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FACULDADE DE ECONOMIA E FINANÇAS IBMEC PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA EM ADMINISTRAÇÃO E ECONOMIA DISSERTAÇÃO DE MESTRADO PROFISSIONALIZANTE EM ADMINISTRAÇÃO “UTILIZAÇÃO DA ABORDAGEM MULTICRITÉRIO PARA PRIORIZAÇÃO DO PORTFÓLIO DE PROJETOS DE INVESTIMENTO.” MARCELO DA SILVA RAMOS ORIENTADOR: PROF. DR. LUIZ FLÁVIO AUTRAN MONTEIRO GOMES Rio de Janeiro, 22 de fevereiro de 2010
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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
Rio de Janeiro, 22 de fevereiro de 2010
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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
Rio de Janeiro, 22 de fevereiro de 2010.
iii
“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 Rio de Janeiro, 22 de fevereiro de 2010.
iv
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. 1. Administração – Tomada de decisão - Técnicas. 2. Apoio multicritério à decisão – Método AHP (Analytic Hierarchy Process). 3. Investimentos - Projetos.
v
DEDICATÓRIA
Este trabalho não teria sido concluído não fossem pelas
minhas avós Juliana e Ciomar, pelo meu pai Yjaquir, meu
tio Deusdith, minha tia Dirce, minha esposa Ana Paula,
meu filho Pedro e minha “boadrasta” Fátima, que nos
momentos mais extenuantes deste desafio estiveram ao
meu lado dando-me todo o suporte necessário para
conseguir atingir este objetivo. A eles eu dedico este
trabalho.
vi
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.
A secretaria do IBMEC, na pessoa da Sra. Rita de Cássia, que sempre muito gentil, atenciosa
e muito profissional; preocupou-se em todos os momentos em atender às demandas dos
alunos do Mestrado Profissionalizante em Administração.
vii
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.
Palavras Chave: Administração – Tomada de decisão - Técnicas. Apoio multicritério à
decisão – Método AHP (Analytic Hierarchy Process). Investimentos - Projetos.
viii
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.
Key Words: Administration, Decision Making – Technical, Portfolio of projects –
Multicriteria Decision Aiding - Analytic Hierarchy Process – AHP, Investment, Projects.
ix
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 17 – Ciclo de vida do projeto e seus processos............................................................76
Figura 18 – Esquema de produção nível 4 de derivados de petróleo. ......................................80
x
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
Figura 29 – Resultado consolidado da pesquisa de avaliação. ..............................................122
xi
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 17 – Criticidade para a operação. ...............................................................................101
Tabela 18 – Risco tecnológico. .............................................................................................101
xii
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
Tabela 25 – Legenda das Tabelas 23 e 24. .............................................................................106
xiii
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
VPL Valor Presente Líquido
xiv
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
2.2. TOMADA DE DECISÃO............................................................................................16
xv
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. Análise Verbal de Decisões ...................................................................35
xvi
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
2.7.3.1. Construção de Hierarquias ..............................................................64
xvii
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
3.2.3 Comparação de Critérios .......................................................................96
xviii
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
APÊNDICE B – QUESTIONÁRIO DE AVALIAÇÃO...................................................121
1
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;
d) equívocos no tratamento ou na mensuração das variáveis qualitativas que afetam a
proposta de investimento;
2
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).
Cada empresa possui seu cenário particular no qual existem variáveis qualitativas que são
mais, ou menos, relevantes do que as variáveis quantitativas no processo decisório de
investimento, tais como o impacto na sociedade e no meio ambiente, forças políticas, marcos
3
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
Embora as ferramentas e as formas de determinar a melhor alocação de capital de
investimentos foram aperfeiçoadas ao longo do tempo, a necessidade básica é que as
empresas devem alocar um conjunto limitado de recursos em projetos, de forma a balancear
riscos e retorno, garantindo alinhamento com a estratégia corporativa (KERZNER, 2004).
Embora uma variedade de ferramentas e métodos analíticos possa ser utilizada na seleção e
priorização de projetos, os processos precisam estar presentes para que as pessoas envolvidas
4
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.
Os investimentos na indústria do petróleo são muito elevados, já que exigem utilização de
equipamentos de alta tecnologia, envolvendo novos processos fabris, novos materiais, novas
formas de construção e montagem de unidades de processo e mão de obra qualificada para
trabalhos com novos equipamentos e métodos construtivos. Isto leva ao ponto no qual o
decisor precisa observar não somente os aspectos financeiros/econômicos, mas outras
variáveis, tais como o mercado de bens e serviços, a disponibilidade de mão-de-obra treinada
e qualificada, demandas da sociedade e aspectos ligados ao meio ambiente, já que se trata,
historicamente, de uma indústria altamente poluente (YERGIN, 2008).
5
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.
Esta redução de investimentos foi feita utilizando-se, principalmente, o critério da maturidade
do projeto, ou seja, projetos em fase de construção e montagem e com contratos assinados
com terceiros para o fornecimento de bens e serviços tiveram prioridade. Notou-se neste
momento, que não havia nenhuma forma estruturada para a seleção, classificação, ordenação
e priorização para esta decisão.
6
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.
A existência de um método para sustentar o complexo processo de tomada de decisão nos dias
de hoje, constitui uma importante ferramenta para alcançar uma solução de consenso. No
7
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
O gerenciamento de projetos tradicional é um processo no qual cada projeto é aprovado e
gerenciado independentemente e com a sua evolução ele é avaliado a nível executivo, mas
esta revisão é conduzida isoladamente de outros projetos. Em contraste a esta forma de
8
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).
Os decisores não podem mais se basear em dados puramente quantitativos, uma vez que o
processo de avaliação de alternativas envolve elementos que desafiam a experiência e
conhecimento do decisor, ocultando preferências, opiniões e julgamentos pessoais
(SHIMIZU, 2006).
9
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 indústria do petróleo está inserida em um ambiente extremamente complexo cercado por
inúmeras variáveis (sociais, ambientais, econômicas, políticas, disputas de poder, etc.) e a
decisão de fazer ou não um investimento ou qual projeto de ser feito em detrimento de outros,
é um processo extremamente complexo, pois envolve incertezas inerentes à situação, a
necessidade de atender a múltiplos objetivos e que podem ser completamente desalinhados e
que precisam ser consideradas no processo decisório. Segundo Bouyssou (1993), uma
abordagem multicritério em um processo de tomada de decisão possui as seguintes vantagens:
10
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;
d) a intensidade de controle capaz de ser exercida sobre as variáveis em estudo –
experimentais em laboratório (variáveis e condições controladas), experimentais de campo
11
(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
Não será abordado nesta pesquisa o detalhamento técnico e financeiro dos projetos de
investimento da Companhia, para garantir o sigilo da informação, pois se trata de informação
estratégica. Da mesma forma, não serão desenvolvidos os conceitos ligados à avaliação
econômico/financeira, tais como Valor Presente Líquido (VPL), Taxa Interna de Retorno
(TIR), payback (tempo de recuperação de capital) e Teoria das Opções Reais (TOR).
12
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
Essa pesquisa está organizada em cinco capítulos, para uma melhor estruturação da proposta.
13
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.
O quinto capítulo apresenta as referências bibliográficas que foram utilizadas na pesquisa.
14
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.
Segundo Borgert (1999), vários procedimentos podem ser utilizados para solucionar
problemas com características multicriteriais. A adoção particular de um ou outro método
deve levar em conta as características de cada modelo, adaptadas ao cenário específico que irá
suportar a sua implementação.
15
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;
b) tornar explicita e gerenciável a subjetividade.
16
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).
Tomar decisões ruins pode prejudicar o negócio. Em muitos casos, elas são consequências de
não se ter definido claramente as alternativas, não se ter coletado a informação certa ou não
ter sido feita uma análise de custo/benefício com a precisão devida. Muitos erros na tomada
de decisões não são devidos ao processo de tomada de decisão, mas estão relacionados com a
mente do decisor e a forma como seu cérebro trabalha (HAMMOND; KEENEY; RAIFFA,
1998).
17
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.
A armadilha da confirmação da evidência ocorre quando a decisão já foi tomada, porém o
decisor usa do artifício de pedir a opinião de outras pessoas, com o mesmo conhecimento,
com o objetivo de obter apoio e confirmar sua posição. A armadilha da forma trata de como
as questões são apresentadas, pois dependendo de como a formulação do problema é feita, as
decisões podem ser afetadas.
18
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.
19
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).
Após a primeira fase, de identificação das alternativas, requer uma cautelosa e cuidadosa
análise dos objetivos, pois podem revelar alternativas que não eram obvias no início. Nesta
fase a criatividade é importante para a criação destas alternativas.
20
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
O problema de decisão constitui-se mais do que uma simples avaliação e comparação de
alternativas. Ele envolve também uma profunda consideração do que é insatisfatório e a
geração criativa de possíveis cursos de ação para resolver a situação. Toda tomada de decisão
21
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.
Figura 2 – Processo de análise de decisões com múltiplos critérios (Fonte: adaptado de BELTON;
STEWART, 2001).
22
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;
c) problemática de ordenação (Pγ) - tem como objetivo esclarecer a decisão por um arranjo
obtido pelo reagrupamento de todas ou parte das ações em classe de equivalência;
23
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 (GOMES; ARAYA; CARIGNANO, 2004; GOMES, 2007; GOMES; GOMES;
ALMEIDA, 2009).
24
Figura 3 – Principais métodos de análise de decisão multicritério (Fonte: GOMES; ARAYA;
CARIGNANO, 2004; GOMES, 2007; GOMES; GOMES; ALMEIDA, 2009).
Cada um destes métodos será descrito sucintamente a seguir.
25
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.
Outro conceito importante refere-se à transitividade das relações de Preferência Estrita (P) e
Indiferença (I). De acordo com a teoria clássica se aIb e bIc => aIc e aPb e bPc => aPc, o que
não é totalmente verdadeiro no mundo real, pois o decisor pode optar por uma preferência do
tipo aQb =>aPc (GOMES; ARAYA; CARIGNANO, 2004).
26
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.
R: Simétrica (Irreflexiva)
27
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.
Este método, assim como o ELECTRE, é vulnerável à subjetividade, especialmente no que
concerne a definição dos parâmetros técnicos. Fora este ponto em comum, os métodos
28
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).
Ao contrário da escola francesa, a americana não aceita a incomparabilidade entre as
alternativas, assumindo que existe a comparabilidade e transitividade nas relações de
preferência do decisor (KEENEY; RAIFFA, 1999).
29
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 (
Figura 4a), imediatamente abaixo, as forças limitadoras dos decisores, os objetivos dos
decisores e por fim, os vários resultados possíveis, alternativas. Os cenários determinam as
probabilidades de se atingir os objetivos, os objetivos influenciam os decisores, os decisores
guiam as forças que, finalmente, causarão impacto nos objetivos finais. O AHP parte do geral
para o mais particular e concreto (SCHMIDT, 1995).
30
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).
Figura 4 – Como a hierarquia se compara a uma rede, (Fonte: adaptado de Figuera, Grecco e Ehrgott,
2004).
31
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).
As principais etapas do método estão representadas na Figura 5.
32
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 Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Technique (MACBETH) foi
desenvolvido por Bana e Costa e Vansnick (1994), é uma abordagem para transformação de
julgamentos semânticos absolutos de diferenças de atratividade entre níveis de impacto e
critérios em escalas de valor cardinal (escalas de intervalo), de modo a quantificar o valor de
cada alternativa segundo cada critério. A técnica, ao envolver a comparação e o julgamento de
apenas duas alternativas de cada vez, busca transpor as limitações encontradas em outros
métodos que estabelecem juízos de valor sobre dois pares de ação ao mesmo tempo (BANA e
COSTA; VANSNICK, 1994). O foco principal do método é a interação entre os agentes e o
analista de decisão (GOMES, 2007).
33
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 Utilité Aditive (UTA) é um método desenvolvido no âmbito do apoio multicritério. Este
método faz a ordenação completa de um conjunto discreto de alternativas, a partir da
ordenação de um subconjunto próprio do conjunto original.
34
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.
O método TODIM consiste de uma abordagem construtivista, pois a solução do problema de
decisão é construída ao longo de um processo interativo. É um método que possui elementos
das escolas americana e francesa.
35
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;
b) existe um grande número de alternativas;
36
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;
c) o método fornece tanto posições absolutas quanto relativa das alternativas.
37
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
A principal característica do método PACOM (PAired COMpensation) é o processamento de
compensação e análise em pares dos critérios de uma situação decisória (LARICHEV;
MOSHKOVICH, 1997). O método foi desenvolvido para tarefas em que é necessário
selecionar a melhor alternativa dentro de um pequeno grupo de opções, geralmente no
máximo cinco. Dada a sua natureza de comparações em pares, é recomendado principalmente
38
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).
Esta teoria é baseada na premissa de que todo objeto do universo existe associado a certa
quantidade de informação (dados, conhecimento) expresso por meio de alguns atributos
usados para descrever o objetos (GRECCO; MATARAZZO; SLOWINSKI, 2001). Destina-se
ao tratamento da imprecisão de dados, em um sistema de informação, denominada
granulosidade, por meio de aproximações de um conjunto de dados (SHYNG et al, 2010).
