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CÁSSIA ANDRÉA RUOTOLO MORANO
APLICAÇÃO DAS TÉCNICAS DE ANÁLISE DE RISCO EM PROJETOS DE CONSTRUÇÃO
Dissertação apresentada ao Curso de Pós-Graduação em Engenharia Civil da Universidade Federal Fluminense, como requisito parcial para obtenção do Grau de Mestre. Área de Concentração: Produção Civil.
Orientador: Prof. Miguel Luiz Ribeiro Ferreira, D. Sc.
NITERÓI 2003
CÁSSIA ANDRÉA RUOTOLO MORANO
APLICAÇÃO DAS TÉCNICAS DE ANÁLISE DE RISCO EM PROJETOS DE CONSTRUÇÃO
Dissertação apresentada ao Curso de Pós-Graduação em Engenharia Civil da Universidade Federal Fluminense, como requisito parcial para obtenção do Grau de Mestre. Área de Concentração: Produção Civil.
Aprovada em 25 de junho de 2003.
BANCA EXAMINADORA
______________________________________________
Professor Miguel Luiz Ribeiro Ferreira, D. Sc., Orientador Universidade Federal Fluminense
______________________________________________
Professor Daniel I. De Souza Júnior, Ph. D. Universidade Federal Fluminense
______________________________________________ Professor Helder Gomes Costa, D. Sc.
Universidade Federal Fluminense
_______________________________________________ Professor Assed Naked Haddad, D. Sc. Universidade Federal do Rio de Janeiro
NITERÓI 2003
DEDICATÓRIA À minha família, por sua infinita paciência, amor, compreensão e dedicação. Ao meu irmão Fábio Alexandre Ruotolo Morano, por sua amizade, caráter, incentivo, honestidade e inesgotável determinação. À minha grande amiga Luciana Nemer Diniz, cujo incentivo para que eu voltasse a estudar, resultou nesse trabalho. Às minhas queridas afilhadas: Júlia, Alice e Anne.
AGRADECIMENTOS
Ao Prof. Miguel Luiz Ribeiro Ferreira – mais do que um orientador, agradeço a este grande amigo que durante esses quase dois anos e meio de convivência, tornou-se um exemplo por sua competência, determinação, respeito e responsabilidade acadêmica, ajudando a conduzir de forma brilhante, incansável e incentivadora o desenvolvimento dessa dissertação.
À Dra. Simone Cruz Machado Ferreira – por sua paciência, compreensão, carinho, amizade e oportunas sugestões no desenvolvimento do capítulo de metodologia da pesquisa.
Ao Prof. Daniel Ignácio De Souza Júnior – por sua competência, amizade, paciência e imprescindível auxílio e suporte estatístico para a compreensão deste trabalho.
Ao Prof. Helder Gomes Costa – por sua ajuda, pelos conhecimentos transmitidos e fornecimento de bibliografias pertinentes ao assunto.
Ao Prof. Assed Naked Haddad – por sua contribuição para a melhoria deste trabalho e por ter aceito participar da banca examinadora.
Ao Prof. José Murilo Ferraz Saraiva – por sua gentileza, paciência, orientação, fornecimento de materiais e conhecimentos transmitidos.
Ao Prof. Nélio Pizzolato – por disponibilizar gentilmente inúmeras bibliografias de metodologia da pesquisa.
Ao Prof. Protasio Ferreira e Castro – por seu apoio e oportunas observações para o desenvolvimento deste trabalho.
Ao Prof. Orlando Celso Longo – por sua ajuda e por disponibilizar bibliografias pertinentes ao tema proposto.
Ao Prof. Vicente Custódio de Souza – por sua paciência, ajuda e apoio.
Ao Augusto Sérgio Mendes da Silva – por disponibilizar gentilmente várias bibliografias sobre o tema proposto.
Ao Paulo Roberto Martins Oliveira – que acompanhou todo o desenvolvimento da pesquisa bibliográfica e finalização da dissertação, agradeço imensamente por todo apoio, amizade, auxílio e grande incentivo durante todo este período.
Ao Luiz da Guia – por sua amizade, paciência, carinho, apoio e colaboração no desenvolvimento dessa dissertação.
À todos funcionários e professores do Curso de Pós-Graduação em Engenharia Civil que direta ou indiretamente contribuíram carinhosamente para o desenvolvimento desse trabalho, em especial:
Clarice Maria Siqueira Brasão por sua amizade, ajuda e apoio em várias etapas importantes deste trabalho.
Gláucia Basílio de Azevedo por sua amizade, apoio e incentivo nos momentos de dificuldades.
Cássia, Suzana, Kelly e James, por suas palavras amigas, pelo incentivo e torcida por meu sucesso.
Janete por carinhosamente manter o “cantinho de estudo” sempre arrumado.
Aos amigos que fiz durante o mestrado, agradeço por ter sido presenteada com a amizade de todos, que de forma incentivadora e carinhosa apoiaram-me e encorajaram-me a seguir em frente nos momentos difíceis da realização dessa dissertação e tornaram-se pessoas extremamente especiais. (Sérgio Ricardo Souza e Silva, Patrícia Meliande, Ricardo Vital, Marcelo Vinícius, Jorge Marinho Muniz, Thaís, Isabella e Carlos Segond).
A CAPES pelo auxílio financeiro para o desenvolvimento desta dissertação.
“Não é mais possível aprender tudo de cor. Um homem instruído não é mais o homem que sabe muitas coisas; é o homem que sabe buscar a informação.” (Jacques Arsac, Membro da Academia de Ciências e Professor Emérito da Universidade Pierre et Marie Curie – França).
SUMÁRIO
AGRADECIMENTOS..................................................................................................4 SUMÁRIO ...................................................................................................................7 LISTA DE FIGURAS.................................................................................................10 LISTA DE QUADROS...............................................................................................10 RESUMO...................................................................................................................11 ABSTRACT...............................................................................................................12 1 INTRODUÇÃO .......................................................................................................16 1.1 APRESENTAÇÃO...............................................................................................16 2 METODOLOGIA DA PESQUISA...........................................................................18 2.1 INTRODUÇÃO ....................................................................................................18 2.2 JUSTIFICATIVA ..................................................................................................18 2.3 RELEVÂNCIA......................................................................................................21 2.4 OBJETO DA PESQUISA....................................................................................22 2.5 OBJETIVO DA PESQUISA .................................................................................22 2.6 ESCOLHA DO MÉTODO DE PESQUISA...........................................................24 2.7 REALIZAÇÃO DA PESQUISA ............................................................................25 2.8 CRITÉRIOS DE ENCERRAMENTO DA PESQUISA ..........................................26 2.9 ORGANIZAÇÃO DOS RESULTADOS................................................................26 2.10 TRATAMENTO DOS RESULTADOS DA PESQUISA BIBLIOGRÁFICA ..........27 3 RISCOS EM PROJETOS: DEFINIÇÃO, TÉCNICAS DE IDENTIFICAÇÃO COMPORTAMENTO FACE AO RISCO ...................................................................31 3.1 INTRODUÇÃO ....................................................................................................31 3.2 DIFERENÇAS ENTRE RISCO E INCERTEZA ...................................................32 3.3 DEFINIÇÕES DE RISCO EM EMPREENDIMENTOS ........................................34 3.4 CATEGORIAS PRINCIPAIS DE RISCOS...........................................................36 3.5 EXPOSIÇÃO E ATITUDES FACE AO RISCO ....................................................38 3.6 FONTES DE RISCOS EM EMPREENDIMENTOS .............................................39 3.6.1 Introdução ........................................................................................................39 3.6.2 Fontes Internas de Risco do Empreendimento ................................................40 3.6.3 Fontes Externas de Riscos do Empreendimento .............................................45 3.7 TÉCNICAS DE IDENTIFICAÇÃO DO RISCO.....................................................48 3.7.1 Características Gerais ......................................................................................48 3.7.2 “Brainstorming”.................................................................................................51
3.7.3 Técnica do Grupo Nominal...............................................................................54 3.7.4 Técnica “Delphi” ...............................................................................................56 3.7.5 Sinética.............................................................................................................58 3.7.6 Criação de Cenários.........................................................................................59 3.8 INFLUÊNCIA DOS FATORES PSICOLÓGICOS NAS ATITUDES FACE AOS RISCOS EM EMPREENDIMENTOS.........................................................................61 3.8.1 Introdução ........................................................................................................61 3.8.2 Heurísticas em Projetos de Construção ...........................................................62 3.8.3 Teoria da Utilidade e as Atitudes Face ao Risco..............................................64 3.8.4 Paradoxo de Allais ...........................................................................................67 3.9 FATORES E CARACTERÍSTICAS DAS AÇÕES PREVENÇÃO CONTRA O RISCO.......................................................................................................................68 4 TÉCNICAS DE ANÁLISE DE RISCO ....................................................................71 4.1 INTRODUÇÃO ....................................................................................................71 4.2 NATUREZA DAS TÉCNICAS DE ANÁLISE DE RISCO EM PROJETOS...........72 4.3 O PROCESSO DE ANÁLISE DE RISCO EM PROJETOS .................................73 4.4 TÉCNICAS DE ANÁLISE DE RISCO APLICADAS À AVALIAÇÃO ............75 4.4.1 Técnicas Qualitativas .......................................................................................75 4.4.1.1 Análise Histórica............................................................................................75 4.4.1.2 Análise Preliminar de Risco – (PHA) .............................................................76 4.4.1.3 Série Riscos – SR .........................................................................................79 4.4.1.4 Técnica de Incidentes Críticos ......................................................................80 4.4.1.5 Lista de Verificação - “WHAT-IF/CHECKLIST”..............................................81 4.4.1.6 Análise de Perigo – (Hazard Analysis – HA) .................................................83 4.4.1.7 HAZOP-Perigos e Operacionalidade.............................................................84 4.4.1.8 Árvore de Causas..........................................................................................87 4.4.2 Técnicas Quantitativas .....................................................................................90 4.4.2.1 Análise de Conseqüências ............................................................................90 4.4.3 Técnicas Qualitativas e Quantitativas...............................................................91 4.4.3.1 Árvore de Eventos.........................................................................................91 4.4.3.2 Árvore de Falhas ...........................................................................................94 4.4.3.3 Análise de Modos e Efeitos de Falhas (FMEA) ...........................................100 4.4.3.4 Análise de Modos e Efeitos de Criticalidade de Falhas-(FMECA)...............105 4.5 TÉCNICAS DE ANÁLISE DE RISCO APLICADAS EM GESTÃO DE PRAZOS................................................................................................................................107 4.5.1 Técnicas Qualitativas .....................................................................................107 4.5.2 Técnicas Quantitativas ...................................................................................107 4.5.2.1 PERT-RISCO ..............................................................................................107 4.5.3 Técnicas Qualitativas e Quantitativas.............................................................110 4.6 TÉCNICAS DE ANÁLISE DE RISCO APLICADAS NO RETORNO SOBRE O 111 4.6.1Técnicas Qualitativas ......................................................................................111 4.6.1.1 Técnica Delphi.............................................................................................111 4.6.2 Técnicas Quantitativas ...................................................................................111 4.6.2.5 Valor Monetário Esperado...........................................................................111 4.6.2.2 Árvore de Decisão.......................................................................................115 4.6.2.3 Matriz de Decisão........................................................................................117 4.6.2.4 Análise ou Teste de Sensibilidade ............................................................121 4.6.2.5 Análise da Probabilidade.............................................................................124 4.5.2.6 Simulação de Monte Carlo ..........................................................................127 4.6.2.7 Valor Presente Líquido (VPL)......................................................................143
4.6.2.8 Método do “PAYBACK” ...............................................................................150 4.6.2.8.1 Definição ..................................................................................................150 4.6.2.8.2 Método do Payback Simples – (PBS).......................................................150 4.6.2.8.3 Método do Payback Descontado – (PBD) ................................................153 4.6.2.9 Método da Taxa Interna de Retorno...........................................................158 4.6.3 Técnicas Qualitativas-Quantitativas ...............................................................162 4.6.3.1 Análise de Decisão......................................................................................162 5 GERENCIAMENTO DE RISCO EM PROJETOS ................................................167 5.1 INTRODUÇÃO ..................................................................................................167 5.2 MODELOS DE GERENCIAMENTO DE RISCO EM EMPREENDIMENTOS....168 5.2.1 Modelo Proposto por WIDEMAN....................................................................168 5.2.2 Modelo Proposto por FLANAGAM & NORMAN .............................................170 5.2.3 Modelo Proposto por RAFTERY ....................................................................171 5.2.4 Modelo Proposto por PRITCHARD ................................................................172 5.2.5 Modelo Proposto por KERZNER ....................................................................173 5.2.6 Modelo Proposto por VALERIANO.................................................................174 5.2.7 Modelo Proposto pela ISO 10006 ..................................................................175 5.2.8 Modelo Proposto pelo PRAM – Gerenciamento e Análise de Risco em Projetos................................................................................................................................176 5.2.9 Modelo Proposto pelo PMI – Instituto de Gerenciamento de Risco ...............178 5.2.10 Proposta do PRM – Gerenciamento de Risco em Projetos..........................180 5.2.11 Modelo da Proposta do “ConSERV” – Visão da Concorrência Simultânea..182 5.2.12 Modelo da Proposta do GSR - Gerenciamento Sistemático de Risco em Projetos ...................................................................................................................184 5.2.13 Modelo da Proposta do CRM – Gerenciamento Contínuo do Risco ............185 5.3 COMPARAÇÃO ENTRE OS MODELOS DE GERENCIAMENTO DE RISCO EM PROJETOS.............................................................................................................187 6 CONCLUSÃO ......................................................................................................191 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS.......................................................................194 ANEXO ...................................................................................................................205 Quadro da Distribuição Qui-Quadrado................................................................206
LISTA DE FIGURAS
FIGURA 2.1 – Técnicas de Análise de Risco .................................................. 29
FIGURA 3.1 – Matriz Probabilidade x Impacto (Valores de Risco) ................ 37
FIGURA 3.2 – Matriz de Graduação de Impactos .......................................... 37
FIGURA 3.3 – Seqüência da Aplicação da Técnica Delphi ............................ 57
FIGURA 3.4 – Curvas de Utilidade ................................................................. 65
FIGURA 4.1– Matriz de Classificação de Risco – Freqüência X Severidade .. 79
FIGURA 4.2 – Procedimentos do HAZOP ....................................................... 86
FIGURA 4.3 – Estrutura da Árvore de Eventos ............................................... 92
FIGURA 4.4 – Estrutura Simples da Árvore de Falhas ................................... 99
FIGURA 4.5 – Estrutura Básica da Árvore de Falhas ..................................... 100
FIGURA 4.6 – Curva de Distribuição Normal ............... .................................. 108
FIGURA 4.7 – Árvore de Decisão .................................................................... 116
FIGURA 4.8 – Gráfico da Distribuição Qui–Quadrado .................................... 136
FIGURA 4.9 – Curva de Freqüência Acumulada ............................................ 138
FIGURA 4.10 – Histograma do Custo do m2 .................................................. 139
FIGURA 4.11 – Cálculo do PBS ..................................................................... 151
FIGURA 4.12 – Cálculo do TIR ....................................................................... 160
FIGURA 4.13 – Estrutura da Cadeia de Recursos .......................................... 164
FIGURA 5.1 – Integração do Gerenciamento de Risco com as Funções do
Gerenciamento de Projetos ..................................................... 169
FIGURA 5.2 – Ciclo do Gerenciamento de Risco ........................................... 173
FIGURA 5.3 – Visão Geral da Gerência dos Riscos do Projeto ..................... 179
FIGURA 5.4 – Estrutura do Gerenciamento de Risco .................................... 181
FIGURA 5.5 – Processo Sistemático de Gerenciamento de Risco em
Projetos .................................................................................... 185
FIGURA 5.6 – Processo de Gerenciamento Contínuo do Risco ..................... 187
LISTA DE QUADROS
QUADRO 2.1 – Controle Bibliográfico .............................................................
QUADRO 2.2 – Aplicação das Técnicas de Análise de Risco ........................
QUADRO 3.1 – Definições de Risco em Projetos ...........................................
QUADRO 3.2 – Riscos Internos do Empreendimento .....................................
QUADRO 3.3 – Riscos Externos Imprevisíveis do Empreendimento ..............
QUADRO 3.4 – Riscos Externos Previsíveis do Empreendimento .................
QUADRO 3.5 – Modelo para Análise da Efetividade dos Grupos de Trabalho
QUADRO 4.1 – Planilha de Análise Preliminar de Risco ................................
QUADRO 4.2 – Categoria de Freqüências dos Cenários ...............................
QUADRO 4.3 – Severidade das Conseqüências do Cenário ..........................
QUADRO 4.4 – Classificação do Risco – Freqüência x Severidade ...............
QUADRO 4.5 – Simbologia Lógica Utilizada na Árvore de Falhas .................
QUADRO 4.6 – Modelo da Planilha de Análise de Modos e Efeitos de
Falhas...................................................................................
28
30
35
40
46
46
50
77
78
78
79
98
104
QUADRO 4.7 – Análise dos Cenários .............................................................
QUADRO 4.8 – Exemplo da Aplicação do VME ..............................................
QUADRO 4.9 – Estratégia S1 .........................................................................
QUADRO 4.10 – Estratégia S2 ......................................................................
QUADRO 4.11 – Resultado dos coeficientes de variação S1 e S2 .................
113
118
119
119
120
QUADRO 4.12 – Tabela de Sensibilidade .......................................................
QUADRO 4.13 – Aplicação do VPL ................................................................
QUADRO 4.14 – Cenários do Investimento ...................................................
QUADRO 4.15 – Cenário do VPLE ................................................................
QUADRO 4.16 – Fluxo de Caixa ....................................................................
QUADRO 4.17 – Exemplo do Método Payback ..............................................
QUADRO 4.18 – Taxa de juro k e resultados dos VPL’s ................................
QUADRO 5.1 – Estrutura do Processo de Gerenciamento de Risco ..............
QUADRO 5.2 – Modelos de Gerenciamento de Risco ....................................
123
145
148
149
151
156
159
177
189
RESUMO
A aplicação das técnicas de análise de risco pela Indústria Brasileira da Construção Civil encontra-se em lento processo de desenvolvimento comparado aos países Asiáticos, Europeus e da América do Norte. A desinformação ou desconhecimento do uso destas técnicas e da aplicação dos métodos estocásticos por parte das empresas nacionais contribuem para aumentar a resistência em divulgá-las e implementá-las. Neste sentido, o objetivo deste trabalho é mostrar quais e como as técnicas de análise de risco podem ser utilizadas na avaliação do retorno sobre o investimento em empreendimentos. Para tanto, busca-se através da pesquisa bibliográfica e de compilação aferir as visões e opiniões dos principais especialistas da atualidade em relação a estas técnicas e discutir as suas similaridades e divergências. Todavia, para auxiliar na compreensão geral do texto, são discutidos também as técnicas de análise de risco voltadas para o prazo e a confiabilidade da instalação, os principais conceitos de risco e suas diferenças em relação à incerteza e os principais modelos de gerenciamento de risco utilizados atualmente. As conclusões da pesquisa revelaram, que do ponto de vista do retorno sobre o investimento, as polêmicas sobre a utilização das técnicas de análise de risco são restritas apenas a algumas, destacando-se o Método de Monte Carlo.
Palavras chave: risco, análise de risco, gerenciamento de risco.
