FACULDADE DE ECONOMIA E FINANÇAS IBMEC
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA EM
ADMINISTRAÇÃO E ECONOMIA
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“UTILIZAÇÃO DA ABORDAGEM
MULTICRITÉRIO PARA PRIORIZAÇÃO DO
PORTFÓLIO DE PROJETOS DE
INVESTIMENTO.”
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ORIENTADOR: PROF. DR. LUIZ FLÁVIO AUTRAN MONTEIRO
GOMES
Livros Grátis
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“UTILIZAÇÃO DA ABORDAGEM MULTICRITÉRIO PARA PRIORIZAÇÃO DO PORTFÓLIO DE PROJETOS DE INVESTIMENTO.”
MARCELO DA SILVA RAMOS
Dissertação apresentada ao curso de Mestrado Profissionalizante em Administração como requisito parcial para obtenção do Grau de Mestre em Administração.
Área de Concentração: Administração Geral
ORIENTADOR: PROF. DR. LUIZ FLÁVIO AUTRAN MONTEIRO GOMES
“UTILIZAÇÃO DA ABORDAGEM MULTICRITÉRIO PARA PRIORIZAÇÃO DO PORTFÓLIO DE PROJETOS DE INVESTIMENTO.”
MARCELO DA SILVA RAMOS
Dissertação apresentada ao curso de Mestrado Profissionalizante em Administração como requisito parcial para obtenção do Grau de Mestre em Administração.
Área de Concentração: Administração Geral
Avaliação:
BANCA EXAMINADORA:
______________________________________________________________ Professor Dr. LUIZ FLÁVIO AUTRAN MONTEIRO GOMES (Orientador) Instituição: Faculdades IBMEC – IBMEC-RJ
_____________________________________________________ Professora Dra. MARIA AUGUSTA SOARES MACHADO Instituição: Faculdades IBMEC – IBMEC-RJ
_____________________________________________________ Professor Dr. FERNANDO AUGUSTO SILVA MARINS
Instituição: FEG/UNESP
FICHA CATALOGRÁFICA 658.4035 R175u
Ramos, Marcelo da Silva.
Utilização da abordagem multicritério para priorização do portfólio de projetos de investimento em refino de petróleo / Marcelo da Silva Ramos - Rio de Janeiro: Faculdades Ibmec, 2010.
Dissertação de Mestrado Profissionalizante apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Administração das Faculdades Ibmec, como requisito parcial necessário para a obtenção do título de Mestre em Administração.
Área de concentração: Administração geral.
DEDICATÓRIA
AGRADECIMENTOS
À PETROBRAS pela oportunidade de participar em mais este desafio. Aos meus gerentes que sempre me incentivaram na busca do conhecimento e do aperfeiçoamento.
Para as bibliotecárias da Biblioteca da PETROBRAS, que tiveram a maior paciência do mundo, quando das minhas inúmeras solicitações de livros e artigos, que em alguns momentos pareciam infindáveis.
Aos professores do Mestrado Profissionalizante em Administração do IBMEC-RJ, que demonstraram extremo profissionalismo e dedicação. Destaco os professores Dr. Luiz Flávio Autran Monteiro Gomes, que me deu uma nova forma de ver os problemas e a retomada das leituras sobre filosofia, que tinham ficado para trás; Dra. Flávia de Souza Costa Neves Cavazotte, que mudou radicalmente a minha forma de trabalhar com equipe com as disciplina de Comportamento Organizacional e Liderança e Dr. Raimundo Nonato que ajudou a compreender a quão rica e extensa é a área contábil, o que me ajudou muito no desenvolvimento de minhas atividades profissionais.
RESUMO
As ferramentas tradicionalmente mais utilizadas, para a tomada de decisão, para selecionar e priorizar projetos de investimento tem sido o Valor Presente Líquido (VPL), a Taxa Interna de Retorno (TIR), o payback e as opções reais. São ferramentas que focam a decisão somente por um aspecto, que é o financeiro/econômico. O cenário no qual a empresa está envolvida oferece uma série de visões que precisam ser contempladas quando da seleção de projetos que compõem a sua carteira de investimento, sob pena de não atingir os objetivos estratégicos da organização. Os decisores defrontam-se com uma carteira de projetos que, em muitos casos, não é homogênea, ou seja, seus projetos encontram-se em diferentes estágios de maturidade, o que leva a decisões que consideram somente este estágio, não abordando outros critérios tão importantes quanto o financeiro/econômico. Além deste fato, observa-se que o processo de tomada de decisão carece de uma estruturação que confira a decisão maior estabilidade. Para suportar, de forma estruturada, este processo de decisão estabeleceu-se uma amostra de projetos, para os quais foram selecionados outros critérios, além do financeiro/econômico e utilizou-se a abordagem multicritério, mais especificamente, o Método de Análise Hierárquica. Esta abordagem possibilitou uma seleção mais consistente e permitiu aos decisores uma visão mais ampla que atendesse às demandas da organização e de seus stakeholders. O método contribui também para melhorar a comunicação entre os decisores e nivelar o conhecimento sobre o portfólio de projetos.
ABSTRACT
The typically more used tools for decision making, to select and prioritize investment projects has been the Net Present Value (NPV), Internal Return Rate (IRR), payback and real options. These tools focus on the decision through the financial/ economic aspect only. The scenario in which the company is engaged provides a range of views that need to be considered when selecting projects that make up its investment portfolio, on penalty of not achieving the organization's strategic objectives. Decision makers are faced with a project portfolio that in many cases is not homogeneous, i.e., their projects are in various stages of maturity, which leads to decisions that only consider the current stage, and fails to address other criteria as important as the financial /economic criterion. Further, it is observed that the decision-making process needs to be structured to give greater stability to a decision. To structurally support this decision process, a sample of projects was established, for which other criteria were selected, beside the financial/ economic criterion. The multicriteria approach, more specifically, the Analytic Hierarchy Method was used. This approach allowed a more consistent selection and allowed policy makers a wider view that would meet the organization and its stakeholders’ demands. The method also helps to improve communication between policy makers and to level the knowledge on the project portfolio.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – Fluxograma do processo de tomada de decisão. ...19
Figura 2 – Processo de análise de decisões com múltiplos critérios ...21
Figura 3 – Principais métodos de análise de decisão multicritério...24
Figura 4 – Como a hierarquia se compara a uma rede ...30
Figura 5 – Principais etapas da análise de decisão envolvendo múltiplos critérios. ...32
Figura 6 – Estrutura do método SCA ...43
Figura 7 – Relacionamentos no portfólio de projetos. ...46
Figura 8 – Estrutura para seleção de projetos em um portfólio...48
Figura 9 – Fluxograma do método AHP. ...64
Figura 10 – Níveis da hierarquia do AHP ...65
Figura 11 – Matriz de comparação paritária de critérios...67
Figura 12 – Matriz de comparação paritária de subcritérios. ...67
Figura 13 – Matriz de comparação paritária de alternativas. ...67
Figura 14 – Matriz de comparação paritárias das alternativas. ...70
Figura 15 – Classificação das alternativas...72
Figura 16 – Estrutura organizacional da PETROBRAS...75
Figura 19 – Tela inicial do Decision Lens®...84
Figura 20 – Árvore de critérios e subcritérios. ...89
Figura 21 – Equipamentos de comunicação de dados utilizado para votação dos decisores. ..97
Figura 22 – Índice de inconsistência final...97