39
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;
f) representar conhecimentos adquiridos de forma empírica;
40
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-O (LAHDELMA; MIETTINEN; SALMINEN, 2003) amplia o SMAA-2
para o tratamento combinado de critérios ordinais e cardinais em maneira comparável.
41
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
A Pesquisa Operacional SOFT (PO SOFT) são abordagens para tomada de decisão em grupo,
que foram pensadas e elaboradas para auxiliar a análise de problemas na vida real (GOMES;
GOMES; ALMEIDA, 2009). A PO SOFT inclui um grupo de diferentes abordagens
42
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 SSM (Soft Sytems Methodology) é uma abordagem qualitativa que pode ser usada
para aplicar sistemas de pensamento a situações não sistêmicas. É um meio pelo qual se pode
lidar com problemas nos quais existem uma alta componente social, política e atividade
humana (ROSENHEAD; MINGERS, 2001).
43
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).
A análise de robustez é o meio mais indicado para situações em que indivíduos, grupos ou
organizações, necessitam assumir compromissos sob condições de incerteza, e onde estas
decisões serão seguidas em intervalos por outros compromissos. Para Rosenhead e Mingers
(2001), a análise de robustez é usada para escolher uma ação (ou melhor, para efetuar uma
primeira escolha numa sequência de escolhas) a mais flexível possível, medindo-se a
44
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.
Para a escolha do método apropriado, foram considerados principalmente os seguintes
aspectos: consistência, lógica, transparência, facilidade de uso, quantidade de aplicações
práticas e publicações científicas, tempo requerido para o processo de análise e
disponibilidade de software.
45
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).
O portfólio de projetos é um conjunto de projetos (empenhos temporários empreendidos para
criar um produto sem igual, serviço, ou resultado) ou programas (um grupo de projetos
relacionados administrado de um modo coordenado, para obter benefícios e controles não
disponíveis quando administrados individualmente) e outros trabalhos que se agrupam para
facilitar a administração efetiva daquele trabalho e para conhecer objetivos empresariais
estratégicos (PROJECT MANAGEMENT INSTITUTE, 2006). Os componentes de um
portfólio devem ser quantificáveis; quer dizer, eles podem ser medidos, ordenados e
priorizados. Os projetos ou programas (denominados de componentes) podem não ser
necessariamente interdependente ou diretamente relacionados. É importante para entender a
relação de um portfólio e os seus componentes. A Figura 7 ilustra esta relação.
46
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).
Archer e Ghasemzadeh (1999) analisaram vários métodos de gestão de portfólio e concluíram
que os mais apropriados pressupõem atividade de seleção periódica das propostas de projetos
disponíveis e reavaliação dos projetos existentes e em fase de execução, possibilitando o
47
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 %).
Os dados obtidos pelos autores sugerem que as empresas utilizam múltiplos métodos de
gestão de portfólio, sendo os métodos financeiros os mais utilizados. Entretanto, este não é o
melhor método, quando utilizado isoladamente, pois é negativamente afetado pela má
qualidade dos dados, ocasionando distorções e decisões equivocadas (COOPER; EDGETT;
KLEINSCHMIDT, 2001).
48
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).
A primeira fase do modelo de Archer e Ghasemzadeh (1999), considerações estratégicas,
consiste em concentrar todas as informações que podem subsidiar análises de ambiente
49
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.
Segundo Elmaghraby e Moder (1978), os modelos de portfólio parecem ser ferramentas
apropriadas para o gestor que deva decidir como alocar recursos escassos para uma
quantidade muito diferente de projetos disponíveis, permitindo maximizar o total de recursos
50
utilizados com eficácia. A escolha do modelo de seleção de projetos a ser adotado depende do
objetivo dos tomadores de decisão.
2.6. JUSTIFICATIVA DA ESCOLHA DO MÉTODO MULTICRITÉRIO
O método AHP é um dos mais conhecidos e difundidos dentre os métodos de multicritério.
Segundo levantamento feito por Vaidya e Kumar (2006), entre 1991 e 2003, 132 artigos
foram escritos sobre o método AHP. Ho (2008) pesquisou 66 artigos sobre as variantes do
AHP no horizonte de 1997 a 2006.
Segundo Levine (2005), este método é poderoso e flexível e melhora a eficiência do
gerenciamento de portfólio, conferindo robustez ao processo de seleção de portfólio.
O Método AHP é questionado, frequentemente, porque em sua formulação tradicional a
posição relativa das alternativas, segundo o valor da função aditiva pode ser alterada,
dependendo da introdução ou remoção de uma alternativa antes não considerada na análise, o
que faz com que o método, como uma ferramenta de suporte a decisão, seja bastante
problemático por conduzir a um resultado final diferente do que aquele encontrado antes da
introdução da nova alternativa. O método não possui transitividade, importante na tomada de
decisão, e algumas aplicações do método são achadas danosas porque envolvem a
inapropriada adição de peso dos fatores os quais influenciarão na variável previsão e não
permite a modelagem de situações onde estes fatores operem para sua completa extenção ao
mesmo tempo. (BARZILAY, 2001; BELTON; STEWART, 2002;). Para resolver o problema
de reversão de posição foram desenvolvidos os métodos AHP Referenciado (WATSON;
FREELING, 1982), AHP B-G (BELTON; GEAR, 1982) e AHP Multiplicativo (LOOTSMA,
1993), que utilizam a mesma base teórica do AHP clássico.
51
O AHP multiplicativo, desenvolvido por Lootsma (1991) (Multiplicative AHP – MAHP) tem
como base o AHP clássico, exceto pela verificação da consistência dos dados, procedimento
esse dispensado no MAHP.
Tanto o AHP, quanto o MAHP, são limitados em nove alternativas de escolha. Este limite de
7±2 alternativas é chamado de limite psicológico uma vez que a partir de 7 alternativas ±2, o
número de comparações pareadas é muito elevado para permitir uma tomada de decisão com
relativa margem de segurança.
A matriz de comparação de critérios e as matrizes de comparação de alternativas das, seguem
os julgamentos semânticos, que estão apresentados na Tabela 4.
Tabela 4 – Relações semânticas de comparação e correlação numérica para o MAHP.
Relações Semânticas Valor (δij)
Si é amplamente menos desejável que Sj -8
Si é muito menos desejável que Sj -6
Si é menos desejável que Sj -4
Si é pouco menos desejável que Sj -2
Si é indiferente a Sj 0
Si é pouco mais desejável que Sj 2
Si é mais desejável que Sj 4
Si é muito mais desejável que Sj 6
Si é amplamente mais desejável que Sj 8
Se o problema possui m alternativas e n critérios, então é necessária a montagem de n
matrizes de comparação de alternativas de ordem (m × m), uma para cada critério, além de
uma matriz de comparação de critérios de ordem (n × n).
52
Cada critério deve ser comparado entre si na matriz de critérios e cada alternativa deve ser
comparada entre si para cada critério. A quantidade total de comparações em cada matriz de
comparação é definida conforme a equação (1).
Onde x corresponde a quantidade de critérios ou alternativas.
Após a construção das matrizes semânticas de comparação paritária com os valores da Tabela
XX, cada comparação é transformada em um novo valor numérico que considera o parâmetro
de escala escolhido, utilizando a equação (2).
Onde δij são os valores semânticos e inteiros da matriz de comparações. O parâmetro de
escala γ define a razão da escala geométrica que implica num fator de progressão igual a dois.
É necessário calcular os pesos dos critérios, provenientes da matriz de comparação de
critérios, e os pesos das alternativas, provenientes das matrizes de comparação de alternativas.
Em ambos os casos, estes valores são obtidos através da média aritmética, conforme mostra a
equação (3), para os critérios e a equação (4), para as alternativas.
i = 1, 2, 3,...,n
)1(2
)1( xx
)2(. ijeaij
)3(1
1
n
jiji a
nC
53
i = 1, 2, 3,..., m
k = 1, 2, 3,..., n
Os pesos dos critérios e das alternativas compõem a matriz de decisão. O vetor decisão é
obtido utilizando-se a equação (5), sendo esta a última etapa do MAHP.
Cada componente do vetor de decisão pode ser comparada entre si bastando para isso aplicar
o modelo de produto ponderado ou WPM – Weighted Product Model. Este procedimento
permite comparar e ordenar (ranking) a importância entre duas alternativas da matriz de
decisão, conforme indicado na equação (6).
Onde R(DK/Dl) é a razão da comparação entre duas alternativas. Se a alternativa DK é mais
preferível que Dl então DK > Dl, ou seja, R > 1. Este procedimento é também chamado de
análise adimensional, já que sua estrutura elimina qualquer unidade de medida (dimensão) nos
dados de decisão.
A questão da consistência dos resultados é fator preponderante quando o AHP é utilizado,
sendo esta análise necessária em todas as matrizes de comparação. Uma das maneiras
possíveis de medir a consistência dos dados no AHP consiste em utilizar o valor numérico do
)4(1
1
m
jijik a
mA
)5()(1
n
j
ciji
jAP
)6(1
jcn
j lk
kj
l
k
A
A
D
DR
54
autovetor associada a cada matriz de comparação, de forma a modelar as comparações como
sistemas lineares de equações. Desta forma, quanto mais independentes forem as equações
desse sistema, maior será a consistência dos resultados.
A estimativa da consistência de uma matriz de decisão através de seu autovetor apresente uma
incerteza menor que 10%, sendo suficiente para a aplicação segura (de baixo risco) do AHP.
Um dos fatores de grande influência na consistência dos valores numa matriz de decisão é a
etapa de normalização dos dados. Este procedimento acarreta na geração de resultados
errôneos e imprecisos, uma vez que as grandezas físicas dos critérios de decisão nem sempre
são iguais.
Para obter o vetor de decisão usando o AHP basta substituir a equação (5) pela equação (7),
na respectiva etapa.
i = 1, 2, 3,..., n.
Relativo ao método AHP multiplicativo, desenvolvido por Lootsma (1993), cabe destacar que
este método, não funciona como proposto (VARGAS, 1997; SAATY, 2010).
Em primeiro lugar, elevar a prioridade de uma alternativa à potência de seu critério
correspondente contradiz, em muito, a essência da priorização (SAATY, 2010).
Em segundo lugar, o método não sintetiza os valores corretamente de uma mesma escala de
medidas sob diversos critérios (VARGAS, 1997). Conforme demonstrado por Saaty e Vargas
)7(1
j
n
jij
AHPi cAP
55
(1984), o método do autovetor é o único método que captura o domínio relativo dos
elementos sendo comparados. Para ser crível, priorização com comparações paritárias,
necessita reproduzir simples operações aritméticas sobre tangíveis em termos relativos
(SAATY, 2010).
E por último, em justificar a teoria, em um contexto matemático, o princípio da invariância é
o mais importante (SAATY, 2010). Conforme comprovado por Saaty (2010), este método
multiplicativo não dirige à prioridades invariantes sob composição, nem mesmo para uma
simples matriz de julgamento.
Bana e Costa e Vansnick (2008), baseados na condição de preservação de ordem (Condition
of Order Preservation – COP), ou seja, dados os objetos A1, A2, A3 e A4. Se A1 domina A2 e
A3 domina A4, e o julgamento do decisor indica que a medida que A1 domina A2 é maior do
que A3 domina A4, então o vetor de prioridades deve ser tal que não somente w1 > w2, e
w3>w4 (preservação da ordem de preferência), mas também w1/w2 > w3/w4 (preservação da
ordem de intensidade das preferências). Estes autores argumentam que, o vetor de prioridades
do AHP, viola tal condição. Outra crítica apresentado por Bana e Costa e Vansnick (2008), é
sobre a razão de consistência, que não é adequada para detectar a existência, ou não
existência, de uma escala numérica que satisfaça a COP.
Em resposta às críticas ao método AHP, Saaty (2010) apresentou uma série de argumentos
contrapondo estas críticas. As críticas foram agrupadas por Saaty em cinco grupos que são:
reversão de posição (rank reversal); inconsistência de julgamentos e seus efeitos sobre a
agregação de tais julgamentos ou sobre as propriedades derivadas dele; preservação da
posição das alternativas irrelevantes por combinar a comparação de julgamentos de um único
indivíduo usando a média geométrica (logarithmic least square) para derivar propriedade e
56
então combinar as propriedades derivadas em diferentes critérios por usar síntese
multiplicativa ponderada; alteração da escala fundamental e os axiomas da comparação
paritária são comportamentais e espontâneos em natureza, para proporcionar julgamentos.
A primeira crítica feita ao método é a reversão de posição, que é causada pela introdução de
novas alternativas e retirada de alternativas antigas. Millet e Saaty (2000) e Saaty (2010),
argumentam que para muitos casos esta reversão é um fenômeno válido e que também
existem outros casos nos quais a posição deve ser mantida. Adicionar e remover alternativas
pode não ter nenhum efeito sobre o valor e a posição de qualquer outra alternativa (SAATY,
2010).
Dois procedimentos de síntese, em que um preserva a posição e o outro não, foram
introduzidos no método para resolver este problema. Estes procedimentos são o distributivo e
o ideal (SAATY, 1994).