ABSTRACT
Risk Analysis techniques are scarcely used by the Brazilian construction industry when compared with their similar in Asian, European and North American countries. Lacks of information and unknown use either of the techniques or of the stochastic methods build up barriers to spread them out and their implementation. The present work aims to show what and how Risk Analysis techniques may be applied to return of investment assessment in projects. In order to achieve the proposed scope, a literature review on the research subject was carried out. A comparison between several important authors’ statements is also shown. By discussing Risk and Uncertainties concepts, Risk Management approaches and Risk Analysis techniques, assuming time and plant reliability, text comprehension is supported. Conclusions were written under the return of investment focus, which divergences on applying Risk Analysis techniques is restrain to a few of them, mainly to Monte Carlo Method. Conclusions were written under the return of investment focus, which divergences on applying Risk Analysis techniques is restrain to a few of them, mainly to the Monte Carlo Method.
Key Words: Risk, Risk Analysis, Risk Management.
1 INTRODUÇÃO
1.1 APRESENTAÇÃO
A Indústria da Construção Civil brasileira vem sofrendo na última década, uma
reformulação em sua concepção e se viu obrigada a adequar-se as novas condições
de mercado e a evolução impostas pela globalização. Este processo forçou as
empresas a mudarem e aprimorarem os seus conceitos de planejamento, produção,
finalização e entrega do produto, posto que a competição passou a não ter mais
limites de fronteiras e o poder de escolha dos fornecedores e dos clientes
ampliaram-se de forma significativa, principalmente com o surgimento do comércio
eletrônico que de acordo com Laudon & Laudon (1999, p.187) foi definido como
sendo “... o uso da tecnologia da informação como computadores e
telecomunicações para automatizar a compra e venda de bens e serviços”.
Por outro lado, verifica-se que dentro deste contexto é grande a
responsabilidade da Indústria da Construção Civil brasileira em evoluir e adaptar-se
a velocidade dessas mudanças, no sentido de dar respostas adequadas ao
aprimoramento e surgimento das novas tecnologias, uma vez que o aumento das
exigências em relação ao atendimento e qualidade do serviço ou produto, são cada
vez maiores.
17
Desta forma o prazo, o custo e a 1qualidade dos bens e serviços passaram a
ser os fatores diferenciais nesta acirrada competição. Dentro desta nova realidade,
torna-se imprescindível que estas empresas aprimorem cada vez mais o seu sistema
de informações e promovam a reciclagem e ampliação dos seus conhecimentos.
Assim, um empreendimento deverá ser administrado e gerenciado
estrategicamente2 de tal forma que não somente atenda ao planejado, como resulte
em sucesso para a organização. Para tanto, verifica-se na literatura pesquisada que
vários países vem adotando metodologias modernas de gerenciamento de projetos,
os quais consideram não somente os aspectos de custo, prazo e qualidade mas
também outros processos pertinentes ao processo de gerenciamento de projetos
entre os quais o processo de gerenciamento de risco está incluído. No caso da
Indústria da Construção Civil brasileira pode-se constatar que esses sub-processos
de uma forma geral ainda não são aplicados. Neste sentido, considerando a
importância e relevância do tema, esse trabalho se propõe a apresentar uma
compilação bibliográfica dos trabalhos desenvolvidos na literatura nacional e
internacional sobre o assunto, ou seja; na verdade procurou-se estabelecer o que
seria o “estado da arte”. Espera-se que os resultados atingidos nesse trabalho
contribuam para a divulgação e compreensão do processo de gerenciamento de
risco de uma forma geral, para a consolidação de uma linha de pesquisa nessa área.
A presente dissertação trata das técnicas de análise de risco, particularmente
no que diz respeito aos aspectos de retorno sobre o investimento. Cabe ressaltar
que o processo de análise de risco, que utiliza essas técnicas cuida de uma das
fases do processo de gerenciamento de risco em empreendimentos. Assim, nos
parágrafos a seguir será descrito de forma abreviada a seqüência e o escopo de
cada um dos capítulos que compõem esse trabalho.
1 A definição de qualidade aqui mencionada é da visão preconizada pelo (PMBOK-PMI, 2000), onde o projeto deverá satisfazer as necessidades para as quais ele foi empreendido, sofrendo inclusive o processo de planejamento, garantia e controle da qualidade. Igualmente, esta é a visão adotada nas séries de padrões e guias da ISO 9000 a 10000. 2 Gerenciamento estratégico é a arte e a ciência de formular, implementar e avaliar linhas de ação multidepartamentais referentes às interações da organização (considerando suas forças e fraquezas) com seu ambiente (levando em conta as oportunidades e ameaças) para atingir seus objetivos de longo prazo, relativos a seus produtos, mercado, clientes, concorrentes, sociedade, etc. (VALERIANO, 2001, p. 10).
18
No Capítulo 2 - Metodologia da Pesquisa: São expostas a justificativa e
relevância do tema proposto para o contexto nacional e acadêmico. Da mesma
forma, são estabelecidos respectivamente, o objeto e objetivo desse trabalho de
pesquisa. Neste capítulo, procurou-se também demonstrar os procedimentos
adotados na condução da pesquisa, bem como a definição e a descrição da
organização dos resultados.
No Capítulo 3 - Riscos em Projetos: Definição, Técnicas de identificação e
Comportamento face o Risco: Faz-se a descrição da definição e das principais
categorias de risco, as diferenças entre risco e incerteza, os fatores de risco interno
e externo de empreendimentos, as atitudes adotadas face a exposição ou situação
de risco e a influência dos fatores psicológicos. Da mesma forma, aborda-se as
principais técnicas de identificação de risco e posteriormente os fatores e
características das ações de prevenção, a fim de servir como embasamento para o
entendimento do capítulo 4.
No Capítulo 4 - Técnicas de Análise de Risco: Será inicialmente definido o
processo de análise de risco e quais são os fatores determinantes nesse tipo de
análise. No caso das técnicas que podem ser utilizadas na análise do retorno sobre
o investimento em projetos e que compreendem o objetivo principal desse trabalho
de pesquisa, propõe-se estabelecer o “estado da arte” e posteriormente comparar
as opiniões de alguns dos principais especialistas no assunto. Da mesma forma,
será incluído nesta discussão o ponto de vista da autora em relação às divergentes
opiniões dos autores estudados. Por outro lado, as técnicas de análise de risco
relacionadas à confiabilidade da instalação ou prazo do empreendimento, serão
descritas de forma sintetizada por não serem o objetivo dessa dissertação, contudo
constituem parte do processo de gerenciamento de risco, que será descrito no
capítulo 5. Cabe ressaltar ainda, que as técnicas de análise de risco serão
subdivididas em: qualitativas, quantitativas e simultaneamente qualitativas e
quantitativas para cada uma das três abordagens acima mencionadas.
No Capítulo 5 - Gerenciamento de Riscos em Projetos: Será abordada a
maneira como o gerenciamento de risco em projetos é estruturado e suas principais
definições, encontradas na literatura. Assim sendo, serão apresentadas as divisões
19
de cada uma das etapas dos principais modelos de gerenciamento de risco,
utilizados internacionalmente, promovendo as suas posteriores comparações com o
modelo básico inicialmente mencionado.
No Capítulo 6 – Serão apresentadas as principais conclusões desta
dissertação, bem como serão sugeridos alguns temas para a realização de outras
teses e dissertações, com o objetivo de contribuir para o desenvolvimento desta
linha de pesquisa.
2 METODOLOGIA DA PESQUISA
2.1 INTRODUÇÃO
Para que um trabalho científico seja iniciado é necessário adotar uma
metodologia e fazer uma programação de maneira clara e objetiva para que o início,
o meio e a sua finalização estejam delineados de tal forma, que possibilitem uma
real compreensão do estudo que será realizado e sua posterior continuidade por
aqueles que se interessarem pelo tema em questão.
Ao se estudar a aplicação das técnicas de análise de risco em projetos de
construção, verifica-se que no Brasil existe pouca divulgação dessa matéria em
relação a outros países e que cada etapa do presente trabalho, deve ser organizada
a fim de que se consiga levantar as informações necessárias para discorrer sobre o
tema. Para tanto o presente capítulo explica o desenvolvimento desta dissertação,
destacando o objeto, objetivo e o modo como a pesquisa foi conduzida, justificando
o porque da escolha do tema e a sua relevância para a indústria da construção civil.
2.2 JUSTIFICATIVA
Tem-se notícia que a utilização das técnicas de análise de risco em projetos
de construção, ainda é um assunto pouco explorado na indústria da construção
brasileira, nos seus mais variados ramos.
21
Da mesma forma, algumas empresas de grande porte, tais como, Construtora
Andrade Gutierrez e a Petrobrás, vêm demonstrando interesse na utilização destas
técnicas. Assim, pela importância destas empresas no cenário nacional, nota-se que
existe uma possibilidade bastante razoável do assunto ganhar importância em médio
prazo. Cabe ressaltar, que metodologias de gestão de projetos modernas, como a
proposta pelo PMI (Project Management Institute) incorporam o processo de
gerenciamento de riscos como um dos processos a ser considerado, sendo que a
aplicação das técnicas de análise de risco é uma das principais ferramentas na
viabilização da gestão dos riscos.
2.3 RELEVÂNCIA
Ao estudar as técnicas e ferramentas de análise de risco, objetiva-se ampliar a
sua utilização devido a importância para a indústria da construção civil já
mencionada anteriormente. Neste sentido, este trabalho pretende organizar de
forma sistematizada o conhecimento acumulado sobre estas técnicas, visando a
consolidação de uma linha de pesquisa sobre o tema, bem como, facilitar a
disseminação destas práticas.
Levando-se em consideração que as exigências do mercado são cada vez
maiores, torna-se de grande relevância que as empresas brasileiras do setor da
construção civil, comecem a se familiarizar com os métodos de gerenciamento e
técnicas de análise de riscos em projetos, que já são amplamente utilizadas por
empresas de outros países, aumentando desta forma sua competitividade.
A recente reportagem intitulada “Novas profissões, mais oportunidades” 3,
menciona as mudanças que vêm ocorrendo no mundo profissional brasileiro, onde
as novas tecnologias criaram profissões e outra estruturação do mercado de
trabalho. Dentre essas novas profissões lançadas no mercado está a de gerente de
risco, uma vez que poderá atuar em diversas frentes: marketing, finanças, produto,
consumidor e na própria imagem da organização. Deste modo, nota-se a
importância da divulgação e especialização desse assunto que está entrando
3 JACOMINO, D.; CUNHA, R. V. da. Novas profissões, mais oportunidades. Você S/A, São Paulo, n. 52, ano 5, p. 30-33, out. 2002.
22
fortemente no mercado brasileiro, sendo necessário a formação de profissionais
que sejam capazes de atuar como gerentes de risco. No final do ano passado a
Associação Brasileira de Gerência de Riscos4 previu o lançamento de um curso de
graduação e pós-graduação na área de risco, reafirmando deste modo, a
necessidade de ampliar a divulgação e o conhecimento sobre o tema.
2.4 OBJETO DA PESQUISA
O objeto deste trabalho é a utilização das técnicas de análise de risco em
empreendimentos de construção. Entretanto, cabe ressaltar, que no estudo destas
técnicas, podem ser constatados os seguintes tipos de abordagem:
• A análise de risco considerando os aspectos relacionados à confiabilidade
da instalação, o que alguns autores denominam de risco técnico;
• A análise de risco considerando os aspectos relacionados à gestão de
prazos do empreendimento;
• A análise de risco considerando os aspectos relacionados ao retorno
sobre o investimento.
Este trabalho discorrerá sobre todas as abordagens mencionadas acima,
embora o foco principal seja as técnicas de análise de risco relacionadas ao retorno
sobre o investimento; ou seja: a avaliação das probabilidades de sucesso ou
fracasso de um empreendimento, sob a ótica de lucro ou prejuízo.
2.5 OBJETIVO DA PESQUISA
A indústria da construção convive durante a implementação de seus
empreendimentos com os riscos, que podem ser previsíveis ou imprevisíveis,
resultando em sucessos ou fracassos, os quais poderão comprometer a própria vida
4 A ABGR – Associação Brasileira de Gerência de Riscos é uma entidade criada em 1983, sem fins lucrativos, dedicada ao desenvolvimento, aprimoramento e divulgação da Gerência de Riscos no Brasil. Congrega em seu quadro associativo, as mais significativas empresas, corporações e entidades de todos os segmentos produtivos, representados por centenas de associados, organizações públicas e privadas. (http://www.abgr.html. acesso em:27 mar.2003).
23
das empresas. No Brasil tem-se notícia que poucas são as empresas deste setor a
utilizarem as técnicas de análise de riscos existentes nos processos de decisão e
gestão dos empreendimentos sob suas responsabilidades. Por outro lado, na
dissertação de RODRIGUES (2001, p.149) foi realizada uma pesquisa de campo junto
às empresas construtoras das cidades do Rio de Janeiro e Niterói, constatando-se
que: “... as construtoras entrevistadas não fazem uso de uma metodologia científica e formalizada para analisar os riscos de seus empreendimentos, (...) os empreendedores não utilizam técnicas de análise de risco, em decorrência do mero desconhecimento das mesmas e do quanto elas poderiam servir de ferramenta de apoio nos estudos de viabilidade e na execução de seus empreendimentos imobiliários”.
Embora esta pesquisa tenha sido realizada numa região específica, existem
fortes indícios de que as técnicas de análise de risco não são utilizadas no país, de
uma forma geral. Entretanto, será demonstrado no desenvolvimento do trabalho,
como as técnicas de análise de risco são amplamente difundidas na literatura
internacional. Neste sentido, o objetivo principal desta pesquisa é o estabelecimento
do “estado da arte” das técnicas de análise de risco relacionadas aos aspectos de
análise de investimentos em projetos. Assim, buscar-se-á estabelecer qual a
compreensão geral a respeito de cada uma destas técnicas, bem como, apontar e
discutir as principais polêmicas sobre sua utilização por vários autores, caso
existam. De uma forma simplificada, busca-se responder nesta dissertação a
seguinte pergunta:
“QUAIS SÃO AS TÉCNICAS DE ANÁLISE DE RISCO EM PROJETOS DE CONSTRUÇÃO RELACIONADAS AO RETORNO SOBRE O INVESTIMENTO E COMO SÃO UTILIZADAS?”.
Finalmente, os resultados do trabalho irão permitir a construção de um
referencial teórico das técnicas de análise de risco, que poderá servir como
ferramentas de auxílio às empresas, para aplicação na análise de investimento de
projetos de construção. Da mesma forma, este referencial servirá de base para o
desenvolvimento de uma linha de pesquisa sobre o tema.
24
2.6 ESCOLHA DO MÉTODO DE PESQUISA
De acordo com Ruiz (1986, p. 48): “Pesquisa científica é a realização
concreta de uma investigação planejada, desenvolvida e redigida de acordo com as
normas de metodologia consagradas pela ciência...”. Neste sentido, como o objetivo
deste trabalho é a utilização das técnicas de análise de risco em empreendimentos
de construção, além de grande parte das obras literárias existentes serem
estrangeiras e do assunto ainda ser pouco explorado no setor da construção civil do
Brasil, este será um trabalho de pesquisa bibliográfica e compilação da literatura, de
modo a averiguar o conhecimento acumulado sobre estas técnicas e comparar as
diversas opiniões existentes sobre o assunto.
Por existirem vários tipos de pesquisa, Vergara (2000) propõe dois critérios
básicos de classificação: quanto aos fins e quanto aos meios.
Quanto aos meios de investigação, faremos uma pesquisa bibliográfica, que
Vergara (2000, p. 48), define da seguinte forma:
“... o estudo sistematizado desenvolvido com base em material publicado em livros, revistas, jornais, redes eletrônicas, isto é, material acessível ao público em geral. Fornece instrumento analítico para qualquer outro tipo de pesquisa, mas também pode esgotar-se em si mesma...”
Quanto aos fins de investigação, faremos uma pesquisa de compilação, que
Eco (1992, p.13), define da seguinte forma:
“Numa tese de compilação, o estudante apenas demonstra haver compulsado criticamente a maior parte da ‘literatura’ existente (...) capaz de expô-la de modo claro, buscando harmonizar os vários pontos de vista e oferecendo assim uma visão panorâmica (...) para um especialista do ramo que, com respeito àquele problema específico, jamais tenha efetuado estudos aprofundados”.
25
Através da compilação da pesquisa bibliográfica, pretende-se organizar o
referencial teórico, como o auxílio para o entendimento das técnicas de análise de
risco e a sua posterior divulgação e aplicação no setor da construção civil, com o
enfoque direcionado para a análise de investimento em projetos.
2.7 REALIZAÇÃO DA PESQUISA
Para a pesquisa bibliográfica e de compilação, utiliza-se a combinação das
palavras chave descritas abaixo, limitando-se o período de abrangência ao dos
últimos dez anos.
A revisão bibliográfica é baseada nas publicações de livros, artigos,
periódicos, teses e demais documentos pertinentes às técnicas e ferramentas de
identificação, análise, modelos e práticas de gerenciamento de riscos. Por outro
lado, é dada ênfase às técnicas de análise de risco as quais são o objeto deste
trabalho, conforme já estabelecido anteriormente. A pesquisa bibliográfica
relacionada ao tema será conduzida através da consulta aos “Abstracts” da área de
engenharia e bancos de dados tais como: o COMPENDEX, INDEX, SCIENCE
DIRECT, CAPES - Periódicos, Bibliotecas das Universidades Federais, Estaduais e
Privadas e consultas a profissionais, preferencialmente que trabalharam ou
trabalham na Petrobrás.
Ao acessar os bancos de dados, selecionou-se as seguintes palavras chaves:
“risk analysis”, análise de risco, “risk management”, gerenciamento de risco, “risk
project”, risco em projetos, “risk construction”, risco em construção, “risk analysis
technique”, técnicas de análise de risco, Método de Monte Carlo, Valor Monetário
Esperado, Valor Presente Líquido, Análise de Decisão, Pert-Risco, Análise de
Conseqüência, Análise de Modos e Efeitos de Falhas (FMEA), Árvore de Causas,
Árvore de Eventos (ETA), Árvore de Falhas, Árvore de Decisão, Teste de
Sensibilidade, HAZOP, Multi-Critério, Fuzzy, Análise Preliminar de Riscos, Análise
Histórica, Análise de Perigo, Série Risco, Técnica de Incidentes Críticos, Método da
Taxa Interna de Retorno, Método do Payback.
26
2.8 CRITÉRIOS DE ENCERRAMENTO DA PESQUISA
Para o encerramento da pesquisa bibliográfica será utilizada a combinação
de dois critérios. O primeiro é o critério adotado por Eisenhart (1999, p. 545) para
construção de teoria quando se utiliza a metodologia de estudo de caso, que será
adaptado a este trabalho de pesquisa, que diz o seguinte:
“Dois resultados são importantes para promovermos o encerramento da pesquisa: quando paramos de acrescentar casos e quando paramos de fazer a reiteração entre os dados e a teoria (...) pesquisadores devem parar de adicionar casos quando a saturação teórica for obtida...” 5
Adaptando o princípio da “saturação teórica” ao tipo de pesquisa que foi
proposta, estabeleceu-se que esta será atingida no momento em que as referências
bibliográficas estudadas não mais apresentarem quaisquer polêmicas ou
abordagens diferenciadas sobre o assunto. Neste ponto, a pesquisa será encerrada.
O segundo critério a ser utilizado será o seguinte:
Durante a realização da pesquisa bibliográfica, se após o cruzamento de
informações das consultas às obras de referência e dos fichários, verificar-se a não
existência de mais fontes que contribuam para o acréscimo desta dissertação, ou as
mesmas forem repetidas, esta será encerrada.