Figura 23 – Lista de inconsistências do Decision Lens®...98
Figura 24 – Votação do grupo para o projeto novo tanque de óleo combustível BTE, no Decision Lens®. ... 103
Figura 25 – Análise de sensibilidade - scoresheet sensitivity no Decision Lens®...106
Figura 26 – Análise de sensibillidade - barchart sensitivity no Decision Lens®...107
Figura 27 – Análise de sensibilidade dashboard no Decision Lens®...107
Figura 28 – Otimização dos recursos no Decision Lens®...108
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Situações fundamentais das preferências do decisor ...26
Tabela 2 – Versões dos métodos da família ELECTRE...27
Tabela 3 – Métodos PROMÉTHÉ e seus objetivos. ...28
Tabela 4 – Relações semânticas de comparação e correlação numérica para o MAHP. ...51
Tabela 5 – Escala fundamental de Saaty . ...69
Tabela 6 – Principais métodos do vetor normalização...70
Tabela 7 – Valores de IR para matrizes quadradas de ordem “n”...72
Tabela 8 – Crescimento. ...99
Tabela 9 – Responsabilidade social e ambiental. ...99
Tabela 10 – Sinergia...99
Tabela 11 – Qualidade...99
Tabela 12 – Excelência operacional. ...100
Tabela 13 – Lucratividade. ...100
Tabela 14 – Maturidade...100
Tabela 15 – Conformidade legal. ...100
Tabela 16 – Compromissos assumidos...100
Tabela 19 – Riscos na implantação. ...101
Tabela 20 – Tempo de desenvolvimento...101
Tabela 21 – Disponibilidade de mão-de-obra...102
Tabela 22 – Infraestrutura adequada. ...102
Tabela 23 – Resultado final da votação dos decisores, no Decision Lens®. ...104
Tabela 24 – Resultado final da votação dos decisores, no Decision Lens® / continuação. ...105
LISTA DE SIGLAS
AHP Analytic Hierarchy Process ANP Analytic Network Process ETA Estação de Tratamento de Água FCC Fluid Catalytic Cracking GLP Gás Liquefeito de Petróleo MAUT Multi-Attribute Theory
PAM Programa de Adequação Metalúrgica PDF Portable Document File
PPL Problema de Programação Linear PSM Problem Structuring Methods QFD Quality Function Deployment RTF Rich Text File
SCA Strategic Choice Approach
SMAA Stochastic Multicriteria Acceptability Analysis SMS Saúde, Meio Ambiente e Segurança
SODA Strategic Options Development and Analysis SSM Soft Systems Methodology
TAC Termo de Acerto de Conduta
TCA Teoria dos Conjuntos Aproximativos TIR Taxa Interna de Retorno
TODIM Tomada de Decisão Interativa Multicritério UTA Utilité Aditive
SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO ... 1 1.1. CONTEXTUALIZAÇÃO ...1 1.2. PROBLEMA DA PESQUISA ...3 1.3. OBJETIVOS...6 1.4. JUSTIFICATIVA ...7 1.5. MÉTODO DE PESQUISA...10
1.6 LIMITAÇÕES DE ESCOPO DA PESQUISA ...11
1.7 ESTRUTURA DA PESQUISA...12
2. REFERENCIAL TEÓRICO ... 14
2.1. INTRODUÇÃO...14
2.3. O PROBLEMA MULTICRITÉRIO ...20
2.4. PRINCIPAIS MÉTODOS DE ANÁLISE DE DECISÃO MULTICRITÉRIO...23
2.4.1. Escola Francesa ...25
2.4.1.1. Elimination et Choix Traduisant la Réalité – ELECTRE ... 25
2.4.1.2.Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation - PROMÉTHÉ...27
2.4.2. Escola Americana ...28
2.4.2.1. Analytic Hierarchy Process – AHP...29
2.4.2.2 Analytic Network Process – ANP...30
2.4.2.3 . Multiattribute Utility Theory – MAUT...31
2.4.2.4. Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Technique – MACBETH ...32
2.4.2.5. Utilité Aditive – UTA...33
2.4.3. Método Híbrido ...34
2.4.3.1. Tomada de Decisão Interativa Multicritério – TODIM...34
2.4.4.1. MétodoZAPROS-LM...35
2.4.4.2 Método ZAPROS-III...36
2.4.4.3. Método STEP-ZAPROS... 37
2.4.4.4. Método PAired COMpensation – PACOM... 37
2.4.4.5. Método ORdinal CLASSification – ORCLASS...38
2.4.5. Método dos Conjuntos Aproximativos...38
2.4.6. Método Estocástico...40
2.4.6.1.Stochastic Multicriteria Acceptability Analysis – SMAA...40
2.4.7. Pesquisa Operacional Soft – PO Soft ...41
2.5. GESTÃO DE PORTFÓLIO DE PROJETOS ...45
2.6. JUSTIFICATIVA DA ESCOLHA DO MÉTODO MULTICRITÉRIO...50
2.7. MÉTODO ANALYTIC HIERACHIC PROCESS – AHP...60
2.7.1. Introdução...60
2.7.2. Fundamentação Teórica do Método ...60
2.7.3. Estrutura do Método AHP ...63
2.7.3.2. Julgamentos de Valor...66
2.7.3.3. Escalas de Valor...68
2.7.3.4. Priorização das Alternativas...69
2.7.3.5. Análise de Consistência ...71
2.7.3.6. Classificação das Alternativas ...72
3 APLICAÇÃO DO MÉTODO AHP EM UM PORTFÓLIO DE PROJETOS DE INVESTIMENTO... 74
3.1 CARACTERIZAÇÃO DA EMPRESA ...74
3.1.1 Visão Geral ...74
3.1.2 Sistemática de Acompanhamento de Projetos de Investimento ...76
3.1.3 Principais Processos de Refino...79
3.2 APLICAÇÃO DO MÉTODO AHP EM PORTFÓLIO DE PROJETOS DE INVESTIMENTO...81
3.2.1 Problema e Método Utilizado...81
3.2.2 Construção do Modelo...85
3.2.4 Avaliação de Alternativas...98
4 CONCLUSÕES ... 109
4.1 VERIFICAÇÃO DOS OBJETIVOS...109
4.2 SUGESTÕES PARA PESQUISAS FUTURAS ...111
5 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ... 113
APÊNDICE A – PERFIL DOS PARTICIPANTES... 119
1. INTRODUÇÃO
1.1. CONTEXTUALIZAÇÃO
A tomada de decisão em ambientes corporativos está cada vez mais complexa influenciada por diversos fatores, recursos e variáveis no processo decisório e a velocidade de interação entre eles, alterando-se continuamente devido aos cenários de risco e incerteza. As constantes mudanças e o tempo reduzido para aprendizagem tornam a tomada de decisão uma etapa crítica no processo gerencial.
O processo de tomada de decisão envolve questões práticas, abordadas por Gomes, Gomes e Almeida (2009) tais como:
a) diversividade de fatores quantitativos;
b) falhas no entendimento e contextualização do problema;
c) ausência de propostas alternativas;
e) dificuldades na mensuração e tratamento dos riscos associados aos projetos;
f) dificuldades no julgamento e escolha dos projetos pela ausência de critérios ou metodologias científicas para suportar a tomada de decisão;
g) dificuldades na mensuração do retorno esperado;
h) efeito das preferências dos tomadores de decisão.
A grande amplitude das variáveis envolvidas no processo de seleção de alternativas, objetivos conflitantes e a influência das variáveis qualitativas remete à suposição de que não existe uma solução ótima que atenda a todos os fatores, que afetam a tomada de decisão ao mesmo tempo. Sob este prisma, observa-se uma possível inadequação dos modelos matemáticos tradicionais para analisar um escopo tão amplo como este (SHIMIZU, 2006).
As empresas elaboram estudos de viabilidade econômica para avaliarem quais os projetos de investimento que constituirão seu portfólio, baseando suas decisões nestes estudos, excluindo destes as variáveis qualitativas em função da dificuldade de mensuração (JANSEN; SHIMIZU; JANSEN, 2004).
As técnicas mais utilizadas para a seleção de projetos de investimento são o Valor Presente Líquido (VPL), a Taxa Interna de Retorno (TIR), o tempo de recuperação do capital (payback) e a teoria das opções reais (ROSS; WESTERFIELD; JAFFE, 2002).
regulatórios, mercado, tecnologias utilizadas e em desenvolvimento, imagem e as estratégias de diferenciação.
O processo decisório consiste na análise de um conjunto de alternativas, que estão geralmente associadas a um conjunto de recursos, que concorrem para a solução de problemas previamente identificados. O objetivo é atender simultaneamente a todos os requisitos, levando em consideração as variáveis qualitativas e quantitativas (GOMES; GOMES; ALMEIDA, 2009). A complexidade da tomada decisão está neste ponto, na qual se precisam atender múltiplos objetivos, critérios e restrições, e que tal decisão implicará necessariamente em uma renúncia.
