___________________________________________________________________________ Prof. Dr. Carlos Francisco Simões Gomes

___________________________________________________________________________ Prof. M.Sc. Maria Helena Campos Soares de Mello

___________________________________________________________________________ Prof. Dr. Helder Gomes Costa

Niterói, RJ 2018

EPÍGRAFE

NÃO ENTRE EM PÂNICO.

O guia do mochileiro das galáxias Douglas Adams

RESUMO

Este trabalho apresenta uma aplicação do Método Momentum, que mescla cenários prospectivos com Auxílio Multicritério à Decisão (AMD), no setor energético brasileiro, com foco nas fontes renováveis de energia. A metodologia é composta por uma abordagem mista, qualitativa e quantitativa, unificando a prospecção de cenários e o AMD. Foi realizado um estudo bibliométrico, que teve como objetivo a elaboração de um núcleo de partida da pesquisa, composto pelos artigos mais relevantes das áreas em estudo. O objetivo desta pesquisa foi analisar o setor de geração de energia nacional e propor uma prioridade entre fontes limpas de energia (hidráulica, eólica, solar e biomassa), considerando os critérios considerados mais relevantes. Realizou-se um levantamento de dados sobre o setor energético e uma análise do ambiente externo e interno da empresa, a fim de melhorar a compreensão do sistema como um todo. Aplicou-se a técnica de prospecção de cenários, após o levantamento das incertezas, variáveis e indicadores; para a elaboração de cenários de curto/médio prazo. Ao final, foi utilizado o AMD, com a aplicação do método Analytic Hierarchy Process (AHP), para a ordenação das alternativas disponíveis. Verificou-se que a alternativa hidráulica se sobressai em todos os cenários analisados e é seguida pela eólica e biomassa, que podem ser classificadas na segunda posição. A energia solar se sobressai menos nos critérios adotados, devido a sua introdução recente à matriz energética brasileira, mas pode ser considerada como uma das mais promissoras a longo prazo, considerando a abertura de leilões pelo governo de novos projetos solares e eólicos, o que sugere interesse para o desenvolvimento dessas fontes. Esta aplicação mostrou ser um modelo viável de planejamento podendo ser aplicado a outros problemas/setores.

ABSTRACT

This study presents an application of the Momentum Method, which integrates prospective scenarios and Multiple-criteria Decision Making (MCDM), at the Brazilian energy sector, focusing on renewable energy sources. The methodology used emcompasses both qualitative and quantitative approaches, unifying scenario elaboration and MCDA. In order to compile the most relevant articles regarding study areas', a bibliometric study was conducted, using the Webiblioming methodology. Therefore, this research’s goal was to analyze the national energy generation sector and prioritize main clean energy sources (hydro, wind, solar and biomass), considering the most relevant criteria. To obtain a holistic understanding of the system, a survey about the energy sector was conducted as well as an analysis of the company’s external and internal environments. Subsequently, the uncertainties, variables and indicators were determined and used as an input of the prospective scenarios technique, which will result in short/medium term scenarios. Finally, an MCDA technique was applied - the Analytic Hierarchy Process (AHP) - to order the available alternatives. As a result, it was verified that the hydraulic alternative excels in all analyzed scenarios. It is followed by wind and biomass, as both can be classified on the second position. Solar energy stands out the least in the criteria adopted due to its recent introduction in the Brazilian energy matrix. Although it can be considered one of the most promising clean energy alternatives in the long term, considering the opening of auctions by the government of new solar and wind projects, which implies interest on the development of such sources. This application has shown to be a viable planning model which can be applied to other problems/sectors.

SUMÁRIO

1.6 REFERENCIAL TEÓRICO E CONCEITUAL ... 15

1.7 ORGANIZAÇÃO DO ESTUDO ... 16

2 CAPÍTULO 2: REVISÃO DA LITERATURA ... 17

2.1 ESTUDO BIBLIOMÉTRICO ... 17

2.1.1 Aplicação do modelo ... 18

2.2 ESTRATÉGIA PROSPECTIVA ... 29

2.3 CENÁRIOS PROSPECTIVOS ... 32

2.4 MÉTODOS DE MULTICRITÉRIO PARA A TOMADA DE DECISÃO ... 39

3 CAPÍTULO 3: METODOLOGIA ... 46

3.1 ESTUDO REALIZADO... 46

3.2 COLETA DE DADOS ... 48

4 CAPÍTULO 4: ESTUDO DE CASO ... 49

4.1 CONTEXTO DA ORGANIZAÇÃO... 49

4.2 IDENTIFICAÇÃO DOS STAKEHOLDERS ... 51

4.3 ANÁLISE SWOT. ... 51

4.4 VARIÁVEIS E INCERTEZAS ... 53

4.5 MATRIZ DE IMPACTOS CRUZADOS ... 53

4.6 ANÁLISE DAS VARIÁVEIS... 56

4.7 AS CINCO FORÇAS DE PORTER ... 57

4.8 IDENTIFICAÇÃO DOS KPI’S ... 58

4.8.1 Incertezas econômicas ... 59

4.8.2 Incertezas tecnológicas ... 60

4.8.3 Incertezas socioambientais ... 61

4.8.4 Incertezas regulatórias ... 62

4.9 DEFINIÇÃO DOS CENÁRIOS ... 62

4.10.1 Definição de critérios e elicitação de alternativas ... 66

4.10.2 Definição dos pesos para cada critério de todos os cenários ... 68

4.10.3 Avaliação das alternativas sobre o ponto de vista de cada critério ... 70

4.10.4 Aplicação do algoritmo de classificação para os dados coletados ... 72

5 CAPÍTULO 5: CONCLUSÃO ... 75

REFERÊNCIAS ... 77

ANEXOS ... 84

LISTA DE QUADROS E FIGURAS

Quadros:

Quadro 1: Termos de pesquisa em português e inglês ... 18

Quadro 2: Resumo dos resultados da pesquisa dos termos selecionados após filtro. ... 19

Quadro 3: Distribuição de registros por veículo de publicação e por tema ... 20

Quadro 4: Distribuição de registros por autor ... 21

Quadro 5: Linha de corte em número de artigos indexados por autor. ... 22

Quadro 6: Núcleo de partida ... 25

Quadro 7: Frequência das palavras em cada ramificação... 29

Quadro 8: Definições de Cenários ... 34

Quadro 9: Métodos de construção de cenários ... 37

Quadro 10: Método Momentum ... 38

Quadro 11: Categorias de abordagens de AMD ... 40

Quadro 12: Métodos de multicritério para apoio à decisão ... 42

Quadro 13: Escala fundamental de julgamento em grau de importância ... 44

Quadro 14: Valores de IR ... 45

Quadro 15: Incertezas e variáveis ... 53

Quadro 16: Matriz de Impactos Cruzados ... 54

Quadro 17: Legenda da Matriz de Impactos Cruzados ... 54

Quadro 18: Valores de impacto e dependência para cada variável ... 55

Quadro 19: Valores de impacto e dependência para cada variável em módulo ... 55

Quadro 20: Correlação de Pearson das variáveis estudadas ... 57

Quadro 21: Indicadores por variável ... 59

Quadro 22: Investimento em energias renováveis no Brasil ... 59

Quadro 23: Inflação no Brasil ... 60

Quadro 24: Variação do câmbio ... 60

Quadro 25: Capacidade instalada de fontes renováveis no Brasil ... 60

Quadro 26: Geração de fontes renováveis no Brasil ... 60

Quadro 27: Demanda de energia no SIN ... 61

Quadro 28: Inovação tecnológica na geração de energias renováveis ... 61

Quadro 29: Emissão de gases de efeito estufa na geração de energia ... 61

Quadro 30: Criação de novos empregos em empreendimentos de energia renovável ... 62