2.9 ORGANIZAÇÃO DOS RESULTADOS
Numa primeira etapa, em todas as bibliografias sobre análise de riscos, será
verificado o que Beaud (1996) chama de “busca das origens bibliográficas”, partindo-
se da consulta de obras recentes, anotando as referências de todas as obras e
catalogando-as em fichas por ordem alfabética, o que permitirá ampliar a
quantidade de informações sobre o tema desta dissertação e paralelamente
pesquisar de maneira sistemática, os fichários das bibliotecas e centros de
documentação. Deste modo, não somente será descoberta a origem bibliográfica ao
serem confrontadas as obras de referências, como também serão encontrados com
maior rapidez os grandes temas, devido a pesquisa sistemática aos fichários.
5 Tradução da autora.
27
Através do cruzamento das bibliografias utilizadas em cada livro, em artigo,
na tese, nos periódicos, e demais documentos pertinentes ao tema proposto, se
obterá uma abrangência e exploração maior do número de informações.
As referências de cada técnica de análise de risco levantadas serão
separadas e estudadas individualmente.
Serão confeccionadas fichas de leitura das principais referências, destacando o
objeto, objetivo, os pontos importantes, pensamentos e idéia principal dos autores, e
as citações que contribuam para o desenvolvimento da dissertação.
A princípio, confeccionar estas fichas de leitura demanda algum tempo; sendo
necessário ressaltar as colocações feitas por Eco (1992), as quais muitas vezes não
temos a bibliografia à mão e em outras ocasiões esta pode ser de difícil acesso, ou
ser um exemplar único e não estar disponível no momento em que se precise dela.
Além disso, essas fichas, quando catalogadas com critério, são ferramentas de
auxílio no momento da redação do texto de qualquer trabalho científico.
2.10 TRATAMENTO DOS RESULTADOS DA PESQUISA BIBLIOGRÁFICA
De acordo com os critérios estabelecidos nos itens 2.7; 2.8 e 2.9 deste
capítulo, numa primeira etapa da pesquisa foram levantados cerca de 1580 artigos
sobre o tema em estudo. Após este levantamento, numa segunda etapa fez-se uma
triagem destas publicações reduzindo-as em 200 artigos. Entretanto, cabe
mencionar que existe um acervo bibliográfico sobre o tema proposto, efetivamente
catalogado pela autora constando de 300 bibliografias, incluindo os livros, as teses,
as dissertações, periódicos e pesquisas na Internet sobre o tema proposto, as quais
cerca de 130 estão citadas nesta dissertação. Assim, para o tratamento dos
resultados, criou-se um quadro de controle bibliográfico, fazendo-se o levantamento
anual de parte das publicações existentes sobre cada uma das técnicas de análise
de risco abordadas, considerando-se o período de abrangência da pesquisa,
estipulado anteriormente, ou seja, de 1992 a 2003. No Quadro 2.1 a seguir são
descritas as técnicas de análise de risco as quais serão abordadas neste trabalho
estando ordenadas verticalmente, sendo que o período de abrangência do estudo
sobre estas técnicas está ordenado horizontalmente por ano.
2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994 1993 1992 SUB-TOTALANÁLISE HISTÓRICA 1 1 1 3ANÁLISE DE PERIGO (HAZARD ANALYSIS) 2 1 1 1 5ANÁLISE PRELIMINAR DE RISCOS - PHA 1 1 1 3SÉRIE RISCOS 1 1 2TÉCNICA DE INCIDENTES CRÍTICOS 1 1 2WHAT-IF/CHECLIST - WIC 2 2 5HAZOP 1 1 2 4 2 1 11ANÁLISE DE SENSIBILIDADE 1 2 1 1 1 1 1 1 9ANÁLISE DE DECISÃO 1 1 1 1 4ANALISE MULTICRITÉRIO 4 4 1 2 1 1 13ÁRVORE DAS CAUSAS 2 2ÁRVORE DE EVENTOS 1 2 2 2 7ÁRVORE DE DECISÃO 1 2 1 1 1 6ÁRVORE DE FALHAS 3 3 4 3 2 1 1 17ANÁLISE DE MODOS DE FALHAS E EFEITOS - FMEA 2 1 2 1 1 1 1 1 10ANÁLISE DE MODOS, EFEITOS E CRITICALIDADE DAS FALHAS - FMECA 2 1 1 4ANÁLISE DA PROBABILIDADE 1 1 3 1 5 1 1 14ANÁLISE DE CORRELAÇÃO 1 1ANÁLISE DE CONSEQÜÊNCIAS 2 2PERT-RISCO 1 1 1 3SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO 1 3 1 3 2 2 3 3 1 1 20VALOR MONETÁRIO ESPERADO 1 1 1 1 4VALOR PRESENTE LÍQUIDO 1 3 2 2 2 1 11MÉTODO DE PAYBACK 1 1 1 2 5MÉTODO DA TAXA INTERNA DE RETORNO 1 2 2 2 7FUZZY 3 5 2 1 1 2 14TOTAL 184
TÉCNICAS DE ANÁLISE DE RISCO
Fonte: Autora.Quadro 2.1: Controle Bibliográfico
29
Da mesma forma, o fluxograma da Figura 2.1 mostra as técnicas de análise
descritas no presente trabalho subdividindo-as em: qualitativas, quantitativas ou
ambas denominações.
Análise HistóricaAnálise de PerigoAnálise Preliminar de RiscosSérie RiscosTécnica de Incidentes CríticosWhat-If/ChecklistHAZOPÁrvore de CausasTécnica DelphiFUZZYAnálise Multicritério
Qualitativas
Árvore de FalhasÁrvore de EventosFMEAFMECAAnálise de Decisão
Qualitativas e Quantitativas
Análise de ProbabilidadePert-RiscoSimulação de Monte CarloValor Monetário EsperadoValor Presente LíquidoMétodo do PaybackMétodo da Taxa Interna
de RetornoAnálise de ConseqüênciasAnálise de SensibilidadeÁrvore de Decisão
Quantitativas
Técnicas de Análise de Risco
Figura 2.1: Técnicas de Análise de Risco Fonte: Autora.
Adicionalmente, o Quadro 2.2 classifica cada uma das técnicas de análise de
risco de acordo com a sua área de aplicação, ou seja:
• Técnicas aplicadas na confiabilidade das instalações (CI).
• Técnicas aplicadas na gestão de prazos (GP).
• Técnicas aplicadas no retorno sobre o investimento em projetos (RSI).
No Capítulo 4, cabe ressaltar que a discussão para cada um dos conjuntos
destas técnicas será conduzida de acordo com a classificação estabelecida na
Figura 2.1, ou seja, técnicas qualitativas, quantitativas e qualitativas-quantitativas.
30
TÉCNICAS DE ANÁLISE DE RISCO CI GP RSIANÁLISE HISTÓRICA x x x ANÁLISE DE PERIGO (HAZARD ANALYSIS) x ANÁLISE PRELIMINAR DE RISCOS - PHA x SÉRIE RISCOS x TÉCNICA DE INCIDENTES CRÍTICOS x WHAT-IF/CHECLIST - WIC x x HAZOP x ANÁLISE DE SENSIBILIDADE x x x ANÁLISE DE DECISÃO x x x ANALISE MULTICRITÉRIO x x x ÁRVORE DAS CAUSAS x x ÁRVORE DE EVENTOS x ÁRVORE DE DECISÃO x x x ÁRVORE DE FALHAS x ANÁLISE DE MODOS DE FALHAS E EFEITOS - FMEA x ANÁLISE DE MODOS, EFEITOS E CRITICALIDADE DAS FALHAS - FMECA
x
ANÁLISE DA PROBABILIDADE x x x ANÁLISE DE CONSEQÜÊNCIAS x PERT-RISCO x SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO x x x VALOR MONETÁRIO ESPERADO x VALOR PRESENTE LÍQUIDO x MÉTODO DE PAYBACK x MÉTODO DA TAXA INTERNA DE RETORNO x FUZZY x x x
Quadro 2.2: Aplicação das Técnicas de Análise de Risco Fonte: Autora.
Finalmente, cabe destacar, que durante a realização da pesquisa, constatou-
se que o estudo das técnicas Fuzzy e Análise de Multicritério, embora, sejam
utilizadas para análise de risco em projetos, segundo as três abordagens (retorno
sobre o investimento, gestão de prazos e confiabilidade das instalações), iriam
demandar um aumento substancial do prazo de conclusão desta dissertação. Por
outro lado, estas técnicas não são utilizadas somente em análise de riscos em
projetos, podendo ser utilizadas em várias outras áreas. Assim, do ponto de vista da
análise de risco em projetos, sugerimos que a utilização de cada uma destas
técnicas deverá ser objeto de uma dissertação específica e, portanto, não serão
abordadas neste trabalho.
3 RISCOS EM PROJETOS: DEFINIÇÃO, TÉCNICAS DE IDENTIFICAÇÃO COMPORTAMENTO FACE AO RISCO
3.1 INTRODUÇÃO
Ao analisar os riscos de um empreendimento é importante adotar critérios e
procedimentos que possam ajudar a identificar, eliminar, reduzir, avaliar e controlar
suas eventuais fontes. Para tanto, é necessário que alguns conceitos e definições
sejam entendidos a fim de se conseguir detectar o que efetivamente pode ser
considerado ou não como um evento de risco. Deste modo, objetivou-se neste
capítulo, primeiramente, caracterizar as diferenças entre risco e incerteza e
descrever as principais definições encontradas na literatura. Após as definições
iniciais, pretende-se mostrar as categorias do risco de acordo com a probabilidade
da sua ocorrência e o grau de importância do seu impacto.
Por outro lado, definiu-se o fator de geração de riscos em projetos, bem
como, suas características. Contudo, procurou-se também apresentar as principais
técnicas de identificação de risco e as ações de prevenção a serem implementadas.
Finalmente, abordou-se as atitudes das pessoas envolvidas no
gerenciamento de empreendimentos face aos riscos, sendo também mostrados os
aspectos psicológicos das suas previsões no momento em que se faz necessário a
tomada de decisão, diante da potencialidade de ocorrência de um determinado
evento de risco.
32
3.2 DIFERENÇAS ENTRE RISCO E INCERTEZA
De uma forma geral, risco e incerteza caracterizam situações onde o
resultado atual de um evento ou atividade em particular, provavelmente desvia-se de
um valor estimado ou planejado.
Flanagan & Norman (1993) define a incerteza como uma situação em que não
existem dados históricos ou reais que possam medir a probabilidade da ocorrência
de um determinado evento, uma vez que ela será medida pela opinião pessoal
baseada nas informações disponíveis, enquanto que no risco, esses dados existem
e poderão ser mensurados.
De acordo com Raftery (1994) a diferença entre risco e incerteza está no fato
do risco ser quantificável enquanto que na incerteza não há como estimá-la. Assim,
o autor estabelece que no caso do risco há a possibilidade da avaliação estatística
através do cálculo da probabilidade objetiva6, com base na análise dos dados reais
ou históricos, enquanto que na incerteza há apenas a descrição de um determinado
cenário onde não é possível quantificação, uma vez que neste caso os dados
baseiam-se em opiniões, as quais resultarão na análise de uma probabilidade
subjetiva 7.
Segundo Kerzner (1998), a diferença entre risco e incerteza é que o primeiro
pode ser determinado através da probabilidade da sua ocorrência, enquanto que no
caso da incerteza, a avaliação da probabilidade é inexistente.
De acordo com Jaafari (2001), a incerteza é definida como o desconhecimento da
probabilidade da ocorrência de um evento e o risco como a exposição de perda ou
ganho caso um determinado evento ocorra.
Kassai (apud Rodrigues, 2002, p.29), diferencia risco e incerteza da seguinte
forma:
6 Probabilidade Objetiva – é a possibilidade ou chance de um evento em particular ocorrer baseado no conhecimento prévio do processo ou com base em dados reais (LEVINE, BERENSON & STEPHAN, 1998). 7 Probabilidade Subjetiva – os dados baseiam-se numa combinação da experiência passada de um indivíduo, a opinião pessoal e a análise de uma situação específica (LEVINE, BERENSON & STEPHAN, 1998).
33
“Risco é uma incerteza que pode ser medida: ao contrário, incerteza é um risco que não pode ser avaliado. Portanto, o objetivo do empreendedor é fazer com que as incertezas se transformem em riscos e estes, por sua vez, em certezas”.
Quanto às incertezas, ao contrário das posições dos autores mencionadas
acima, Chapman, C. & Ward, S. (2000) em seu artigo intitulado como “Estimativa e
Avaliação da incerteza: uma primeira ação da proposta minimalista” 8, mencionam
que através da aplicação da proposta minimalista, a probabilidade da ocorrência da
incerteza pode ser estimada e a extensão do seu impacto pode ser calculada. A
proposta minimalista define a incerteza como a variação da probabilidade e dos
impactos associados a cada evento de incerteza.
Os autores Apeland; Aven & Nilsen (2002) também afirmam que a incerteza
pode ser quantificável adotando uma proposta epistêmica9 para análise dos riscos. A
proposta epistêmica é utilizada para quantificar a incerteza com base na
probabilidade subjetiva, sendo que a incerteza é definida como a ocorrência de um
evento futuro e o valor real da probabilidade da sua ocorrência. Esta proposta
utilizará tanto o julgamento e experiência dos envolvidos na análise do risco quanto
os dados históricos, para poder quantificar as incertezas e associá-las às previsões
futuras.
De acordo com as definições acima descritas, as diferenças básicas entre o
risco e a incerteza podem ser caracterizadas da seguinte forma:
• Risco é quantificável enquanto que a incerteza, para alguns dos
autores anteriormente citados, não é quantificável;
• Risco é avaliado através da probabilidade objetiva, enquanto que na
incerteza a probabilidade é subjetiva.
8 Tradução do título feito pela autora. 9 Proposta Epistêmica – é uma proposta para a identificação e análise do risco, com o objetivo de prever uma quantidade de observações prováveis de ocorrência ou não de um evento acidental, ou a ocorrência do número de falhas ou da magnitude das perdas financeiras num determinado período de tempo. (APELAND; AVEN & NILSEN, 2002).
34
A estimativa de riscos considera os dados históricos, enquanto que no caso das
incertezas as avaliações são baseadas em opiniões informadas ou na
experiência dos envolvidos em sua análise.
3.3 DEFINIÇÕES DE RISCO EM EMPREENDIMENTOS
Nesta seção serão abordadas as definições de risco em empreendimentos e
as principais visões dos especialistas do assunto. Entretanto, será caracterizado o
que é projeto, a fim de auxiliar a compreensão posterior do que vem a ser risco em
empreendimentos. Segundo Dinsmore (1992, p. 15), “Um projeto é um
empreendimento com começo e fim definidos. Dirigido por pessoas, para cumprir
metas estabelecidas dentro de parâmetros de custo, tempo e qualidade”.
A definição de projeto adotada por Limmer (1997, p. 9) menciona que: “Um
projeto pode ser definido como um empreendimento singular, com objetivo ou
objetivos bem definidos, a ser materializado segundo um plano preestabelecido e
dentro de condições de prazo, custo, qualidade e risco previamente definido”.
Por outro lado, uma das publicações atuais mais importante, PMBOK-PMI
(2000, p.4) 10, define projeto da seguinte forma:
“... um projeto é um empreendimento temporário com o objetivo de criar um produto ou serviço único. Temporário significa que cada projeto tem começo e fim bem definidos. Único significa que o produto ou serviço produzido é de alguma forma, diferente de todos os outros produtos ou serviço semelhante”.
Analisando-se as definições dos autores mencionados anteriormente, pode-
se observar que embora os empreendimentos tenham semelhanças entre si,
poderão apresentar peculiaridades únicas. Neste sentido, após as definições de
empreendimentos acima descritas, serão abordadas as definições de risco em
projetos, levando-se em consideração as visões de vários autores especializados no
assunto. Na literatura pesquisada, podem ser observadas duas tendências básicas
para definição de risco em projetos. A primeira delas define risco como sendo a
10 PMBOK-PMI - Project Management Institute Body of Knowledge Guide – Project Management Institute. (2000).
35
probabilidade da ocorrência de um evento com resultado indesejável ao previsto. A
outra definição estabelece que o risco é a exposição econômica de perda ou ganho,
quando existem variações no processo do projeto de construção, resultando
incertezas que irão influenciar de maneira adversa o custo final, prazo e qualidade
do projeto. Estas duas visões são expressas no Quadro 3.111 que agrupa as
definições de risco de vários autores. N. AUTOR DEFINIÇÃO DE RISCO
1 (BIRCH apud AKINTOYE & MACLEOD, 1997, p. 32)
“Risco pode ser descrito como a combinação da ameaça que ocorre quando duas situações se sobrepõem. A ameaça consiste em que alguma coisa tenha efeito adverso das atividades da organização”.
2 (BUFAIED apud AKINTOYE & MACLEOD, 1997, p. 31)
“Descreve o risco em relação à construção, como sendo a variação no processo do projeto da construção, cuja variação dos resultados causa incerteza tanto para o custo final, duração e qualidade do projeto”.
3 (CHAPMAN apud RAFTERY, 1994, p.6)
“Risco pode ser definido como uma possível exposição econômica de perda ou ganho financeiro, prejuízo ou dano físico, ou atraso como conseqüência da incerteza associada ao curso da ação de um determinado evento”.
4 (JAAFARI, 2001, p. 89) “Risco é definido como a exposição à perda ou ganho, ou a probabilidade da ocorrência de perda ou ganho multiplicada por sua respectiva magnitude”.
5 (KERZNER, 1998, p. 869) “Risco é a medição da probabilidade e das suas conseqüências, quando os objetivos do projeto não forem alcançados”.
6 (LAPPONI 2000, p. 322)
“Risco próprio são provenientes da dispersão e/ou dos erros das estimativas do projeto ou de outras causas que não foram antecipadas na construção do fluxo de caixa. O risco próprio afeta somente o projeto de investimento”.
7 (LIMMER 1997, p. 141) “Risco pode ser definido como a perda potencial resultante de um incidente futuro, sendo geralmente subestimado antes da sua ocorrência e superestimado depois”.
8 (MASON & MOAVENZADEH apud AKINTOYE & MACLEOD, 1997, p. 31)
“Consideram o risco somente com relação à exposição às perdas”.
9 (PMBOK Guide PMI – PROJECT MANAGEMENT INSTITUTE BODY of KNOWLEDGE, 2000, p. 127)
“Risco é definido como um evento ou condição incerto que, se ocorrer terá efeitos positivos ou negativos no objetivo do projeto”.
10 (PORTER, HEALEY, PERRY, HAYES apud AKINTOYE & MACLEOD, 1997, p.31)
“Risco é definido como a exposição econômica de perda ou ganho originária do envolvimento dos processos da construção”.
11 (PRITCHARD, 1997, p. 7)
“Risco é definido como a probabilidade da ocorrência de um evento indesejado e a significância da conseqüência dessa ocorrência (um evento com a sua probabilidade e o seu impacto)”.
12 (RAFTERY, 1994, p. 5) “O risco e incerteza caracterizam situações onde existe a possibilidade do resultado real de um evento em particular, desviar-se do valor previsto e estimado”.
13 (VALERIANO, 2001, p. 264) “É a possibilidade de ocorrência de um resultado indesejável, como conseqüência de um evento qualquer”.
14 (WIDEMAN 1992, p.I-3) “Risco do projeto é a conseqüência acumulada da possibilidade da ocorrência incerta que afeta de maneira adversa os objetivos do projeto”.