O modo distributivo normaliza os scores das alternativas sob cada critério de forma que a sua
soma totalize 1. Isto cria uma dependência sobre o quão bem está o desempenho das outras
alternativas e então o potencial para a reversão de posição. Este procedimento é usado quando
o decisor está preocupado com a extensão a qual cada alternativa domina todas as outras sob o
critério (SAATY, 1994). Em contraste, o modo ideal, preserva a posição por dividir o score
de cada alternativa somente pelo melhor score da melhor alternativa sob cada critério. Este
procedimento é útil, quando a distinção entre as alternativas não é clara e quando o decisor
está preocupado com o desempenho de cada alternativa, relativa a um benchmark fixado
(MILLET; SAATY, 2000).
57
Outro ponto, nesta mesma crítica, é com relação ao procedimento que diversos críticos do
AHP utilizam quando critérios irrelevantes são retirados (wash criteria). Segundo Saaty
(2010), o erro cometido por estes críticos reside na renormalizaçao dos critérios
remanescentes, que desta forma, faz surgir a reversão de posição, porque os valores dos pesos
foram mudados. No caso da adição de um novo critério irrelevante (indifferent criteria) o que
ocorre é o mesmo que no processo de retirada, com a mudança no valor do peso.
A segunda crítica ao método AHP, refere-se à inconsistência de julgamentos e seus efeitos
sobre a agregação de tais julgamentos ou sobre as propriedades dele derivadas. Segundo Saaty
(2010), uma pequena dose de intransitividade e inconsistência numérica, usualmente não são
consideradas permissíveis em outros métodos, no AHP isto é permitido, de forma que as
decisões possam ser tratadas realisticamente, ao invés de truncadas como um axioma.
Uma condição que não pode possuir inconsistência de julgamento é o ótimo de Pareto. Ela é
uma relação ordinal a qual exige de um método, usado para agregar julgamentos individuais
em um grupo para um julgamento coletivo representativo, para aquele grupo quando todos os
indivíduos do grupo preferem A à B, então o julgamento do grupo tem que preferir A à B. No
AHP porque a ordem de preferência é indicada por prioridades, o ótimo de Pareto sempre se
mantém quando a condição estabelecida é satisfeita, e não existe nenhum problema com o
ótimo de Pareto (SAATY, 2010).
Segundo Saaty (2010), quando os julgamentos são inconsistentes, somente o autovetor obtém
propriedades que capturam as transitividades do domínio refletido nos julgamentos.
A condição de preservação de ordem, conforme apresentado acima por Bana e Costa e
Vansnick (2008), força a condição de aij > 1, e implica que w1 > w2, o que nem sempre é
58
verdade quando os julgamentos são inconsistentes; viola a integridade do autovetor como
forma de derivar prioridades capturando interações entre os julgamentos; força,
artificialmente, ajustes dos julgamentos sem perguntar ao decisor se o valor alterado é
aceitável na sua estrutura de entendimento e de alta ordem; e produz resultados inválidos para
matrizes simples com medidas conhecidas (SAATY, 2010).
A terceira crítica refere-se à derivação de prioridades e síntese com a média geométrica sobre
uma matriz simples é um processo que não captura o efeito da transitividade do domínio no
caso de inconsistência de julgamentos e então pode dirigir a prioridades e ordens erradas
(SAATY, 2010).
A quarta crítica refere-se a alteração na escala fundamental, que na visão de Saaty (2010), não
encontra qualquer prova de melhoria no resultado do modelo.
A quinta crítica refere-se aos axiomas usados pelo AHP, que segundo Dyer (1990), podem
estar sujeitos aos testes empíricos. O AHP pode ser usado para fazer medidas relativas,
através da comparação paritária de critérios ou de alternativas, ou fazer medidas absolutas de
alternativas com os seus respectivos critérios. A primeira é descritiva e condicionada pela
habi1idade de observação e experiência; a segunda é normativa, condicionada pelo que se
sabe ser é melhor (SAATY, 2010). Comparações têm que preceder a classificação (rating)
porque idéias somente podem ser criadas por meio de experiência usando comparações, para
chegar ao que parece ser o melhor (SAATY, 2010).
Dentre os métodos multicritérios da escola americana, o AHP é o que mais procura facilitar a
comunicação com o usuário. É um método multicritério que lida com o tangível e o intangivel
de uma maneira integrada e compreensiva dentro de uma estrutura hierarquica que relaciona
59
pessoas aos criterios e metas da organização (SAATY; PENIWAIT; SHANG, 2007).
Whitaker (2007) destaca que existem numerosos exemplos de validação, desenvolvidos por
inumeros pesquisadores, que utilizam matrizes de comparação paritária, hierarquias e
networks que mostram a precisão e a robustez deste método.
Lai e Hopkins (1995) mostraram que, em termos de efetividade, existe uma diferença pouco
significativa entre a MAUT, que possui forte embasamento matemático e não apresenta
inconsistências, e o AHP.
O método AHP apresenta uma enorme gama de aplicações devido a sua simplicidade,
facilidade de uso (HO, 2008; ZAHEDI, 1986) e a sua flexibilidade que pode ser integrada
com diferentes técnicas como Programação Linear, Desdobramento da Função Qualidade
(Quality Fuction Deployment – QFD), Lógica Fuzzy, entre outras, o que possibilita ao usuário
extrair benefícios de todos os métodos combinados e então atingir a meta desejada de uma
maneira melhor (VAIDYA; KUMAR, 2006).
Segundo Vaidya e Kumar (2006), devido à suas caraterísticas o método AHP tem sido
aplicado a diversas areas tais como educação, engenharia, governo, indústria, gerenciamento,
fabricação, recursos humanos, política, social e esportes.
Segundo Levine (2005), o método AHP agrega valor ao planejamento de um portfólio de
projetos, ao tratar de prioridades, de parâmetros ótimos e de seleção de alternativas.
60
2.7. MÉTODO ANALYTIC HIERACHIC PROCESS – AHP
2.7.1. Introdução
O método AHP é uma estrutura compreensiva que é desenhada para lidar com o intuitivo,
racional e irracional, quando diante de tomada de decisões envolvendo multi-objetivos,
multicritérios e multi-atores, com ou sem certeza, para qualquer número de alternativas
(HARKER; VARGAS, 1987). O AHP organiza a racionalidade básica por decompor um
problema em suas menores partes constituintes e então simplesmente compará-las
paritariamente para desenvolver prioridades em cada hierarquia.
2.7.2. Fundamentação Teórica do Método
Saaty (1986) definiu quatro axiomas, nos quais o método AHP está fundamentado.
O primeiro axioma é o da condição recíproca. Dada quaisquer duas alternativas (Ai, Aj) A x
A, a intensidade de preferência de Ai sobre Aj é inversamente relacionado a intensidade de
preferência de Aj sobre Ai. Este axioma deriva da idéia intuitiva de que se A é cinco vezes
mais pesado do que B, então tem que ser o caso que B é um quinto do peso de A (SAATY,
1986).
O segundo axioma é o da ρ-homogeneidade. Dada uma hierarquia H, x H, então x− Lk+1 é
ρ-homogêneo para todo k= 1, 2,..., h-1. Onde L é o nível da hierarquia. Assim, quando
comprando dois elementos de acordo com um critério, uma escala limitada é suficiente. Este
axioma trata com a homogeneidade, simplesmente estabelece que indivíduos são unicamente
capazes de expressar significantes intensidades de preferências se os elementos são
61
comparáveis (SAATY, 1986). Este axioma simplesmente estabelece que elementos de um
nível particular em uma hierarquia H têm que ser comparáveis (HARKER; VARGAS, 1987).
O terceiro axioma é o da dependência. Seja H uma hierarquia com níveis L1, L2,..., Lh. Para
cada Lk, k= 1, 2,..., h-1.
a) Lk+1 é dependente externo de Lk;
b) Lk+1 é dependente interno com respeito a todo x Lk;
c) Lk é dependente externo de Lk+1.
Este terceiro axioma trata com a habilidade de fazer comparações em uma estrutura
hierárquica (SAATY, 1986). Estas comparações são possíveis quando um conjunto de
elementos Lk+1 é comparado em termos de um elemento no próximo nível mais alto
(comparar alternativas em termos de um critério ou subcritério particular) (HARKER;
VARGAS, 1987).
O quarto axioma é o da expectativa. Todos os critérios e alternativas são representados em
uma hierarquia. Assim, todas as expectativas têm que ser representadas, ou excluídas, em
termos de critério e alternativas na estrutura, e determinadas propriedades compatíveis com as
expectativas (SAATY, 1986). A principal proposta deste axioma é tratar com as questões
relacionadas com a adição de novas alternativas, ou quando alternativas são removidas. Este
axioma implica que qualquer alternativa Aj, que não é uma alternativa verdadeira, no sentido
que alguma outra alternativa Ai A é completamente equivalente a Aj sobre todos os
62
critérios, deve ser removida do problema de escolha, desde que ela não adiciona nada ao
conjunto escolha (HARKER; VARGAS, 1987).
O método AHP utiliza o teorema de Perron-Frobenius, para as matrizes irredutíveis não
negativas, que assegura a existência de uma solução única para o problema de autovalor, uma
vez que as matrizes do método são recíprocas e positivas (SAATY, 1991). Esse teorema se
refere a matrizes d x d cujos elementos são positivos. Resumidamente, o teorema afirma que
tal matriz possui um autovalor positivo que tem multiplicidade algébrica um e que é o maior
autovalor em módulo (HILÁRIO; BRAGA, 2004).
Uma matriz quadrada é irredutível, por permutações, se não puder ser decomposta na forma
de bloco, conforme apresentado abaixo, onde A1 e A3 são matrizes quadradas e 0 é a matriz
zero. Do contrário, a matriz será redutível (SAATY, 1991).
O teorema de Perron. Seja A uma matriz, positiva e dimensão d x d. Então, A tem um
autovalor real λ1 com as seguintes propriedades (POOLE, 2006):
a) λ1 > 0.
b) λ1 possui um autovetor correspondente que é positivo.
c) se λ é qualquer outro autovalor de A, então |λ| ≤ λ1.
1
2 3
0A
A A
63
O teorema de Perron-Frobenius. Seja A uma matriz irredutível e não negativa. Então, A tem
um autovalor λ1 com as seguintes propriedades (POOLE, 2006):
a) λ1 > 0.
b) λ1 possui um autovetor correspondente que é positivo.
c) se λ é qualquer outro autovalor de A, então |λ| ≤ λ1. Se A é primitiva, então essa
desigualdade é estrita.
d) se λ é um autovalor de A tal que |λ| = λ1, então λ é uma raiz (complexa) da equação
1 0n n .
e) λ1 tem multiplicidade algébrica igual a 1.
O autovalor λ1 é frequentemente denominada de raiz de Perron de A, e um autovetor-
probabilidade correspondente, que é necessariamente único, é chamado de autovetor de
Perron de A (POOLE, 2006).
2.7.3. Estrutura do Método AHP
O método AHP é estruturado por meio de três principais passos (HO, 2008):
a) Passo 1: construção da hierarquia;
b) Passo 2: definição de prioridades;
64
c) Passo 3: verificação de consistência.
Na Figura 9 está representado o fluxograma do método AHP.
Figura 9 – Fluxograma do método AHP (Fonte: adaptado de HO, 2008).
2.7.3.1. Construção de Hierarquias
Em primeiro lugar, os decisores necessitam decompor o problema complexo em meta global,
conjunto de critérios e atributos, de forma que estes sejam arranjados em múltiplos níveis
hierárquicos.
65
Segundo Saaty (1991), a vantagem básica da hierarquia é que se pode procurar o
entendimento de seus níveis mais altos a partir de interações entre os vários níveis da
hierarquia, ao invés de diretamente entre os elementos dos níveis. Os níveis mais baixos da
hierarquia contêm atributos que contribuem para a qualidade da decisão. Os detalhes destes
atributos aumentam à medida que os níveis vão descendo. No último nível encontram-se
alternativas ou escolhas selecionadas.
Figura 10 – Níveis da hierarquia do AHP (Fonte: adaptado de SAATY, 1991).
A utilização de hierarquias apresenta as seguintes vantagens (SAATY, 1991):
a) a representação hierárquica de um sistema pode ser usada para descrever como as
mudanças em prioridades nos níveis mais altos afetam a prioridade dos níveis mais baixos.
b) fornecem grandes detalhes de informação sobre a estrutura e as funções de um sistema
nos níveis mais baixos, permitindo uma visão geral de atores e de seus propósitos nos níveis
66
mais altos. Limitações nos elementos de um nível são representadas melhor no nível mais alto
seguinte para assegurar que eles sejam satisfeitos.
c) os sistemas naturais montadas hierarquicamente, isto é, por meio de construção modular e
montagem final de módulos, desenvolvem muito mais eficientemente do que aqueles
montados de um modo geral.
d) são estáveis porque pequenas modificações têm efeitos pequenos, e flexíveis porque
adições a uma hierarquia bem estruturada não perturbam o desempenho.
2.7.3.2. Julgamentos de Valor
Para cada nível da hierarquia é realizada uma comparação de todos os critérios aos pares, à
luz de cada um dos elementos ligados a camada superior da hierarquia, em seguida são
comparadas os subcritérios e as alternativas, gerando matrizes específicas para cada uma
destas comparações.