Quadro 31: Variação no preço de comercialização de energia elétrica ... 62

Quadro 32: Valores para as variáveis ... 63

Quadro 33: Estratificação das variáveis ... 63

Quadro 34: Definições dos cenários ... 64

Quadro 35: Dados para análise ... 67

Quadro 36: Matrizes de Comparação Paritária... 69

Quadro 37: Normalização da matriz de comparação paritária ... 70

Quadro 38: Verificação de coerência do modelo ... 70

Quadro 39: Matriz de comparação das alternativas para cada critério ... 71

Quadro 40: Prioridades de cada critério ... 72

Figuras:

Figura 1: Distribuição de registros cronologicamente ... 22

Figura 2: Nuvem de palavras da bibliometria ... 26

Figura 3: Nuvem de palavras da bibliometria após o filtro ... 27

Figura 4: Árvore de palavras da bibliometria após o filtro... 28

Figura 5: Matriz SWOT ... 30

Figura 6: O modelo das cinco forças de Porter ... 32

Figura 7: Metodologia utilizada no estudo ... 47

Figura 8: Balanço energético brasileiro ... 49

Figura 9: Principais stakeholders do sistema ... 51

Figura 10: Matriz SWOT aplicada ... 52

Figura 11: Seleção de variáveis relevantes ... 56

Figura 12: Forças de Porter ... 58

LISTA DE ABREVIATURAS, SIGLAS E SÍMBOLOS • AHP – Analytic Hierarchy Process

• AMD – Auxílio (ou Apoio) Multicritério à Decisão • CCEE – Câmara de Comercialização de Energia Elétrica • CDE – Conta de Desenvolvimento Energético

• KPI – Key Performance Indicators

• MCDA – Multiple-criteria Decision Analysis • MCDM – Multiple-criteria Decision Making • ONS – Operador Nacional do Sistema Elétrico

• PROINFA – Programa de Incentivo às Fontes Alternativas de Energia Elétrica • SIN – Sistema Integrado Nacional

• TUSD – Taxa de Uso do Sistema de Distribuição • TUST – Taxa de Uso do Sistema de Transmissão

1 CAPÍTULO 1: INTRODUÇÃO 1.1 CONTEXTUALIZAÇÃO

É comum deparar-se com problemas considerados complexos quando se trata de um ambiente profissional, pois toda empresa lida com algum tipo de incerteza. Entretanto, esta normalmente não é abordada de forma adequada no ponto de vista estratégico, pois as estratégias frequentemente são baseadas na suposição de que o passado irá se repetir ou nas previsões implícitas que os próprios gerentes fazem a partir da sua experiência. Assume-se que estas previsões são muito influenciadas pela convenção, pois os gerentes costumam subestimar a probabilidade/possibilidade de ocorrerem mudanças radicais ou descontínuas, podendo afetar significativamente a estratégia da empresa e fazer com que a equipe de planejamento efetue grandes cortes de gastos e desvios de trajetória nos projetos da empresa. Para que estes problemas sejam resolvidos de forma eficaz e eficiente, e principalmente, buscando a simplicidade, é necessário o uso de modelos acessíveis e que não exijam um alto investimento de tempo e dinheiro para utilizá-los (COSTA, 2002; PORTER, 1989).

Para realizar de forma eficaz um estudo de possíveis ações estratégicas que a empresa pode seguir para resolver esses problemas pode-se utilizar a prospecção de cenários, sendo esta a proposta deste trabalho.

Segundo Gurgel e Rodriguez (2009), um cenário é “uma descrição hipotética de um universo em que se presume que a organização, hoje, dentro em breve ou no futuro, estará atuando”. De acordo com Ratcliffe (2006), se uma empresa consegue desenvolver o uso das técnicas de prospecção, estas podem realizar ações para fazer com que o cenário desejado ocorra, adaptar-se rapidamente a imprevistos e implantar de forma eficiente estratégias que terão sucesso em diversas condições sociais e de mercado. Assim, os cenários funcionam como referências para a análise do ambiente no qual a empresa se encontra, fundamentando as eventuais ameaças e oportunidades que poderão ser eventualmente identificadas (GURGEL; RODRIGUEZ, 2009). Entretanto, a prospecção de cenários é só uma etapa para o planejamento de ações estratégicas, pois a escolha do cenário “ótimo” dentre os possíveis cenários elaborados pode ser realizada a partir de métodos de múltiplos critérios, também conhecidos como Métodos de Multicritério.

Os métodos de apoio à decisão multicritério (AMD) são utilizados para auxiliar e conduzir os decisores na avaliação e escolha da “melhor” alternativa entre as alternativas viáveis, ou seja, dado um conjunto de possíveis cenários já elaborados anteriormente, esses métodos atuarão para auxiliar a escolha da alternativa “ótima” (não dominada), dadas as

delimitações do problema. A decisão resultante da aplicação do(s) método(s) deve ser sempre buscar o objeto de resolver o problema proposto. Aplica-se a situações de decisor único ou em decisões em grupo, pois mesmo que os participantes do grupo discordem, já que podem ter preferências diferentes, as propostas de cada indivíduo devem ser agregadas, resultando em um intercâmbio de preferências entre os membros do grupo. Assim, não existe “uma só verdade”, o que evidencia que o AMD visa apoiar o processo decisório ao recomendar ações ou cursos de ações a quem vai tomar a decisão (GOMES; GOMES, 2012).

1.2 SITUAÇÃO PROBLEMA

Após um estudo inicial abrangendo os temas de pesquisa deste trabalho e um estudo bibliométrico (que é apresentado no Capítulo 2, seção 2.1) mais profundo acerca desses métodos, não foram encontrados muitos estudos sobre o uso da prospecção de cenários aliada aos métodos de multicritério que utilizem o setor energético brasileiro como foco. Considerando ainda o fato de que existe uma notável falta de estruturação formal na tomada de decisão por parte de grandes empresas do mercado, como apontam diversos autores (AZIMI et al., 2011; GODET, 2000; PORTER, 1989), torna este estudo mais relevante no que se trata de seus objetivos.

1.3 OBJETIVO

O objetivo deste trabalho é analisar o futuro do setor elétrico brasileiro, com foco nas fontes limpas de energia (hidráulica, eólica, solar e biomassa), considerando um conjunto de critérios do setor e aplicando-se o conhecimento adquirido a partir do estudo realizado. Considerando que não foi identificado um número elevado de publicações na literatura que abordem o tema de estudo desta pesquisa, esta pesquisa ganha uma relevância.

Primeiramente, serão utilizadas ferramentas de análise estratégica do setor interno e externo da empresa. Em seguida, será utilizada a metodologia de construção de cenários escolhida, o Método Momentum (GOMES; COSTA; BARROS, 2017), aliado ao método multicritério Analytic Hierarchy Process (AHP), para realizar a ordenação das variáveis utilizadas. O estudo de Gomes, Costa e Barros (2017) utilizou uma modelagem não compensatória, já este estudo utilizará uma modelagem compensatória.

1.4 QUESTÕES E HIPÓTESE

Conforme o objetivo apresentado anteriormente, o presente estudo responde aos seguintes questionamentos e verifica uma hipótese.

Questões:

• Como se desenvolverá o setor energético brasileiro nos próximos anos? • Qual o futuro das fontes renováveis de energia no Brasil?

• Como uma empresa do ramo de geração de energia deve se posicionar diante de grandes mudanças no ambiente externo da empresa?

• O uso de ferramentas e métodos de apoio à decisão realmente influencia positivamente a qualidade da decisão tomada?

• A análise de sensibilidade confirmará a preferência histórica de alguma das alternativas?

Hipótese:

• A tomada de decisão realizada pela empresa do setor de geração de energia por fontes renováveis terá maior acurácia e será realizada com maior facilidade mediante o uso da prospecção de cenários.

1.5 DELIMITAÇÕES

O estudo de caso apresentado analisa os possíveis cenários de futuro do setor energético brasileiro, com destaque para as energias advindas de fontes renováveis, a partir do uso do ferramental de prospecção de cenários. O objetivo da pesquisa é testar a hipótese apresentada anteriormente, mas sem realizar uma aplicação real na empresa estudada, apenas propondo uma nova forma de realizar a tomada de decisão. Assim, a real aplicação da estratégia elaborada a partir da prospecção de cenários não é abordada neste estudo.