Quadro 3.1 – Definições de Risco em Projetos.
11 Tradução das citações feita pela autora.
36
De acordo com as definições de risco inseridas no Quadro 3.1, nota-se que os
autores de um modo geral definem o risco de acordo com as duas tendências
mencionadas anteriormente, ou seja, a possibilidade de ocorrer um evento cujo
resultado seja adverso ao previsto, ou a probabilidade de perda ou ganho em
relação aos objetivos do projeto.
No presente caso, sendo o foco principal deste trabalho as técnicas de
análise de risco que podem ser utilizadas em projetos de investimento, na análise do
retorno do lucro/prejuízo adotar-se-á como mais adequada ao propósito dessa
dissertação a definição do risco como a possibilidade de um determinado evento
desviar-se do inicialmente planejado resultando em perdas.
3.4 CATEGORIAS PRINCIPAIS DE RISCOS
De acordo com Raftery (1994, p. 9), os riscos podem ser divididos em quatro
categorias, a saber:
• ALTA PROBABILIDADE ALTO IMPACTO
• BAIXA PROBABILIDADE ALTO IMPACTO
• ALTA PROBABILIDADE BAIXO IMPACTO
• BAIXA PROBABILIDADE BAIXO IMPACTO
Deste modo, o autor define que o grau de importância do risco irá depender
da probabilidade da sua ocorrência e do impacto que causará ao empreendimento.
Segundo Valeriano (2001, p.270), quando em um empreendimento os riscos
são determinados e quantificados, torna-se necessário que seja feito uma análise
dos seus potenciais, através da avaliação da probabilidade da ocorrência entre
aqueles que foram detectados e do impacto que poderão causar. Assim, o autor
define como sendo valor de risco o produto da probabilidade da ocorrência de um
evento pelo valor de impacto. Para determinar o valor de risco, foi sugerida a
construção da matriz probabilidade x impacto e para se avaliar o impacto causado
pela ocorrência do evento classificado como risco, foi sugerida a construção da
matriz de graduação de impactos. As probabilidades calculadas estatisticamente são
distribuídas verticalmente. Neste sentido, multiplicando-se a probabilidade da
37
ocorrência de um determinado risco por seu impacto, obtém-se o valor de risco e
deste modo pode-se saber os potenciais de cada um deles. Ainda de acordo com
Valeriano (2001), na avaliação dos impactos de um determinado risco, será atribuído
valores entre 0 a 1, sendo que os percentuais atribuídos aos impactos serão
classificados do seguinte modo:
• MUITO BAIXO - 0,1
• BAIXO - 0,2
• MODERADO - 0,4
• ALTO - 0,6
• MUITO ALTO - 0,8
Exemplificando a metodologia proposta no exemplo abaixo, o autor citado na
Figura 3.1 mostra que a matriz de valores do risco foi construída segundo os valores
de probabilidade e de impacto, sendo que a Figura 3.2 mostra que os impactos
foram analisados de acordo com os itens levantados do projeto.
Valores de Risco (R = P x I) Prob( ↓ ) Imp. ( → ) 0,05 0,10 0,20 0,40 0,80
0,9 0,05 0,09 0,18 0,36 0,72 0,7 0,04 0,07 0,14 0,28 0,56 0,5 0,03 0,05 0,10 0,20 0,40 0,3 0,02 0,03 0,06 0,12 0,24 0,1 0,01 0,01 0,02 0,04 0,08
Figura 3.1: Matriz probabilidade x impacto (valores de risco).
Fonte: (VALERIANO, 2001, p. 270).
Avaliação do impacto de um risco sobre aspectos selecionados do projeto
Aspectos Muito baixo R = 0,1
Baixo R = 0,2
Moderado R = 0,4
Alto R = 0,6
Muito alto R= 0,8
Custos Insignificante < 5% 5 - 10% 10 - 20% > 20% Cronograma Insignificante < 5% 6 - 10% 11 - 20% > 20 %
Qualidade Mal percebida Afeta
exigentesdemandas
Requer aprovação do cliente
Inaceitável pelo
cliente
Efetivamente sem uso
Figura 3.2: Matriz de graduação de impactos.
Fonte: (VALERIANO, 2001, p. 271).
38
Como se pode observar, os exemplos anteriormente mencionados não
somente permitem a classificação dos riscos, mas também a atribuição de valores
aos mesmos riscos em função da probabilidade da sua ocorrência e da magnitude
do seu impacto.
3.5 EXPOSIÇÃO E ATITUDES FACE AO RISCO
Segundo Chapman (apud Raftery, 1994, p.6), a exposição ao risco é igual à
probabilidade da ocorrência de um evento multiplicado pela magnitude das perdas
ou ganho decorrentes dela. Assim, Raftery (1994) revela que ao estudar a
probabilidade da ocorrência de um evento classificado como risco, o homem
apresenta três tipos de atitudes que podem ser caracterizadas da seguinte forma:
• Aversão ao risco, onde existe a preferência em não arriscar diante do
risco;
• Neutralidade ao risco, onde prevalece a indiferença na hora de arriscar;
• Ousadia ao risco, onde opta por arriscar e assumir uma situação de risco.
Flanagan & Norman (1993), mencionam que as pessoas nem sempre
compartilham ou tomam as mesmas atitudes diante de uma incerteza ou risco,
sendo que as atitudes irão depender do tipo de projeto, da organização e de quem o
estiver analisando. Deste modo, os autores também classificam as atitudes face ao
risco em três tipos: Aversão ao risco; neutralidade face ao risco e ousadia face ao
risco.
Por outro lado, no caso das incertezas, existem procedimentos onde são
consideradas tanto a postura do analista quanto as incertezas do empreendimento.
Neste sentido, segundo Kerzner (1998), a incerteza num empreendimento pode ser
analisada adotando-se quatro critérios básicos para a tomada de decisão de acordo
com o tipo de projeto e a tolerância do gerente de projetos aos riscos, os quais são:
1. Critério Hurwisz, também chamado de Critério Máximo, que adota em sua
análise uma posição extremamente otimista em relação à incerteza, ou
seja, ele é um critério que irá adotar sempre as posições de ganho
máximo, assumindo também as perdas máximas.
39
2. O Critério Wald, também chamado de Critério Maxmin, que adota a
posição mais pessimista em detrimento da otimista. Assim, considera a
minimização das perdas máximas, em contra-partida considerando apenas
os lucros mínimos.
3. Critério de Savage, também chamado de Critério Minimax, que adota uma
posição avessa a qualquer tipo de incerteza. Neste caso, o gerente de
projeto tentará minimizar ao máximo a incerteza.
4. Critério de Laplace, que tenta transformar uma decisão menos incerta em
uma decisão de menor risco. Levando-se em consideração que a diferença
entre risco e incerteza está no conhecimento da probabilidade da
ocorrência de cada evento, este critério baseia-se na estatística Bayesiana
onde considera que se a probabilidade de um evento não é conhecida,
então, de acordo com Laplace, pode-se assumir que cada evento tem igual
probabilidade de ocorrência. Deste modo, a tomada de decisão será
determinada pelo valor esperado obtido na análise deste evento.
3.6 FONTES DE RISCOS EM EMPREENDIMENTOS
3.6.1 Introdução
Nesta seção, pretende-se discutir as fontes de risco em empreendimentos.
Após a análise da literatura, observa-se que as fontes de risco em empreendimentos
podem ser classificadas da seguinte forma:
• Fontes Externas de Riscos;
• Fontes Internas de Riscos.
As fontes externas de risco são aquelas nas quais a ocorrência de um evento
externo resulta em uma situação adversa aos dos objetivos previstos no projeto.
Neste caso, o risco da ocorrência de um evento externo pode ser previsível ou
imprevisível, porém, em ambas as situações são consideradas como eventos
40
incontroláveis e ocorrem sem a possibilidade de controle dos especialistas que as
analisam.
Por outro lado, as fontes internas de risco são aquelas nas quais a ocorrência
de um evento adverso ao previsto é considerado como controlável e previsível. Nos
itens 3.6.2 e 3.6.3 serão enumeradas ambas as classificações de acordo com a
literatura pesquisada.
3.6.2 Fontes Internas de Risco do Empreendimento
De acordo com a definição estabelecida em 3.6.1, existem várias fontes
internas de risco no projeto que devem ser consideradas durante todo o ciclo de
vida12 do empreendimento; assim sendo, Wideman (1992) classifica o risco interno
em não técnico, técnico e legal. O Quadro 3.2 13 procura esclarecer melhor a
proposta do autor.
FONTES INTERNAS DE RISCO DO EMPREENDIMENTO
NÃO TÉCNICOS (geralmente controláveis) TÉCNICOS (geralmente controláveis) LEGAIS (geralmente
controláveis)
GERENCIAMENTO MUDANÇAS TECNOLÓGICAS LICENÇAS
PLANEJAMENTO PERFORMANCE DOCUMENTAÇÃO CORRETA
CUSTO RISCOS ESPECÍFICOS DE ACORDO COM A TECNOLOGIA DO PROJETO
DIFICULDADES CONTRATUAIS – entendimento, interpretação, tipo e estratégia contratual inadequada, e falhas contratuais.
FLUXO DE CAIXA PROJETO (elaboração das plantas) PROCESSO JUDICIAL EXTERNO E INTERNO
POTENCIAL DE PERDA MUDANÇA DO TAMANHO E COMPLEXIDADE DO PROJETO FORÇA MAIOR
Quadro 3.2: Riscos Internos do Empreendimento.
Fonte: (HULLET apud WIDEMAN, 1992).
Segundo Flanagan & Norman (1993), os riscos internos típicos de um projeto
de construção incluem:
12 Ciclo de vida do projeto é o conjunto das fases de um projeto e tem o objetivo de definir o início e o fim de um projeto (PMBOK – PMI MG, 2000). Segundo (VALERIANO, 2001), o ciclo de vida do projeto passa por cinco fases: iniciação, planejamento, execução, controle e encerramento. 13 Tradução da autora.
41
• As falhas do projeto especificado em relação ao tempo de construção;
• Falhas no detalhamento do planejamento ou na aprovação de regras ou
regulamentos da construção, dentro do tempo programado;
• Greve dos trabalhadores;
• Imprevistos devido a alta dos preços de material e mão-de-obra, acidentes
de trabalho, causando prejuízos físicos;
• Reivindicações de aditivos contratuais;
• Falhas no orçamento, previsão, estimativa e proposta do empreendimento;
• Falhas devido a falta de padronização técnica para atender a qualidade, a
função e aos propósitos do projeto, a segurança e a preservação do meio
ambiente.
De acordo com Raftery (1994), existem alguns fatores de grande relevância
para a análise das fontes de riscos internas do empreendimento, sendo que o autor
destaca entre aqueles que merecem especial atenção, as seguintes:
• O tamanho, a complexidade e o tipo de empreendimento;
• A apresentação de inovações no projeto;
• A velocidade e produtividade no desenvolvimento do projeto e da
construção;
• A localização do canteiro e armazenamento de materiais.
Adicionalmente Raftery (1994) acrescenta, que no tocante ao orçamento,
quando ocorre a licitação de um projeto, a tendência é seguirem o valor de
mercado, sendo que no processo de licitação em geral, o menor preço sempre
acaba por prevalecer em uma concorrência. Porém, muitas das propostas inferiores
ao valor de mercado acabam sendo prejudiciais, se ao serem aceitas, estiverem
com o seu custo fora da realidade econômica e de viabilidade para a realização do
projeto licitado. Deste modo, existe a necessidade em se verificar a proposta
mínima, média e máxima, e dentre estas propostas, aquela que for aceita, se
atende ao custo final do projeto que for licitado. Entretanto, se a proposta aceita
estiver com o seu valor discrepante, o projeto correrá riscos em relação à qualidade
42
e prazo e ocasionará até mesmo prejuízo com relação a sua futura comercialização,
o que fatalmente atingirá o custo.
Ainda segundo o que Raftery (1994) acrescenta, existirão outros fatores que
irão ocasionar riscos e incertezas, e que afetarão a decisão de orçamento,
destacando-se entre os mesmos: a infra-estrutura do canteiro de obras, a estrutura
do projeto básico; a estrutura do projeto detalhado; o tipo de contrato acordado entre
as partes; o mercado financeiro; a inflação; o cronograma de prazo para a execução
do empreendimento.
Pritchard (1997) classifica os riscos em empreendimentos em cinco fases, a
saber:
• Risco Técnico - associado ao envolvimento de um novo projeto;
• Risco Programático – associado à obtenção e uso dos recursos e
atividades que poderão afetar no direcionamento do projeto;
• Risco de Suporte – associado ao campo de manutenção dos sistemas e
processos, que foram e estão sendo desenvolvidos e que podem afetar o
projeto;
• Riscos do Custo e do Cronograma – associados ao orçamento e prazo
do empreendimento.
Outras fontes internas de risco descritas por Kerzner (1998) foram
classificadas de maneira semelhante às fontes internas de risco descritas por
Wideman, da seguinte forma:
• Riscos internos não técnicos resultantes de problemas no fluxo de caixa,
suspensão de trabalho, segurança, saúde e planos de benefícios;
• Riscos internos técnicos resultantes de mudanças tecnológicas, domínio
do estado da arte, resultado do projeto e o resultado da sua operação e
manutenção;
• Riscos internos legais resultantes de falhas contratuais, da competência
do sub-empreiteiro, licenças, ações judiciais e dos direitos protegidos por
patentes.
43
De acordo com o PMBOK-PMI (2000) os riscos internos podem ser
controlados ou influenciados pela equipe de projetos que os coordena, destacando-
se entre eles a designação da mão-de-obra e as habilidades específicas pertinentes,
as estimativas de custo e prazo, a estrutura analítica do projeto quando existem
inovações tecnológicas desconhecidas ou pouco dominadas.
Segundo a definição de Chapman, R. J. (2001), as fontes de riscos internas
de um projeto podem ser subdivididas em três principais itens, a saber: Equipe de
Trabalho; Táticas de Controle e Tarefas. De acordo com esta abordagem, o autor
subdividiu novamente o item tática de controle em quatro tipos, ou seja, controle de
custo, prazo, qualidade e possíveis mudanças no projeto. Todavia, procurou-se a
seguir colocar, as principais fontes internas de risco em empreendimento, conforme
a visão do autor em questão.
• EQUIPE DE TRABALHO – mudanças da equipe; falta de comunicação
dos seus membros; incompatibilidade entre os profissionais da
organização; falta de consultores adequados ao quadro de funcionários;
alocação de recursos inadequada; diferenças culturais entre os consultores
e falta de comunicação das decisões dos consultores à equipe.
• TÁTICAS DE CONTROLE – as quais o autor subdivide em quatro tipos
de controle da seguinte forma:
• Controle de Custo – em relação ao custo, podem ser verificados os riscos
no seu planejamento, nas unidades de custo adotadas que podem ser
imprecisas, no inadequado suporte dos consultores de custo e a
checagem tardia dos custos do projeto.
• Controle de Prazo - em relação ao tempo, o risco ocorre quando houver
uma programação inadequada.
• Controle de Qualidade - em relação à qualidade, o risco ocorre quando
existe ineficiência do trabalho; o resumo do projeto não está claro; o
programa que está sendo utilizado apresenta discordância; o orçamento
está super estimado e há a proibição dos projetistas de entrar em contato
com os clientes.
44
• Controle das Mudanças - Em relação ao controle das mudanças, os
riscos ocorrem quando existe ineficiência; ausência de implementação de
um sistema de controle, e os procedimentos adotados não são aceitos pelo
cliente.
• TAREFAS – em relação às tarefas, o autor subdividiu as fontes de risco
em dois itens: terreno e projeto. No caso do terreno, as fontes de riscos
são caracterizadas quando não há uma verificação da topografia; não há
investigação sobre o tipo de solo; o registro do terreno não é obtido; os
serviços determinados não são avaliados; os limites do terreno não são
confirmados e a posição da construção em relação ao terreno não foi
estabelecida com clareza. Em relação ao projeto, podem ser destacados
como fontes de risco a adoção de soluções impróprias ao projeto; as
informações ineficientes entre os projetistas; o formato do projeto
apresenta diferenças ao proposto inicialmente; erros no projeto; atrasos no
lançamento das informações sobre o projeto; ausência de contato com as
autoridades locais; o conjunto dos programas definidos no projeto
apresentar forma inadequada e a descoberta tardia de informações
descoordenadas.
Por outro lado, Valeriano (2001) caracteriza os principais fatores de risco
internos em empreendimento, da seguinte forma:
• O desempenho, quando as metas e objetivos determinados desviam-se do
previsto e deixam de ser atendidos;
• O custo, quando este ultrapassa o orçamento planejado;
• O cronograma, ou seja, o prazo ultrapassa e ocasiona atrasos;
• Finalizando, quando os riscos expostos estão presentes em uma
combinação aos três itens acima descritos.
No caso específico dos empreiteiros, Raftery (1994, p. 14) acrescenta que os
riscos e incertezas que afetam as estimativas podem ser divididos em quatro
categorias:
45
• Técnico – com relação à adequação do canteiro de obras; disponibilidade
dos materiais e componentes necessários à execução da obra; adequação
do projeto com as informações a ele pertinentes.
• Logística – infra-estrutura do projeto, fornecimento de materiais e a mão-
de-obra.
• Construção – produtividade, condições climáticas, adequação do plano
de construção do empreiteiro, adequação da programação dos recursos,
relações industriais.
• Financeiro – inflação, planejamento do pagamento.
A subdivisão do autor acima citado inclui algumas fontes externas de risco
que posteriormente serão abordadas neste capítulo.
Finalmente, nesta seção pode-se observar que as fontes internas de risco em
um empreendimento, de acordo com as definições acima descritas pelos vários
autores, podem ser classificadas em: falha ou ausência de uma adequada avaliação
preliminar e posteriormente detalhada do projeto; falta de planejamento; falhas nos
cronogramas de prazo e orçamentos de custo, deficiências em relação à compra e
estoque de material e aquisição de mão-de-obra; ineficiência da organização e sua
equipe de trabalho devido a falta de comunicação interna; falta de domínio
tecnológico e especialização; e falha na regularização legal das documentações
pertinentes ao projeto.
3.6.3 Fontes Externas de Riscos do Empreendimento
De acordo com as definições estabelecidas no item 3.6.1 Wideman (1992),
classifica os riscos externos de um empreendimento como previsíveis e
imprevisíveis, os quais são apresentados nos Quadros 3.3 e 3.4 14.
14 Tradução da Autora.
46
RISCOS EXTERNOS IMPREVISÍVEIS E INCONTROLÁVEIS
REGULADOR – no caso de uma intervenção governamental imprevista.
Provisão de matéria prima; questões ambientais; padrão de projeto; padrão de produção; situação local; produtos ou serviços de venda ou exportação; capital; exigências especiais.
PERIGOS NATURAIS –resultantes dos elementos naturais.
Localização; tempestade; inundações terremotos.
EVENTOS POSTULADOS –resultantes de intenção deliberada.
Vandalismo; sabotagem.
EFEITOS INDIRETOS – ocorrem de acordo com o resultado do projeto.
Impactos ambientais e sociais.
COMPLEMENTARES – seriam as falhas para a finalização do projeto.
Falha no suporte da infra-estrutura; falhas no projeto, execução ou obrigação do preenchimento contratual para falência ou curadoria, etc.
Quadro 3.3: Riscos Externos Imprevisíveis do Empreendimento.
Fonte: (HULLET apud WIDEMAN, 1992).