Segundo Shimizu (2006), na abordagem multicritério, como não é possível satisfazer a todos os critérios e restrições ao mesmo tempo, os novos procedimentos buscam determinar um nível de conciliação entre estes fatores, passando da solução ótima para a solução de consenso. É por meio de métodos matemáticos que a abordagem multicritério se propõe a suportar o processo decisório, incluindo no seu escopo a importância relativa de cada variável quantitativa e qualitativa na decisão (KIM; KWAK; YOO, 1998).
1.2. PROBLEMA DA PESQUISA
na tomada de decisão possam compartilhar de uma visão comum em um método estruturado por etapas bem definidas (RASMUSSEN et al., 2003).
As demandas diárias e as pressões por resultados também contribuem negativamente e fazem com que os gestores não tenham disponibilidade de tempo para efetuar uma revisão interna que provavelmente descartaria várias propostas, demonstrando prazos e custos infundados (KERZNER 2004). Em outras situações componentes políticas ou ainda pessoais interferem no julgamento dos gestores, que muitas vezes defendem projetos inviáveis ou ainda desalinhados com a estratégia da empresa.
Para atender a essa demanda, especialmente em empresas de capital intensivo, a função de gerenciamento de portfólio de projetos passou a ter destacada importância para o negócio (KERZNER, 2004). É durante o planejamento do projeto que a localização geográfica dos investimentos, os arranjos dos equipamentos nas instalações, as especificações de equipamentos, sobressalentes e materiais são definidas. Decisões tomadas nesta fase influenciarão diretamente na vida útil desses ativos após o início da operação da nova planta, como também no retorno do capital investido pela empresa.
As empresas neste segmento industrial necessitam cada vez mais utilizar novas tecnologias e matérias-primas que não são aquelas para as quais as unidades industriais existentes foram projetadas. Aliado a este fato, existe a necessidade, por parte destas indústrias, de produzir novos produtos que possuam nível de qualidade estabelecido pela legislação ambiental do País, no qual se pretende comercializar estes produtos. Deve-se levar em consideração, também, a obsolescência do parque industrial, o que faz com que sejam realizados investimentos na atualização tecnológica destas unidades industriais. Há de se considerar, ainda, o planejamento estratégico das empresas, pois podem estar previstos investimentos em construção de novas unidades industriais para atendimento do mercado por novos produtos. Estas necessidades de investimento serão desdobradas em projetos, e vão compor o portfólio de projetos das empresas.
Deste portfólio, nem todos os projetos encontram-se no mesmo estágio de desenvolvimento. Alguns projetos estão mais maduros, iniciando sua fase de construção e montagem, enquanto outros estão em uma fase de definição e planejamento. Durante períodos recentes, de preços elevados do barril de petróleo, existia uma grande disponibilidade de recursos financeiros para a condução deste portfólio. Devido aos recentes retrocessos na economia mundial fez-se necessária uma forte redução orçamentária nestes investimentos, para adequá-los a nova realidade.
A gestão do portfólio de projetos é mais complexa do que gerir projetos individuais sendo que em muitos casos, atrasos em projetos individuais são decorrentes não só de erros da gerência do projeto, mas também de problemas de seleção e priorização do portfólio (ELTON; ROE, 1998). Os critérios mais utilizados, além do grau de maturidade do projeto, focavam basicamente em aspectos econômico-financeiro, mas não levavam em consideração outras variáveis igualmente importantes, como estabilidade econômica e política, ambiente regulatório, entre outras.
Desta forma, o processo decisório deveria ser robusto para que, qualquer que fosse a opção escolhida, esta não prejudicasse a estratégia corporativa e nem ignorasse outras oportunidades.
1.3. OBJETIVOS
A análise de projeto de investimento é um processo de obtenção e organização de informações técnicas, econômicas, legais, tributárias, financeiras e de meio ambiente. Em sentido amplo, projeto de investimento pode ser definido como qualquer aplicação de recursos destinada a criar um valor futuro para os acionistas, seja tangível ou intangível (ROSS; WESTERFIELD; JAFFE, 2002). A definição da abrangência de um projeto dependerá do objetivo da análise que se quer desenvolver. Quanto menos abrangente for a análise, maior o risco de não serem captadas as interdependências entre o projeto avaliado e os demais investimentos. Porém, quanto mais abrangente maior o risco de se incluir um subprojeto não rentável no conjunto em análise.
entanto, apenas o uso dos métodos propostos pela teoria não é suficiente para assegurar a eficácia da decisão tomada. A abordagem multicritério não dispensa o julgamento de especialistas e não busca substituir o tomador de decisão por um software, mas sim propor um método que dê a ele mais segurança na tomada de decisão.
Em função do exposto acima, esta dissertação procura estabelecer uma forma estruturada para utilização de sistema de apoio à decisão, para orientar o tomador de decisão na seleção de projetos, utilizando outros critérios além daqueles tradicionais, conforme apresentado anteriormente, para compor uma visão mais ampla da complexidade do cenário no qual se encontra a empresa, para selecionar a melhor composição da carteira de projetos de investimento.
Os objetivos específicos deste estudo foram:
a) estabelecer novo procedimento de seleção e priorização de portfólio de projetos, utilizando a abordagem multicritério;
b) identificar os critérios que possam ser utilizados na seleção e priorização de projetos;
c) estruturar do processo de tomada de decisão utilizando um modelo multicriterial.
1.4. JUSTIFICATIVA
gerenciamento, no ambiente de gerenciamento de portfólio existe um processo pré-definido para selecionar projetos e um processo uniforme para avaliar o seu sucesso (LEVINE, 2005). O gerenciamento de portfólio é geralmente definido como um processo dinâmico de tomada de decisão, no qual o conjunto de projetos é constantemente atualizado e revisto. Neste processo, novos projetos são selecionados, avaliados e priorizados, existindo ainda projetos que podem ser acelerados, despriorizados ou interrompidos, e os seus recursos realocados a outros projetos (RAD; LEVIN, 2005). Isto mostra a complexidade na qual se encontram os decisores, quando estão diante deste desafio e que necessitam de uma forma estruturada para suportar suas ações.
Keeney (1979) define que os componentes da complexidade que estão intrinsecamente entrelaçados são: múltiplos objetivos, intangíveis, horizontes de longo prazo, muitos grupos de impacto, risco e incerteza, conteúdo interdisciplinar, diversos tomadores de decisão e julgamento de valores.
Os desenvolvimentos dos sistemas de informações e de comunicações fornecem uma grande quantidade de informações; além disto, as exigências do governo e da sociedade obrigam os decisores, cada vez, mais a tomar decisões rápidas e seguras, baseadas muitas vezes na experiência do tomador de decisão, sem que exista um processo estruturado para suportá-lo. Estas decisões determinam assim a futura direção que tais empresas seguirão (SONCINI, 2008).
A análise puramente quantitativa colabora para que as variáveis qualitativas fiquem fora do processo decisório, devido ao fato da dificuldade de concepção e mensuração do conjunto de variáveis qualitativas relevantes na análise de alternativas.
Segundo Patton (1990), os métodos qualitativos permitem aos analistas estudar mais profunda e detalhadamente, o que aumenta a compreensão dos casos e situações estudas, mas reduz a possibilidade de generalização. Por outro lado, a avaliação quantitativa requer o uso de medidas padronizadas, que obrigam que a percepção pessoal esteja ajustada a um número limitado de respostas, embora tenha a vantagem de facilitar a mensuração das reações dos decisores frente a um conjunto de alternativas.
A adoção de métodos quantitativos e qualitativos não é mutuamente excludente, ou seja, é possível utilizar um método de avaliação combinado, observando o que deve ser medido e com quais parâmetros. A utilização de uma abordagem multicritério no processo decisório de investimentos expande o escopo nos quais as decisões são tomadas, buscando contemplar a subjetividade e as preferências dos decisores.
a) a constituição de uma base para o dialogo entre os interventores, utilizando diversos pontos de vista comuns;
b) maior facilidade para incorporar incertezas aos dados segundo cada ponto de vista;
c) enfrentar cada solução como um compromisso entre objetivos em conflito.