1.6 REFERENCIAL TEÓRICO E CONCEITUAL

As referências teóricas do estudo realizado consistem em artigos, livros e publicações consideradas aderentes aos temas de estudo, que consiste, em linhas gerais, de planejamento estratégico, cenários prospectivos e métodos de multicritério para a tomada de decisão. Pode-se destacar como principais ferramentas utilizadas a Matriz SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats), o Método Momentum e o AHP. Além disso, foi pesquisado sobre metodologia científica para compor o terceiro capítulo.

O Método Momentum proposto por Gomes, Costa e Barros (2017) se caracteriza por ter sido criado para integrar a prospectiva (cenários) e AMD. Entretanto no artigo em questão o método foi utilizado em um método AMD não compensatório, esta aplicação neste trabalho

tem como novidade o uso de um modelo compensatório. Salienta-se que o Momentum não define o método multicritério a ser usado. O método destaca o uso do AMD, após a criação dos cenários, para o processo decisório. O estudo bibliométrico complementa, em parte, o estudo de Oliveira et al. (2018).

1.7 ORGANIZAÇÃO DO ESTUDO

O primeiro capítulo apresenta a contextualização inicial dos temas que serão abordados ao longo do estudo, além do problema e dos seus objetivos.

O capítulo 2 consiste na revisão da literatura, que expõe os principais conceitos e ferramentas encontrados na literatura e as análises a partir delas.

A seguir, no capítulo 3, é apresentada a metodologia utilizada para a elaboração do estudo de caso e obtenção de resultados.

O capitulo 4 aborda o estudo de caso que foi realizado a partir dos conceitos e ferramentas apresentadas na revisão da literatura, seguindo a metodologia estabelecida no terceiro capítulo.

Por fim, o capítulo 5 contém a conclusão do estudo realizado, sendo destinado à análise dos resultados encontrados no estudo de caso e a responder os questionamentos criados na introdução.

2 CAPÍTULO 2: REVISÃO DA LITERATURA 2.1 ESTUDO BIBLIOMÉTRICO

O estudo bibliométrico é um dos campos de estudos que pode verdadeiramente ser considerado interdisciplinar, pois inclui componentes e pode ser aplicado na matemática, ciências sociais, ciências naturais, engenharia e até ciências biológicas (PRITCHARD, 1969). Inicialmente utilizada nos campos da biblioteconomia e da ciência da informação, ela se espalhou para outras áreas, especialmente em pesquisas acadêmicas quantitativas que tinham como objetivo a avaliação do impacto causado pelos pesquisadores, instituições, entre outros (MAO et al., 2015). A bibliometria é uma ferramenta de natureza quantitativa, mas é utilizada para a elaboração de declarações sobre aspectos qualitativos, cujas variáveis poderão ser analisadas quantitativamente a partir deste estudo (DU et al., 2015).

De acordo com Pritchard (1969), a bibliometria é a aplicação de métodos matemáticos e estatísticos aos livros e outros meios de comunicação. A sua gama de aplicação compreende livros, artigos de journals ou periódicos nacionais, monografias, dissertações e/ou teses, que podem ser acessados por meio da mídia física ou pela digital (web). Os objetos de pesquisa podem ser qualquer tipo de literaturas e as características que revelam incluem tópicos, autores, datas de publicação, referências, conteúdo e assim por diante (DU et al., 2015).

O estudo bibliométrico e a análise de seus resultados podem ser realizados mediante o uso de diversos métodos. O método utilizado nesta pesquisa é o apresentado por Costa (2010), denominado webbliomining (garimpagem de texto na rede web), que possui o intuito de prover um núcleo inicial de artigos para autores recém-ingressados em certo campo de conhecimento. O modelo define algumas etapas para a realização da bibliometria:

1. Definição da amostra da pesquisa;

2. Pesquisa na amostra, com as palavras-chave;

3. Identificação dos periódicos com maior número de artigos publicados sobre o tema; 4. Identificação dos autores com maior número de publicações;

5. Levantamento da cronologia da produção, identificando ciclos de maior produção; 6. Seleção dos artigos para a composição do “núcleo de partida” para a pesquisa bibliográfica. Este núcleo deve contemplar:

a. Os artigos mais relevantes;

b. Identificação dos primeiros autores a escreverem sobre o tema; c. Identificação dos últimos autores a escreverem sobre o tema;

d. Identificação dos textos mais relevantes em cada “ciclo de maior produção”.

2.1.1 Aplicação do modelo

2.1.1.1 Primeiro passo: definição da amostra da pesquisa

A amostra para o estudo bibliométrico corresponde aos artigos das bases de dados Scopus, Scielo e Web of Science, no mês de agosto de 2017. Após a definição das bases ocorreu o levantamento de todas as palavras-chave, nos idiomas inglês e português. As pesquisas abrangeram diversos tipos de documentos, incluindo artigos, reviews, livros, entre outros, sem restrições de área de conhecimento, território e período de tempo.

2.1.1.2 Segundo passo: pesquisa na amostra, com palavras-chave

Foram utilizadas palavras chaves referentes ao tema da pesquisa, que estão descritas no quadro 1:

# Palavras-chave (português) Palavras-chave (inglês) 1 Tomada de decisão AND Método AND

Estratégia Decision making AND Method AND Strategy 2 Planejamento estratégico AND Método Strategic planning AND Method

3 Método AND Multicritério AND Decisão Multi-criteria AND Methods AND Decision 4 Multicritério AND Analytic Hierarchy

Process AND AHP

Multi-criteria AND Analytic Hierarchy Process AND AHP

5 Cenários prospectivos Prospective scenarios

6 Energia AND Setor AND Brasil Energy AND Sector AND Brazil 7 Energia Renovável AND Brasil Renewable energy AND Brazil

Quadro 1: Termos de pesquisa em português e inglês Fonte: Elaborado pela autora

Os termos de pesquisa obtiveram um número grande de resultados, que em sua maioria não eram relevantes por apresentarem conotação diferente da pretendida ou por serem de áreas temáticas que não se relacionam com o objetivo da pesquisa.

Devido ao limite de 2000 resultados nas bases de pesquisa, as buscas foram filtradas por tipo de documento (artigo), idioma (inglês e português) e áreas temáticas (Engenharias, Tecnologia, Administração, Economia, Decision Sciences e Energia). A consolidação dos resultados, somando-se os resultados com as palavras-chave em inglês e português, encontra-se no quadro 2:

# Palavras-chave Scopus Scielo Web of Science 1 Tomada de decisão AND Método AND Estratégia 2.042 9 2.555 2 Planejamento estratégico AND Método 3.109 24 993 3 Método AND Multicritério AND Decisão 1.900 16 1.788 4 Multicritério AND Analytic Hierarchy Process AND AHP 500 9 521 5 Cenários prospectivos 164 2 275 6 Energia AND Setor AND Brasil 173 16 239 7 Energia Renovável AND Brasil 206 10 302

Quadro 2: Resumo dos resultados da pesquisa dos termos selecionados após filtro. Fonte: Elaborado pela autora

2.1.1.3 Terceiro passo: identificação dos periódicos com maior número de publicações sobre o tema

Os resultados encontrados foram divididos em quatro temas: planejamento estratégico, métodos de decisão por multicritério, cenários prospectivos e energia. Os resultados dos termos 1 e 2 foram classificados como “planejamento estratégico”, os dos termos 3 e 4 como “métodos de decisão por multicritério”, o termo 5 como “cenários prospectivos” e os 6 e 7 como “energia”. Esta divisão permite uma análise mais acurada dos assuntos pesquisados.

Foram indexados, no total, 9.891 periódicos nas bases utilizadas, que atendiam aos parâmetros de busca. Foram selecionados somente os periódicos que possuíam sete ou mais artigos nos resultados, totalizando 5.406 artigos. Estes representam, aproximadamente, 55% do total de resultados.

O quadro 3 apresenta os dados referentes à distribuição de registros dos títulos dos 10 primeiros periódicos para cada tema de pesquisa.

Quadro 3: Distribuição de registros por veículo de publicação e por tema Fonte: Elaborado pela autora.