RISCOS EXTERNOS PREVISÍVEIS E INCONTROLÁVEIS RISCOS DE MERCADO – avaliação e custo da matéria prima; demanda, incluindo comprador/rejeição do usuário; economia; competitividade, valor final de mercado; disposição do mercado comprador para aquisição do bem. OPERACIONAL (depois de concluído o projeto) – manutenção necessária; segurança; atende a finalidade. IMPACTOS AMBIENTAIS IMPACTOS SOCIAIS INFLAÇÃO IMPOSTOS MUDANÇA DE MOEDA
Quadro 3.4 15 : Riscos Externos Previsíveis do Empreendimento.
Fonte: (HULLET apud WIDEMAN, 1992).
Segundo Flanagan & Norman (1993), existem várias fontes externas de riscos
em um empreendimento, sendo destacadas entre elas:
15 Tradução da Autora.
47
• Condições climáticas adversas às previstas, causando o atraso do
projeto;
• Imprevistos com relação ao aumento de custos de mão-de-obra e material;
• Escassez de mão-de-obra e material;
• Eventos adversos na economia e política, ocasionando perdas financeiras.
• Por outro lado, Raftery (1994) classifica os riscos externos de um
empreendimento da seguinte forma:
• Inflação, que se houver, irá interferir diretamente nos custos do
empreendimento;
• Condições de mercado desfavoráveis para investimentos, mercado em
período de retração;
• Proporção de custos dos recursos de entrada, em relação aos custos de
saída;
• Disponibilidade de Mão-de-obra e Materiais, incluindo o fornecimento e
capacitação dessa mão-de-obra;
• Incerteza ou Instabilidade Política, como a criação de pacotes
econômicos, arrocho salarial, entre outras medidas;
• Condições climáticas, como mudanças meteorológicas repentinas e não
previstas.
Com a visão similar a Wideman, Kerzner (1998) subdivide os riscos externos
do empreendimento em:
• Riscos Externos imprevisíveis - decorrentes das ações governamentais,
ameaças naturais e condições climáticas adversas;
• Riscos Externos previsíveis - decorrentes do custo, impostos e da
disponibilidade de matéria-prima.
De acordo com o PMI (2000), os riscos externos ao empreendimento estão
além da influência ou controle da equipe de projetos, e podem ser considerados
como as ações governamentais, alteração do mercado financeiro, disponibilidade de
mão-de-obra específica.
48
Adicionalmente, Chapman, R. J. (2001), acrescenta alguns fatores que
devem ser considerados como risco externo do empreendimento, destacando-se os
seguintes itens:
• Mudanças financeiras do mercado;
• Aumento da competitividade;
• Mudanças ou diminuição da demanda;
• Custo e avaliação das matérias prima;
• Inovações lançadas pelo concorrente;
• Mudanças da legislação;
• Solicitações públicas;
• Inflação;
• Atraso na aquisição do terreno;
• Restrições ecológicas;
• Atrasos na aprovação do projeto;
• Restrições construtivas e do terreno não especificadas com clareza.
Finalmente, pode-se observar que as principais fontes de risco externo em
empreendimentos abordadas pelos autores abrangem os seguintes itens:
instabilidade político e sócio – econômica; condições climáticas e ecológicas;
ausência ou desconhecimento tecnológico e disponibilidade de matéria-prima e da
mão-de-obra.
3.7 TÉCNICAS DE IDENTIFICAÇÃO DO RISCO
3.7.1 Características Gerais
As técnicas de identificação de risco são consideradas ferramentas de auxílio,
sendo utilizadas pelos gerentes de projeto para detectarem as fontes de risco em
empreendimentos. De acordo com a visão do PMBOK-PMI (2000), identificar os
riscos consiste em determinar as fontes de ocorrência dos eventos indesejáveis
mais prováveis de atingir o empreendimento, e documentá-las caracterizando-as
separadamente. Entretanto, é necessário que este procedimento seja regular
49
durante todo o ciclo de vida do projeto, sendo que a identificação dos riscos pode
ser obtida a partir das suas causas e efeitos, ou seja, o que pode acontecer antes e
o que acontecerá depois ou através dos efeitos e causas, onde se parte dos
resultados e verifica-se como devem acontecer e se necessitam serem ou não
evitados.
Por outro lado, Kerzner (1998) menciona que o primeiro passo para identificar
os riscos é detectar as áreas potenciais de risco, sendo que através da eficácia
dessa identificação resultará a eficiência do gerenciamento de risco16. Entretanto, o
autor observa que nem todos os riscos considerados altos, necessariamente
causarão um grande impacto. Todavia é importante atentar para a combinação de
pequenos riscos que, ao se acumularem, poderão causar um alto impacto.
Segundo Limmer (1997, p.141) a identificação do risco é definida da seguinte
forma:
“... explicação de todos os prováveis fatores que poderão influenciar o objetivo final do projeto. Explicitados esses fatores, identificar os obstáculos contidos em cada situação, suas prováveis causas e quais as conseqüências, caso venham a ocorrer”.
Adicionalmente, Chapman R. J. (1998), descreve que a identificação de risco
deve existir em todo o processo de análise e gerenciamento de risco do
empreendimento, pois tem um grande impacto na avaliação dos riscos da
construção, podendo ser dividido em três categorias:
• A identificação de risco, conduzido somente pelo analista de riscos
baseando-se apenas em sua experiência, conhecimento e habilidade,
sendo que este especialista levará em conta a revisão do ciclo de vida do
projeto e os dados históricos da organização;
• A identificação de risco, conduzida através da entrevista do analista de
riscos com um ou mais membros da equipe de projeto, analisando também
16 Gerenciamento de Risco em projetos são os processos envolvidos na identificação dos riscos, quantificação dos riscos, desenvolvimento e controle das respostas ao risco (PMBOK-PMI MG 2000). As metodologias de gerenciamento de riscos em projetos serão abordadas no Capítulo 5.
50
os dados históricos e o ciclo de vida do projeto, e baseando-se no
conhecimento e experiência dos profissionais que forem entrevistados;
• A identificação de risco, onde o analista de riscos lidera um ou mais
grupos de trabalho, adotando as seguintes técnicas: “Brainstorming”
(Tempestade de Idéias); Técnica do Grupo Nominal; Técnica Delphi;
Sinética; Construção de Cenários.
O autor adverte sobre a necessidade em determinar a efetividade do grupo de
trabalho, que irá aplicar as técnicas de identificação de risco. Deste modo, Handy
(apud Chapman, R. J., 1998), propôs um modelo estruturado para analisar o grupo
de trabalho, exemplificado a seguir no Quadro 3.5 17:
MODELO DE ANÁLISE DA EFETIVIDADE DO GRUPO DE TRABALHO
O grupo
Tamanho do grupo, características dos membros do grupo, regras e objetivos individuais, estágio de desenvolvimento.
A tarefa
Natureza da tarefa, critério de efetividade, importância da tarefa, clareza da tarefa.
Dados do Problema
O ambiente
Normas e expectativas, posição de liderança, relacionamento entre os membros do grupo, localização física.
Estilo de liderança Ajuste da melhor proposta
Fatores de Intervenção Processos e procedimentos
Funções das tarefas, funções de manutenção, formas de interação.
Resultados Produtividade e satisfação dos membros
Satisfação, resultados esperados, envolvimento no trabalho.
Quadro 3.5: Modelo para análise da efetividade dos grupos de trabalho.
Fonte: (HANDY apud. CHAPMAN, R. J.,1998).
17 Tradução da autora
51
O modelo proposto pelo autor mostra que os grupos de trabalho devem ser
determinados com certo critério, levando-se em consideração os dados do problema,
os fatores intervenientes e os resultados que objetivam atingir, a fim de que sejam
garantidos o entendimento e a eficiência durante todo o processo de identificação
dos riscos em empreendimentos e para que não ocorram distorções dos resultados
obtidos. Finalmente, após a definição da equipe de trabalho adota-se uma destas
técnicas, cujo objetivo é caracterizar a ocorrência de eventos adversos que podem
constituir ameaças ao projeto. Assim sendo, para uma melhor compreensão
descreveu-se a seguir cada técnica de identificação de risco, com base em grupos
de trabalho, abordando-se a metodologia, as suas vantagens e desvantagens.
3.7.2 “Brainstorming”
“Brainstorming” é uma das técnicas utilizadas para auxiliar na identificação de
risco em projetos, sendo definida por Warren et al. (2001) como uma técnica de
grupo desenvolvida por Alex F. Osborn em 1938, cujo principal objetivo foi estimular
a geração de idéias. Osborn (apud Warren et al., 2001) propôs quatro regras básicas
para obter sucesso numa sessão de brainstorming, ou seja:
• Não devem ser permitidos críticas ou julgamentos desfavoráveis durante a
geração de idéias;
• A liberdade ou iniciativa de idéias é bem vinda durante a aplicação desta
técnica;
• Quanto maior o número de idéias, maior será as chances de atingir os
objetivos propostos;
• Deve-se buscar a união, a combinação e as idéias geradas pelo grupo.
Da mesma forma, Nóbrega et al. (1997, p.249) mencionam que:
“A sessão ‘Brainstorming’, por ser uma técnica de grupo, tem por objetivo coletar idéias de todos os participantes, sem críticas ou julgamentos. Logo, destina-se ao recolhimento de idéias e sugestões viabilizadoras de soluções para determinados problemas ou situações de trabalho improdutivo”.
O autor também descreve que a metodologia do processo de “brainstorming”
divide-se em duas fases, ou seja; a fase criativa, onde os participantes apenas
52
apresentam o maior número possível de idéias e a fase crítica onde cada
participante irá defender a sua idéia com o intuito de convencer o grupo. Esta
segunda fase faz a filtragem das melhores idéias, permanecendo apenas aquelas
que tiverem sido fundamentadas e aceitas pelo grupo. Por outro lado, para a
aplicação desta técnica torna-se necessário haver um coordenador para organizar
os trabalhos, fazer a explanação do assunto e definir os objetivos a serem atingidos;
assim como um secretário cuja função é registrar, organizar e apresentar as
contribuições dos participantes.
Adicionalmente Hicks (apud Chapman, R. J., 1998) propõe os seguintes
passos na aplicação da técnica “Brainstorming”:
• Sessão prévia para definir os principais pontos do problema e soluções
aceitáveis;
• Sessão preliminar que poderá incluir a redefinição do problema abordado
anteriormente;
• Sessão de brainstorming, incorporando as seguintes técnicas: idéia mais
abrangente, listas de verificação e listas de atributos;
• Aquisição subseqüente de idéias;
• Seleção das idéias mais promissoras;
• Desenvolvimento das idéias selecionadas;
• Verificação e apresentação das idéias selecionadas.
De acordo com Chapman, R. J. (1998), existem outros fatores relevantes a
serem analisados na aplicação desta técnica, devendo ser levados em consideração
os seguintes itens:
• O tamanho do grupo que não deve ultrapassar 12 pessoas, pois o
aumento do excessivo do grupo poderá reduzir a coesão entre os
participantes;
• As características dos membros do grupo, ou seja, o grau de
compatibilidade dos participantes, as características da personalidade de
cada um, diferenças hierárquicas e bloqueios emocionais, que poderão
influenciar no resultado final;
53
• As funções e os objetivos individuais dos membros do grupo devem ser
orientados a fim de minimizar os desvios causados por ações de interesses
ocultos ou necessidades pessoais de cada participante, ou mesmo a perda
de motivação devido a longa duração de tempo das sessões.
• A natureza da tarefa que requer clareza na definição dos objetivos e
importância, além da preparação das sessões e disciplina para conduzi-
las.
• No ambiente em que as sessões serão ministradas, deve haver liderança
e direcionamento por parte do coordenador, em relação a equipe de
trabalho.
Em seu artigo intitulado “Aplicação do ‘Brainstorming’ eletrônico18 e pequenos
e grandes grupos”, Aiken et al. (1994) aborda a utilização da técnica “Brainstorming”
eletronicamente mencionando as vantagens e desvantagens em relação a aplicação
tradicional desta técnica. Assim, o autor descreve que o brainstorming eletrônico foi
desenvolvido para superar os problemas de inibição, bloqueios de produção e
avaliações que surgiam entre os participantes durante as sessões, além das
limitações do tamanho do grupo de trabalho. Deste modo, o uso do “Brainstorming”
eletrônico permite aos participantes manterem-se anônimos, pois a comunicação se
dará através dos computadores que são ligados em rede, onde haverá a geração
das idéias escritas e que serão vistas rapidamente por todos os membros da equipe,
que por sua vez poderão desenvolver novas idéias. Por outro lado, o autor destaca
entre as vantagens observadas em relação a visão tradicional do brainstorming, os
seguintes itens:
• O anonimato entre os participantes, garantindo uma similaridade à equipe
de trabalho, uma vez que não haverá influência ou monopólio de um
participante em relação ao grupo, contribuindo para superação dos
problemas gerados devido as diferenças de hierarquia, experiência e
conhecimento de alguns em relação aos outros membros da equipe;
• A comunicação paralela, permitindo aos participantes entrar com os
comentários simultaneamente e contribuir com novas idéias, sendo que
18 Electronic “Brainstorming” in small and large group. Tradução da autora.
54
devido ao grande número de informações geradas, o grupo participante
poderá ser maior. Em contra-partida ao “Brainstorming” tradicional, as
pessoas ouvem as outras falarem e não podem emitir automaticamente as
suas opiniões ou pensamentos, enquanto que na versão eletrônica todos
podem falar paralelamente;
• Automatização dos registros, permitindo que todos os comentários e idéias
gerados pela equipe participante sejam armazenados.
a mesma forma, o autor descreve que o “Brainstorming” eletrônico
apresenta as seguintes desvantagens:
• Comunicação lenta devido algumas pessoas serem menos ágeis na
digitação;
• Resistência às mudanças, pois algumas pessoas se sentem intimidadas
ao usarem o computador, sendo que neste caso é preciso que haja
treinamento dos envolvidos no uso de software;
• Ausência de um padrão médio, uma vez que as informações são apenas
escritas, dificultando muitas vezes a detecção de quando os comentários
forem sarcásticos ou engraçados em relação às idéias que estão sendo
expostas;
• Possibilidade de aumentar conflitos entre os participantes quando alguma
idéia for rechaçada ou comentário desdenhado, sendo que este tipo de
postura deve ser altamente criticado, caso ocorra.
3.7.3 Técnica do Grupo Nominal
A técnica do grupo nominal, segundo Cassiani & Rodrigues (1996), foi
elaborada para ser utilizada na área de planejamento, com o objetivo de ampliar a
produção criativa do grupo, facilitar as decisões em equipe, estimular a geração de
idéias críticas e servir como instrumento de agrupamento de idéias.
De acordo com Chapman R. J. (1998), esta técnica foi desenvolvida por
Andre Deldecq e Andrew Van de Ver em 1968, sendo que estes autores sugerem
durante o processo de aplicação, a adoção dos seguintes passos:
55
• A geração silenciosa de idéias escritas;
• Exposição das idéias geradas ao grupo na forma de frases simples em
cartões ou tiras de papel;
• Discussão de cada idéia registrada para esclarecimento e avaliação;
• Votação individual das idéias em ordem de prioridade, com a decisão do
grupo sendo trabalhada matematicamente através da classificação por
quantidade de votos obtidos ou ordenação por ordem de prioridade.
Existem outros fatores abordados por Chapman, R. J. (1998) que são
igualmente importantes para a aplicação desta técnica, destacando-se os seguintes:
• O tamanho do grupo que deve ter entre 7 a 10 participantes;
• As características dos membros do grupo, ou seja, a compatibilidade entre
os participantes, as características da personalidade de cada um e
bloqueios emocionais, que poderão influenciar no resultado final;
• As funções e os objetivos individuais dos membros do grupo devem ser
orientados a fim de que as questões sejam entendidas pelos participantes.
• A natureza da tarefa que requer clareza na definição dos objetivos e
importância, além do tempo de preparação das sessões e forma de
conduzi-las.
• A metodologia desta técnica é estruturada, de forma que um coordenador
irá direcionar o grupo, esclarecendo e tirando as dúvidas dos
participantes.
Adicionalmente, Cassiani & Rodrigues (1996), acrescentam que a técnica do
grupo nominal não permite a comunicação verbal entre os participantes, sendo que
as etapas desta técnica seguem a partir de uma única questão inicial. Sendo assim,
é necessário que haja um dirigente para conduzir o grupo, uma vez que é preciso
fazer um planejamento prévio a fim de que as etapas sejam entendidas e as dúvidas
dos participantes, dirimidas. Finalmente, o autor aborda como vantagens o fato desta
técnica poder utilizar um grande número de pessoas desde que sejam divididas em
grupos de no máximo 9 componentes e também da existência de igualdade entre os
seus membros, uma vez que os participantes podem ter qualquer nível socio-
econômico ou cultural, necessitando apenas que sejam alfabetizados para redigirem
56
as respostas. As desvantagens são devido à limitação do número de componentes
por grupo e no fato de lidar com a análise de apenas uma questão de cada vez.
3.7.4 Técnica “Delphi”
Segundo Addison (2003), a técnica “Delphi” foi desenvolvida por NC Dalkey e
seus associados da RAND Corporation em 1950, sendo que vários pesquisadores
utilizaram esta técnica para conduzirem pesquisas sobre resultados do
gerenciamento de sistemas de informação.
De acordo com Wright & Giovinazzo (2000, p.54) a técnica “Delphi” foi
definida da seguinte forma:
“... ‘Delphi’ é uma técnica para a busca de um consenso de opinião de um grupo de especialistas a respeito de eventos futuros. (...) baseia-se no uso estruturado do conhecimento, da experiência e da criatividade de um painel de especialistas, pressupondo-se que o julgamento coletivo, quando organizado adequadamente, é melhor que a opinião de um só indivíduo”.
Na abordagem de Cassiani & Rodrigues (1996) esta técnica consiste na
distribuição inicial de um questionário aos participantes do painel, análise das
respostas e envio de um segundo questionário baseado nas respostas do primeiro,
sendo que este procedimento será adotado até que haja o consenso de opinião do
grupo e as informações sejam suficientes. Portanto, para a condução desta técnica
são necessários dois grupos de indivíduos:
• O grupo executor, cuja função é elaborar o questionário inicial, analisar os
resultados advindos do primeiro, elaborar os questionários subsequentes e
manter contato com os respondentes;
• O grupo respondente, cujos indivíduos são anônimos e não se comunicam
entre si, tendo como objetivo a obtenção das opiniões e julgamentos do
grupo de especialistas nas respostas dos questionários.
Adicionalmente, Wright & Giovinazzo (2000) elaboraram de forma
esquemática a seqüência de execução de uma pesquisa “Delphi”, exemplificada na
Figura 3.3.
57
INÍCIO
Elaboração do questionário e seleção dos painelistas
1a. Rodada: Respostas e Devolução
Tabulação e análise dos questionários recebidos
SimÉ necessário introduzir questões?
Não ELABORAÇÃO DAS NOVAS QUESTÕES
Elaboração do novo questionário e envio
Nova Rodada: Respostas e Devolução
Tabulação e análise de dados recebidos
NãoA convergência das respostas
é satisfatória?
Conclusões gerais
Relatório para os respondentes
Relatório Final
FIM
Figura 3.3: Seqüência da Aplicação da Técnica Delphi.Fonte:(WRIGHT & GIOVINAZZO, 2000).