O conjunto de atividades será C1, C2,....,Cn. Os julgamentos quantificados dos pares das
atividades Ci, Cj são representados por uma matriz n x n. Os elementos aij são definidos pelas
seguintes regras:
a) Regra 1: Se aij = α, então aji = 1/α.
b) Regra 2: Se Ci é julgado como tendo igual importância relativa a Cj, então aij = 1, aji = 1;
e em particular aii = 1 para todo i.
67
Estas matrizes estão representadas na Figura 11, Figura 12 e Figura 13. Critérios 1 2 3 Critério 1 (C1) Critério 2 (C2) Critério 3 (C3)
Figura 11 – Matriz de comparação paritária de critérios.
Subcritérios
1 2 3 Subcritério 1 (SC1) Subcritério 2 (SC2) Subcritério 3 (SC3)
Figura 12 – Matriz de comparação paritária de subcritérios.
Alternativas
1 2 3 Alternativa 1 (Alter1) Alternativa 2 (Alter2) Alternativa 3 (Alter3)
Figura 13 – Matriz de comparação paritária de alternativas.
12 13
21 23
31 32
1 Alter Alter
Alter 1 Alter
Alter Alter 1
12 13
21 23
31 32
1
1
1
SC SC
SC SC
SC SC
12 13
21 23
31 32
1
1
1
C C
C C
C C
68
A eficácia dos resultados estará sempre associada à competência dos avaliadores em emitir os
julgamentos de valor. Assim sendo, faz necessário que estes decisores conheçam os critérios,
subcritérios e o problema profundamente.
2.7.3.3. Escalas de Valor
Para julgar cada uma das importâncias relativas previstas, o AHP adota uma escala proposta
por Saaty (1991), que foi denominada de escala fundamental, para padronização dos
julgamentos de valor emitidos pelos decisores. Foram utilizados os estudos de Ernest
Heinrich, Gustav Theodor Fechner e Stanley Smitih Stevens (SAATY, 1991), sobre o tema
estímulos e respostas e foi observado que, apesar dos estímulos seguirem uma escala
geométrica, a percepção destes pelo individuo obedece a uma escala linear.
A escala fundamental de 1 a 9 está de acordo com o trabalho de Miller (1956) minimizando o
“efeito âncora” no julgamento de valor. Na Tabela 5 está representada a escala fundamental
de Saaty.
69
Tabela 5 – Escala fundamental de Saaty (1991).
2.7.3.4. Priorização das Alternativas
A matriz de comparação paritária das alternativas representará a comparação entre a
alternativa da linha e a alternativa da coluna, utilizando-se a escala fundamental de Saaty
(1991). O resultado está apresentado na Figura 14.
Valor Escala Explicação
1 IgualAs duas atividades contribuem
igualmente para o objetivo.
3 FracaA experiência e o julgamento
favorecem levemente uma atividade em relação a outra.
5 EssencialA experiência e o julgamento favorecem fortemente uma
atividade em relação a outra.
7 Muito Forte
Uma atividade é muito fortemente favorecida em relação a outra;
sua dominação de importância é demostrada na prática.
9 AbsolutaA evidência favorece uma
atividade em relação a outra com o mais alto grau de certeza.
2, 4, 6 e 8 Valores intermediáriosQuando se procura uma
condição de compromisso entre duas definições.
70
Alternativas
1 2 3 Alternativa 1 (Alter1) Alternativa 2 (Alter2) Alternativa 3 (Alter3)
Figura 14 – Matriz de comparação paritárias das alternativas.
Após está etapa deve-se normalizar a matriz, dividindo cada um de seus elementos pelo
somatório da coluna.
Pomerol e Barba-Romero (2000), apresentam quatro principais métodos de normalização, que
estão representados na Tabela 6.
Tabela 6 – Principais métodos do vetor normalização (Fonte: adaptado de POMEROL; BARBA-
ROMERO, 2000).
Procedimento
1 Procedimento
2 Procedimento
3 Procedimento
4
Definições .i
ii
av
máx a
min .
. min .i i
ii i
a av
máx a a
i
iii
av
a
1/2
2
ii
ii
av
a
Vetor Normalizado
0 1iv 0 1iv 0 1iv 0 1iv
Módulo de v variável variável variável 1
Conservação da proporcionalidade
sim não sim sim
Interpretação % do . imáx a% do range
( . min . )i imáx a a % do total
iia
i-nésimo componente do vetor unitário
O primeiro procedimento é o mais utilizado, pois é simples de interpretar e respeita a
proporcionalidade. O segundo procedimento é um aprimoramento do primeiro procedimento,
1 Alter1xAlter2 Alter1xAlter3
Alter2xAlter1 1 Alter2xAlter3
Alter3xAlter1 Alter3xAlter2 1
71
desenvolvido para assegurar que as avaliações cubram o intervalo [0, 1]. Este procedimento
respeita a cardinalidade, porém não respeita a proporcionalidade, ou seja, aij/aji não é
necessariamente igual a vij/vji (POMEROL; BARBA-ROMERO, 2000).
O terceiro procedimento, também é frequentemente usado, especialmente no método AHP.
Ele oferece as mesmas vantagens do primeiro procedimento, fornecendo menores e mais
concentrado valores. O quarto procedimento fornece a vantagem de possibilitar a comparação
de vetores de norma 1, mas produz as mesmas concentrações do terceiro procedimento
(POMEROL; BARBA-ROMERO, 2000).
2.7.3.5. Análise de Consistência
Saaty (1991) propõe para o cálculo do Índice de Consistência (IC), que avalia o grau de
inconsistência da matriz de julgamentos paritários a equação (8):
IC = (λmax – n)/(n-1) (8)
Onde n é a ordem da matriz.
A matriz será consistente se o IC tiver um valor menor do que 0,1; porém Saaty (1993)
destaca que a inconsistência possa ser inerente ao comportamento humano.
A razão de consistência (RC) proposta por Saaty (ZAHEDI, 1986) é obtida pela equação(9):
RC = IC/IR (9)
72
Onde o IC corresponde ao índice calculado na equação 1 e o IR, que é um índice aleatório,
calculado para matrizes quadradas de ordem n, pelo Laboratório Nacional de OAK Ridge, nos
Estados Unidos, conforme Tabela 7. Quanto maior for o RC maior será a inconsistência,
sendo considerada aceitável para um valor menor ou igual a 0,10 (GOMES; ARAYA;
CARIGNANO, 2004).
Tabela 7 – Valores de IR para matrizes quadradas de ordem “n” (Fonte: GOMES; ARAYA;
CARIGNANO, 2004; RAFAELI; MÜLLER, 2007).
n 2 3 4 5 6 7 8 9 10
IR 0,0 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49
2.7.3.6. Classificação das Alternativas
Para obter a classificação final das alternativas, multiplicam-se os valores das ponderações
do.s critérios pelos valores das ponderações das alternativas, conforme apresentada na Figura
15
Figura 15 – Classificação das alternativas.
De forma a garantir que a modificação no julgamento de alguns elementos não influa no
resultado final, é efetuada a análise de sensibilidade dos resultados.
73
A meta é que, após a estruturação de todo o modelo, seja possível identificar a alternativa
mais adequada para a meta definida no início do processo.
74
3 APLICAÇÃO DO MÉTODO AHP EM UM PORTFÓLIO DE PROJETOS DE
INVESTIMENTO
3.1 CARACTERIZAÇÃO DA EMPRESA
3.1.1 Visão Geral
A Petróleo Brasileiro é uma sociedade anônima de capital aberto, que atua como uma empresa
de energia, integrada na exploração produção, refino, comercialização e transporte de petróleo
e seus derivados no Brasil e no exterior Trata-se de uma empresa de grande porte, com
atuação no mercado interno e externo.
Possui cento e doze plataformas de produção; dezesseis refinarias, sendo treze no Brasil e três
no exterior; trinta mil quilômetros em dutos e mais de seis mil postos de combustíveis.
O modelo organizacional da empresa é composto por quatro áreas de negócio (Gás e Energia,
Exploração e Produção, Abastecimento e Internacional), com duas áreas de apoio (Financeira
e Serviços). Este modelo organizacional está representado na Figura 16.
75
Figura 16 – Estrutura organizacional da PETROBRAS (Fonte: http://www.petrobras.com.br).
O Plano de Negócios (PN) 2009-2013, da empresa, prevê investimentos de US$ 174,4
bilhões, que estão distribuídos da seguinte forma (PETRÓLEO BRASILEIRO S. A., 2009a):
a) Exploração e Produção: US$ 104,6 bilhões;
b) Refino, Transporte e Comercialização: US$ 43,4 bilhões;
c) Gás e Energia: US$ 11,8 bilhões;
d) Petroquímica: US$ 5,6 bilhões;
e) Distribuição: US$ 3 bilhões;
f) Biocombustíveis: US$ 2,8 bilhões;
76
g) Corporativo: US$ 3,2 bilhões.
Do montante previsto para Refino, Transporte e Comercialização, na área de Refino serão
investidos US$ 31,68 bilhões, no período de 2009 a 2013 (PETRÓLEO BRASILEIRO S.A.,
2009a).
3.1.2 Sistemática de Acompanhamento de Projetos de Investimento
A empresa utiliza a abordagem do ciclo de vida do projeto, semelhante ao modelo de Cooper,
Edgett e Kleinschmidt (2001), para fazer a análise individual dos projetos. O ciclo de vida é o
tempo considerado desde a geração da idéia, ou seja, desde quando a organização identifica
uma oportunidade para a realização de um projeto até a finalização da etapa de investimentos
e está representado na Figura 17.
Figura 17 – Ciclo de vida do projeto e seus processos (PETROBRAS, 2009b).
77
A primeira fase (Fase I) do processo visa à identificação da oportunidade de investimento, a
avaliação preliminar do projeto e ao seu planejamento inicial. Nessa fase, a Área de Negócio,
no caso o Abastecimento-Refino, ao identificar uma oportunidade de investimento, avalia o
seu alinhamento com as estratégias e objetivos corporativos, bem como as incertezas e o
retorno potencial do projeto, e elabora uma análise qualitativa dos riscos associados.
No portão 1 – Aprovação da análise empresarial da Identificação de Oportunidade e
Autorização para início do Projeto Conceitual, onde o projeto é submetido para avaliar a sua
continuidade ou não para a fase seguinte. Como nos demais portões, é o momento chave de
decisão para o projeto (COOPER; EDGETT; KLEINSCHMIDT, 2000).
A segunda fase (Fase II) visa à análise e à aprovação do Projeto Conceitual, quando todos os
custos e gastos são estimados preliminarmente e o grau de confiança ainda não é satisfatório
para uma decisão de alocação de recursos. Nessa fase são geradas, selecionadas e avaliadas as
alternativas técnicas para o projeto e é desenvolvido o projeto conceitual de engenharia para
essas alternativas.
No portão 2 – Aprovação da análise empresarial do projeto conceitual e autorização para
início do projeto básico é dada a autorização para que se contrate o projeto básico do
empreendimento.
Nesta fase (Fase III) é finalizado o escopo do projeto, onde se deve assegurar que se incluam
todos os trabalhos necessários e somente os trabalhos necessários para que o projeto seja
finalizado com sucesso. É desenvolvido o plano do gerenciamento do projeto no seu sentido
mais amplo e é estabelecida a base de referência (baseline) do projeto, que servirá de
referência para os processos de monitoramento e controle.
78
No portão 3 – Aprovação da análise empresarial do projeto básico e autorização para
execução do projeto é dada autorização para a contratação da construção e montagem e do
projeto de detalhamento.
A quarta fase, denominada execução (Fase IV), corresponde à implantação do projeto de
acordo com o plano de gerenciamento aprovado (escopo, prazo, custo, qualidade, recursos
humanos, comunicação, riscos, aquisição e integração). Esta fase é caracterizada pela grande
concentração de recursos financeiros, equipamentos e pessoas.
É importante ressaltar que, para que a execução da obra e a operação se dêem conforme
previsto na época da aprovação é fundamental a monitoração e a medição regular do
progresso do projeto ao longo desta fase. Os processos de monitoramento e controle do
projeto visam, desta forma, identificar desvios no plano e implementar ações corretivas para
sua manutenção.
A última fase (Fase V) equivale ao encerramento do projeto e ao encerramento dos contratos
do projeto, quando existirem. Esta fase inicia-se com a partida ou entrada em operação do
projeto e finda com a entrega da documentação final do projeto. O encerramento é a fase onde
ocorre a aceitação formal do projeto. Destaca-se a importância desta fase devido à sua
contribuição na geração de informações que servirão de base para projetos correlatos, no
futuro. É nesta etapa que será organizado todo histórico do projeto, onde toda a documentação
gerada durante as outras fases serão computadas e onde as ações corretivas sugeridas e suas
consequências para o projeto serão organizadas.
79
3.1.3 Principais Processos de Refino
O petróleo não é uma substância pura, e sim uma complexa mistura de compostos orgânicos e
inorgânicos onde predominam os hidrocarbonetos. Ele por si só tem muito pouca aplicação
prática, servindo quase que tão somente como óleo combustível.