A escolha racional é uma das vantagens do bem-estar do decisor, baseado no seu conhecimento, julgamento e sentimentos. Ela possui três elementos: metas, opções e resultados; a falha na distinção entre estas três questões é talvez o maior e mais comum caso de escolha sub-racional (BROWN, 2005). Daí a oportunidade de ajudar o decisor, oferecendo uma forma estruturada para apoiar a tomada de decisão.
1.5. MÉTODO DE PESQUISA
Uma pesquisa pode ser classificada de diversas maneiras. Segundo Miguel (2007), estas diferentes maneiras podem ser quanto:
a) à natureza – quantitativa ou qualitativa;
b) à natureza do relacionamento entre as variáveis – caráter descritivo ou casual;
c) ao objetivo e o grau de cristalização do problema – de natureza exploratória ou de natureza conclusiva;
(variáveis e condições de difícil controle), ou ex-post facto (determinada situação ocorreu no passado);
e) ao escopo da pesquisa, em termos de profundidade e amplitude – estudo de caso ou levantamentos amostrais.
Esta pesquisa pode ser enquadrada como qualitativa, pois se considera que existe subjetividade no processo de tomada de decisão nos projetos de investimento; exploratória, pois busca proporcionar maior conhecimento do problema; ex post facto, pois não há controle sobre a variável independente e estudo de caso, pois segundo Yin (2005), quando o pesquisador possui pouco controle sobre os eventos a serem investigados e o foco está em um fenômeno contemporâneo inserido em um contexto na vida real, especialmente quando as fronteiras entre o fenômeno e o contexto não estão claramente evidentes, a utilização do estudo de caso permitindo manter as características e holísticas e mais significantes.
1.6. LIMITAÇÕES DE ESCOPO DA PESQUISA
Será apresentada uma visão geral dos principais métodos de análise multicriterial recomendados pela literatura, focando no Método de Análise Hierárquica.
A utilização do método AHP, suportado pelo software Decision Lens®, tem como limitação a sua abrangência, neste primeiro estágio. O método em questão foi aplicado somente a uma Gerência Geral da área de Refino, que foi a de Empreendimentos, para solucionar uma questão específica de priorização de projetos dentro de um portfólio, em um cenário de redução orçamentária. Desta forma, os decisores envolvidos pertenciam a mesma área, tendo então visões bastante coerentes entre si.
Outro ponto de destaque é pouca disponibilidade dos decisores na participação das reuniões de definição e comparação de critérios, que não puderam ser desenvolvidas em um ritmo mais acelerado para a aplicação da ferramenta ainda no ano de 2009, ficando esta oportunidade para o ano seguinte, porém o estudo foi concluído de forma a apresentar aos decisores a potencialidade da metodologia.
Cabe ainda destacar que foi feita uma amostra dos projetos que seriam avaliados pelo grupo de decisores, pois o total de projetos envolvidos é de 120 (PETROBRAS, 2009a), e a amostra utilizada era composta por 45 projetos. Esta seleção foi feita, pois a outra parte não selecionada continha projetos que estão em fase de construção e montagem, com previsão de conclusão de suas obras previstas para o ano de 2010 que, inevitavelmente, não serão interrompidos e seus recursos já estão compromissados.
1.7. ESTRUTURA DA PESQUISA
O primeiro capítulo faz uma introdução ao problema do processo de tomada de decisão de investimento em um contexto multicriterial, em que a solução mais adequada atende de forma mais abrangente à variedade de critérios a serem satisfeitos. Neste capítulo são abordados o problema da pesquisa, os objetivos, a justificativa do estudo, o método de pesquisa, as limitações de escopo e a estruturação da pesquisa.
O segundo capítulo é o referencial teórico que sustenta a pesquisa. São abordados neste capítulo, a tomada de decisão, o problema multicritério, os principais métodos de análise multicriterial, a justificativa para a escolha do método multicritério e o aprofundamento teórico no método multicritério escolhido. Também são apresentados os conceitos de gestão de portfólio de projetos
O terceiro capítulo aborda a aplicação do método AHP (Analytic Hierarchy Process) em um portfólio de projetos de investimento e são apresentados os resultados obtidos.
O quarto capítulo apresenta as conclusões sobre a aplicação do método verificando se os objetivos propostos foram alcançados e sugere futuras direções da pesquisa.
2. REFERENCIAL TEÓRICO
2.1. INTRODUÇÃO
Os procedimentos de análise de decisão multicritério estão baseados no princípio de que a experiência e o conhecimento das pessoas são pelo menos tão valiosos quanto os dados considerados na análise de uma alternativa. Tais métodos permitem avaliar critérios que não podem ser transformados em valores financeiros, sendo possível incluir no processo as diferenças e conflitos de opiniões. A adoção de procedimentos multicritérios é importante na análise de problemas complexos, em que vários tomadores de decisão estão envolvidos, nos casos que envolvem características quantitativas e qualitativas de difícil mensuração, ou que representem pontos de vista conflitantes (SONCINI, 2008).
Belton e Stewart (2003) definem a análise de decisão multicritério como sendo um termo amplo para descrever um conjunto de abordagens formais, que emprega o julgamento do multicritério para ajudar pessoas, ou grupos, a explorar decisões que interessam.
Goodwin e Wrigth (2004) argumentam que é na análise, no sentido de decomposição de um problema em um conjunto de situações de menor complexidade, que reside a principal característica da metodologia multicritério, pois ela supre os decisores com ferramentas que dão clareza às premissas e critérios adotados, de forma a que possam ser rastreados os motivos pelos quais determinadas ações foram tomadas.
Não se pode encarar a análise de decisão como se a mesma sozinha produza os resultados. Belton e Stewart (2003) apontam os três pontos que precisam ser esclarecidos com relação à análise de decisão multicritério:
a) análise de decisão multicritério fornecerá a resposta correta;
b) análise de decisão multicritério fornecerá uma análise objetiva que irá retirar dos decisores a responsabilidade de fazer julgamentos difíceis;
c) análise de decisão multicritério irá retirar o sofrimento de tomar decisão.
Segundo Belton e Stewart (2003), não existe resposta certa mesmo dentro do contexto do modelo usado. O conceito de um ótimo não existe em estrutura de multicritério e assim análise multicritério não pode ser justificada dentro do paradigma da otimização, frequentemente adotado na tradicional Pesquisa Operacional e na Ciência do Gerenciamento. A análise de decisão multicritério é uma ajuda à tomada de decisão, é um processo que busca:
a) integrar medida objetiva com julgamento de valor;
A subjetividade é inerente ao processo de decisão, em particular na presença de múltiplos critérios que, muitas vezes, são conflitantes. Desta forma, o papel fundamental da análise de decisão multicritério é evidenciar a todos os envolvidos no processo, o entendimento do problema em questão, com todas as variáveis e atores envolvidos.
2.2. TOMADA DE DECISÃO
O processo de tomada de decisão nas organizações está se transformando rapidamente nos últimos anos, sobretudo pela velocidade do avanço da Tecnologia da Informação, de comunicações e de automação. As fronteiras das empresas e países estão se ampliando, os meios de comunicação facilitam cada vez mais o intercâmbio rápido de informações, o que torna as sociedades mais exigentes na aquisição de produtos, acabando por intensificar a concorrência (BORGERT, 1999).
O tomador de decisões quer esteja motivado pela necessidade de prever ou de controlar, geralmente enfrenta um complexo sistema de componentes correlacionados, sendo de seu interesse analisar esse sistema. Para o tomador de decisões quanto mais compreender essa complexidade, melhor será a sua decisão (HAMMOND; KEENEY; RAIFFA, 2006).
Hammond, Keeney e Raiffa (2006) alertam para a existência de problemas tais como a armadilha da âncora, do status quo, do sunk cost (custo afundado), da confirmação da evidência, da forma de apresentação e a das estimativas e previsões.