PROCEDIMENTOS EXECUTADOS PELOS COORDENADORES
PROCEDIMENTOS EXECUTADOS PELOS RESPONDENTES
58
Da mesma forma, os autores listam as seguintes vantagens e desvantagens
no uso desta técnica:
• Vantagens – A reunião das opiniões de vários especialistas na análise do
problema trará informações do membro de melhor conhecimento, sem ter
que reuni-los num mesmo local; o anonimato dos participantes elimina
respostas influenciáveis e atitudes autoritárias ou manipuladoras, devido a
posição hierárquica; a utilização de questionário e respostas escritas
facilita o registro, em comparação a uma discussão em grupo; o envio de
questionários pelo correio ou outros meios, elimina os custos de
deslocamento e os especialistas podem responder sem ter que conciliar
agendas para reunião; a efetiva participação no processo de um grande
número de peritos induz a criatividade e confere credibilidade ao estudo.
• Desvantagens – A seleção de amostra de respondentes e tratamento
estatístico dos resultados não aceitáveis; dependência dos resultados em
relação a escolha dos especialistas, com possibilidade de viés devido a
escolha dos respondentes; possibilidade de forçar a um consenso indevido
das respostas; custos de elaboração elevados; dificuldades em redigir um
questionário sem ambigüidades ou tendenciosos; demora na realização do
processo e retorno dos questionários.
3.7.5 Sinética
De acordo com Hall (1996), o termo sinética19 foi introduzido por Willian
Gordon, cujo objetivo é resolver problemas de forma criativa. Esta técnica consiste
em unir objetos e idéias aparentemente diferentes e irrelevantes.
19 A autora especificou abaixo as diferenças entre Sinética com “S” e Cinética com “C” a fim de dirimir qualquer dúvida sobre cada uma dessas palavras de fonética semelhante, porém com significados distintos. Sinética – teoria da resolução de problemas com base no pensamento criativo. É um agrupamento de elementos que parecem diferentes e irrelevantes para o problema. (SIMÕES, 2001). Cinética – é o estudo das forças considerando-se a multiplicidade dos movimentos que ocasionam (OLIVEIRA, 1967).
59
Assim sendo, é proposto o uso de elementos sem conexão em suas
analogias ou o uso de metáforas20 para gerar a compreensão do problema. Torna-se
necessário, que os participantes tenham como atribuições essenciais na aplicação
desta técnica uma grande imaginação e convicção em seus pontos de vista, uma
vez que terão que fazer a conexão do problema com a metáfora. Por outro lado, o
uso de metáfora quebra a opinião do grupo, uma vez que haverá divergência na sua
associação com o problema em questão. Por esta razão, o desafio do grupo está
em identificar somente os aspectos positivos em que a metáfora poderá ser aplicada
e desenvolver a construção de alternativas para resolução do problema ou questão.
A vantagem em sua aplicação está no desenvolvimento criativo da equipe. Porém,
como desvantagem, nota-se a heterogeneidade das opiniões dos participantes, no
momento da tomada de decisão final.
3.7.6 Criação de Cenários
Segundo Kassai (apud Rodrigues, 2001), a técnica de criação de cenários
permite que haja uma visualização do modo como cada processo do
empreendimento pode ser desenvolvido, através da construção lógica de cada um
dos eventos e suas interações, considerando-se os resultados gerados. Estes
cenários são criados de forma hipotética, a fim de se analisar a ocorrência de
situações adversas às previstas no projeto. Assim, ao construir um cenário,
Chapman, C. (1997), relata a importância em identificar as áreas do projeto, que
envolvam incertezas, sendo necessário atentar para a aquisição de dados e as
análises realizadas pela equipe de projetos. Da mesma forma, deve-se identificar as
áreas do projeto, que envolvam incertezas, cujos julgamentos e decisões dependam
dos clientes.
De acordo com a visão de Hulett (2001), para a criação de cenários na
identificação de riscos em projetos são relevantes as seguintes observações:
20 Metáfora – Figura de estilo em que uma palavra é substituída por outra, por força de uma analogia que há entre ambas e que dá maior força ao que se quer exprimir. (OLIVEIRA, 1967). Metáfora é o emprego de um termo com um sentido que se lhe associa por força de uma comparação de ordem subjetiva. (ANDRÉ, 1978).
60
• Ao analisar o cenário do projeto, verificar se existem elementos de risco
que possam acorrer simultaneamente e se as variações entre eles são
altas ou baixas;
• Identificar o condutor do risco, ou seja; a causa de um grupo de variáveis
do conjunto, gerar altos ou baixos riscos;
• Planejar um cenário com variáveis de incerteza e correlacioná-las,
computando os seus impactos no empreendimento;
• Identificar os fatores de risco, como por exemplo, uma dificuldade
tecnológica, uma estimativa otimista demais ou uma possível tensão do
mercado de trabalho, entre outros;
• Computar os impactos causados pelos condutores de risco em relação ao
objetivo do projeto;
• Combinar a ocorrência de possíveis eventos e correlacioná-los entre si,
através das técnicas de simulação.
Por outro lado, Wright & Giovinazzo (2000) propõem utilizar a técnica “Delphi”
e de criação de cenários de forma complementar, onde a primeira é usada como
instrumento para coletar dados que auxiliem na construção dos cenários. Rodrigues
(2001) cita ainda que a técnica de criação de cenários pode ser utilizada em
conjunto com o teste de sensibilidade21 na análise de risco, sendo que, de acordo
com o cenário criado, pode-se avaliar o grau de sensibilidade das suas variáveis.
Como vantagens na sua utilização, destacam-se a criatividade e dinamismo na
criação dos cenários e como desvantagens, pode-se abordar a ausência ou precisão
dos dados para a elaboração dos cenários e a tendenciosidade dos participantes na
sua construção.
21 Teste de sensibilidade é uma das técnicas de análise de risco que será abordada no capítulo 4.
61
3.8 INFLUÊNCIA DOS FATORES PSICOLÓGICOS NAS ATITUDES FACE AOS RISCOS EM EMPREENDIMENTOS
3.8.1 Introdução
Muitas decisões são tomadas durante o ciclo de vida do empreendimento,
porém, nem sempre existe o conhecimento, a experiência e a convicção
necessários dos gerentes de projeto, no momento da tomada de decisão, a fim de
que evitem ou minimizem a ocorrência de resultados adversos ao planejado.
Deste modo, buscou-se abordar os principais aspectos psicológicos, os quais
alguns autores descrevem como “Heurísticas” 22, que irão influenciar no
comportamento dos gerentes de projeto face aos riscos. Assim, procurou-se
discorrer sobre as principais heurísticas mencionadas na literatura consultada, a
saber: Regra do Polegar; Heurística da Representatividade; Heurística da
Disponibilidade; Heurística do Ajustamento e Ancoragem. Por outro lado, abordou-se
a Teoria da Utilidade, o Paradoxo de Allais e as Atitudes Pessoais que o indivíduo
assume em relação ao risco.
Da mesma forma, segundo Flanagan & Norman (1993), submeter-se ao risco
é um empreendimento arriscado onde é preciso descobrir a sua natureza e tipo,
para que haja capacidade em preparar-se para administrá-lo. Por outro lado, as
vantagens devem ser calculadas e os fatos ponderados aplicando-se a experiência,
o conhecimento e as conjecturas face ao risco. Neste conhecimento incluem-se os
dados empíricos e a compreensão obtida em suas interpretações. Entretanto, em um
projeto existem as confrontações entre risco, oportunidades, escolhas,
probabilidades, incertezas e decisões, onde será preciso ser distinguido o que
efetivamente é conhecido ou não, no momento em que houver a tomada de decisão.
Deste modo, o importante é saber interpretar as tendências e intuições em relação
22 Heurísticas são regras padronizadas que, implicitamente, dirigem nosso julgamento. (BALZERMAN apud KAYO & SECURATO, 1997). Heurística é o processo de encaminhar o indivíduo a descobrir por si mesmo a verdade. (OLIVEIRA, 1967).
62
às experiências adquiridas no passado, a fim de prever os eventos futuros e fazer as
escolhas nos eventos presentes.
3.8.2 Heurísticas em Projetos de Construção
A Regra do Polegar é uma Heurística definida do seguinte modo segundo
Raftery (1994): “Regra do 80/20... que implica em que 80% do custo de um
empreendimento pode ser atribuído a 20% das unidades de maiores valores de
trabalho agregado”. Esta regra baseia-se geralmente na experiência prévia do
profissional para julgar e decidir, sendo que, para ser sustentada, é necessário um
exame contínuo para que a sua relevância continue assegurada; porém, a grande
dificuldade em tomar decisões está freqüentemente ligada ao levantamento da
coleta e análise de dados relevantes ao problema em questão.
Segundo Flanagan & Norman (1993), a utilização da Regra do Polegar é
muito comum na indústria da construção, sendo que serve de orientação aos
gerentes para a tomada de decisão com maior rapidez. De um modo geral ela define
que 20% dos itens de maior custo do empreendimento corresponde a 80% do
orçamento da obra. Adicionalmente, o autor também descreve que as tendências ou
heurísticas contribuem para a eficácia da tomada de decisão através da estrutura
cognitiva23 que dita o modo como o fato é percebido.
De acordo com Raftery (1994), existem mais três heurísticas, a saber:
• Heurística da Representatividade é o processo de avaliação da
probabilidade de um evento ou amostra incertos, em função da
similaridade com a população de origem e o reflexo das características
proeminentes do processo, pelo qual é gerado. Em essência, corresponde
ao grau de correlação entre a amostra e a população. Como exemplo, o
autor cita dois hospitais A e B. No hospital A nascem diariamente 45 bebês
e no hospital B nascem diariamente 15 bebês. Por um período de 01 ano
23 Estrutura cognitiva é uma operação intelectual cujo objeto é o conhecimento. (OLIVEIRA, 1967).
63
são registrados os nascimentos em ambos os hospitais, sendo que ao final
deste período deseja-se saber em qual deles existe maior probabilidade de
60% dos bebês serem meninos. Para a obtenção desta resposta o autor
recorre a lei dos grandes números que estabelece o seguinte: Quanto
maior o tamanho da amostra, a sua média tende para a média da
população e a variância tende a diminuir. Deste modo a média calculada
para uma grande amostra é mais estável e a variância é menor em
comparação a média e a variância calculada para pequenas amostras.
Assim sendo, nota-se que o hospital B apresenta maior probabilidade de
60% dos bebês serem meninos.
• Heurística da Disponibilidade utiliza a capacidade de recuperação dos
exemplos. Deste modo, algum evento em que uma pessoa tenha tido
contato pessoal, poderá parecer mais ou menos provável, do que o seria
do ponto de vista estatístico. Como exemplo, o autor cita uma pessoa que
tenha sofrido um acidente aéreo. Assim, esta pessoa poderá superestimar
a probabilidade de ocorrência de um futuro acidente aéreo, devido a sua
experiência pessoal, embora este tipo de acidente seja considerado como
relativamente raro de acontecer.
• Heurística do Ajustamento refere-se aos casos em que as pessoas fazem
estimativas, partindo do valor inicial e ajustando-o ao resultado final.
• Heurística da Ancoragem parte dos resultados finais e os ajusta em
direção aos valores iniciais.
As duas últimas regras são consideradas semelhantes, embora tenham sido
definidas pelo autor de forma separadamente. Deste modo, de acordo com a visão
de Kayo & Securato (1997, p. 56), estas heurísticas foram definidas da seguinte
forma:
“Heurística da Representatividade, pela qual o indivíduo avalia a probabilidade de ocorrência de um evento, pela similaridade com outros eventos parecidos”; Heurística da Disponibilidade, pela qual o indivíduo avalia a freqüência, probabilidade ou prováveis causas de um evento através de quaisquer informações que estejam “disponíveis” na memória; Heurística do Ancoramento e Ajustamento, pela qual os indivíduos realizam avaliações, atribuindo-se um valor inicial e, posteriormente, fazem ajustes até que se tome uma decisão final.”
64
Por outro lado, Raftery (1994) considera que de um modo geral a mente
humana apresenta interações entre as informações que armazena e o conhecimento
previamente adquirido, porém em qualquer decisão é necessário que o indivíduo
tenha um grau de treinamento, experiência e/ ou conhecimento, a fim de que seu
julgamento em determinada situação seja pertinente e possa ser representativo.
Entretanto, a interpretação das informações ou análise dos resultados é influenciada
pela experiência profissional, pela qualidade do seu julgamento e o conhecimento
das informações.
Analisando-se as definições dos autores acima citados, a heurística é a
padronização de regras que irão direcionar o comportamento dos indivíduos,
servindo como uma ferramenta de auxílio à tomada de decisão, no momento em que
houver situações que envolvam riscos.
3.8.3 Teoria da Utilidade e as Atitudes Face ao Risco
As atitudes pessoais em relação à tomada de decisão face ao risco variam no
intervalo entre o arriscar tudo e o obter ganho certo. Segundo Raftery (1994),
existem três categorias de atitudes face ao risco assumidas por um indivíduo:
Aversão ao risco, neutralidade face ao risco e ousadia ao risco. Deste modo a
Teoria da Utilidade oferece um modelo para entender estes comportamentos,
explicando como e não o porquê, das pessoas algumas vezes, preferirem resultados
de um valor monetário menor. Esta teoria sugere que em vez da maximização do
valor monetário esperado24, as pessoas maximizem a utilidade do próprio valor
monetário obtido. Neste caso o conceito de utilidade expressa o grau de satisfação
de um indivíduo em relação a um determinado resultado. O autor apresenta a seguir
na Figura 3.4 as curvas de utilidade, que representam a equação da função
utilidade.
24 Flanagan & Norman (1993) definem o valor monetário esperado como sendo o somatório do produto entre o valor ou lucro de cada resultado pela probabilidade da sua ocorrência. Maximização do valor monetário esperado – corresponde em se assumir o maior valor, dentre os valores de lucro médio obtidos, se determinada estratégia for selecionada entre muitas situações que impliquem em uma tomada de decisão. (LEVINE, BERENSON &STEPHAN, 2000).
65
Figura 3.4: Curvas de Utilidade. Fonte: (RAFTERY 1994, p.63).
Na Figura 3.4 citada anteriormente, verifica-se que o eixo das ordenadas
representa a escala de valores de utilidade e o eixo das abcissas representa os
valores dos resultados esperados. Deste modo, de acordo com Flanagan & Norman
(1993) o valor da utilidade esperada pode ser definido como sendo:
“... uma medida do valor individual implícito ou preferido para cada diretriz de risco. Esta medida é representada por um valor numérico associado de forma ordenada com cada ganho ou perda monetária, a fim de indicar a utilidade deste valor monetário na tomada de decisão. A utilidade medida pode ser determinada para os resultados que não tenham o valor monetário”.
Os autores mencionam que para medir a utilidade existem algumas regras a
serem que devem ser seguidas:
• Um resultado mais desejado terá uma medida de utilidade maior;
• Se numa tomada de decisão o resultado A é preferível ao resultado B, e
este é preferível ao resultado C, então se pode dizer que o resultado A
será preferível em relação ao resultado C;
• Se na tomada de decisão a preferência entre dois resultados for
indiferente, então estes terão a mesma utilidade;
• Em uma situação que envolva risco, a decisão utilidade esperada é
semelhante a decisão utilidade verdadeira. “Por exemplo”, assumindo-se
66
que uma determinada estratégia tenha um resultado F1 com probabilidade
P1, e um resultado F2 com probabilidade P2 = 1 – P1. Se for definida a
utilidade de F1 como U(F1) e a utilidade de F2 como U(F2), o valor da
utilidade esperada (UE) será:
UE = P1 x U(F1) + (1 – P1) x U(F2)
Flanagan & Norman (1993) descrevem que para a tomada de decisão, deve-
se atribuir o valor de utilidade a todos os resultados possíveis, pois a atitude tomada
na escolha da decisão mudará de acordo com os riscos envolvidos. Deste modo a
relação entre o retorno esperado e a escolha será expresso pela função utilidade.
Assim, de acordo com os autores a função utilidade é usada para a tomada de
decisão, onde para os valores de utilidade devem ser atribuídos os possíveis
resultados. Esta relação entre o retorno do valor esperado e a sua escolha são
expressas pela função utilidade. Assim, Morgenstern apud. (Flanagan & Norman,
1993, p. 109) descreve que a “função utilidade é uma característica de um indivíduo
ou um grupo”.
Por outro lado, Flanagan & Norman (1993), descrevem que a função utilidade
apresenta as seguintes propriedades:
• Cada resultado possível é definido por um único número;
• Os resultados são classificados pela preferência de ordem;
• O objetivo é maximizar a utilidade esperada.
Desta forma, Raftery (1994) aborda que a representação gráfica da função
utilidade na Figura 3.4 demostra através das curvas de utilidade, que o indivíduo
pode adotar diferentes comportamentos face ao risco no momento de decisão,
dependendo das circunstâncias às quais esteja envolvido e do seu posicionamento
em assumi-los. Assim sendo, mesmo que a ocorrência de um evento tenha igual
probabilidade de acontecer, o grau de satisfação com o resultado assumido,
dependerá da postura do indivíduo face ao risco no momento da tomada de decisão.
67
3.8.4 Paradoxo de Allais
Segundo Raftery (1994), o Paradoxo de Allais é apontado com um dos vários
avanços da teoria geral da escolha aleatória e a psicologia do risco. A tomada de
decisão em relação ao risco irá depender do contexto em que estiver inserido, pois a
mesma pessoa poderá assumir a postura avessa, neutra ou ousada diante de uma
situação similar. Deste modo, esta teoria irá trabalhar com os conceitos abordados
na Teoria da Utilidade, onde a tomada de decisão dependerá da atitude que o
indivíduo assumir face ao risco. Assim o autor propõe o seguinte exemplo:
• Situação A: Certeza de receber $ 1 milhão;
• Situação B: Receber um bilhete de loteria com:
• 10% de possibilidade de ganhar $ 5 milhões (0,10 x 5 milhões).
• 89% de possibilidade de ganhar $ 1 milhão (0,89 x 1 milhão).
• 1% de possibilidade de não ganhar nada (0,01 x 0).
De acordo com as duas situações propostas tem-se os seguintes Valores
Monetário Esperado (EMV).
EMV (Situação A) = $ 1 milhão.
EMV (Situação B) = $ 1.39 milhões.
De acordo com as duas situações colocadas acima, o paradoxo demonstra
que, dependendo do contexto, uma pessoa terá tanto uma postura avessa quando
ousada em relação ao risco, ou seja, poderá ter uma postura ousada assumindo a
situação B ou avessa optando pela situação A.
Adicionalmente, cabe ressaltar, que embora essas teorias possam ser
visualizadas graficamente através das curvas de utilidade, representada na Figura
3.4, é preciso considerar o tempo e dificuldades requeridas ao aplicá-las. Porém,
quando bem fundamentadas, poderão ser o ponto inicial para um estudo analítico do
risco, na tomada de decisão.
68
3.9 FATORES E CARACTERÍSTICAS DAS AÇÕES PREVENÇÃO CONTRA O RISCO
O propósito da identificação e análise do risco é o de obter respostas que
auxiliem a equipe de gerentes a tomar decisões para a resolução ou prevenção de
um problema, caso este venha ocorrer. Assim sendo, Raftery (1994) descreve que
os principais fatores para identificá-los são os riscos internos do empreendimento,
referentes ao desdobramento dos processos principais de trabalho; os riscos
externos ao empreendimento e originários do meio físico e dos negócios, do cliente,
da complexidade do empreendimento, da equipe de gerenciamento, da qualidade da
documentação e das perspectivas dos empreiteiros. Da mesma forma, existem
quatro tipos de estratégias a serem tomadas como resposta a identificação dos
riscos, destacando-se as seguintes: Ação de retenção, redução, transferência e
evitação do risco.