Para que ele tenha seu potencial energético plenamente aproveitado é importante que seja
realizado seu desmembramento em cortes, com padrões pré-estabelecidos para determinados
objetivos os quais são denominados de frações (ULLER; SZKLO, 2008).
Além da complexidade de sua composição, não existem dois petróleos idênticos. Suas
diferenças influenciarão de forma decisiva tanto no rendimento quanto na qualidade das
frações. Dessa forma, o petróleo deve ser processado e transformado de forma conveniente,
com o propósito de obter-se maior quantidade possível de produtos valiosos e da melhor
qualidade possível.
As características dos petróleos têm ponderável influência sobre a técnica adotada para a
refinação, e frequentemente determinam os produtos que melhor podem ser obtidos.
Compatibilizar as características dos vários petróleos que devam ser processados em uma
refinaria, com necessidade de suprir-se de derivados em quantidade e qualidade, certa região
de influência dessa indústria, faz com que surjam arranjos de várias unidades de
processamento, para que esta compatibilização seja feita da forma mais racional e econômica
possível. O encadeamento destas várias unidades de processo dentro de uma refinaria é que se
denomina esquema de produção, sendo o mais complexo denominado de esquema de
produção nível 4, conforme Figura 18.
80
Figura 18 – Esquema de produção nível 4 de derivados de petróleo (Fonte:
http://www.anp.gov.br/petro/refino_esquema_producao.nasp).
A destilação é o processo básico de separação de petróleo. Consiste na vaporização e posterior
condensação devido à ação de temperatura e pressão sobre os componentes do óleo cru,
baseado na diferença de seus pontos de ebulição. Pode ser feita em varias etapas e em
diferentes níveis de pressões, conforme o objetivo que se deseje. Desta forma, têm-se as
destilações atmosférica e a vácuo. Estas unidades produzem nafta, gás liquefeito de petróleo
(GLP), querosene, diesel e óleo combustível (ULLER; SZKLO, 2008).
O craqueamento catalítico (Fluid Catalytic Cracking – FCC) tem por objetivo quebrar as
moléculas do produto vindo da destilação, submetendo este produto a condições bastante
severas, na presença de um catalisador, para a produção de frações mais leves, tais como gás
combustível, GLP e gasolina (ULLER; SZKLO, 2008).
81
O hidrotratamento é um processo de refino com hidrogênio cuja finalidade é estabilizar um
determinado produto ou eliminar compostos indesejáveis dos mesmos. Os compostos
indesejáveis são: enxofre, nitrogênio, oxigênio, halogênios e metais; pois os gases da queima
destes elementos são altamente poluentes (ULLER; SZKLO, 2008).
O coqueamento é um processo que submete a carga vinda da destilação a vácuo (resíduo de
vácuo) a condições bastante severas, produzindo gás combustível, nafta, diesel e coque. Este
último é utilizado no processo de obtenção do alumínio, o que faz com que ele tenha uma
importância muito grande (ULLER; SZKLO, 2008).
3.2 APLICAÇÃO DO MÉTODO AHP EM PORTFÓLIO DE PROJETOS DE
INVESTIMENTO
3.2.3 Problema e Método Utilizado
O problema a ser analisado é o de priorização de projetos que compõe a carteira de
investimentos, dado um cenário de restrição orçamentária, devido problemas com os fluxos de
caixa da empresa, restrições governamentais e redirecionamento de investimentos para outras
áreas da empresa estudada.
O método AHP foi escolhido em função da sua simplicidade e facilidade de comunicação
com os seus usuários (SAATY; PENIWAIT; SHANG, 2007). Este método apresenta as
seguintes vantagens (KENDRICK; SAATY, 2007):
a) usa uma estrutura hierárquica, que possibilita ao decisor definir objetivos estratégicos de
alto nível e métricas específicas para uma melhor avaliação;
82
b) o método vai além da análise financeira por integrar considerações quantitativas e
qualitativas como também entradas concorrentes dos patrocinadores na consolidação das
prioridades;
c) possibilita aos decisores medir a importância relativa dos projetos, incluindo seus
benefícios, custos, riscos e oportunidades como também recursos podem ser alocados;
d) pode ser aplicado em qualquer organização com qualquer grau de maturidade, porque as
entradas são normalizadas usando dados numéricos ou julgamentos subjetivos, quando as
métricas não estão disponíveis;
e) utiliza análise de sensibilidade para proporcionar aos participantes uma maior capacidade
analítica quando analisando cenários do tipo what-if;
f) a estrutura explicita e auditável do modelo de decisão cria uma estrutura forte para
melhorar sistematicamente a seleção de projetos e a alocação de recursos.
Neste método, o decisor expressa sua preferência entre duas alternativas comparando-as de
acordo com a escala fundamental. Isso gera uma escala de razão de preferências, conflitando
com o princípio da função aditiva, que se adapta melhor a uma escala de intervalos.
Definido o método multicritério a ser utilizado, partiu-se para a escolha do modelo
computacional que suportará o processo de priorização de projetos.
O método AHP modelado computacionalmente possui interface amigável, e pode ser
modelado, também, em planilhas eletrônicas, como por exemplo, o MS-EXCEL®, isto
83
viabiliza sua utilização, pois de outra maneira a facilidade de comunicação com os usuários
pode ser prejudicada, trazendo grande trabalho não só ao analista como para os participantes
do grupo decisor.
Os softwares existentes sobre o AHP têm o diferencial de auxiliar o processo de tomada de
decisão, estruturando os passos de forma sequencial. Estes softwares automatizam o cálculo
da razão de consistência das matrizes de comparações paritárias, e identificam quais
comparações estão contribuindo mais significativamente para as inconsistências.
Outra importante funcionalidade destes softwares é permitir a alteração de parâmetros em
tempo real (análise de sensibilidade), de forma a se observar as mudanças na resposta, assim é
possível conhecer, por meio de gráficos de sensibilidade, a consequência de uma alteração.
Os gráficos de sensibilidade apresentam a robustez de uma resposta, isto é, o quanto ela se
altera após uma modificação nos parâmetros de entrada.
Os softwares permitem que mais de um decisor participe da avaliação. Ainda é possível
atribuir pesos diferentes para cada votante e observar em tempo real a resposta para cada um
deles, para um grupo ou para todos os decisores ao mesmo tempo.
Os softwares disponíveis para a aplicação do método AHP são o Decision Lens®, Expert
Choice® e o Super Decisons®. A empresa adquiriu um conjunto de licenças do Decision
Lens®, que teve como fator determinante para a sua escolha o apoio no Brasil para a
implementação, utilização e solução de problemas na aplicação do método e do software.
84
O Decision Lens® apresenta na sua tela principal os cinco macros processos que estruturam o
modelo AHP, conforme Figura 19.
Figura 19 – Tela inicial do Decision Lens®.
Estes macros processos são os seguintes:
a) construção do modelo - discussão inicial do processo a ser desenvolvido, identificando as
hipóteses e regras consideradas. Construção da árvore de decisão com a meta, critérios e
subcritérios, identificação das alternativas e identificação dos decisores (participantes);
b) comparação dos critérios - comparar os critérios e subcritérios por meio de comparações
paritárias, para produzir prioridades para cada nível de critérios e subcritérios. A comparação
paritária possui uma análise de inconsistência para apresentar aos decisores onde eles não têm
sido consistentes em definir a dominância relativa do critério;
c) avaliação de alternativas - avaliar as alternativas em relação ao nível superior, seja por
comparação paritária, seja pela utilização de uma escala verbal ou numérica. Observar o
85
ranking de alternativas em relação a meta e a cada um dos critérios e subcritério. Neste
macroprocesso é realizada a análise de sensibilidade;
d) alocação de recursos - definir restrições de recursos para então otimizar o orçamento para
obter o melhor mix de projetos para suportar os objetivos organizacionais;
e) relatórios - gerar os resultados da tomada de decisão por meio de documento no formato
PDF (Portable Document File) ou RTF (Rich Text File).
3.2.4 Construção do Modelo
O primeiro passo da construção do modelo foi a definição das premissas e princípios básicos.
As premissas são os parâmetros pelos quais os decisores colocarão suas prioridades. Foram
definidas as seguintes premissas para o modelo:
a) projetos em Fase IV (fase de construção e montagem) devem ser priorizados;
b) projetos ambientais devem ser priorizados.
Os princípios básicos que estabelecidos para estabelecer normas de comunicação e um
ambiente colaborativo foram as seguintes:
a) apresentar justificativas claras e objetivas;
b) tempo máximo para apresentação da justificativa é de dois minutos;
c) não é permitido mais de um decisor falar ao mesmo tempo;
86
d) apresentar na justificativa o porquê da escolha;
e) não foi permitida, durante a reunião, a utilização de celulares e laptops.
Definidos as premissas e princípios básicos inicia-se o processo de construção da árvore de
decisão. A primeira etapa é definir a meta a ser atingida, que no caso em estudo é a
priorização de empreendimentos de refino.
Os critérios e subcritérios que foram utilizados para a construção da árvore de decisão, foram
objetos de reuniões e entrevistas com o grupo de decisores que possuem grande experiência
na implantação de empreendimentos e conhecimento das ferramentas institucionais da
empresa estudada, que balizam a tomada de decisão.
Os componentes do grupo decisor foram selecionados dentro da mesma Gerência Geral.
Todos os componentes deste grupo são engenheiros com experiência entre 10 a 30 anos na
empresa, sendo entre 8 a 12 anos na implantação de empreendimentos, não só de
abastecimento como também em exploração e produção. O perfil de cada participante está
descrito no Apêndice A.
Os critérios e subcritérios selecionados estão apresentados a seguir:
a) aderência ao planejamento estratégico - avalia a coerência do projeto com os objetivos
estratégicos da Companhia;
i. crescimento - refere-se ao aumento da participação no mercado doméstico e externo,
de diferentes produtos, proporcionada pela implantação dos projetos em avaliação;
87
ii. responsabilidade social e ambiental - alguns projetos possuem externalidades
positivas em termos sociais e ambientais. Projetos com estas características devem
pontuar na componente responsabilidade social e ambiental, caso contribuam para os
indicadores associados;
iii. sinergia - o objetivo estratégico de se promover o crescimento integrado das Áreas de
Negócio da empresa;
iv. qualidade - ampliar a qualidade dos produtos fornecidos pelo Abastecimento em
atendimento às especificações;
v. excelência operacional - privilegiar os projetos que promovam redução de custos,
aumento da eficiência energética e melhoria do serviço prestado pelas operações do
Abastecimento;
b) lucratividade - relacionar o VPL (Valor Presente Líquido) e o investimento requerido
pelo projeto. Desta forma, mede a geração de valor de cada projeto por unidade de recurso
financeiro consumido;
c) maturidade - penalizar os projetos que se encontram em fases iniciais de
desenvolvimento, portanto, são pouco maduros em relação aos benefícios, custos e riscos;
d) criticidade para o negócio - identificar e mensurar os elementos que são críticos para a
continuidade do projeto sob o ponto de vista do negócio:
88
i. conformidade legal - avaliar o cumprimento das exigências legais para a implantação
do empreendimento;
ii. compromissos assumidos - avaliar a quantidade em termos monetários dos
compromissos assumidos pelo projeto, em comparação a sua última estimativa de
custos validada;
e) criticidade para a operação - dar prioridade a projetos que sejam críticos para a
continuidade das operações e do abastecimento dos mercados;
f) perspectiva de sucesso - avaliar os riscos tecnológicos e de implantação envolvidos no
projeto, além do tempo de execução e recursos envolvidos:
i. risco tecnológico - avaliar a incerteza em relação ao sucesso do projeto, em função
da maturidade e complexidade tecnológica;
ii. risco na implantação - avaliar a dificuldade de implementação dos resultados do
projeto em função das limitações operacionais, logísticas e orçamentárias;
iii. tempo de desenvolvimento - avaliar a adequação do projeto às datas e prazos
determinados pela demanda do produto a ser gerado;
iv. recursos para a execução do projeto - avaliar a disponibilidade de profissionais
capacitados e de infra-estrutura adequada, própria ou nas entidades colaboradoras no
projeto;
89
i. disponibilidade de mão-de-obra - avaliar a disponibilidade de mão-de-obra no
mercado nacional e internacional para a implantação de projeto;
ii. infra-estrutura adequada - avaliar o grau de investimento necessário para
adequar a infra-estrutura disponível para a implantação do empreendimento.
A árvore de critérios e subcritérios está representada na Figura 20.
Figura 20 – Árvore de critérios e subcritérios.