No caso da âncora, ao receber informações para a tomada de decisões, a mente dá pesos desproporcionais às informações recebidas. Impressões iniciais, estimativas ou dados são fixados de modo a induzir raciocínios e julgamentos futuros, causando distorções nas decisões.
Por outro lado, no caso da armadilha do status-quo aqueles autores argumentam que muitos estudos realizados comprovaram que no momento de tomar decisões, os decisores ao se defrontarem com diferentes alternativas, quase sempre optam pela de menor risco aparente, ou pela manutenção da situação atual, assumindo uma postura de adotar sempre a solução mais confortável.
A armadilha do custo afundado é relativa a se fazer escolhas para justificar escolhas passadas, ainda que, num passado próximo elas fossem válidas. Ocorrem com mais frequência, segundo os autores, em ambientes onde existem punições para decisões erradas.
Por último, relativamente à armadilha de previsões e estimativas, Hammond, Keeney e Raiffa (2006) argumentam que, constantemente, os decisores fazem previsões sobre prazos, distâncias, pesos e volumes, fazendo julgamentos sobre essas variáveis e recebendo feedback sobre seu julgamento. Entretanto, tais decisores raramente buscam obter feedback sobre os desvios entre as previsões e a realidade, devido a excesso de confiança, prudência ou lembranças de eventos passados e isso causa desvios cada vez maiores.
Segundo Clemen e Reilly (2001), as quatro dificuldades para a tomada de decisão são: a complexidade do problema, as informações imprecisas ou incertas, vários objetivos para um único problema e conclusões diferentes, aplicando-se a mesma sistemática, devido à mudança dos dados. A Figura 1 apresenta o fluxograma do processo de tomada de decisão, proposto por aqueles autores.
Figura 1 – Fluxograma do processo de tomada de decisão (Fonte: adaptado de CLEMEN; REILLY, 2001).
A primeira fase do processo decisório (identificar a situação de decisão e compreender os objetivos), apesar de ser aparentemente fácil, muitas vezes se tem dificuldades para identificar claramente o problema a ser estudado e consequentemente trata-se o problema errado. Tal erro é denominado erro do terceiro tipo. Esta é uma fase que envolve certa introspecção para reflexão de questões que possam afetar o problema em estudo (CLEMEN; REILLY, 2001).
Segundo Clemen e Reilly (2001), as duas fases subsequentes, podem ser chamadas de modelagem e solução. A modelagem é crítica na análise de decisão. O modelo de estrutura representa o resultado da análise detalhada do problema, utilizando-se ferramentas para decompor em elementos, tais como diagramas de relacionamento, matrizes de decisão, diagramas de árvores e intercâmbio de informações, quando o problema envolver um grupo de pessoas. A vantagem chave sob a perspectiva da tomada de decisão, é que a representação matemática de uma decisão pode ser sujeita a análise, que indica a alternativa preferida.
A análise de decisão é tipicamente um processo interativo. Uma vez construído o modelo, é feita uma análise de sensibilidade que é o processo de observar a variação que o modelo matemático indicaria se as condições do problema mudassem. Essa avaliação ajuda a definir se uma solução necessita ou não de uma análise mais profunda, até a implementação da solução. A análise de sensibilidade verifica relações de efeito da incerteza na estimativa de variáveis externas, efeitos de diferentes interações entre variáveis, robustez de decisões sob condições de mudanças, impacto de mudanças em variáveis externas e parâmetros na variável de saída e impacto de mudanças em decisões na variável de saída.
A análise de decisão suporta os processo decisório e as habilidades intuitivas e cognitivas do decisor. Os modelos aplicados são baseados em abstrações da realidade, focando cada estágio de solução do problema, desde a identificação e a formulação, até a solução do mesmo.
2.3. O PROBLEMA MULTICRITÉRIO
não trivial envolve algum conflito entre diferentes metas, objetivos ou critérios. Os problemas de decisão, segundo Pomerol e Barba-Romero (2000), podem ser classificados como:
a) discretos - quando se trata de um número finito de soluções;
b) contínuos - quando o número de alternativas pode ser considerado como infinitamente grande. Também são denominados métodos de otimização multicritério ou métodos interativos.
Belton e Stewart (2001) decompõem o processo de Análise de Decisões com Múltiplos Critérios (ADMC) em três fases, que estão representadas na Figura 2.
As fases do processo Análise de Decisões com Múltiplos Critérios (ADMC) são as seguintes:
a) identificação e estruturação do problema - nesta fase é desenvolvido um entendimento comum do problema, das decisões que precisam ser tomadas e dos critérios pelos quais tais decisões serão julgadas e avaliadas;
b) construção e uso do modelo - a característica primária do ADMC é o desenvolvimento de modelos formais das preferências do tomador de decisão, valor dos tradeoffs, metas e etc., tal que a alternativa ou ação sob consideração possa ser comparada relativa a cada outra, de uma maneira sistemática e transparente;
c) usar o modelo para informar e provocar a mente e desenvolver um plano de ação - análise não resolve o problema de decisão. A ADMC está preocupada também com a implementação dos resultados, que traduz a análise em um plano de ação específico.
Roy (1996) identifica quatro diferentes problemáticas (problematiques), às quais a ADMC pode ser útil:
a) problemática da escolha (Pα) - tem como objetivo esclarecer a decisão pela escolha de um subconjunto tão restrito quanto possível, para a escolha de uma única solução;
b) problemática da separação (Pβ) - tem como objetivo esclarecer a decisão por uma separação resultante da alocação de cada ação a uma categoria ou classe;
d) problemática de descrição (Pδ) - tem como objetivo descrever ações e suas consequências de uma maneira sistemática e formalizada, tal que o decisor posa avaliar estas ações. Na visão de Belton e Stewart (2001), este é essencialmente um problema de aprendizagem, no qual o decisor busca simplesmente ganhar maior entendimento do que pode e o que não pode ser atingível.
As problemáticas definidas por Roy (1996), não são independentes uma das outras. Em particular, a ordenação das alternativas (Pγ) pode servir de base para resolver um problema Pα ou Pβ (GOMES; GOMES; ALMEIDA, 2009).
2.4. PRINCIPAIS MÉTODOS DE ANÁLISE DE DECISÃO MULTICRITÉRIO
Os principais métodos multicritério estão representados na
Figura 3 – Principais métodos de análise de decisão multicritério (Fonte: GOMES; ARAYA; CARIGNANO, 2004; GOMES, 2007; GOMES; GOMES; ALMEIDA, 2009).
2.4.1. Escola Francesa
Os métodos da escola francesa não pressupõem, necessariamente, a comparação entre as alternativas, não impõem uma estruturação hierárquica dos critérios existentes e não buscam uma função matemática para explicar o modelo (GOMES; ARAYA; CARIGNANO, 2004).
Os principais métodos desta escola são os da família ELECTRE (Elimination Et Choix
Traduisant La Réalité) e da família Prométhé (Preference Ranking Organization Method for
Enrichment Evaluation), a seguir descritos.
2.4.1.1. Elimination et Choix Traduisant la Réalité – ELECTRE
Uma das principais características introduzidas pelo método foi o conceito de modelagem de preferências, que busca uma representação mais realista do que a utilizada na teoria da decisão (GOMES; GOMES; ALMEIDA, 2009).
Este método é caracterizado pela definição de quatro situações fundamentais, e que são mutuamente excludentes, das preferências do decisor nos momentos de comparação entre duas alternativas. Estas quatro situações estão representadas na Tabela 1.
Os métodos ELECTRE fazem parte dos métodos de superação, no qual o conceito central são as relações de superação. Estes métodos são diferenciados entre si pela problemática que tentam resolver, pelas informações inter e intracritérios utilizadas e pela quantidade de relações de superação construídas e pesquisadas (GOMES; ARAYA; CARIGNANO, 2004).
Estes métodos consideram os pesos como uma medida da importância que cada critério tem para o decisor. Empregam a informação dos pesos com a finalidade de construir índices de concordância e discordância (GOMES; ARAYA; CARIGNANO, 2004).