No caso das ações de retenção, Flanagan & Norman (1993) sugerem que
quando os riscos forem pequenos, torna-se mais apropriado retê-los do que tomar
medidas preventivas ou corretivas para evitar a sua ocorrência. Na realidade a
retenção do risco se baseia na magnitude do prejuízo assumido e no quanto poderá
ser pago para que o resultado final seja bem sucedido. Existem alguns fatores
relevantes e que devem ser considerados ao assumir a retenção do risco, os quais
são:
• O custo para evitar a ocorrência do risco, poderá ser maior do que assumir
os prejuízos;
• Maximização da probabilidade de perdas;
• O provável custo das perdas;
• O provável custo do pagamento das perdas se não forem seguradas.
No caso das estratégias de redução do risco, os autores descrevem quatro
itens básicos que minimizam a ação de redução, ou seja:
• Promover educação e treinamento de todos os envolvidos com o projeto a
fim de alertar para os fatores potenciais de risco;
• A proteção física, com o objetivo de reduzir a probabilidade das perdas;
69
• O sistema da organização deve ter uma consistência segura, estimulando
os seus integrantes aos questionamentos;
• A proteção física deverá inserir tanto a proteção das pessoas como a da
propriedade.
Em relação a ação de transferência, Flanagan & Norman (1993) descrevem
que os riscos são transferidos para terceiros. Por outro lado, em alguns casos, esta
transferência pode significar o aumento do risco por parte de quem o recebe, ou
seja, o contratante, o contratado ou o cliente. Assim sendo, a utilização desta
estratégia acarretará mudanças em relação às incertezas e aos custos do projeto.
Quando se trata da estratégia de evitação, os autores consideram que a
ação de evitar é sinônimo de recusa à exposição aos riscos. Assim sendo, neste
caso, deve-se considerar apenas aqueles que podem ser evitados.
Adicionalmente, o PMBOK-PMI (2000), descreve que: “O desenvolvimento de
respostas aos riscos envolve definir os passos necessários para o aproveitamento
das oportunidades e respostas às ameaças”.Assim sendo, enquadra-se em três
categorias:
• Evitar - promover a eliminação de uma ameaça específica, atuando
preliminarmente na eliminação das suas causas;
• Mitigar – reduzir um evento de risco, reduzindo a probabilidade da sua
ocorrência;
• Aceitar – aceitar as conseqüências, podendo ser uma aceitação ativa,
onde existe o desenvolvimento de um plano de contingência a ser
executado caso ocorra um evento de risco ou a aceitação passiva que
aceita, por exemplo, uma possível perda financeira caso uma atividade
venha a atrasar.
Da mesma forma, Pritchard (1997) menciona que o desenvolvimento da
resposta ao risco é um elemento crítico no processo do seu gerenciamento,
determinando que ação tomar para tratar do resultado do risco avaliado, da sua
identificação e da sua quantificação. Deste modo, o autor divide as ações nas
seguintes categorias:
70
• A ação de evitar o risco;
• A ação de controlar o risco podendo ser tratada com a minimização da
probabilidade da sua ocorrência, com a minimização do seu impacto ou
com o seu desvio;
• A ação de retenção.
Finalmente, Kerzner (1998) aborda uma quinta ação denominada de
conhecimento e pesquisa onde o gerente de projetos desenvolveria testes e planos
de simulações extensivas para predizer possíveis resultados de risco. Assim, o
autor aborda a existência de vários fatores que podem influenciar na resposta aos
riscos, os quais são:
• Falta de informação de perigos atuais causados por riscos, que foram
descritos incertamente;
• Falta de informação sobre a magnitude dos danos causados, devido à
medição incerta dos riscos;
• Falta de informação da probabilidade de ocorrência do risco;
• Benefícios pessoais para o gerente de projetos que aceita o risco, sendo
considerado como risco voluntário;
• O gerente de projetos é forçado a aceitar o risco, sendo considerado como
risco involuntário;
• Confusões e evitação do risco;
• A existência de alternativas no custo efetivo dos riscos;
• A existência de alternativas de alto custo ou possibilidade de ausência de
opiniões em relação aos riscos;
• O grau de exposição ao risco.
Deste modo, é necessário primeiramente identificar os fatores potenciais de
risco, a magnitude e a probabilidade de suas ocorrências, a fim de que após terem
sido classificados, sejam tomadas as ações cabíveis de acordo com a postura do
gerente, que os estiver administrando. É relevante destacar, que as posturas
assumidas para aqueles que atuam no gerenciamento de riscos em projetos, irão
influenciar de forma decisiva no tipo de estratégia a ser adotada nas ações de
prevenção contra os riscos.
4 TÉCNICAS DE ANÁLISE DE RISCO 4.1 INTRODUÇÃO
A proposta deste capítulo é discutir as principais técnicas de análise de risco
utilizadas no gerenciamento de projetos. Cabe ressaltar que conforme o
estabelecido no capítulo 2 (Metodologia da Pesquisa), o objetivo desse trabalho é o
estudo das técnicas de análise de risco, considerando os aspectos do retorno sobre
o investimento em projetos. Assim, as técnicas de análise de risco aplicadas na
confiabilidade das instalações (HAZOP, Análise Preliminar de Risco, Série Riscos,
Análise de Perigo, Técnica de Incidentes Críticos, WHAT-IF/CHECKLIST, Árvore de
Causas, Árvore de Falhas, FMEA, FMECA, Análise de Conseqüências) e na gestão
de prazos (PERT-RISCO) serão descritas de forma sintetizada por não serem o foco
de estudo desse trabalho. Acrescenta-se que embora existam técnicas de análise de
risco comuns aos três tipos de abordagem mencionados no item (2.4 Objeto da
Pesquisa), estas serão descritas detalhadamente apenas na parte em que estiverem
relacionadas ao retorno sobre o investimento em projetos, sendo destacadas as
seguintes: Análise de Sensibilidade ou Teste de Sensibilidade, Análise da
Probabilidade e Simulação de Monte Carlo. As técnicas denominadas como Valor
Monetário Esperado, Valor Presente Líquido, Método do Payback, Método da Taxa
Interna de Retorno, Árvore de Decisão, são específicas para analisar o retorno sobre
o investimento no projeto. Assim sendo, cada uma destas técnicas serão descritas
abordando-se as diferentes compreensões dos autores que as utilizam,
apresentando os pontos convergentes e divergentes. Da mesma forma, buscar-se-á
72
introduzir nesta discussão o ponto de vista da autora sobre as polêmicas
estabelecidas. Por outro lado, como o estabelecido na página 26 do capítulo 2, as
técnicas de análise de risco serão descritas observado-se os seus conjuntos de
classificação em: qualitativas, quantitativas e qualitativas-quantitativas.
Em relação a esta classificação, Stavrianidis & Bhimavarapu (2000) definem
cada uma delas do seguinte modo:
• Técnicas Qualitativas – que se baseiam na experiência e no
conhecimento adquirido dos membros da organização, e dos especialistas
no assunto, para identificar os eventos de risco e avaliar a probabilidade e
conseqüências destes.
• Técnicas Quantitativas – que se baseiam na Identificação e quantificação
dos riscos associados ao seu impacto, estimando a probabilidade da sua
ocorrência.
• Técnicas Qualitativas e Quantitativas – não somente baseia-se na
experiência mas também na análise quantitativa dos dados obtidos.
4.2 NATUREZA DAS TÉCNICAS DE ANÁLISE DE RISCO EM PROJETOS
De acordo com Kirchsteiger (1999), as técnicas de análise de risco, podem
ser divididas em métodos determinístico e métodos probabilísticos. Segundo o autor,
o Método Determinístico consiste na análise dos dados de forma qualitativa e da
ausência da probabilidade para avaliar os riscos. De acordo com esta metodologia
os riscos são classificados por sua freqüência e severidade. Os resultados destas
duas classificações serão analisados através da matriz de Freqüência x
Severidade25 de acordo com o grau de significância do risco. Contudo, o Método
Probabilístico é caracterizado pela extensiva utilização da probabilidade, através da
estimativa da ocorrência de um evento adverso ao planejado.
Da mesma forma, Tixier et al. (2002) estabelecem que o Método
Determinístico leva em consideração a quantificação da conseqüência do risco em
25 NA - A matriz de classificação de Freqüência X Severidade será descrita no item 4.4.1.2 deste capítulo.
73
relação às pessoas, ao meio físico e aos equipamentos. Entretanto, o Método
Probabilístico baseia-se em mensurar a probabilidade ou freqüência de uma
situação de risco. Cabe ressaltar ainda, que existem técnicas de análise de risco que
irão combinar estes dois métodos. Assim, pode-se afirmar que em geral as técnicas
de análise de risco qualitativas são também denominadas de determinística e as
quantitativas são denominadas de probabilística.
4.3 O PROCESSO DE ANÁLISE DE RISCO EM PROJETOS
Flanagan & Norman (1993) descrevem que a análise de risco é uma das
fases do sistema de gerenciamento de risco26, que consiste na identificação,
classificação, análise e respostas ao risco, sendo considerados as seguintes etapas:
• Considerar todas as opiniões geradas durante a análise de risco;
• Considerar as atitudes tomadas nas decisões face ao risco;
• Considerar quais os riscos que devem ser identificados, controlados e
quais serão os prováveis impactos, caso ocorram;
• Analisar os riscos de modo qualitativo e quantitativo;
• Interpretar os resultados da análise e desenvolver as estratégias de
acordo com o tipo de risco;
• Decidir quais os riscos que devem ser retidos, transferidos ou evitados.
Em relação ao retorno sobre o investimento em empreendimentos, Kerzner
(1998) define que a análise de risco é o conjunto de atividades, que abrange a
elaboração da previsão dos recursos financeiros disponibilizados inicialmente para
um determinado empreendimento, a partir de algumas informações sobre as quais
se pode ter algum grau de certeza. Dentre estas informações o autor destaca: as
projeções do mercado, as taxas, o custo bruto dos materiais, os impostos
trabalhistas e as condições econômicas.
Por outro lado, Morgado & Souza (2000, p.15) definem a análise de risco da
seguinte forma:
26 O Gerenciamento de risco será abordado no Capítulo 5.
74
“A Análise de Risco procura identificar antecipadamente os perigos nas instalações, processos, produtos e serviços, quantificar os riscos associados para o homem, o meio ambiente e a propriedade, propondo medidas de controle”.
Os autores descrevem ainda que as etapas avaliação ou análise do risco
devem dividir-se da seguinte forma:
• Identificação dos Riscos;
• Estimação de cada risco detectado, da probabilidade e do impacto que
poderá causar, caso ocorra;
• Decisão das medidas de controle do risco.
Morgado & Souza (2000) sugerem que o momento propício para a realização
desta análise, ocorre nas seguintes situações:
• Quando as atividades e os riscos que as envolvem não são conhecidos;
• Quando os riscos podem ser previstos com antecipação, sendo que na
sua ocorrência, poderão resultar em conseqüências indesejáveis e de
grande impacto;
• Quando são detectados problemas repetitivos que envolvam perdas ou
lesões físicas e perdas ou danos materiais;
• Quando há normas ou regras de segurança estabelecidas no início de
cada atividade;
• Quando existirem riscos, em que as informações deverão ser obtidas com
maior riqueza de detalhes.
Da mesma forma os autores mencionam, que um outro aspecto a ser
considerado na análise de risco, é a verificação de quais são os fatores
determinantes para que este tipo de análise se realize, entre os quais, destacam-se
os seguintes:
• Qualidade e o grau de profundidade de informação desejado;
• Acessibilidade ou disponibilidade das informações;
• Custo da análise;
• O prazo disponível antes das tomadas de decisão e das ações;
• Capacitação e disponibilidade humana para assistir o processo.
75
4.4 TÉCNICAS DE ANÁLISE DE RISCO APLICADAS À AVALIAÇÃO DA CONFIABILIDADE DAS INSTALAÇÕES
4.4.1 Técnicas Qualitativas
4.4.1.1 Análise Histórica
Silva (1998), a Análise Histórica consiste em coletar informações em relação
a acidentes ocorridos, visando avaliar através destes dados quais foram as causas e
conseqüências geradas por cada um destes eventos. Está técnica é usada como
ferramenta de auxílio na identificação de possíveis eventos que propiciem acidentes
ou situações adversas ao planejado, partindo-se da adversidade das experiências
passadas. Os resultados da Análise Histórica são apresentados numa tabela, com a
listagem dos acidentes ocorridos e do levantamento estatístico das causas e efeitos,
com a respectiva indicação de cada um dos seus percentuais.
Um outro fato importante abordado pelo autor consiste na realização da
Análise Histórica de acidentes, sendo necessário requerer uma consulta a bancos de
dados confiáveis, que contenham registros de acidentes ocorridos em plantas
similares ao objeto da análise.
Da mesma forma, esta técnica pode ser aplicada na análise da gestão de
prazos e na análise do retorno sobre o investimento em projetos. Por se tratar de
uma técnica simples cuja análise baseia-se nos dados histórico da organização e na
pesquisa em bancos de dados, não existem divergências de opiniões na literatura na
sua utilização, uma vez que o diferencial para a eficácia da sua aplicação consiste
na confiabilidade das informações obtidas para a análise, além do conhecimento e
experiência de todos os envolvidos.
76
4.4.1.2 Análise Preliminar de Risco – (PHA)
De acordo com Ramakumar (1993) a Análise Preliminar de Risco27 é uma
técnica que objetiva identificar os riscos da instalação industrial e as suas causas,
avaliando os impactos das conseqüências e dos acidentes em potencial. Na etapa
seguinte são determinados todos os caminhos possíveis para a correção, controle
ou eliminação das situações de perigo ou dos acidentes em potencial que
previamente foram identificados.
Da mesma forma, De Cicco & Fantazzini (1990) mencionam que o princípio
básico desta técnica é promover uma revisão geral dos aspectos de segurança
através de um formato ou planilha padrão, levantando-se as causas e efeitos de
cada risco, as medidas de prevenção ou correção, categorizando-o para priorizá-lo e
promover as ações de controle.
Adicionalmente, Silva (1998) menciona que a metodologia desta técnica está
estruturada para identificar os perigos decorrentes da operação de unidades ou
sistemas que utilizam materiais perigosos.
Morgado & Souza (2000, p.22) descrevem de forma complementar que: “Esta metodologia procura examinar as maneiras pelas quais a energia ou o material de processo pode ser liberado de forma descontrolada, levantando, para cada um dos perigos identificados, as suas causas, os métodos de detecção disponíveis e os efeitos sobre os trabalhadores, a população circunvizinha e sobre o meio ambiente. Após, é feita uma Avaliação Qualitativa desses riscos, identificando-se desta forma, aqueles que requerem priorização. Além disso, são sugeridas medidas preventivas e/ou mitigadoras dos riscos a fim de eliminar as causas ou reduzir as conseqüências dos cenários de acidente identificados”.
Segundo os autores, as etapas da metodologia da Análise Preliminar de
Risco desenvolvem-se da seguinte forma:
• Definição dos objetivos e do escopo da análise;
27 PHA – Preliminary Hazard Analysis.
77
• Definição das fronteiras do processo/ instalação analisada;
• Coleta de informações sobre a região, a instalação e os perigos
envolvidos;
• Subdivisão do processo/instalação em módulos de análise;
• Preenchimento da planilha de análise preliminar de risco APR28.
• Elaboração das estatísticas dos cenários identificados por Categorias de
Risco (freqüência e severidade);
• Análise e preparação dos resultados.
De acordo com Silva (1998) para cada módulo de análise deverá ser
preenchida uma planilha de APR. Assim sendo, no Quadro 4.1 será mostrado um
exemplo de planilha de APR.
APP Subsistema: Data: Perigo Causas Modos de
Detecção Efeitos Freqüência do evento Severidade Risco Rec/Obs Cenário
Quadro 4.1: Planilha de Análise Preliminar de Risco
Fonte: (SILVA, 1998).
De acordo com Morgado & Souza (2000), o perigo pode ser definido como
“todo evento acidental com potencial para causar danos às pessoas, às instalações
ou ao meio ambiente”. Da mesma forma os autores mencionam que “as causas
responsáveis pelo perigo podem envolver tanto falhas de equipamentos como falhas
humanas”. No caso da coluna dos efeitos ou das conseqüências, estes irão
corresponder aos efeitos causados pelos acidentes envolvendo: “radiação térmica,
sobre pressão ou dose tóxica”.
No caso dos modos de detecção, Silva (1998) descreve que corresponde ao
modo como os perigos serão identificados, podendo ser através de instrumentação
ou pela percepção humana. Segundo o autor, na freqüência de eventos utiliza-se
28 APR – Análise Preliminar de Risco.
78
uma tabela denominada de Categoria de Freqüências dos Cenários que será
representada no Quadro 4.2 a seguir:
Categoria Denominação Faixa de Freq./ano Descrição A Extremamente Remota -4
f < 10 Conceitualmente possível, mas extremamente improvável de acorrer.
B Remota -3 -4 10 > f > 10
Não esperado ocorrer.
C Improvável -2 –3 10 > f > 10
Pouco provável de ocorrer.
D Provável -1 -2 10 > f > 10
Esperado ocorrer até uma vez.
E Freqüente -1 f > 10
Esperado ocorrer várias vezes.
Quadro 4.2: Categoria de Freqüências dos Cenários
Fonte: (SILVA, 1998).
Na classificação da categoria de severidade do risco, na descrição feita por
Silva (1998) será fornecido “uma indicação qualitativa do grau de severidade das
conseqüências de cada um dos cenários identificados”.Assim, adotou-se a tabela de
Severidade das Conseqüências do Cenário adaptada por De Cicco & Fantazzini
(1990), da norma militar americana MIL-STD-882. O Quadro 4.3 a seguir exemplifica
esta tabela:
SEVERIDADE DAS CONSEQÜÊNCIAS DO CENÁRIO
Categoria Denominação Características
I Desprezível Não degrada o sistema, nem seu funcionamento. Não ameaça os recursos humanos.
II Marginal/Limítrofe Degradação moderada/danos menores. Não causa lesões. É compensável ou controlável.
III Crítica
Degradação crítica. Lesões Dano substancial Coloca o sistema em risco e necessita de ações corretivas imediatas para a sua continuidade e recursos humanos envolvidos.
IV Catastrófica Séria degradação do sistema. Perda do sistema Mortes e lesões.
Quadro 4.3: Severidade das Conseqüências do Cenário.
Fonte: (DE CICCO & FANTAZZINI, 1990).
De acordo com Morgado & Souza (2000) para se estabelecer o nível de risco,
utiliza-se uma matriz de risco, combinado as categorias de freqüência com o grau de
severidade dos riscos. Na Figuras 4.1 a seguir, será mostrado um exemplo de Matriz
de Classificação de Risco.
79
FREQÜÊNCIA A B C D E IV 2 3 III 1 2 3 II 1 1 2 3
SEVE
RID
AD
E
I 1 1 1 2 3
Figura 4.1: Matriz de Classificação de Risco – Freqüência X Severidade. Fonte: (MORGADO & SOUZA, 2000).
No Quadro 4.4 a seguir, serão apresentados as classificações do grau de
severidade, freqüência e risco para o preenchimento da matriz de classificação do
risco.