90
Os projetos que constituem o conjunto de alternativas que foram utilizados neste caso foram
escolhidos da carteira de projetos do Abastecimento Refino, aleatoriamente. Estes projetos
estão listados abaixo por Unidade de Negócio (UN) e com uma breve descrição do seu
objetivo.
a) UN-LUBNOR (Unidade de Negócio Lubrificantes do Nordeste):
i. novo tanque de óleo combustível - construção de um novo tanque de armazenamento
de óleo combustível de baixo teor de enxofre;
ii. substituição da chaminé do incinerador - substituição da chaminé existente por uma
nova chaminé com nova tecnologia de monitoramento de emissões poluentes;
iii. tratamento de efluentes - construção da nova estação de tratamento de efluentes, com
nova tecnologia que minimiza os teores de poluentes nas correntes;
b) UN-RECAP (Unidade de Negócio Refinaria de Capuava):
i. unidades de hidrotratamento de diesel e gasolina - construção de unidade de
hidrotratamento de diesel e gasolina, para redução do teor de enxofre;
c) UN-REDUC (Unidade de Negócio Refinaria Duque de Caxias):
i. nova estação de tratamento de despejos industriais (ETDI) - construção de nova
unidade para ampliar a capacidade de tratamento de despejos industriais, conforme
Termo de Ajuste de Conduta (TAC), com o Órgão Ambiental Estadual;
91
ii. unidade de DEA - construção de nova unidade de DEA, utilizada para reduzir o teor
de contaminantes na corrente de diesel;
iii. unidade de hidrotratamento de diesel - construção de nova unidade de
hidrotratamento de diesel, para redução do teor de enxofre;
iv. expedição de diesel - ampliação da oferta de diesel para as companhias
distribuidoras, por meio de aumento da vazão do derivado;
v. unidade de hidrotratamento de gasolina - construção de unidade de hidrotratamento
de gasolina para redução do teor de enxofre;
vi. modernização do sistema de tocha - adequação do sistema de queima de gases
tóxicos, para adequação com o Termo de Acerto de Conduta (TAC) com o órgão
ambiental estadual;
vii. instalação do turbo-expansor – instalação de um turbo-expansor para aproveitamento
dos gases do equipamento FCC, para a geração de energia elétrica;
c) UN-REGAP (Unidade de Negócio Refinaria Gabriel Passos):
i. unidade de hidrotratamento de diesel - construção de unidade de hidrotratamento de
diesel para redução do teor de enxofre;
ii. unidade de hidrotratamento de gasolina - construção de unidade de hidrotratamento
de gasolina para redução do teor de enxofre;
92
iii. unidade de recuperação de enxofre: construção de unidade para produzir o enxofre
oriundo da corrente de diesel e gasolina, para aplicações industriais;
d) UN-REMAN (Unidade de Negócio Refinaria Isaac Sabbá):
i. unidade de tratamento caustico regenerativo - construção de unidade para enquadrar
o Querosene de Aviação (QAV) às exigências ambientais e técnicas;
ii. modernização da UN-REMAN - construção de unidades de tratamento de diesel e
gasolina, produção de ácido sulfúrico construção de facilidades para a sua operação;
e) UN-REPAR (Unidade de Negócio Refinaria Presidente Getulio Vargas):
i. unidade de hidrotratamento de diesel - construção de unidade de hidrotratamento
para reduzir o teor de enxofre no diesel;
ii. unidade de hidrocraqueamento catalítico - construção de unidade para a produção de
lubrificantes, utilizando óleos pesados;
iii. unidade de hidrotratamento de diesel e unidade de produção de coque - construção de
unidades para o tratamento de diesel e melhor aproveitamento dos produtos residuais
para a produção de coque entre outros derivados;
iv. unidade de hidrotratamento de gasolina - construção de unidade de hidrotratamento
de gasolina para redução do teor de enxofre;
93
v. unidade de produção de solventes - construção de unidade para ampliação da oferta
de solventes para o mercado consumidor;
vi. instalação do turbo-expansor – instalação de um turbo-expansor para aproveitamento
dos gases do equipamento FCC, para a geração de energia elétrica;
f) UN-REPLAN (Unidade de Negócio Refinaria de Paulínia):
i. unidade de hidrotratamento de diesel - construção de unidade de hidrotratamento
para reduzir o teor de enxofre no diesel;
ii. unidade de hidrotratamento de querosene de aviação - construção de unidade para
reduzir o teor de enxofre no querosene de aviação;
iii. unidade de hidrotratamento de diesel - construção de unidade de hidrotratamento de
diesel para redução do teor de enxofre;
iv. unidade de hidrotratamento de gasolina - construção de unidade de hidrotratamento
de gasolina para redução do teor de enxofre;
v. instalação de sistema de abertura e fechamento automático dos tambores de coque -
instalação de válvulas de abertura e fechamento no topo e no fundo dos tambores de
coque para melhorar a eficiência da unidade e melhorar as condições de segurança da
unidade;
94
vi. instalação do turbo-expansor - instalação de um turbo-expansor para aproveitamento
dos gases do equipamento FCC, para a geração de energia elétrica;
g) UN-REVAP (Unidade de Negócio Refinaria Henrique Lage):
i. unidade de hidrotratamento de diesel - construção de unidade de hidrotratamento
para reduzir o teor de enxofre no diesel;
ii. unidade de hidrotratamento de diesel e unidade de produção de coque - construção de
unidades para o tratamento de diesel e melhor aproveitamento dos produtos residuais
para a produção de coque entre outros derivados;
iii. adequação dos fornos - substituição dos queimadores dos fornos, por equipamentos
mais modernos, e de melhor eficiência, de forma a reduzir emissões poluentes, e
atender ao Termo de Acerto de Conduta (TAC) com o Órgão Ambiental Estadual;
iv. unidade de hidrotratamento de gasolina - construção de unidade de hidrotratamento
de gasolina para redução do teor de enxofre;
v. oportunidades para a próxima campanha (OPC) - aumento no rendimento da unidade
de destilação atmosférica e a vácuo, pela introdução de modificações nos principais
equipamentos;
vi. programa de adequação metalúrgica (PAM) - substituição dos materiais metálicos,
por materiais mais nobres, em equipamentos e tubulações que trabalhem com
95
temperaturas maiores do que 220 graus centígrados, para trabalharem com petróleo
pesado;
vii. instalação do turbo-expansor - instalação de um turbo-expansor para aproveitamento
dos gases do equipamento FCC, para a geração de energia elétrica;
h) UN-RLAM (Unidade de Negócio Refinaria Landulpho Alves de Mataripe):
i. unidade de hidrotratamento de diesel - construção de unidade de hidrotratamento
para reduzir o teor de enxofre no diesel para 10 ppm;
ii. instalação de novas caldeiras - ampliação da oferta de vapor para as unidades, além
da atualização tecnológica das caldeiras e substituição das caldeiras existentes;
iii. unidade de hidrotratamento de diesel - construção de unidade de hidrotratamento de
diesel para redução do teor de enxofre;
iv. unidade de hidrotratamento de gasolina - construção de unidade de hidrotratamento
de gasolina para redução do teor de enxofre;
v. revisão e ampliação (REVAMP) da unidade de destilação atmosférica (U-18) -
ampliação e manutenção da unidade de destilação atmosférica;
96
i) UN-RPBC (Unidade de Negócio Refinaria Presidente Bernardes de Cubatão):
i. ampliação da estação de tratamento de água (ETA) - modernização e ampliação da
estação de tratamento de água, para atender ao aumento de demanda, oriunda da
construção das novas unidades de diesel e gasolina;
ii. unidade de hidrotratamento de diesel - construção de unidade de hidrotratamento de
diesel para redução do teor de enxofre;
iii. fracionadora de nafta - ampliar a oferta de diesel, adicionando nafta ao pool de
diesel;
iv. unidade de hidrotratamento de gasolina - construção de unidade de hidrotratamento
de gasolina para redução do teor de enxofre;
v. sistema de água de resfriamento - construção da nova torre de resfriamento, que
reduz a temperatura da água do sistema industrial da refinaria.
3.2.5 Comparação de Critérios
Neste processo foram comparados paritariamente todos os critérios e subcritérios, utilizando a
escala verbal de Saaty. Cada um dos decisores usou um equipamento de transmissão de dados
para apresentar seu voto. Este equipamento está na
97
Figura 21. O resultado final está apresentado na Figura 22 e é considerado satisfatório, pois o
valor mínimo a ser aceito pelo método é de 10% (SAATY, 1991).
Figura 21 – Equipamentos de comunicação de dados utilizado para votação dos decisores (Fonte: http://www.decisionlens.com/products/).
Figura 22 – Índice de inconsistência final.
98
Existe também a possibilidade de apresentar os resultados da análise de inconsistência através
de lista, que apresenta os cinco votos mais inconsistentes, apresentando-os de forma
decrescente. Na Figura 23 é apresentado o resultado da análise de inconsistência sob a forma
de lista. Nesta figura, nota-se que alterando a avaliação do “Maturidade” com o “Criticidade
para a Operação” pode-se reduzir a inconsistência de 0,09% para 0,06%. Clicando-se em “Go
to comparison” tem-se a comparação em questão, que pode ser alterada neste mesmo
momento, em conjunto com o valor recomendado para minimizar a inconsistência.
Figura 23 – Lista de inconsistências do Decision Lens®.
3.2.6 Avaliação de Alternativas
Neste processo são comparadas as alternativas entre si pela paridade ou por meio de uma
escala verbal ou numérica. Quando o número de alternativas é grande o número de
comparações paritárias torna-se inviável, requerendo então a utilização de escalas. Como
99
estava se trabalhando com 45 projetos, foi adotada, neste caso, a escala verbal. As definições
adotadas estão representadas nas Tabelas 8 a 22.
Tabela 8 – Crescimento.
Escala Definição Peso
Forte O projeto contribui fortemente para o negócio da Companhia. 100,0% (1,0)
Médio O projeto contribui razoavelmente para o negócio da Companhia. 60,0% (0,6)
Fraco O projeto aponta para contribuição indireta ou marginal para o negócio da Companhia.
20,0% (0,2)
Tabela 9 – Responsabilidade social e ambiental.
Escala Definição Peso Forte O projeto contribui fortemente para o atendimento das exigências
ambientais e sociais. 100,0% (1,0)
Médio O projeto contribui razoavelmente para o atendimento das exigências ambientais e sociais.
60,0% (0,6)
Fraco O projeto contribui indiretamente para o atendimento das exigências ambientais e sociais.
20,0% (0,2)
Tabela 10 – Sinergia.
Escala Definição Peso Forte O projeto contribui fortemente com o crescimento integrado das
Áreas da Companhia. 80,0% (0,8)
Médio O projeto contribui razoavelmente com o crescimento integrado das Áreas da Companhia.
40,0% (0,4)
Fraco O projeto contribui indiretamente com o crescimento integrado das Áreas da Companhia.
15,0% (0,15)
Tabela 11 – Qualidade.
Escala Definição Peso Forte O projeto amplia fortemente a qualidade dos produtos fornecidos em
atendimento às especificações. 100,0% (1,0)
Médio O projeto amplia razoavelmente a qualidade dos produtos fornecidos em atendimento às especificações.
50,0% (0,5)
Fraco O projeto amplia indiretamente a qualidade dos produtos fornecidos em atendimento às especificações.
25,0% (0,25)
100
Tabela 12 – Excelência operacional.
Escala Definição Peso Forte O projeto promove fortemente a redução de custos, aumento da
eficiência energética e melhoria do serviço prestado. 100,0% (1,0)
Médio O projeto promove razoavelmente a redução de custos, aumento da eficiência energética e melhoria do serviço prestado.
60,0% (0,6)
Fraco O projeto promove indiretamente a redução de custos, aumento da eficiência energética e melhoria do serviço prestado.
20,0% (0,2)
Tabela 13 – Lucratividade.
Escala Definição Peso Forte O projeto possui um Índice de Lucratividade (VPL/IA) maior do que
1. 100,0% (1,0)
Médio O projeto possui um Índice de Lucratividade (VPL/IA) igual a 1. 60,0% (0,6) Fraco O projeto possui um Índice de Lucratividade (VPL/IA) menor do que
1. 30,0% (0,3)
Tabela 14 – Maturidade.
Escala Definição Peso Forte O projeto encontra-se na Fase III. 100,0% (1,0)Médio O projeto encontra-se na Fase II. 40,0% (0,4)Fraco O projeto encontra-se na Fase I. 15,0% (0,15)
Tabela 15 – Conformidade legal.
Escala Definição Peso Forte O projeto cuja não realização possa acarretar o não atendimento de
uma determinação legal por parte da Companhia. 100,0% (1,0)
Médio O projeto cuja não realização possa acarretar o não atendimento parcial de uma determinação legal por parte da Companhia
60,0% (0,6)
Fraco O projeto cuja não realização não acarreta nenhuma violação aos requisitos legais por parte da Companhia.
10,0% (0,1)
Tabela 16 – Compromissos assumidos.
Escala Definição Peso Forte Projeto em Fase IV e com contratos assinados de construção e
montagem e fornecimento de bens e serviços. 100,0% (1,0)
Média Projetos em Fase III ou II com contrato de projeto assinado. 60,0% (0,6) Fraca Projetos em Fase I ou 0. 20,0% (0,2)
101
Tabela 17 – Criticidade para a operação.
Escala Definição Peso Forte O projeto contribui fortemente para melhor o esquema de refino da
Unidade de Negócio 100,0% (1,0)
Médio O projeto contribui razoavelmente para a melhoria do esquema de refino da Unidade de Negócio.
70,0% (0,7)
Fraco O projeto pouco contribui para a melhoria do esquema de refino da Unidade de Negócio.
30,0% (0,3)
Tabela 18 – Risco tecnológico.