Periódicos Contagem Periódicos Contagem EXPERT SYSTEMS WITH

APPLICATIONS 151

EXPERT SYSTEMS WITH

APPLICATIONS 171 INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION ECONOMICS 118 EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH 88 INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION RESEARCH 117 JOURNAL OF CLEANER PRODUCTION 58 TRANSPORTATION RESEARCH RECORD 76 INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION RESEARCH 54

JOURNAL OF THE OPERATIONAL

RESEARCH SOCIETY 71 APPLIED SOFT COMPUTING 53

EUROPEAN JOURNAL OF

OPERATIONAL RESEARCH 67

JOURNAL OF THE OPERATIONAL

RESEARCH SOCIETY 42

JOURNAL OF CLEANER

PRODUCTION 64

INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY & DECISION MAKING

42

IEEE TRANSACTIONS ON POWER

SYSTEMS 60 INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED MANUFACTURING TECHNOLOGY 42 JOURNAL OF CONSTRUCTION ENGINEERING AND MANAGEMENT 57 WATER RESOURCES MANAGEMENT 40

APPLIED ENERGY 55 INTERNATIONAL JOURNAL OF

PRODUCTION ECONOMICS 37

Periódicos Contagem Periódicos Contagem ENERGY POLICY 25 ENERGY POLICY 87

FUTURES 15 RENEWABLE ENERGY 56

ENERGY 11 JOURNAL OF CLEANER

PRODUCTION 38

INTERNATIONAL JOURNAL OF

LIFE CYCLE ASSESSMENT 11

Renewable and Sustainable Energy

Reviews 35

APPLIED ENERGY 9 ENERGY 33

TECHNOLOGICAL FORECASTING

AND SOCIAL CHANGE 9 APPLIED ENERGY 27 JOURNAL OF CLEANER

PRODUCTION 8 ENERGY ECONOMICS 19

Foresight 7 IEEE LATIN AMERICA

TRANSACTIONS 17 Renewable and Sustainable Energy

Reviews 5 BIOMASS & BIOENERGY 16 JOURNAL OF THE AMERICAN

MEDICAL INFORMATICS ASSOCIATION

5 Espacios 16

Planejamento Estratégico Métodos de decisão por Multicritério

2.1.1.4 Quarto passo: identificação dos autores com maior número de publicações

O quadro 4 apresenta a distribuição de registros por autor. Devido à diferença do número de registros de cada tema da pesquisa, a linha de corte varia para cada um (quadro 5), esta que está baseada no número de publicações de cada autor. Ao final, restaram 218 artigos para serem analisados nas próximas etapas.

Quadro 4: Distribuição de registros por autor Fonte: Elaborado pela autora

Quadro 5: Linha de corte em número de artigos indexados por autor. Fonte: Elaborado pela autora.

2.1.1.5 Quinto passo: levantamento da cronologia da produção, identificando ciclos de maior produção.

A figura 1 apresenta os dados com relação à distribuição de registros por ano de publicação de todos os artigos selecionados na etapa anterior.

Figura 1: Distribuição de registros cronologicamente Fonte: Elaborado pela autora

A partir da análise da figura 1 pode-se inferir que as produções científicas dos temas de pesquisa têm evoluído, apresentando um número crescente de resultados ao longo dos anos, possuindo um pico de publicações no ano de 2014. A queda de publicações em 2017 deve-se, provavelmente, ao fato de a pesquisa ter sido realizada no mês de agosto de 2017, fazendo com que a produção real de artigos deste ano seja maior do que a apresentada.

Tema Linha de corte 1 - Planejamento Estratégico 6 2 - Métodos de decisão por Multicritério 8 3 - Cenários Prospectivos 2

2.1.1.6 Sexto passo: seleção dos artigos para a composição do “núcleo de partida”

O núcleo de partida foi selecionado, a partir dos 218 artigos restantes, de acordo com a aderência aos temas pesquisados mediante a análise de seus títulos e resumos. Os artigos selecionados são apresentados no Quadro 6:

Núcleo de partida

AZIMI, R.; YAZDANI-CHAMZINI, A.; FOULADGAR, M.M.; ZAVADSKAS, E.K.; BASIRI, M.H. Ranking the strategies of mining sector through ANP and TOPSIS in a SWOT framework. Journal of Business Economics and Management, v. 12, n. 4, p. 670-689, 2011.

BAGOCIUS, V.; ZAVADSKAS, E.K.; TURSKIS, Z. MULTI-PERSON SELECTION OF THE BEST WIND TURBINE BASED ON THE MULTI-CRITERIA INTEGRATED ADDITIVE-MULTIPLICATIVE UTILITY FUNCTION. JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING AND MANAGEMENT, v. 20, n. 4, p. 590-599, 2014.

BORBA, B.S.M.C.; SZKLO, A.S.; SCHAEFFER, R. Plug-in hybrid electric vehicles as a way to maximize the integration of variable renewable energy in power systems: The case of wind generation in northeastern Brazil. ENERGY, v. 37, n. 1, p. 469-481, 2012.

CAI, Y.P.; HUANG, G.H.; YANG, Z.F.; TAN, Q. Identification of optimal strategies for energy management systems planning under multiple uncertainties. APPLIED ENERGY, v. 86, n. 4, p. 480-495, 2009.

CHAKRABORTY, S.; ZAVADSKAS, E.K.; ANTUCHEVICIENE, J. APPLICATIONS OF WASPAS METHOD AS A MULTI-CRITERIA DECISION-MAKING TOOL. ECONOMIC COMPUTATION AND ECONOMIC CYBERNETICS STUDIES AND RESEARCH, v. 49, n. 1, p. 5-22, 2015.

DALE, A.T.; LUCENA, A.F.P.; MARRIOTT, J.; BORBA, B.S.M.C.; SCHAEFFER, R.; BILEC, M.M. Modeling future life-cycle greenhouse gas emissions and environmental impacts of electricity supplies in Brazil. Energies, v. 6, n. 7, p. 3182-3208, 2013.

DURANCE, P.; GODET, M. Scenario building: Uses and abuses. TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE, v. 77, n. 9, p. 1488-1492, 2010.

DUTRA, R.M.; SZKLO, A.S. Incentive policies for promoting wind power production in Brazil: Scenarios for the Alternative Energy Sources Incentive Program (PROINFA) under the New Brazilian electric power sector regulation. RENEWABLE ENERGY, v. 33, n. 1, p. 65-76, 2008. FICHTER, T.; SORIA, R.; SZKLO, A.S.; SCHAEFFER, R.; LUCENA, A.F.P. ENERGY, v. 121, n. , p. 695-715, 2017.

FOULADGAR, M.M.; YAZDANI-CHAMZINI, A.; LASHGARI, A.; ZAVADSKAS, E.K.; TURSKIS, Z. Maintenance strategy selection using AHP and COPRAS under fuzzy environment. International Journal of Strategic Property Management, v. 16, n. 1, p. 85-104, 2012.

GELLER, H.; SCHAEFFER, R.; SZKLO, A.S.; TOLMASQUIM, M.T. Policies for advancing energy efficiency and renewable energy use in Brazil. ENERGY POLICY, v. 32, n. 12, p. 1437-1450, 2004.

GHORABAEE, M.K.; ZAVADSKAS, E.K.; TURSKIS, Z.; ANTUCHEVICIENE, J. A NEW COMBINATIVE DISTANCE-BASED ASSESSMENT (CODAS) METHOD FOR MULTI-CRITERIA DECISION-MAKING. ECONOMIC COMPUTATION AND ECONOMIC CYBERNETICS STUDIES AND RESEARCH, v. 50, n. 3, p. 25-44, 2016.

Núcleo de partida (continuação)

GODET, M. Future memories. TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE, v. 77, n. 9, p. 1457-1463, 2010.