Tabela 1 – Situações fundamentais das preferências do decisor (GOMES; GOMES; ALMEIDA, 2009). Situação Definição Relação Binária
Indiferença (I)
Existem razões claras e positivas que justificam a equivalência entre duas ações.
I: Simétrica e Reflexiva
Preferência Estrita (P)
Existem razões claras e positivas que justificam uma preferência significativa em favor de uma (bem definida) das duas ações.
P: Assimétrica (Irreflexiva)
Preferência Fraca (Q)
Existem razões claras e positivas que não implicam uma preferência estrita em favor de uma (bem definida) das duas ações, mas essas razões são insuficientes para que seja assumida uma preferência estrita em favor da outra, ou a indiferença entre as ações.
Q: Assimétrica (Irreflexiva)
Incomparabilidade (R)
Não existem razões claras e positivas que justificam uma das três situações anteriores.
A Tabela 2 apresenta de forma resumida os métodos da família ELECTRE.
Tabela 2 – Versões dos métodos da família ELECTRE (GOMES; ARAYA; CARIGNANO, 2004).
Versão Autor Ano Tipo de Problema
Tipo de Critério
Utilização de Pesos
I Roy 1968 Seleção Simples Sim
II Roy e Bertier 1973 Ordenação Simples Sim
III Roy 1978 Ordenação Pseudo Sim
IV Roy e Hugonnard 1982 Ordenação Pseudo Não
IS Roy e Skalka 1985 Seleção Pseudo Sim
TRI Yu Wei 1992 Classificação Pseudo Sim
2.4.1.2. Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation - PROMÉTHÉ
Os métodos da família PROMÉTHÉ fazem uso da noção de relação de superação, por meio do conceito de net flow (fluxo líquido) (POMEROL; BARBA-ROMERO, 2000) e têm por objetivo suportar o decisor na problemática abordada, baseando-se nas seguintes etapas (FIGUERA, GRECO e EHRGOTT, 2005):
a) enriquecimento da estrutura de preferência;
b) enriquecimento da relação de dominância;
c) ajudar na decisão.
PROMÉTHÉ, em comparação com os métodos ELECTRE, são mais resistentes a variações nesses parâmetros, apresentando maior solidez nos seus resultados (GOMES, 2007).
Na Tabela 3 são apresentados os métodos da família PROMÉTHÉ e os objetivos de cada método.
Tabela 3 – Métodos PROMÉTHÉ e seus objetivos (GOMES; ARAYA; CARIGNANO, 2004; MORAIS; ALMEIDA, 2006).
Método PROMÉTHÉ Objetivo I Pré-ordem parcial, problemática de escolha. II Pré-ordem completa, problemática de ordenação.
III Pré-ordem completa, com amplificação da noção de indiferença. IV Pré-ordem completa ou parcial, conjunto contínuo de soluções.
V Pré-ordem completa, com restrições de segmento.
VI Pré-ordem completa ou parcial, graus de dificuldades em pesos.
2.4.2. Escola Americana
Os principais métodos da escola americana são os métodos: Analytic Hierarchy Process (AHP), Analytic Network Process (ANP), Multiattribute Utility Theory (MAUT), Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Technique (MACBETH) e o Utilité Aditive (UTA).
Os métodos da escola americana trabalham com a idéia de agregar todas as informações que são provenientes dos diferentes agentes de decisão (GOMES, 2007).
2.4.2.1 Analytic Hierarchy Process – AHP
O método AHP foi desenvolvido por Saaty, em 1972, para solucionar um problema específico de planejamento de contingência e depois em uma aplicação maior no projeto de futuros alternativos no Sudão (SAATY, 1991).
O AHP é um método que se caracteriza pela capacidade de analisar um problema de tomada de decisão, através da construção de níveis hierárquicos, ou seja, para se ter uma visão global da relação complexa inerente à situação, o problema é decomposto em fatores. Os fatores são decompostos em um novo nível de fatores, e assim por diante.
Esses elementos, previamente selecionados, são organizados numa hierarquia linear descendente, onde o objetivo final deve estar no topo, seguido de seus critérios, subcritérios e alternativas (
2.4.2.2 Analytic Network Process – ANP
O ANP é uma generalização do AHP, que tem como base as redes, onde as prioridades são estabelecidas da mesma maneira como são no AHP, usando uma comparação par a par e julgamentos.
A estrutura de feedback no ANP, não tem a mesma estrutura top-down presente no método AHP, mas se parece mais como uma rede, com ciclos conectando seus componentes dos elementos, que são chamados de clusters, e com laços que conectam um componente a ele mesmo (FIGUERA; GRECCO; EHRGOTT, 2004).
A Figura 4 apresenta a comparação entre a hierarquia linear (AHP) e a rede de feedback (ANP).
2.4.2.3 Multiattribute Utility Theory – MAUT
A Multiattribute Utility Theory (MAUT) é um método de comparação quantitativa usado para combinar medidas dissimilares de custos, risco e benefícios, juntamente com as preferências individuais e dos stakeholders, em alto nível, de preferências agregadas.
Este método é derivado da teoria da utilidade e incorpora à teoria a questão do tratamento de problemas com múltiplos objetivos. Tais objetivos são representados pelos atributos (GOMES; GOMES; ALMEIDA, 2009). As funções de utilidade transformam diversos critérios em um comum, com uma escala adimensional (0 a 1) conhecida como utilidade multiatributo.
No caso particular do uso de uma função de utilidade multiatributo aditiva, é necessário que os atributos satisfaçam a condição de independência, que significa, segundo Belton e Stewart (2002), uma compensação entre quaisquer dois critérios que o decisor esteja disposto a aceitar, não podendo depender de qualquer outro critério, para que se possa empregar a função multiatributo aditiva (GOMES, 2007).
Figura 5 – Principais etapas da análise de decisão envolvendo múltiplos critérios (Fonte: adaptado de Gomes; Araya; Carignano, 2004).
A utilização deste método permite a obtenção da melhor solução para o problema de decisão complexo, a identificação do conjunto das melhores soluções para o problema, como também pode ordenar as soluções da melhor para a pior (GOMES, 2007).
2.4.2.4 Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Technique – MACBETH
O MACBETH é útil na fase de avaliação de um processo de apoio à decisão, auxilia a construção de uma função de critério cardinal para cada ponto de vista, e para determinar os parâmetros unidos com a informação intercritérios num dado procedimento de agregação multicriterial (SCHMIDT, 1995).
O método é composto por duas importantes fases: de estruturação e de avaliação. Apesar de o modelo estar dividido em duas etapas, não existe a etapa mais ou menos importante. As duas etapas estão interligadas e colaboram em conjunto para a melhor solução a ser adotada (GOMES, 2007).
Matematicamente, o método MACBETH é constituído por quatro Problemas de Programação Linear (PPLs) sequenciais que realizam a análise de consistência cardinal, a construção da escala de valor cardinal e revelam fontes de inconsistência. O primeiro verifica a existência de inconsistências cardinais. O segundo é responsável pela construção da escala de valor cardinal que representa o conjunto de julgamentos do decisor. O terceiro e quarto evidenciam as possíveis causas de inconsistência (MELLO; GOMES; LINS, 2002).
Este método é utilizado principalmente para a abordagem de problemas de seleção e ordenação, possui como ponto forte a flexibilidade de sua escala (GOMES, 2007).
2.4.2.5 Utilité Aditive – UTA
O UTA (JACQUET-LAGRÈZE; SISKOS, 1982) possui as mesmas bases axiomáticas subjacentes à teoria da utilidade multiatributo (MAUT) e é empregado para determinar as funções de utilidades dos critérios (KEENEY; RAIFFA, 1993; BELTON; STEWART, 2002).
Utiliza um Problema de Programação Linear (PPL) (RANGEL; GOMES, 2009), que são problemas de otimização nos quais a função objetivo e as restrições são todas lineares, para estimar as funções de utilidade aditivas não lineares de cada critério presente na análise e a determinar o valor global de todas as alternativas. Este PPL tem por objetivo minimizar o somatório dos erros associados à ordenação de cada alternativa, isto é, o valor da utilidade global de cada alternativa proposta pelos decisores (RANGEL; GOMES, 2009).