Escala Definição Peso Forte O projeto é de tecnologia pioneira. 100,0% (1,0) Médio O projeto possui tecnologia restrita a poucos fornecedores e não é de
domínio da Companhia 50,0% (0,5)
Fraco O projeto não possui riscos tecnológicos, ou seja, sua tecnologia é de domínio tanta da Companhia quanto de fornecedores externos.
15,0% (0,15)
Tabela 19 – Riscos na implantação.
Escala Definição Peso Forte A implementação do projeto é complexa e exige novas tecnologias de
construção e montagem. 100,0% (1,0)
Médio A implementação do projeto não é complexa, mas exige a utilização de técnicas de construção e montagem mais refinadas.
60,0% (0,6)
Fraco A implementação do projeto não é complexa e não exige nenhuma técnica de construção e montagem refinada.
30,0% (0,3)
Tabela 20 – Tempo de desenvolvimento.
Escala Definição Peso Forte O projeto não possui dificuldades de desenvolvimento, sendo sua
implantação considerada fácil. 100,0% (1,0)
Médio O projeto possui dificuldades de desenvolvimento, porém, exige apenas equipamentos mais específicos e sua implantação considerada
razoavelmente fácil..
45,0% (0,45)
Fraco O projeto é de extrema dificuldade por se tratar de nova tecnologia e novos equipamentos não tendo sido trabalhado anteriormente dentro
do âmbito da Companhia.
15,0% (0,15)
102
Tabela 21 – Disponibilidade de mão-de-obra.
Escala Definição Peso Forte Existe disponibilidade de mão de obra no País, em todos os níveis de
execução. 100,0% (1,0)
Médio A disponibilidade de mão de obra no País existe, porém, sua contratação exige maiores esforços em função da qualificação.
50,0% (0,5)
Fraco Não existe mão de obra qualificada disponível, sendo sua contratação extremamente difícil e onerosa.
25,0% (0,25)
Tabela 22 – Infraestrutura adequada.
Escala Definição Peso Forte Existem infra-estrutura e logística disponível para o empreendimento. 100,0% (1,0)
Médio 50,0% (0,5) Fraco Não existem infra-estrutura e logística e é necessária a construção
destas facilidades. 25,0% (0,25)
Definidas as escalas, foram analisados cada um dos 45 projetos elencados para participar
deste modelo. Um dos resultados está representado na Figura 24. Escolheu-se apresentar
somente esta informação, pois a quantidade gerada de tabelas foi muito grande o que
acarretaria um número muito grande de páginas nesta dissertação.
103
Figura 24 – Votação do grupo para o projeto novo tanque de óleo combustível BTE, no Decision Lens®.
O módulo de avaliação das alternativas é usado para construir e dar pesos qualitativos e
quantitativos para as escalas de valores dos critérios e subcritérios, ou ratings, e depois avaliar
as alternativas em relação ao nível mais baixo de subcritérios. O resultado final da votação
está representado na Tabela 23 e Tabela 24.
104
Tabela 23 – Resultado final da votação dos decisores, no Decision Lens®.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
REVAP - DIESEL E COQUE 0,92 1,00 1,00 0,80 1,00 0,76 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
REPLAN - GASOLINA 0,91 1,00 1,00 0,80 1,00 0,76 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
REPAR - GASOLINA 0,91 1,00 1,00 0,80 1,00 0,80 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
REGAP - GASOLINA 0,91 1,00 1,00 0,80 1,00 0,76 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
REVAP - GASOLINA 0,91 1,00 1,00 0,80 1,00 0,76 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
RLAM - DIESEL 0,91 1,00 1,00 0,80 1,00 0,76 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
RLAM - GASOLINA 0,91 1,00 1,00 0,80 1,00 0,76 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
RPBC - GASOLINA 0,91 1,00 1,00 0,80 1,00 0,76 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
REDUC - GASOLINA 0,91 1,00 1,00 0,80 1,00 0,73 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
RECAP - DIESEL E GASOLINA 0,91 0,88 1,00 0,80 1,00 0,76 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
REPAR - DIESEL E COQUE 0,90 1,00 0,68 0,80 1,00 0,76 1,00 1,00 0,92 1,00 1,00
REGAP - DIESEL 0,88 1,00 1,00 0,80 1,00 0,76 1,00 1,00 1,00 0,60 1,00
REPLAN - DIESEL 0,88 1,00 1,00 0,80 1,00 0,76 1,00 1,00 1,00 0,60 1,00
REMAN - UNIDADE DE
TRATAMENTO CAÚSTICO
REGENERATIVO (TCR)
0,87 0,80 1,00 0,28 1,00 0,56 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
REDUC - EXPEDIÇÃO DE DIESEL 0,79 0,76 0,32 0,64 0,58 0,44 1,00 1,00 0,15 1,00 1,00
REPAR - SOLVENTES 0,75 0,72 0,28 0,28 0,70 0,44 0,76 1,00 0,35 1,00 1,00
REDUC - DIESEL 0,75 1,00 1,00 0,80 1,00 0,76 1,00 0,40 1,00 0,60 1,00
RPBC - DIESEL 0,75 1,00 1,00 0,80 1,00 0,76 1,00 0,40 1,00 0,60 1,00
REMAN - MODERNIZAÇÃO 0,75 0,91 1,00 0,80 1,00 0,76 1,00 0,40 1,00 0,60 1,00
REVAP - FORNOS 0,74 0,36 1,00 0,15 0,35 0,72 0,30 1,00 1,00 1,00 1,00
REPLAN - SISTEMA DE ABERTURA
E FECHAMENTO AUTOMÁTICO
DOS TAMBORES DE COQUE
0,72 0,64 0,32 0,23 0,53 0,76 0,36 1,00 0,71 1,00 0,91
RLAM - CALDEIRAS 0,68 0,32 0,24 0,20 0,30 0,76 0,30 1,00 0,80 1,00 0,88
REVAP - DIESEL 10 ppm 0,67 1,00 1,00 0,80 1,00 0,80 1,00 0,15 1,00 0,20 1,00
REPAR - DIESEL 10 ppm 0,67 1,00 1,00 0,80 1,00 0,76 1,00 0,15 1,00 0,20 1,00
REPLAN - DIESEL 10 ppm 0,67 1,00 1,00 0,80 1,00 0,76 1,00 0,15 1,00 0,20 1,00
REPLAN - UNIDADE DE
HIDROTRATAMENTO DE
QUEROSENE DE AVIAÇÃO 10 ppm
0,67 1,00 1,00 0,80 1,00 0,76 1,00 0,15 1,00 0,20 1,00
105
Tabela 24 – Resultado final da votação dos decisores, no Decision Lens® / continuação.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
RLAM - DIESEL 10 ppm 0,67 1,00 1,00 0,80 1,00 0,76 1,00 0,15 1,00 0,20 1,00
RPBC - SISTEMA DE ÁGUA DE
RESFRIAMENTO 0,65 0,24 0,40 0,18 0,33 0,56 0,30 1,00 0,72 1,00 0,82
REPLAN - TURBO EXPANSOR 0,64 0,36 0,52 0,23 0,35 0,76 0,42 1,00 1,00 1,00 0,30
REVAP - TURBO EXPANSOR 0,64 0,32 0,51 0,25 0,30 0,76 0,42 1,00 1,00 1,00 0,30
REVAP - OPORTUNIDADE PARA
PRÓXIMA CAMPANHA (OPC) 0,63 0,68 0,28 0,18 0,30 0,28 0,51 1,00 0,15 1,00 0,73
LUBNOR - NOVO TANQUE DE OLEO
COMBUSTIVEL BTE 0,62 0,32 0,32 0,20 0,63 0,28 0,36 1,00 0,10 1,00 0,72
REDUC - TURBO EXPANSOR 0,62 0,28 0,80 0,23 0,30 0,84 0,42 1,00 1,00 0,60 0,30
REDUC - MODERNIZAÇÃO DO
SISTEMA DE FLARE 0,62 0,72 0,60 0,28 0,38 0,52 0,33 1,00 0,80 0,60 0,50
REPAR - TURBO EXPANSOR 0,62 0,28 0,52 0,28 0,35 0,88 0,42 1,00 1,00 0,60 0,30
LUBNOR - SUBSTITUIÇÃO DA
CHAMINÉ DO INCINERADOR 0,61 0,36 1,00 0,20 0,58 0,24 0,30 1,00 0,92 1,00 0,30
LUBNOR - TRATAMENTO DE
EFLUENTES 0,59 0,32 0,80 0,20 0,78 0,56 0,30 1,00 0,88 0,60 0,30
RPBC - FRACIONADORA DE NAFTA 0,55 1,00 0,24 0,80 0,95 0,76 1,00 0,15 0,15 0,20 1,00
RLAM - REVISÃO E AMPLIAÇÃO
(REVAMP) DA U-18 0,52 0,84 0,28 0,40 0,33 0,40 0,76 0,40 0,15 0,60 0,70
REDUC - UNIDADE DE DEA 0,51 0,52 0,76 0,20 0,85 0,40 0,76 0,15 0,68 0,20 0,72
REPAR - UNIDADE DE
HIDROCRAQUEAMENTO
CATALÍTICO (HCC)
0,50 0,76 0,44 0,48 0,53 0,56 0,72 0,15 0,15 0,20 0,88
REDUC - NOVA ESTAÇÃO DE
TRATAMENTO DE DESPEJOS
INDUSTRIAIS (ETDI)
0,48 0,40 1,00 0,23 0,65 0,64 0,30 0,40 0,80 0,60 0,30
REVAP - PROGRAMA DE
ADEQUAÇÃO METALÚRGICA
(PAM)
0,47 0,48 0,24 0,52 0,33 0,44 0,42 0,40 0,10 0,60 0,79
RPBC - AMPLIAÇÃO DA ESTAÇÃO
DE TRATAMENTO DE ÁGUA (ETA)0,45 0,28 0,84 0,25 0,30 0,56 0,36 0,40 0,80 0,60 0,46
REGAP - UNIDADE DE
RECUPERAÇÃO DE ENXOFRE (URE)0,40 0,28 1,00 0,25 0,90 0,52 0,33 0,15 0,72 0,20 0,54
106
Tabela 25 – Legenda das Tabelas 23 e 24.
Legenda do cabeçalho
1 Alternativa
2 Valor
3 Crescimento(0,03)
4 Responsabilidade Social e Ambiental(0,03)
5 Sinergia(0,03)
6 Qualidade(0,03)
7 Excelência Operacional(0,03)
8 Lucratividade(0,15)
9 Maturidade(0,22)
10 Conformidade Legal(0,07)
11 Compromissos Assumidos(0,07)
12 Criticidade para a Operação(0,16)
O Decision Lens® disponibiliza três tipos de gráficos para apresentar o resultado da análise
de sensibilidade, o que permite simular para diferentes pesos dos critérios se a sequência dos
projetos seria afetada. Estes gráficos estão apresentados na Figura 25, Figura 26 e Figura 27.
Figura 25 – Análise de sensibilidade - scoresheet sensitivity no Decision Lens®.
107
Figura 26 – Análise de sensibillidade - barchart sensitivity no Decision Lens®.
Figura 27 – Análise de sensibilidade dashboard no Decision Lens®.
108
O Decision Lens® possui um módulo de alocação de recursos. Este módulo é usado para a
definição das restrições e, então, aperfeiçoar o orçamento chegando a uma melhor
combinação de projetos. O otimizador dispõe de regras do tipo what–if para testar mudanças
nos valores atribuídos a cada projeto por alterações em prioridades e orçamento. Nestas regras
pode-se prever para cada projeto um valor mínimo, um valor máximo, um valor fixo e
relações de dependência entre os projetos. Foram utilizados número fictícios, pois estes
valores são confidenciais e não podem ser divulgados, para a simulação, mas que guardam
uma relação em termos de quantidade de investimento necessário para a implantação destes
projetos. A Figura 28 apresenta o resultado da otimização dos recursos.
Figura 28 – Otimização dos recursos no Decision Lens®.
109
4 CONCLUSÕES
4.1 VERIFICAÇÃO DOS OBJETIVOS
Os objetivos específicos propostos por este trabalho foram os seguintes: 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 e c)estruturar do processo de tomada de decisão utilizando um modelo multicriterial.
O primeiro objetivo proposto foi alcançado. Após a aplicação do método AHP, foi
desenvolvido um procedimento específico para a seleção e priorização de projetos de
investimento.
O segundo objetivo também foi alcançado, pois os critérios selecionados pelo grupo de
decisores, nesta primeira fase do modelo, atendiam às necessidades dos stakeholders.
O terceiro objetivo proposto foi alcançado e a sua estruturação está contida no procedimento.
A utilização do AHP ajudou aos decisores a pensar de forma mais clara sobre as decisões
complexas envolvendo o portfólio, buscando o consenso entre as partes envolvidas.
110
Com a utilização do método foi criado o grupo decisor para o estabelecimento dos critérios
necessários para a seleção dos projetos, trazendo, desta forma, benefícios para o desempenho
na gestão do portfólio, pois o método é transparente, intuitivo e fácil de ser utilizado.
Um dos benefícios do uso do AHP, comprovado neste trabalho, é a estruturação do processo
de tomada de decisão, através da elaboração de uma hierarquia de critérios de decisão que
podem ser tangíveis ou intangíveis aos quais se pode atribuir pesos relativos.