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Quadro 6: Núcleo de partida Fonte: Elaborado pela autora

É importante ressaltar que nem todos os artigos integrantes do núcleo de partida serão, necessariamente, citados diretamente nesta pesquisa, pois estes podem conter o tema que será analisado, mas citando outros autores nos quais se basearam parar dissertar sobre esses. Assim, o núcleo de partida serve para introduzir alguém iniciante ao tema de estudo, servindo como guia para a descoberta de outras publicações.

Para conferir a consistência dos resultados obtidos, foi feita uma nuvem de palavras com os abstracts dos artigos do núcleo de partida, que está apresentada na figura 2.

Núcleo de partida (continuação)

YAZDANI, M.; JAHAN, A.; ZAVADSKAS, E.K.. ANALYSIS IN MATERIAL SELECTION: INFLUENCE OF NORMALIZATION TOOLS ON COPRAS-G. ECONOMIC COMPUTATION AND ECONOMIC CYBERNETICS STUDIES AND RESEARCH, v. 51, n. 1, p. 59-74, 2017. YAZDANI-CHAMZINI, A.; FOULADGAR, M.M.; ZAVADSKAS, E.K.; MOINI, S.H.H.. SELECTING THE OPTIMAL RENEWABLE ENERGY USING MULTI CRITERIA DECISION MAKING. JOURNAL OF BUSINESS ECONOMICS AND MANAGEMENT, v. 14, n. 5, p. 957-978, 2013.

ZAVADSKAS, E.K.; MARDANI, A.; TURSKIS, Z.; JUSOH, A.; NOR, K.M.D.. Development of TOPSIS Method to Solve Complicated Decision-Making Problems: An Overview on Developments from 2000 to 2015. INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY & DECISION MAKING, v. 15, n. 3, p. 645-682, 2016.

ZOLFANI, S.H.; MAKNOON, R.; ZAVADSKAS, E.K.. Multiple nash equilibriums and evaluation of strategies. New application of MCDM methods. JOURNAL OF BUSINESS ECONOMICS AND MANAGEMENT, v. 16, n. 2, p. 290-306, 2015.

ZOLFANI, S.H.; REZAEINIYA, N.; EDMUNDAS, P.; ZAVADSKAS, E.K.. Decision making on advertisement strategy selection based on life cycle of products by applying FAHP and TOPSIS GREY: Growth stage perspective a case about food industry in IRAN. Engineering Economics, v. 23, n. 5, p. 471-484, 2012.

Figura 2: Nuvem de palavras da bibliometria Fonte: Elaborado pela autora

Pode-se observar na nuvem de palavras apresentada na figura 2 algumas palavras utilizadas na pesquisa, como “scenarios”, “method” e “decision”. Assim pode-se perceber que as palavras mais frequentes estão alinhadas com o foco da pesquisa. Porém, outras palavras como “paper”, “one” e “used” também estão presentes, o que pode fazer com que outras palavras que seriam mais relevantes fiquem de fora da nuvem. Isto pode ser corrigido com a exclusão das palavras consideradas “menos relevantes” de acordo com o conhecimento adquirido até este momento sobre os temas de pesquisa, tornando a análise mais acurada. Foram retirados do texto a pontuação, símbolos e essas palavras que podem ser consideradas irrelevantes ao tema, também chamadas de stopwords (cuja lista se encontra no Anexo 1). Algumas palavras também eram encontradas tanto no plural quanto no singular, então se manteve somente uma das duas opções. A figura 3 representa o corpus já pré-processado a partir do filtro anterior.

Figura 3: Nuvem de palavras da bibliometria após o filtro Fonte: Elaborado pela autora

A nuvem da Figura 3 ainda ressalta as principais palavras da nuvem gerada a partir do texto bruto, enquanto evidencia algumas palavras relevantes que haviam sido deixadas de lado ou ficaram em segundo plano na primeira, como “renewable”, “MCDM” e “strategy”. A partir das palavras destacadas, pode-se inferir que os textos selecionados envolvem o setor energético brasileiro, possíveis cenários futuros que podem ser utilizados para traçar estratégias e os alguns métodos para a decisão entre as alternativas disponíveis. Entre as opções de fontes energéticas se destacam a eólica (wind) e biomassa (biomass), que são fontes renováveis de energia e impactam menos o meio ambiente, gerando menos carbono em todo o seu ciclo de vida. Já com relação ao MCDM (Multiple-criteria decision-making), alguns métodos ficaram evidentes como o TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) e o COPRAS, sendo que estes podem ser estendidos para um método fuzzy em alguns dos artigos do núcleo de partida.

O mesmo corpus foi aplicado em um software (TreeCloud) para a geração de árvores de palavras, gerando a árvore da figura 4.

Figura 4: Árvore de palavras da bibliometria após o filtro Fonte: Elaborado pela autora

A árvore de palavras resultou em três ramificações, uma representando a prospecção de cenários (ramificação 1), outra representando os métodos de multicritério (ramificação 2) e a terceira representando o planejamento estratégico no setor energético, com enfoque nas energias renováveis (ramificação 3).

Na ramificação 1 percebe-se o foco na prospecção de cenários e o seu vínculo ao desenvolvimento econômico, à tecnologia e ao setor de transportes.

Na ramificação 2 o destaque é para métodos que são uma ferramenta para a escolha das alternativas mais importantes de acordo com algum critério, se referindo de forma clara ao MCDA (Multiple-Criteria Decision Analysis), como também fica evidente no destaque para TOPSIS e ao COPRAS, assim como na nuvem de palavras da Figura 3. A estratégia e as incertezas inerentes à tomada de decisão também estão vinculadas ao MCDM.

Na ramificação 3 estão destacadas a geração de energia elétrica de fontes renováveis no Brasil, relacionando isto ao planejamento da gestão de uma empresa, os custos envolvidos e a sua relação com as emissões de CO2 no meio ambiente. A frequência de aparição de cada

Quadro 7: Frequência das palavras em cada ramificação Fonte: Elaborado pela autora

2.2 ESTRATÉGIA PROSPECTIVA

Ao contrário do que se poderia esperar, nem sempre as empresas possuem uma estratégia bem estabelecida para a decisão de quais caminhos seguirá e em quais novos projetos investirá. Isto ocorre porque quando os negócios estão indo bem, não é necessário fazer muitas antecipações e quando as coisas vão mal não existe mais tempo para planejamentos mais elaborados. (GODET, 2000). Para o alcance da sua missão coorporativa, os gestores enfrentam diversos desafios, adequando suas decisões para que melhor atendam aos interesses da empresa, de acordo com sua percepção.

Entretanto, para que as empresas se antecipem e se preparem para o futuro de forma adequada, estas não podem se basear somente no passado. É importante manter uma base histórica, mas é necessária uma mudança de mentalidade. De acordo com, a mentalidade de qualquer corporação moderna deve englobar o individualismo e ao mesmo tempo a colaboração e a inovação. Deve se social, ambiental e economicamente consciente, considerando a complexidade, incerteza e mudança. Esta mentalidade que é voltada para o processo em vez de para a estrutura garante uma capacidade de previsão que é a chave para o sucesso das empresas modernas (RATCLIFFE, 2006). Para a tomada de decisão, os gestores de empresas de todo o mundo adquirem uma compreensão da situação da organização no presente para que possam também traçar possíveis cenários de futuro.

Segundo Houben, Lenie e Vanhoof (1999), como cada empresa é confrontada por um ambiente dinâmico, para desenvolver esta compreensão e desenvolver o planejamento estratégico de uma empresa, os gestores devem começar com a identificação e avaliação dos fatores estratégicos que atuem de forma positiva ou negativa para o negócio. Estes fatores estratégicos consistem nas forças internas e externas que podem agir como estimulantes para

Ramificação Palavra - Frequência

1 scenario - 46; future - 25; process - 24; development - 17; economic - 15; prospective - 15; technology - 12; analysis - 9; transport - 8; foresight - 8

2

method - 42; strategy - 36; mcdm - 27; alternative - 19; tool - 18; criteria - 15; fuzzy - 12; important - 10; topsis - 10; decision_making - 9; environmental - 8; uncertainties - 8; copras - 8

3

system - 29; energy - 27; brazil - 25; power - 20; model - 20; planning - 17; emissions - 17; renewable_energy - 14; management - 11; generation - 11; biomass - 8; cost - 8; electricity - 8; lca - 8

o negócio ou como limitações, que impedem a empresa de alcançar seus objetivos estratégicos. Para reduzir os impactos causados por fatores negativos, os gestores precisam de uma base histórica de informações e conhecimento sobre o setor de atuação acerca das forças, fraquezas, oportunidades e ameaças (SWOT) da empresa. De acordo com Azimi et al. (2011), isto auxilia na avaliação da atual situação do setor e na identificação de possíveis trajetórias de futuro e desafios que poderiam impactar as decisões da empresa.