2.4.3 Método Híbrido
2.4.3.1 Tomada de Decisão Interativa Multicritério - TODIM
Este método foi desenvolvido fundamentado na teoria da perspectiva, desenvolvida por Kahneman e Tversky (1979), que postula que as pessoas subavaliam as consequências prováveis quando comparadas com as consequências que são certas (fenômeno conhecido como “efeito certeza”) e utiliza uma função linear aditiva, que implica na independência entre os critérios (KEENEY; RAIFFA, 1999). Seu objetivo é resolver problemas de ordenação (Pγ). Apresenta como vantagem a modelagem dos padrões de preferência quando se tomam decisões de risco.
2.4.4 Análise Verbal de Decisões
A análise verbal de decisões estrutura um problema pelo uso da linguagem comum usada pelo decisor, partes ativas em um processo de decisão e potenciais especialistas. A meta da estruturação é definir os fatores principais ou critérios que podem ser aplicados para a avaliação das opções de cisões inicialmente dadas (GOMES, 2007). O ponto central desse método é o reconhecimento de que a maior parte dos problemas decisórios pode ser descrita de forma verbal (LARICHEV; MOSHKOVICH, 1997).
Na estrutura da análise verbal de decisão, métodos especiais comparativos têm sido desenvolvidos. Em cada método, somente avaliações verbais dos critérios são usadas em todos os estágios de uma análise, sem a transformação em funções quantitativas. Isto significa que somente consequências lógicas das relações qualitativas entre avaliações verbais são usadas no processo de análise (LARICHEV; BROWN, 2000).
2.4.4.1 Método ZAPROS-LM
O método ZAPROS-LM, abreviatura das palavras em russo, Close Procedures Near Preference Situations, tem sido desenvolvido para problemas que possuam as seguintes características:
a) uma regra de decisão é desenvolvida na forma de alternativas;
c) avaliações das alternativas sob algum critério podem ser dadas somente por seres humanos desempenhando a função de instrumentos de medida;
d) o grau de qualidade das escalas de critérios são definições verbais apresentando valores subjetivos dos decisores.
O ZAPROS LM foi desenvolvido com o objetivo de estabelecer um ranking de alternativas multicritério, diferenciando-se de outros métodos de análise de decisão verbal (LARICHEV, 2001). Este método possibilita, também, classificação e ordenação parciais dos objetos de acordo com as suas importâncias para o decisor (YEVSEYEVA; MIETTINEN; RÄSÄNEN, 2008).
2.4.4.2 Método ZAPROS-III
O método ZAPROS-III utiliza o procedimento de descoberta de preferências, usada no ZAPROS, primeira versão, mas com uma estrutura diferente para uma justificação mais racional e estrita ao método (LARICHEV, 2001). Suas características são:
a) um procedimento mais simples e transparente para a construção de uma escala ordinal comum para variação de qualidade ao longo das escalas de critério é usado;
b) nova justificação é dada para o procedimento de comparação de alternativas;
2.4.4.3 Método STEP-ZAPROS
Esta abordagem vê a aplicação geral das preferências ordinais para comparação com um procedimento de três passos:
a) usar regra de dominância para comparar alternativas reais em base de escala ordinal. Se a precisão requerida da decisão é atingida, o procedimento se encerra neste passo;
b) construir uma escala ordinal conjunta (Joint Ordinal Scale – JOS) e a utiliza para comparar com alternativas reais. Se a precisão requerida da decisão é atingida, o procedimento se encerra neste passo;
c) usar adicional tradeoffs ordinais, para comparar alternativas reais quando necessário.
Comparações adicionais são realizadas somente quando necessárias e somente as comparações necessárias são realizadas. Desta forma, o procedimento é orientado na aquisição eficiente da informação necessária (MOSHKOVICH; MECHITOV; OLSON, 2004).
2.4.4.4 Método PAired COMpensation – PACOM
para tarefas estratégicas, uma vez que permite a estruturação do problema a ser resolvido, e provê uma avaliação profunda (compensações e checagem) entre as alternativas possíveis, antes de se chegar a uma escolha final (TORRES, 2007).
2.4.4.5 Método ORdinal CLASSification – ORCLASS
O método ORCLASS (ORdinal CLASSification) é um método que deve ser utilizado quando se possui diferentes graus de avaliação e se deseja ordenar as alternativas por categorias (GOMES, 2007). Larichev e Moshkovich (1997) justificam a criação do método ORCLASS pelo fato de que, ao se depararem com problemas de escolha com multicritérios, as pessoas podem estar diante de problemas de classificação multicritério.
2.4.5 Método dos Conjuntos Aproximativos
A Teoria dos Conjuntos Aproximativos (TCA) ou Rough Sets Theory, em inglês, foi proposta pelo matemático polonês, Zdzislaw Pawlak, em 1982. Pawlak desenhou a TCA como uma ferramenta para descrever as dependências entre atributos, avaliar a significância dos atributos e negociar a inconsistência de dados (SHYNG et al, 2010).
A imprecisão causada pela granulosidade é denominada indiscernibilidade e impede a revelação de estruturas ou padrões de classificação, com base em dados que reflitam o conhecimento de um especialista (GOMES, 2007). A indiscernibilidade pode ser oriunda das seguintes fontes (GOMES; GOMES; ALMEIDA, 2009):
a) determinação da quantidade de atributos e/ou critérios;
b) dúvidas geradas pelos descritores;
c) perda de informação de um ou mais descritores;
d) divergência entre múltiplos descritores.
Segundo Gomes, Gomes e Almeida (2009) a TCA é importante para as seguintes situações:
a) avaliar a importância de critério particular;
b) eliminar redundâncias em uma tabela de decisão;
c) determinar regras que diminuam uma tabela de decisão;
d) avaliar conflito de opiniões entre especialistas;
e) representar um conhecimento ambíguo;
g) caracterizar objetos de acordo com critérios e/ou atributos;
h) tratar informações qualitativas e quantitativas.
2.4.6 Método Estocástico
2.4.6.1 Stochastic Multicriteria Acceptability Analysis – SMAA
Os métodos Stochastic Multicriteria Acceptability Analysis (SMAA) são baseados na análise de espaço peso inverso, que também foi considerado nos trabalhos de Chanetski Solanda (1978) e Bana e Costa e Vansnick (1986). No método original desenvolvido por Lahdelma et al (1988) a análise espaço peso é desempenhada sobre uma função utilidade aditiva ou função valor e medição estocástica de critérios (TERVONEN; LAHDELMA, 2007). Após o desenvolvimento do SMAA, outras derivações do método foram sendo desenvolvidas.
O método SMAA-2 (LAHDELMA; SALMINEN, 2001), generalizou a análise para uma função utilidade ou valor, para incluir vários tipos de preferência de informação e para considerar holisticamente todos os níveis.
O método SMAA-3 (LAHDELMA; SALMINEN, 2009) aplica o pseudo-critério do ELECTRE III na análise de decisão.
O método SMAA-A modela as preferências usando pontos de referência e funções de realização escalonada (LAHDELMA; MIETTINEN; SALMINEN, 2005).
O método SMAA-P combina características da teoria dos prospectos e o método SMAA-2. Similar ao método SMAA-2, o SMAA-P tem sido desenvolvido para problemas de decisão em grupo multicritério discreto onde nem critérios de medidas e pesos são conhecidos. A principal diferença entre o SMAA-2 e o SMAA-P é que o SMAA-P não é baseado em uma função utilidade, ao invés disto, as preferências dos decisores são representadas na teoria dos prospectos para escolhas sem risco (LAHDELMA; SALMINEN, 2009).
Os métodos SMAA são aplicáveis em muitos tipos de problemas da vida real, por diversas razoes. Em primeiro, a abordagem espaço peso inverso, é adequada para muitos grupos de problemas de tomada de decisão, onde os tomadores de decisão estão indisponíveis ou se recusam a fornecer as preferências de informação, ou é difícil chegar a um consenso sobre as preferências. Em segundo, o método suporta muitos meios gerais e flexíveis para modelar diferentes tipos de incerteza ou imprecisão de preferências e critério de informação por meio de distribuições estocásticas. Em terceiro, a implementação computacional pode ser implementada muito eficientemente por meio de métodos numéricos, tornando possível usar o método em diferentes contextos de tomada de decisão, incluindo processos interativos de decisão (TERVONEN; LAHDELMA, 2007).