A elaboração de uma estrutura de decisões para o portfólio de projetos da empresa com a
participação de uma equipe de decisores minimiza ou elimina o problema de ocorrer
imposição de idéias.
Não se pode negar que a decisão tomada individualmente oferece uma maior rapidez em
relação a decisão em grupo. Porém, devido às limitações cognitivas do ser humano, perde-se
muito com este tipo de abordagem. A decisão em grupo oferece informações e conhecimentos
mais completos, maior diversividade de pontos de vista e qualidade mais elevada na decisão.
Fica clara a percepção de confiança quando da apresentação do resultado final do trabalho,
que apesar de utilizar certo tempo, não disponível para os participantes, oferece uma solução
mais robusta para a tomada de decisão da alta direção da empresa.
Há de se destacar que a aplicação dos métodos multicritério encontra bastante resistência, pois
demanda tempo dos decisores e estes julgam que somente os critérios econômicos, financeiros
e número de contratos assinados são suficientes para a seleção de projetos.
111
Observou-se uma potencial melhoria na alocação dos recursos disponíveis na empresa para os
projetos de investimentos.
Destaca-se a necessidade, para a aplicação do método AHP, que a empresa possua uma
sistemática consistente e madura de classificação de projetos, para que a comparação paritária
dos critérios fosse coerente.
Cabe esclarecer que não foi a utilização do Decision Lens® que trouxe sucesso ao trabalho,
mas sim a estruturação do problema em discussão, para a sua perfeita compreensão. Com
relação ao software utilizado na pesquisa, pode-se afirmar que se mostrou uma ferramenta
extremamente útil para o desenvolvimento do trabalho.
Em suma, destaca-se que o método AHP conferiu ao processo de gestão de portfólio, maior
robustez e confiança no resultado final da priorização dos projetos. Os ganhos trazidos pela
utilização da metodologia melhoraram o alinhamento do portfólio e trouxe confiança na
decisão dos gestores do portfólio de projetos da empresa. Desta forma, a utilização do método
dará a empresa uma forma estruturada de seleção dos seus projetos.
4.2 SUGESTÕES PARA PESQUISAS FUTURAS
O trabalho desenvolvido aqui serve como ponto de partida para o desenvolvimento de um
modelo maior abrangendo todas as áreas do Abastecimento, que são Logística, Marketing e
Comercialização, Petroquímica, Refino e Corporativa. Todas elas possuem investimentos
específicos que formam o portfólio de projetos do Abastecimento. Desta forma, pode-se
sugerir a utilização das variantes do método AHP, à exceção do método multiplicativo,
conforme justificado no item 2.6.
112
A utilização da combinação dos métodos multicritérios com métodos de inteligência artificial
proporciona novas habilidades para a utilização de abordagens de suporte à tomada de decisão
em cenários complexos baseada no conhecimento. Neste contexto, pode-se propor a utilização
de AHP com Lógica Fuzzy e verificar os resultados finais e compará-los aos obtidos por meio
do AHP clássico.
Outras sugestões estariam baseadas na escolha de outra abordagem multicritério e
comparação com os resultados obtidos neste trabalho e verificar se as diferenças que possam
ser apresentadas no resultado final da nova abordagem com o AHP clássico.
Pesquisar em outras empresas, do mesmo segmento, que adotam a gestão de portfólios, quais
os critérios utilizados para priorização e seleção de projetos, para melhorar a maturidade do
modelo atual.
113
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YIN, R. K. Estudo de caso: planejamento e métodos. 3. ed. Porto Alegre, Bookman, 2005.
ZAHEDI, F. The analytic hierarchy process: a survey of method and its application. Interfaces, v. 16, p. 96-108, 1986.
119
APÊNDICE A – PERFIL DOS PARTICIPANTES
É apresentado nesta seção o perfil dos empregados da empresa que, juntamente com o autor
deste trabalho de pesquisa, participaram das reuniões de validação do modelo de seleção e
priorização de projetos que compõem o portfólio de projetos. Estes empregados são
denominados de decisores.
120
Tabela 26 – Perfil dos decisores.
Participante Área Idade Formação Superior
Especialização Tempo de
Experiencia (anos)
Função
Decisor 1 Gerência Geral de Empreendimentos
55 Engenharia Mecânica
MBA em Gestão de Negócios
30
Gerente de Implantação de Projetos de Grande
Porte
Decisor 2 Gerência Geral de Empreendimentos
53 Engenharia Mecânica
MBA em Gestão de Negócios
28
Gerente de Implantação de Projetos de Médio
Porte
Decisor 3 Gerência Geral de Empreendimentos
52 Engenharia Mecânica
- 30
Coordenador de
Implantação de Projetos de Grande
Porte
Decisor 4 Gerência Geral de Empreendimentos
46 Engenharia Mecânica
Mestrado em Meio
Ambiente 25
Coordenador de
Implantação de Projetos de Grande
Porte
Decisor 5 Gerência Geral de Empreendimentos
33 Engenharia Mecânica
Mestrado em Engenharia Mecânica
8
Coordenador de
Implantação de Projetos de Grande
Porte
Decisor 6 Gerência Geral de Empreendimentos
47 Engenharia Mecânica
Mestrado em Tecnologia
24
Coordenador de
Implantação de Projetos de Médio
Porte
Decisor 7 Gerência Geral de Empreendimentos
54 Engenharia Mecânica
Pós Graduação em Análise de
Sistema 30
Coordenador de
Implantação de Projetos de Médio
Porte
Decisor 8 Gerência Geral de Empreendimentos
38 Engenharia Mecânica
Mestrado em Energia Nuclear
17
Coordenador de
Implantação de Projetos de Médio
Porte
Decisor 9 Gerência Geral de Empreendimentos
55 Engenharia Mecânica
MBA em Gestão de
Custos 30
Coordenador de
Estimativa de Custos
Decisor 10 Gerência Geral de Empreendimentos
47 Engenharia Mecânica
Mestrado em Tecnologia
25 Consultor
121
APÊNDICE B – QUESTIONÁRIO DE AVALIAÇÃO
Nesta seção é apresentado o questionário enviado aos decisores, após a aplicação do método,
para avaliar o novo processo de seleção e priorização de projetos.
122
O resultado da pesquisa de satisfação está consolidado na abaixo. Pode ser observado que a
aplicação do método atingiu os objetivos esperados. Estas informações suportam as
conclusões apresentadas no capítulo 5 desta dissertação.
Figura 29 – Resultado consolidado da pesquisa de avaliação.
Resultado Consolidado
2
8
3
7
4
66
4
2
8
0123456789
10
DiscordoTotalmente
Discordo Nemconcordo nem
discordo
Concordo ConcordoTotalmente
Nú
me
ro d
e D
ec
iso
res
Pergunta 1
Pergunta 2
Pergunta 3
Pergunta 4
Pergunta 5
123
Discordo Totalmente
DiscordoNem concordo nem discordo
Concordo Concordo
Totalmente
1
O método AHP contribuiu para uma tomada de
decisão consistente e mais fundamentada.
2
O método AHP contribui para o nivelamento das informações e facilitou a comunicação entre os
decisores.
3
O métodoAHP contribui para aumentar o confiança do grupo na decisão final de
seleção e priorização.
4
A aplicação do método AHP contribuiu para ampliar a
visão do processo de tomada de decisão.
5
A decisão em grupo ofereceu informações e
conhecimentos mais completos, maior
diversividade de pontos de vista e qualidade mais elevada na decisão.
124
Discordo Totalmente
DiscordoNem concordo nem discordo
Concordo Concordo
Totalmente
1
O método AHP contribuiu para uma tomada de
decisão consistente e mais fundamentada.
2
O método AHP contribui para o nivelamento das informações e facilitou a comunicação entre os
decisores.
3
O métodoAHP contribui para aumentar o confiança do grupo na decisão final de
seleção e priorização.
4
A aplicação do método AHP contribuiu para ampliar a
visão do processo de tomada de decisão.
5
A decisão em grupo ofereceu informações e
conhecimentos mais completos, maior
diversividade de pontos de vista e qualidade mais elevada na decisão.
125
Discordo Totalmente
DiscordoNem concordo nem discordo
Concordo Concordo
Totalmente
1
O método AHP contribuiu para uma tomada de
decisão consistente e mais fundamentada.
2
O método AHP contribui para o nivelamento das informações e facilitou a comunicação entre os
decisores.
3
O métodoAHP contribui para aumentar o confiança do grupo na decisão final de
seleção e priorização.
4
A aplicação do método AHP contribuiu para ampliar a
visão do processo de tomada de decisão.
5
A decisão em grupo ofereceu informações e
conhecimentos mais completos, maior
diversividade de pontos de vista e qualidade mais elevada na decisão.
126
Discordo Totalmente
DiscordoNem concordo nem discordo
Concordo Concordo
Totalmente
1
O método AHP contribuiu para uma tomada de
decisão consistente e mais fundamentada.
2
O método AHP contribui para o nivelamento das informações e facilitou a comunicação entre os
decisores.
3
O métodoAHP contribui para aumentar o confiança do grupo na decisão final de
seleção e priorização.
4
A aplicação do método AHP contribuiu para ampliar a
visão do processo de tomada de decisão.
5
A decisão em grupo ofereceu informações e
conhecimentos mais completos, maior
diversividade de pontos de vista e qualidade mais elevada na decisão.
127
Discordo Totalmente
DiscordoNem concordo nem discordo
Concordo Concordo
Totalmente
1
O método AHP contribuiu para uma tomada de
decisão consistente e mais fundamentada.
2
O método AHP contribui para o nivelamento das informações e facilitou a comunicação entre os
decisores.
3
O métodoAHP contribui para aumentar o confiança do grupo na decisão final de
seleção e priorização.
4
A aplicação do método AHP contribuiu para ampliar a
visão do processo de tomada de decisão.
5
A decisão em grupo ofereceu informações e
conhecimentos mais completos, maior
diversividade de pontos de vista e qualidade mais elevada na decisão.
128
Discordo Totalmente
DiscordoNem concordo nem discordo
Concordo Concordo
Totalmente
1
O método AHP contribuiu para uma tomada de
decisão consistente e mais fundamentada.
2
O método AHP contribui para o nivelamento das informações e facilitou a comunicação entre os
decisores.
3
O métodoAHP contribui para aumentar o confiança do grupo na decisão final de
seleção e priorização.
4
A aplicação do método AHP contribuiu para ampliar a
visão do processo de tomada de decisão.
5
A decisão em grupo ofereceu informações e
conhecimentos mais completos, maior
diversividade de pontos de vista e qualidade mais elevada na decisão.
129
Discordo Totalmente
DiscordoNem concordo nem discordo
Concordo Concordo
Totalmente
1
O método AHP contribuiu para uma tomada de
decisão consistente e mais fundamentada.
2
O método AHP contribui para o nivelamento das informações e facilitou a comunicação entre os
decisores.
3
O métodoAHP contribui para aumentar o confiança do grupo na decisão final de
seleção e priorização.
4
A aplicação do método AHP contribuiu para ampliar a
visão do processo de tomada de decisão.
5
A decisão em grupo ofereceu informações e
conhecimentos mais completos, maior
diversividade de pontos de vista e qualidade mais elevada na decisão.
130
Discordo Totalmente
DiscordoNem concordo nem discordo
Concordo Concordo
Totalmente
1
O método AHP contribuiu para uma tomada de
decisão consistente e mais fundamentada.
2
O método AHP contribui para o nivelamento das informações e facilitou a comunicação entre os
decisores.
3
O métodoAHP contribui para aumentar o confiança do grupo na decisão final de
seleção e priorização.
4
A aplicação do método AHP contribuiu para ampliar a
visão do processo de tomada de decisão.
5
A decisão em grupo ofereceu informações e
conhecimentos mais completos, maior
diversividade de pontos de vista e qualidade mais elevada na decisão.
131
Discordo Totalmente
DiscordoNem concordo nem discordo
Concordo Concordo
Totalmente
1
O método AHP contribuiu para uma tomada de
decisão consistente e mais fundamentada.
2
O método AHP contribui para o nivelamento das informações e facilitou a comunicação entre os
decisores.
3
O métodoAHP contribui para aumentar o confiança do grupo na decisão final de
seleção e priorização.
4
A aplicação do método AHP contribuiu para ampliar a
visão do processo de tomada de decisão.
5
A decisão em grupo ofereceu informações e
conhecimentos mais completos, maior
diversividade de pontos de vista e qualidade mais elevada na decisão.
132
Discordo Totalmente
DiscordoNem concordo nem discordo
Concordo Concordo
Totalmente
1
O método AHP contribuiu para uma tomada de
decisão consistente e mais fundamentada.
2
O método AHP contribui para o nivelamento das informações e facilitou a comunicação entre os
decisores.
3
O métodoAHP contribui para aumentar o confiança do grupo na decisão final de
seleção e priorização.
4
A aplicação do método AHP contribuiu para ampliar a
visão do processo de tomada de decisão.
5
A decisão em grupo ofereceu informações e
conhecimentos mais completos, maior
diversividade de pontos de vista e qualidade mais elevada na decisão.
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