A análise SWOT é uma ferramenta utilizada para formular estratégias a partir da análise do ambiente interno e externo de uma organização. De acordo com Cayir Ervural et al. (2018), a análise SWOT tem dois passos principais: a formação da matriz SWOT e a determinação das estratégias a partir da matriz. A estrutura e as quatro estratégias estão dispostas na figura 5.

Figura 5: Matriz SWOT Fonte: Cayir Ervural et al. (2018)

Se a análise SWOT for feita corretamente, ela pode ser a base para a formulação de uma estratégia, mas isto não significa que seja infalível. Esta ferramenta pode apontar uma série fatores de força, fraqueza, oportunidade ou ameaça de forma eficaz, mas não identifica qual destes fatores é o mais significativo, tornando ela menos útil para uma análise mais abrangente da situação (BABAESMAILLI; ARBABSHIRANI; GOLMAH, 2012). Entretanto, se utilizada em conjunto com outros métodos, sendo uma entre várias ferramentas utilizadas em uma análise, o fator limitante citado anteriormente poderá ser mitigado, tornando a análise mais robusta e bem elaborada.

Com relação às cinco forças competitivas de Porter (1989), estas são fator determinante para a intensidade e rentabilidade da indústria, sendo que as forças que mais se destacam são as mais importantes para a formulação de estratégias, devendo ser analisadas para a formulação de estratégias para a empresa. As cinco forças em questão são:

Forças (S) Fraquezas (W) Oportunidades (O) Estratégia SO

Desenvolvimento Estratégia WO Crescimento Ameaças (T) Estratégia ST Manutenção Estratégia WT Sobrevivência Fatores internos Fatores externos

1. Rivalidade entre os concorrentes: diz respeito à competição entre membros do próprio mercado em relação a diversos aspectos (inovação, marketing, market share), além da própria concorrência de preços;

2. Poder de barganha dos clientes: ocorre quando os clientes passam a exigir menores preços, mais qualidade nos produtos e inovações, entre outros. Assim, estes passam a influenciar a indústria, forçando a redução de preços e acirrando a concorrência, elevando a competição entre as empresas do setor; 3. Poder de negociação dos fornecedores: ocorre quando os fornecedores

recusam o fornecimento de insumos ou barganham para o aumento dos preços de suas mercadorias, por exemplo;

4. Ameaça de novos entrantes: novas empresas que entram no setor para competir com as que já estão no mercado, causando a adoção de barreiras que dificultam a entrada e fixação das mesmas;

5. Ameaça de produtos substitutos: quando existem bens no mercado que desempenham funções equivalentes ou próximas aos produtos oferecidos pela empresa.

A figura 6 mostra o modelo de atuação das cinco forças apresentadas anteriormente no mercado em estudo.

Figura 6: O modelo das cinco forças de Porter Fonte: Adaptado de Porter (1989)

2.3 CENÁRIOS PROSPECTIVOS

De acordo com Wack (1985), o planejamento tradicional praticado pelas empresas era feito baseado em previsões, o que era suficiente em um ambiente de relativa estabilidade dos anos 1950 e 1960. Entretanto, a partir do início dos anos 1970 os erros de previsão se tornaram comuns, alcançando magnitudes não esperadas. Ao contrário do crescimento crescente ocorrido desde a Segunda Guerra Mundial (1939-1945), iniciou-se uma fase de não crescimento, com a concorrência em condições de sobre capacidade estrutural e novos concorrentes de países recém-industrializados. A partir de então começaram a acontecer grandes mudanças sem precedentes, resultando na perda de eficácia dos métodos de tomada de decisão que funcionavam bem até então, causando surpresas desagradáveis para diversas empresas. (PESONEN et al., 2000; WACK, 1985).

Este descolamento entre previsão e realidade ocorrido a partido dos anos 1970 não significou que as previsões estavam completamente erradas, mas o que as torna perigosas são as premissas nas quais se apoiam, pois, as previsões tradicionalmente eram construídas assumindo-se que o mundo de amanhã se assemelhará ao de hoje. Ou seja, o futuro não é mais estático, e sim um alvo em movimento. A melhor alternativa seria aceitar a incerteza como

Concorrentes na indústria Rivalidade entre as empresas existentes Clientes Fornecedores Entrantes Substitutos Ameaça de novos entrantes Poder de negociação dos clientes Ameaça de produtos ou serviços substitutos Poder de negociação dos

uma característica intrínseca do ambiente coorporativo e utilizar um método para pensar e planejar o futuro com base neste ambiente, que seria a decisão a partir de cenários (WACK, 1985).

A primeira aparição dos cenários aconteceu nos trabalhos de Herman Kahn sobre geoestratégia militar nos anos 1950, popularizando-o nos anos 1960. Ao mesmo tempo Bertrand e Jouvenel propuseram o conceito de “futuribles”, que significa “possíveis futuros”. Na década seguinte, os cenários entraram no campo de pesquisa de planejamento estratégico público e privado, desenvolvido por grupos de consultoria. No início dos anos 1980, a prospecção de cenários começou a ser utilizada por um número crescente de empresas, se popularizando no meio da década devido à publicação de Pierre Wack sobre o sucesso da prospecção de cenários no caso da Shell na Harvard Business Review (GOMES; GOMES, 2014). Eventualmente, este assunto chegou aos livros de gestão, incluindo os livros de Michael Porter sobre vantagem competitiva, de Peter Senge sobre aprendizado organizacional e de Henry Mintzberg sobre planejamento estratégico (GODET; ROUBELAT, 2000).

A definição de cenários pode variar na literatura, dependendo do autor. A definição de cenário apresentada por Schwartz (1996), “sucessor” de Pierre Wack, é que este é uma ferramenta para organizar a percepção de possíveis alternativas de futuro, nas quais as decisões a serem tomadas irão acontecer. Eles se assemelham a uma série de histórias que foram cuidadosamente construídas seguindo um enredo construído para ressaltar os elementos mais significativos da situação. A elaboração de cenários, da forma como apresentada pelo autor, é mais uma forma organizada de se pensar do que uma metodologia em si.

A partir da visão de Kahn e Wiener (1967) do que constitui um cenário, Durance e Godet (2010) definiram que um cenário é uma descrição, na maioria das vezes, de um possível futuro, na qual se assume a influência de certos eventos e condições que ocorrerão entre o momento presente, que seria a situação original, e a situação do cenário. A palavra “cenário” é comumente utilizada para descrever algumas séries de hipóteses, mas para que estas sejam consideradas como cenários e para que tenham utilidade e credibilidade, estes precisam atender a cinco condições: pertinência, coerência, probabilidade, importância e transparência. É indispensável que não resolução dos os problemas, a escolha da metodologia a ser utilizada e os resultados e conclusões do estudo de cenários sejam descritos de forma clara, atendendo as condições básicas apresentadas anteriormente.

No quadro 8, são apresentadas outras definições de cenários encontradas na literatura:

Referência Definição

Hansmann (1983) Uma descrição do desenvolvimento do objeto sob análise em condições estruturais alternativas.

Meristö (1991)

Um roteiro generalista sobre o futuro, que define o ambiente de trabalho de uma companhia baseada em diferentes suposições e descreve os caminhos do presente para o futuro. É possível, mas não é necessariamente uma visão provável do futuro.

Reibnitz (1991) Os cenários são descrições de uma situação futura e o desenvolvimento da descrição do caminho que leva do presente ao futuro.