2.4.7 Pesquisa Operacional Soft – PO Soft
conhecidas como métodos de estruturação de problemas (Problem Structuring Methods – PSM). Esses métodos aceitam o fato de que muita exigência e preocupação, com a tarefa de formação da situação de decisão, estão em decidir qual é o problema. Os modelos de representação são usados para proporcionar uma estrutura aos decisores que forneça uma base coerente e segura para tomar as decisões necessárias (ROSENHEAD; MINGERS, 2001).
Segundo Rosenhead e Mingers (2001), os objetivos da estruturação de problemas são dois: um mais modesto e outro mais ambicioso; do que a geração anterior de métodos de otimização. Mais modesto porque não começam a capturar uma única verdade sobre a situação da qual a melhor resposta pode ser derivada. Mais ambicioso, porque seus objetivos são particularmente o de proporcionar uma assistência para aqueles processos de diálogo e debate que preparam os meios para decisões que afetam significantemente as possibilidades futuras.
O método SODA (Strategic Options Development and Analysis) é uma abordagem desenhada para proporcionar aos consultores um conjunto de habilidades, uma estrutura para desenhar intervenções para resolução de problema e um conjunto de técnicas e ferramentas para o trabalho com problemas confusos. O sucesso do método está na energia e no comprometimento gerado no grupo decisório para entregar os acordos estabelecidos (ROSENHEAD; MINGERS, 2001).
O método SCA (Strategic Choice Approach) é uma abordagem que tem como características ajudar pessoas a trabalharem juntas para tomarem decisões mais seguras, focando a sua atenção sobre os possíveis meios para gerenciar incertezas. Esta abordagem combina uma preocupação com complexidade e ênfase no tempo real para tomada de decisão, e tem sido descrita como uma abordagem para planejamento sob pressão (ROSENHEAD; MINGERS, 2001). É composta por quatro modos de tomada de decisão que são o modo de estruturação, o modo de concepção de opções, o modo de comparação e o modo de escolha, todos eles interagindo entre si, conforme pode ser observado na Figura 6.
Figura 6 – Estrutura do método SCA (Fonte: adaptado de ROSENHEAD; MINGERS, 2001).
flexibilidade pelo número de opções que a ação escolhida deixa em aberto para as decisões para serem tomadas no futuro.
Foram analisados, neste item, os principais métodos de apoio à decisão multicritério. Muitas situações de tomada de decisão, em um ambiente participativo, envolvem a seleção de alternativas, eventos ou cursos de ação. No entanto, os agentes tomadores de decisão, geralmente, possuem pontos de vista conflitantes e diferentes juízos de valores. Torna-se necessário, portanto, que estas diversidades sejam integradas Os métodos multicritérios de análise de decisão aparecem como uma opção para atingir esse propósito. Eles fornecem um maior entendimento do contexto multidisciplinar do processo decisório; efetuam a análise da decisão e testam a sua robustez; recomendam um curso de ações ou selecionam a melhor ação a ser implementada; validam a análise da decisão e organizam as informações para decisões futuras (GOMES; MOREIRA, 1998).
A escolha do método multicritério deve ser resultado da avaliação dos parâmetros escolhidos, dos dados disponíveis, da qualidade destes dados, qual o nível de decisão (individual, grupo ou organização), do conhecimento do problema a ser selecionado e o que se deseja como resultado: seleção, ordenação ou classificação (BOUYSSOU et al, 2000).
Para tal escolha faz necessário o conhecimento dos diversos métodos disponíveis, suas vantagens e desvantagens para que a opção feita atenda aos parâmetros escolhidos.
No item 2.6, serão apresentadas as justificativas sobre a escolha do método AHP para o desenvolvimento deste trabalho. Para complementar a fundamentação teórica, será apresentada a seguir os conceitos sobre a gestão de portfólio de projetos.
2.5. GESTÃO DE PORTFÓLIO DE PROJETOS
Atualmente, a relevância do alinhamento entre a estratégia de negócio das organizações e seu portfólio de projetos tem sido objeto crescente de estudos. Assim, o gerenciamento do portfólio vem assumindo um papel de importância estratégica (COOPER; EDGETT; KLEINSCHMIDT, 1999, 2001).
As saídas do processo de gestão de portfólio deveriam ser capazes de atender aos requisitos estratégicos da companhia e também alcançar suas metas, de forma que se obtenha uma vantagem competitiva (LEVINE, 2005).
Figura 7 – Relacionamentos no portfólio de projetos (Fonte: adaptado de LEVINE, 2005).
Um portfólio reflete os investimentos feitos ou planejados por uma organização, que estão alinhados com suas metas e objetivos estratégicos. É no portfólio onde as prioridades são identificadas, as decisões de investimentos são tomadas e os recursos são alocados. Os modelos de portfólio são ferramentas apropriadas para um administrador que deva decidir como alocar recursos escassos para uma quantidade muito diferente de projetos disponíveis, permitindo maximizar o total de recursos utilizados com eficácia (PROJECT MANAGEMENT INSTITUTE, 2006).
O gerenciamento do portfólio é um gerenciamento centralizado de um ou mais portfólios, que inclui identificar, priorizar, autorizar, gerenciar e controlar projetos, programas e outros trabalhos para atingir os objetivos específicos do negócio. Isto permitirá identificar o portfólio ótimo de projetos e o compartilhamento ótimo dos recursos em cada projeto (WALLS, 2004).
atendimento aos objetivos estratégicos da empresa, sem exceder recursos disponíveis ou violar outras restrições do negócio, atendendo aos requisitos mínimos da organização de acordo com diferentes critérios. São exemplos desses requisitos: lucratividade potencial, aceitabilidade potencial, montante de investimentos e outros.
Cooper, Edgett e Kleinschmidt (1999) estudaram o processo de gestão do portfólio de projetos e sua implementação em diferentes empresas e obtiveram uma gama dos mais diversos métodos, listados abaixo:
a) Métodos financeiros (77,3%);
b) Métodos de estratégia do negócio (64,8%);
c) Diagramas de bolhas (40,6%);
d) Scoring Models (37,9%);
e) Checklists (20,9 %).
Um dos modelos mais bem conhecidos no gerenciamento de portfólios é o estágio-portão (stage-gate), proposto por Cooper, Edgett e Kleinschmidt (2001), no qual o projeto é dividido em diversas fases de revisão denominadas de estágio ou fase. O marco entre duas fase sucessivas é denominado de portão. O ponto chave neste modelo é que a validade do projeto é revisitada a cada marco.
Archer e Ghasemzadeh (1999) observaram que a gestão do portfólio é muito importante nas atividades das organizações e propõem um modelo integrado para a seleção do portfólio de projetos, que está representado na Figura 8.
Figura 8 – Estrutura para seleção de projetos em um portfólio (Fonte: adaptado de ARCHER; GHASEMZADEH, 1999).
interno e externo da empresa, e não só o que se refere às avaliações do ponto de vista financeiro e econômico.
A segunda fase do modelo, avaliação individual dos projetos, visa classificar e medir projetos novos e em desenvolvimento utilizando critérios de avaliação estabelecidos.
A terceira fase do modelo, seleção da carteira, significa avaliar projetos dentro de um contexto de carteira, ou seja, relacionando-os uns com os outros. Espera-se que esta avaliação seja realizada através da identificação de múltiplos critérios.
A formação da carteira de projetos, no entanto, apresenta uma diversidade de problemas (COOPER; EDGETT; KLEINSCHMIDT, 2000). Os principais são:
a) falta de alinhamento estratégico;
b) independência quanto às necessidades técnicas e ou comerciais;
c) informação incompleta para decisão da formação da carteira;
d) baixa qualidade da carteira;
e) falta de compreensão da organização com relação à carteira.