The Futures Group International (1994)

Um retrato rico e detalhado de um futuro plausível, um que seja suficiente vívido para que o planejador possa compreender claramente os problemas, desafios e oportunidades que tal situação possa apresentar. Não é uma predição de um futuro específico, mas uma descrição plausível do que pode ocorrer, descrevendo os eventos e tendências da forma que podem acontecer.

Vartia (1994)

Os cenários são usados para descrever a parte do ambiente das organizações para o qual as projeções são difíceis ou mesmo impossíveis de serem feitas. Cenários dão a possibilidade de se preparar para opções de futuro alternativas e incertas sem se saber nada sobre a probabilidade dos possíveis resultados. Isso torna os cenários diferentes das previsões. Cenários eficazes são distintos, lógicos e são diferentes o suficiente um do outro para que eles possam

descrever os fatores de mudança central do futuro e colocar questões sobre os pressupostos existentes.

Gausemeier et al. (1995)

É uma descrição de uma situação de futuro complexa cuja ocorrência não pode ser predita com certeza. Também pode ser definido como a apresentação do desenvolvimento de eventos que levam do presente para o futuro.

Scholz (1996): Ao contrário dos prognósticos, os cenários não tentam prever o futuro. Cenários tentam "iluminar" possibilidades futuras.

Bartusik e Cabala (1997)

Uma imagem de possíveis condições futuras do objeto de estudo e o ambiente no qual está inserido. Estas condições são descritas por características dos resultados da sequência de eventos ocorrida (situações) e fatores que interferem na trajetória natural dessa sequência de eventos (evolução). Durance e Godet

(2010)

Um cenário não é o futuro real, mas um meio de representar o futuro de forma a tornar clara uma decisão tomada no presente sobre a luz de possíveis

alternativas de futuro.

Quadro 8: Definições de Cenários

Fontes: Pesonen et al. (2000); Hansmann (1983); Meristö (1991); Reibnitz (2013); Glenn e The Futures Group International (1994); Vartia (1994); Gausemeier, Fink e Schlake (1995);

Scholz e Tietje (1996); Bartusik e Cabała (1997); Durance e Godet (2010)

Pode-se definir um cenário, a partir das conceituações encontradas na literatura que foram apresentadas anteriormente, como uma visão de uma possibilidade de futuro que pode ser representado a partir de uma série de variáveis quantitativas, mas que também pode ser entendido qualitativamente como um todo. Salienta-se que a construção de cenários utiliza de forma integrada variáveis qualitativas e quantitativas. Os cenários se projetam a partir da situação presente, seguindo trajetórias divergentes, no que se trata das variáveis que compõem os cenários, alcançando uma série de possíveis futuros. Assim, com o uso desta ferramenta, a

tomada de decisão poderá ser realizada de forma mais consciente e consistente. Vislumbrando não um futuro “certo”, mas um conjunto de “futuros” tornando assim o processo decisório mais consistente, permitindo o tomador de decisão antever “de forma melhor” riscos.

Porém, para que os gestores tenham confiança nos cenários criados, a fim de usá-los na tomada de decisão nas empresas, os cenários precisam ser considerados razoáveis (possíveis ou consistentes) em suas premissas, além de serem coerentes e alinhados com os procedimentos da empresa. Caso os cenários não sejam confiáveis e irreais, os tomadores de decisão perdem a confiança nos mesmos, o que inutiliza a prospecção de cenários. Como esta última situação é exatamente o oposto do desejado, deve-se haver uma transparência e coerência grande na construção de cenários, a fim de que os cenários criados sejam pertinentes para o estudo que será realizado. Salienta-se que cenário pouco provável não é sinônimo de cenário irreal ou inconsistente.

Na literatura são encontradas definições de diferentes tipos de cenários. A Escola Francesa apresenta dois tipos de cenários, o provável e o desejável, sendo que os cenários prováveis correspondem ao que acontecerá no futuro considerando a atividade dos atores envolvidos. Já os desejáveis indicam a direção para a qual os esforços deverão ser direcionados, caso se deseje que a situação atual seja alterada de forma significativa e caso a intenção seja ir além do prognóstico do cenário provável, de forma a encontrar uma solução para os problemas que estejam aparecendo atualmente no sistema (MASINI; VASQUEZ, 2000).

A partir dos estudos realizados pela Shell, surgiram duas classificações de cenários, de acordo com Masini e Vasquez (2000), os cenários de primeira e de segunda geração. Os cenários de primeira geração são majoritariamente exploratórios, auxiliam na compreensão da realidade vigente possibilitando a geração de perguntas consistentes, não auxiliam na tomada de decisão e buscam o entendimento e não a ação. Os de segunda geração são baseados em uma análise mais sólida da realidade, alterando a ideias pré-concebidas dos responsáveis pela tomada de decisão sobre como o mundo funciona e os obrigando a organizar novamente de forma diferente os modelos mentais sobre a realidade. Assim, eles atuam como uma ferramenta educacional, oferecendo uma forma de entendimento do mecanismo interno da tomada de decisão baseada em cenários.

Herman Kahn apresenta cinco tipos de cenários, seguindo uma linha de pensamento diferente das apresentadas anteriormente, que são cenários: de tendência, otimista, pessimista, normativo e contrastante. O cenário de tendência é uma extensão do presente, cujas variáveis relevantes continuam constantes e sem mudanças de suposições. O otimista descreve o melhor

futuro possível, sendo o cenário mais desejável, mas dificilmente alcançável, beirando ao utópico. O cenário pessimista descreve o pior cenário possível, sendo uma espécie de cenário de tendência piorado, ou seja, mostra os principais resultados imagináveis para as variáveis presentes no cenário de tendência. O cenário normativo apresenta uma situação desejável e alcançável e é uma melhoria do cenário de tendência. Por último, o cenário contrastante descreve diferentes situações a partir de variações em variáveis-chave, sendo o completo oposto do cenário de tendência por apresentar situações consideradas extremas (MASINI; VASQUEZ, 2000).

Os cenários também podem ser divididos em dois grandes grupos: exploratórios e normativos. Cenários exploratórios são elaborados levando-se em conta tendências do passado e presente, para chegar a futuros prováveis. Já os cenários normativos são construídos a partir de possíveis cenários de futuro que são desejados ou temidos, sendo elaborados de maneira retrospectiva até a situação presente (DURANCE; GODET, 2010). Segundo Masini e Vasquez (2000), esta classificação foi originada dos trabalhos de Erich Jantsch, mas chama os cenários exploratórios de cenários extrapolativos e completa afirmando que os cenários extrapolativos podem ser também normativos quando, em adição ao que é possível e provável, eles também possuem o que é desejável.

Não existe um método definitivo para a construção de cenários. Estes podem ser elaborados de diferentes maneiras, todas com o objetivo de alcançar os mesmos resultados: um conjunto de descrições de condições futuras, abrangendo um alcance amplo o suficiente para evocar políticas que tenham significância. Assim, numerosos métodos para a construção de cenários foram desenvolvidos variando de simplistas a complexos e de qualitativos a quantitativos. Apesar de possuírem similaridades, os métodos possuem pelo menos uma característica única, sendo que a maioria valorizam o entendimento do sistema sob estudo para identificar tendências e eventos críticos ao sistema (GLENN; THE FUTURES GROUP INTERNATIONAL, 1994).

No quadro 9, são apresentados alguns métodos de construção de cenários para decisão via a utilização de multicritério.

Quadro 9: Métodos de construção de cenários

Fontes: Adaptado de Gomes, Costa e Barros (2017) e Oliveira et al. (2018). Boroush e Thomas (1992); Dalkey e Helmer (1963); GBN (1998); Georgantzas e Acar (1995); Godet (2000); Godet e Roubelat (1996); Huss e Honton (1987); Jetter e Schweinfort (2011); Mason

(1994); Schwartz (1998); Vieira, Gomes e Braga (2017)

Gomes, Costa e Barros (2017) apresentam um modelo híbrido que busca unificar os conceitos apresentados pelos autores citados anteriormente, o Método Unificado para o Planejamento Prospectivo Estratégico (Method Unified for Strategic Prospective Planning), também conhecido como Momentum. Este método possui as seguintes etapas (quadro 10):

# Passo Descrição

1 Visão geral do sistema O sistema é analisado de forma geral, identificando-se todos os inputs e outputs.

2 Mapeamento dos atores relevantes

Identificação dos atores relevantes do sistema, como por exemplo o governo, indústria, sindicatos e outros stakeholders. 3 Identificação das variáveis Definição das variáveis que podem afetar os cenários futuros. 4 Análise SWOT O objetivo é entender as forças, fraquezas (variáveis internas),

oportunidades e ameaças (variáveis externas). 5 Elucidação de incertezas

Levantamento de ações e estratégias para o presente, para se preparar e antecipar grandes variações no ambiente, reduzindo o nível de incerteza do futuro.

6 Seleção das variáveis relevantes

Aplicação da Matriz de Impacto Cruzado (GODET, 1994), de forma a reduzir as variáveis utilizadas na construção de cenários. 7 Identificação dos KPIs Definição dos KPIs (Key Performance Indicators) referentes às

variáveis relevantes selecionadas anteriormente.

8 Definição dos cenários Com base nos passos anteriores, os cenários são construídos.

9 Definição de critérios

Seleção dos critérios a serem adotados para a avaliação das alternativas de cada cenário. Neste passo o decisor poderá avaliar como cada alternativa se comportará em cada cenário, colocando um peso para critério em cada cenário. Com a integração do MCDA (Multi-criteria decidion analysis) à prospecção de cenários, é indicado que o decisor reavalie os valores/pesos que foram designados para cada critério, uma vez que o cenário se torne imprevisível.

10 Elicitação de alternativas Uma vez que o cenário foi construído, define-se as alternativas que poderão ser utilizadas em cada um.

11

Definição dos pesos para cada critério de todos os cenários

-

12

Avaliação das alternativas sobre o ponto de vista de cada critério

Deve ser realizado para todos os critérios e todos os cenários

13

Aplicação do algoritmo de classificação para os dados coletados

-

Quadro 10: Método Momentum Fonte: Gomes, Costa e Barros (2017)

Este método foi utilizado para estudo de caso apresentado neste trabalho, dado que o mesmo agrega características importantes dos métodos encontrados na literatura e abrange a utilização de métodos de multicritério para a decisão estratégica. É um método que se propõe a agregar os conceitos dos demais métodos, unificando-os.

2.4 MÉTODOS DE MULTICRITÉRIO PARA A TOMADA DE DECISÃO

A partir da década de 1970 começaram a surgir métodos direcionados a problemas discretos de decisão, que atuavam no ambiente de multicritério, representando os problemas de forma multidimensional. Eles possuíam uma metodologia muito bem definida, que buscava identificar as informações críticas e visava a compreensão das dimensões do problema, reconhecendo que pode haver diferentes formulações para o problema em questão, dada a sua complexidade. Devido a esta complexidade, as situações dos problemas abordadas por estes métodos não devem, necessariamente, encaixar-se em uma estrutura formal, mas em estruturas que possuam alternativas relevantes ao processo de auxílio à decisão. Outra característica importante é o uso de representações explícitas de uma estrutura de preferências, evitando-se ater a somente representações numéricas definidas artificialmente (GOMES; GOMES, 2012).

Os métodos de multicritério de apoio a decisão (AMD) foram desenvolvidos para apoiar e orientar a tomada de decisão entre as alternativas viáveis e não viáveis disponíveis para um determinado problema. Os diversos métodos desenvolvidos e modelos híbridos foram aplicados na literatura nos estudos de casos mais variados. Eles apresentam características semelhantes, como: critérios de decisão e alternativas, pesos nos critérios e processo de agregação e normalização. Os critérios são atributos que podem ser quantificados ou avaliados e que contribuem para a decisão, sendo que a busca pela solução do problema a ser estudado geralmente ocorre em um ambiente no qual os critérios são conflitantes, ou seja, o “ganho” de um critério pode significar a “perda” de outro (COSTA; GOMES, 2014; YAZDANI; JAHAN; ZAVADSKAS, 2017)

As abordagens do AMD podem ser divididas em três categorias: (a) Critério único de síntese ou compensatório ou Escola Americana;

(b) Abordagem de sobreclassificação ou superação, não compensatório ou Escola Francesa ou Escola Europeia; e

Abordagem Descrição Exemplos de Métodos Teoria da Utilidade Multiatributo ou do Critério Único de Síntese

Derivada da escola americana, as preferências do decisor por alguma alternativa, baseada em um conjunto de critérios ou indicadores, são agregadas em um valor de utilidade único, que é mensurado de forma aditiva. Assim, é gerada uma "pontuação" para cada alternativa com base no desempenho que apresentou em cada critério, de forma que as alternativas melhor avaliadas são aquelas que receberam uma "pontuação" melhor. MAUT, SMART, TOPSIS e AHP Abordagem de Sobreclassificação ou Superação

Derivada da corrente de pensamento francesa, tem como principal objetivo a construção de relações binárias que representem as preferências do decisor com base na informação disponível entre critérios. Mediante uma comparação entre pares, verifica-se qual alternativa é superior em cada critério, estabelecendo-se uma relação de superação no confronto entre as duas alternativas. A alternativa que apresentar superioridade na maioria dos critérios é considerada como melhor avaliada. Esta abordagem é baseada no sistema de eleição de Condorcet, sendo assim considerada uma abordagem mais equilibrada, pois é escolhida a alternativa que possuir um desempenho satisfatório na maioria dos critérios.

ELECTRE e PROMETHÉE

Métodos Interativos

Caracterizam-se por possuir passos computacionais e serem interativos, permitindo trade-offs. São desenvolvidos por meio da Multi-objective linear programming (MOLP), que busca uma alternativa que seja claramente superior em todas as metas estabelecidas (alternativa dominante). Para isto, agrega as preferências dos decisores a cálculos matemáticos interativos e sucessivos, avaliando então as soluções apresentadas, ocorrendo possíveis alterações da estrutura de preferência em face de novas informações disponíveis, convergindo para uma solução final que estabeleça um compromisso aceitável entre as funções objetivo.

STEM,

TRIMAP, ICW e PARETO RACE

Quadro 11: Categorias de abordagens de AMD

Fontes: Guarnieri (2015); Almeida (2011); Antunes e Alves (2012); Léger e Martel (2002)

Segundo Yazdani, Jahan e Zavadskas (2017), para iniciar a aplicação de algum modelo AMD, cada alternativa deve possuir uma “nota” referente ao seu desempenho associada a cada atributo. As notas de desempenho de atributos diferentes possuem, fundamentalmente, unidades de medida diferentes. A matriz de decisão inicial é composta, em suas linhas, pelas alternativas competitivas com as suas notas de desempenho e atributos de decisão. É necessário então realizar a normalização destes valores. O processo de normalização é um mecanismo utilizado para converter as diferentes unidades de medida em um número não dimensional equivalente. Para a comparação das alternativas em cada atributo, o processo de normalização ocorre nas colunas da matriz de decisão e os valores são

positivos e se encontram entre 0 e 1. Assim, problemas computacionais relacionados ao uso de medidas diferentes na matriz de decisão são eliminados.

Entretanto, mesmo apresentando similaridades, os métodos de multicritério podem apresentar resultados diferentes entre si, como já aconteceu em diversos casos. Esta diferença ocorre porque os métodos empregados utilizam “artefatos” matemáticos diferentes entre si, o que pode fazer com que um método apresente resultados melhores e mais próximos à realidade do que outros. A escolha do método ideal para cada situação de estudo ainda existe, porém, em geral, pode-se obter um resultado razoavelmente acurado com um método, caso se leve em consideração na escolha do mesmo as suas particularidades (CHAKRABORTY; ZAVADSKAS; ANTUCHEVICIENE, 2015; YAZDANI; JAHAN; ZAVADSKAS, 2017).

No quadro 12, são apresentados os principais métodos AMD elaborados ao longo da história.