SEVERIDADE FREQÜÊNCIA RISCO I – Desprezível A – Extremamente Remota 1 – Desprezível II – Marginal B – Remota 2 – Menor III – Crítica C – Improvável 3 – Moderado IV – Catastrófica D – Provável 4 – Sério E – Freqüente 5 – Crítico
Quadro 4.4: Classificação do Risco – Freqüência X Severidade.
Fonte: (MORGADO & SOUZA, 2000).
Finalmente, segundo De Cicco & Fantazzini (1990) os benefícios e vantagens
da aplicação desta técnica são que as medidas de controle ocorrem desde o início
operacional do sistema, permitindo revisões no projeto em tempo hábil com relação
a segurança e definindo as responsabilidades no controle dos riscos. A APR29 é
muito utilizada para novos sistemas de alta inovação, porém cabe a ressalva de que
esta técnica é a precursora para que outras análises mais detalhadas ou específicas
sejam realizadas posteriormente, uma vez que os resultados que a APR gera é
qualitativo e não fornece estimativa numérica.
4.4.1.3 Série Riscos – SR
Na Série Riscos, De Cicco & Fantazzini (1990) mencionam que o objetivo
principal desta técnica é inibir as seqüências de fatos catastróficos ou a sua
repetição, sendo que, a metodologia da série está na análise da seqüência de
29 APR – Análise Preliminar de Risco.
80
eventos, através da relação causa e efeito de cada risco ou com o uso de símbolos
lógicos30 (portões E/OU). Uma vez obtida a série, haverá a análise de cada risco e
sua possível inibição. O início da série é chamado de risco inicial que pode ser
caracterizado como risco principal ou risco contribuinte.
Segundo os autores, os riscos contribuintes são aqueles que ocorrendo na
série, irão resultar no risco principal e nos possíveis danos. O risco principal é
denominado como catastrófico, podendo diretamente causar os seguintes danos:
• Morte ou lesão;
• Danos a equipamentos, veículos, estruturas;
• Degradação de capacidades funcionais (serviços e utilidades);
• Perda de material.
Os autores mencionam ainda, que as vantagens desta técnica estão no fato
de descrever o fenômeno, na determinação das causas remotas ou iniciais da
seqüência e na determinação do grupo de inibições, sendo utilizada na análise de
acidentes e para a prevenção de fatos catastróficos. Os resultados desta técnica são
qualitativos.
4.4.1.4 Técnica de Incidentes Críticos
A Técnica de Incidentes Críticos definida por De Cicco & Fantazzini (1990,
p.40) descreve que:
“... é um método para identificar erros e condições inseguras, que contribuem para os acidentes com lesão, tanto reais como potenciais, através de uma amostra aleatória estratificada31 de
30 GATES AND/OR – Portas lógicas. Chave eletrônica lógica, cuja saída depende do estado das entradas e do tipo de função lógica implementada. (SIMÕES, 2001). 31 População é o universo o qual a amostra será extraída. (LEVINE, BERENSON & STEPHAN, 2000). Estratificar uma população é dividi-la em n subpopulações denominadas de estratos. Após a determinação dos estratos, seleciona-se uma amostra aleatória de cada subpopulação. (FONSECA & MARTINS, 1982). Amostra Aleatória é aquela na qual cada possível amostra extraída possui a mesma chance de seleção de qualquer outra amostra que poderia ser extraída. (LEVINE, BERENSON & STEPHAN, 2000). Segundo (DE CICCO & FANTAZZINI, 1990) A amostra aleatória estratificada é a retirada de dados ao acaso dos estratos previamente definidos.
81
observadores - participantes, selecionados dentro de uma população. Esses observadores – participantes são selecionados dos principais departamentos da empresa, de modo que possa ser obtida uma amostra representativa de operações, existentes dentro das diferentes categorias de risco”.
Segundo os autores o objetivo do entrevistador é fazer com que os
participantes possam recordar e descrever os atos inseguros que tenha sido
observado ou cometido, e as condições inseguras significativas detectadas dentro
da empresa. Após a descrição dos participantes, os incidentes serão transcritos e
classificados em categorias de risco, a partir das quais serão definidos as áreas com
potencial de acidentes. Através de pesquisa e estudo desta técnica, foram
constatadas as seguintes vantagens em sua aplicação:
• A confiabilidade em detectar os fatores de causa em relação aos erros
cometidos e condições inseguras, que propiciam os acidentes industriais;
• A associação dos acidentes com ou sem lesão com os fatores de causa
identificados;
• Fornecimento de maior quantidade de informações sobre as causas dos
acidentes;
• Quando são detectadas através da aplicação da Técnica de Incidentes
Críticos as causas de acidentes sem lesão, os resultados obtidos podem
ser utilizados para identificar as origens de acidentes potencialmente com
lesão;
• Permite identificar e examinar os problemas de acidente antes de
ocorrerem, minimizando as conseqüências com danos físicos e materiais;
• A análise dos resultados é operacional e qualitativa.
4.4.1.5 Lista de Verificação - “WHAT-IF/CHECKLIST”
De acordo com Fantazzini (1988) a técnica WHAT-IF/CHECKLIST32 é um
procedimento de revisão de riscos de processos, sendo utilizada em qualquer
atividade produtiva e recomendada como uma base inicial na análise de riscos.
32 WHAT-IF/CHECKLIST – Lista de Verificação. Tradução da autora.
82
Quando conduzida de modo adequado, esta técnica produz os seguintes
resultados:A revisão de um grande número de riscos;
• Um consenso comum entre as áreas de atuação (produção, processo,
segurança) a fim de proporcionar uma operação segura;
• A produção de um relatório que além de ser fácil de entender, pode ser
utilizado como material de treinamento;
Da mesma forma, Morgado & Souza (2000) descrevem as seguintes etapas
básicas, para a implementação desta técnica:
• Formação do comitê de revisão, composta de um especialista de cada
área de atuação;
• Planejamento prévio das atividades realizado por um coordenador, um
relator e um provedor;
• Reunião organizacional que discutirá os procedimentos e linhas de
atuação, programará as reuniões e definirá as tarefas e metas a serem
atingidas;
• Reunião de revisão do processo, onde um membro da supervisão de
operações fará uma apresentação aprofundada de todo o processo;
• Reunião de formulação de questões, onde cada participante formulará
questões a serem respondidas, no processo de revisão;
• Reunião de respostas às questões, onde serão analisadas pelos membros
da comissão e os participantes assinarão conjuntamente o documento de
revisão, significando a concordância e o consenso das respostas;
• Relatório de revisão de riscos do processo, cujo objetivo é documentar os
riscos identificados no processo de revisão e estabelecer as ações de
eliminação ou de controle à serem tomadas.
Khan & Abbasi (1998) acrescentam que a lista de verificação deverá sofrer
uma manutenção durante todo o ciclo de vida do projeto, sendo atualizada após
cada modificação e interrupção, no caso de substituição de equipamentos ou nas
modificações significativas. Entretanto, os autores advertem para as desvantagens e
limitações desta técnica que são:
83
• O longo prazo para o desenvolvimento da lista de verificação não
compensa, pois os resultados são somente qualitativos;
• Os itens são checados isoladamente e não podendo identificar os perigos
através da interação dos resultados das diferentes unidades ou
componentes;
• Existe sempre a possibilidade de algum item crítico ser negligenciado;
• Incapacidade do operador em identificar os riscos diretos das unidades de
operação, (reação, transferência de calor, armazenagem, entre outros)
severidade das condições de operação, (temperatura, pressão) e má
operacionalidade (vazamentos ou produção de calor excessivo).
4.4.1.6 Análise de Perigo – (Hazard Analysis – HA)
De acordo com Sperber, (2001) a técnica de Análise de perigo pode ser
dividida em duas fases:
• Identificação do risco através da aplicação da técnica “Brainstorming”;
• Avaliação do risco que determinará o grau de significância para que sejam
tomadas as medidas de controle face ao risco detectado.
Da mesma forma, Rasmussen & Whetton (2001) descrevem a metodologia do
Conceito de Análise de Perigos, complementar a técnica de Análise de Perigo. Neste
caso, o grupo que participar da sessão de “Brainstorming” terá como suporte ao
levantamento prévio dos riscos, através de uma Lista de Verificação e de palavras
chaves, a fim de auxiliar na sua posterior análise. Assim, os autores sugerem que as
seguintes etapas sejam desenvolvidas:
• Preparação da Lista de Verificação e das palavras chaves, onde o grupo
de participantes discutirá entre si e selecionará os principais itens dos
equipamentos a serem analisados;
• Cada item deverá ser checado e os perigos conhecidos e catalogados;
• Deverão ser identificadas às conseqüências de cada um dos principais
itens;
• Determinação dos itens de perigo que podem ser intencionalmente
descartados, ou reduzidos;
84
• Determinação das medidas de controle e mitigação;
• Finalização com os comentários e ações de prevenção ao risco.
4.4.1.7 HAZOP-Perigos e Operacionalidade
Segundo Silva (1998) está técnica objetiva identificar os perigos e os
problemas de operacionalidade das instalações, investigando cada segmento do
processo, a fim de descobrir os possíveis desvios das condições normais de
operação, através da identificação das suas causas e conseqüências. Assim, irá
propor medidas de controle destes problemas de operacionalidade. A metodologia
desta técnica baseia-se na formulação de perguntas estruturadas através da
utilização de palavras chave.
De acordo com Morgado & Souza, (2000) a técnica HAZOP33 irá enfocar não
somente os problemas de operacionalidade das instalações, mas também abordará
a questão da segurança, através da identificação dos perigos que coloquem em
risco os operadores e os equipamentos da instalação. Entretanto para que esta
técnica seja aplicada de forma eficiente é necessária a participação de especialistas
experientes e que as informações do projeto e a operação das instalações
analisadas sejam detalhadas, confiáveis e atualizadas, sendo que o HAZOP é uma
técnica de análise qualitativa do risco.
Khan & Abbasi, (1997) mencionam que esta técnica pode ser dividida em três
etapas:
• Identificação dos diferentes comportamentos das unidades em relação as
entradas e as saídas do processo;
• Avaliação qualitativa dos comportamentos anormais de cada unidade e a
possível propagação a outras unidades;
• Recomendações básicas para mitigar estas anormalidades.
Em outro trabalho realizado por Khan & Abbasi (1998), os autores descrevem
que a técnica HAZOP foi utilizada por um grupo multidisciplinar de especialistas
33 HAZOP – Hazard and Operability. (KHAN & ABBASI, 1997).
85
com amplo conhecimento nas áreas de projeto, operação e manutenção de plantas
de processos, a fim de auxiliar no levantamento dos seguintes aspectos:
• Mostrar as idéias dos pontos básicos para o detalhamento da análise de
risco;
• Fornecer as primeiras informações sobre os perigos potenciais, suas
causas e conseqüências;
• Indicar os caminhos para mitigar os perigos;
• Melhorar o desempenho das fases do projeto e operacional;
• Fornecer uma base para as etapas subsequentes do programa de
gerenciamento de risco.
A Figura 4.2 a seguir mostra a estrutura básica da aplicação da técnica
HAZOP:
86
Adicionalmente, Khan & Abbasi (1997) mencionam alguns fatores que afetam
a eficiência da aplicação do HAZOP:
• Falta de experiência dos membros e do líder do grupo;
Unidade de processo
Escolha dos desvios
É possível
manter
t d i ?
É
perigoso?
O operador
sabe que
existe o
Quais as escolhas
na
planta para
descrever
Quais as mudanças
preventivas ao desvio,
minimização ou de
proteção das
üê i ?
O custo destas
mudanças são
Considerar outras
modificações
Todos os
parâmetros
Foram
Todos os
equipamentos da
unidades foram
Parar
não sim
não
sim
sim não
Figura 4.2: Procedimentos do HAZOP. Fonte: (KHAN & ABBASI, 1997).
87
• Seleção inadequada do time;
• Estudo incorreto do escopo;
• Repetição de palavras;
• Informações inadequadas e imprecisas;
• Deficiências no gerenciamento;
• Práticas de prevenção deficientes;
• Informações técnicas defasadas;
• Falta de interesse;
• Erro humano, de documentação, entre outros.
Por outro lado, Cocchiara et al. (2001) mencionam que a aplicação desta
técnica serve como ponto de partida para a escolha de equipamento de proteção,
mesmo quando integrado com a informação quantitativa, a fim de promover a
avaliação do risco ligada a eventos de perigos.
4.4.1.8 Árvore de Causas
Segundo Ramakumar, (1993) a técnica denominada Árvore de Causas 34
surgiu em 1961 na “Bell Telephone Laboratories”, sendo desenvolvida por Watson e
no ano seguinte aprimorada por Haasl da “Boeing Company”. O primeiro artigo
publicado sobre esta técnica ocorreu em 1965 no “System Safety Symposium”
organizado pela “University of Washington and the Boeing Company”. A partir deste
ano o Método da Árvore de Causas passou a ser implementado em vários setores
industriais, tais como: aeronáutico, nuclear e químico.
De acordo com o autor, este método tem como objetivo principal a
identificação e análise da(s) causas que geraram o evento indesejável, através da
combinação de várias possibilidades e da representação gráfica destas
combinações através de uma estrutura semelhante a uma árvore.
Morgado & Souza (2000) descrevem a importância da utilização desta técnica para a
análise dos acidentes e posterior prevenção de futuros incidentes, sendo que a sua
representação gráfica, mostrará todas as possíveis causas que ocasionaram o
34 Cause Tree Method – Método da Árvore de Causas. Tradução da autora.
88
evento indesejável. Assim, a metodologia descreve que a ocorrência de um evento
adverso ao planejado é o resultado da interação de um conjunto de fatores que
combinados resultam no acidente.
Ramakumar (1993) menciona que para a aplicação desta técnica, “a escolha
do nível de detalhamento da análise dependerá essencialmente do objetivo do
estudo, do sistema de referência e do conhecimento dos componentes pelos
analistas”.35
Por outro lado, segundo Morgado e Souza, (2000) o que faz com que a
utilização do método de Árvore de Causas se torne uma ferramenta de apoio, é o
fato de poder analisar de forma detalhada o acidente e identificar a situação que
potencialmente o gerou e que poderá resultar em futuras lesões ou danos, sendo
que para a sua aplicação deverão ser levadas em consideração as seguintes
observações:
• Não é um método para se utilizar questionários;
• O método deve ser aplicado em grupo;
• A proposta deste método é a originalidade, ou seja, fazer o levantamento
dos fatos com a observância em tudo que aconteceu fora dos padrões de
costume;
• A construção do gráfico da Árvore de Causas será a reconstituição
completa do acidente, além de servir de elemento de comunicação a todos
os envolvidos e a organização;
• A identificação, análise e conhecimento dos componentes que envolvem o
sistema a ser analisado pelos especialistas que utilizam esta técnica são
fundamentais, posto que nunca se conhecerão todos os detalhes do
acidente resultante e sempre haverá alguns que não serão analisados.
• A confiabilidade e lógica da construção da Árvore de Causas dependerão
da qualidade da análise do evento indesejável ou acidente.
35 Tradução da autora.
89
Assim, conforme os autores descrevem, este método trabalha com os fatores
reais, sendo que na composição do grupo de trabalho que irá aplicar esta técnica
dois princípios devem ser levados em consideração, ou seja:
• Eliminar uma possível hierarquização do grupo, posto que não
necessariamente a pessoa que apresenta uma função mais elevada,
conhecerá mais detalhes a função de uma pessoa em posição inferior e
que foi exposta numa situação adversa da habitual.
• Evitar a atribuições de responsabilidade e culpabilidade dos envolvidos,
posto que as respostas obtidas podem ser tendenciosas ou divergentes
dos fatos reais conhecidos pelos participantes.
Finalmente, de acordo com Morgado & Souza, (2000) a metodologia da
Árvore de Causas divide-se em quatro fases:
1. Levantamento das Informações – sendo levado em consideração de
forma objetiva os fatos reais, sem interpretações. Da mesma forma os
fatores não habituais, as características psicológicas e a função dos
envolvidos, os meios e o tipo de trabalho, o local do acidente serão
analisados;
2. Construção da Árvore de Causas – partindo-se sempre do último fato da
estória e retornando para o início, sempre verificando após cada etapa, a
coerência lógica;
3. A escolha dos objetivos – procura-se nesta fase cada fato, fator ou
antecedente que possa ser um eventual objeto de prevenção, levantando o
maior número possível de prevenção. Este levantamento servirá não
somente como um banco de dados para posteriores estudos estatísticos,
mas também para escolher qual dentre as medidas preventivas
encontradas melhor se adequará no caso estudado;
4. A escolha das soluções que levará em consideração os seguintes
aspectos:
• A estabilidade da medida preventiva;
• A possibilidade de gerar um outro risco;
• Viabilidade da aplicação geral desta medida;
90
• Prazo de implementação;
• Custo;
• Conformidade com a legislação;
• Grau de retorno lógico da reconstituição do acidente, ou seja, quanto mais
se retorna na árvore de causas, mais influentes serão as medidas
preventivas adotadas.
4.4.2 Técnicas Quantitativas 4.4.2.1 Análise de Conseqüências
De acordo com Silva (1998) a técnica de Análise de Conseqüências tem por
objetivo avaliar quantitativamente os danos causados por liberações de materiais
inflamáveis/tóxicos, considerando os cenários de acidentes e avaliando a ocorrência
dos possíveis danos. Contudo, esta técnica também pode ser utilizada para
dimensionar a quantidade de materiais e recursos humanos necessários para o
combate de situações de emergências previstas no planejamento de segurança de
uma empresa.
Do mesmo modo Khan e Abbasi (1998) descrevem que esta técnica envolve
a avaliação da probabilidade das conseqüências caso ocorra um cenário de
acidente. Os autores mencionam que as conseqüências são quantificadas levando-
se em consideração o raio da área atingida, dos danos causados à propriedade e
os efeitos tóxicos. No caso da avaliação destas conseqüências, os autores abordam
que para quantificá-las existem uma grande variedade de modelos matemáticos,
sendo que muitos são aplicados para prever, por exemplo, a proporção do grau de
liberação de um material perigoso, o quanto é inflamável e a proporção de sua
evaporação. Outros modelos são igualmente aplicados para prever as
características de determinado explosivo ou incêndio, prever o impacto dos danos
causados em áreas de incêndio, explosão ou em áreas submetidas a cargas tóxicas;
prever as respostas humanas em níveis diferentes quando expostas a materiais
tóxicos.
Entretanto Silva (1998) considera a necessidade de identificar e caracterizar
os cenários de acidentes que serão simulados, sendo que a escolha destes
91
dependerá dos objetivos da análise, podendo englobar todas as situações possíveis
de acidentes ou apenas àquelas cujo grau de severidade caso venha ocorrer seja
catastrófico. Por outro lado faz-se o levantamento dos dados e da distribuição dos
recursos vulneráveis (população, funcionários, instalações, estruturas, entre outros)
os quais são essenciais para se fazer o cálculo das conseqüências. Uma vez
estabelecida a distribuição espacial dos recursos vulneráveis, é importante verificar a
extensão de destruição destes recursos na ocorrência de cada um dos cenários de
acidente abordados.
Por outro lado, cabe ressalvar que de acordo com o exposto na introdução
deste capítulo, existem outras técnicas quantitativas que podem ser aplicadas para
analisar a confiabilidade das instalações, tais como: a Análise de Probabilidade e o
Método de Monte Carlo. Entretanto, devido estas técnicas também serem comuns
tanto na análise de prazos como na análise do retorno sobre o investimento em
projetos, as mesmas serão descritas detalhadamente nos itens 4.6.2.5 e 4.6.2.6
deste capítulo.
4.4.3 Técnicas Qualitativas e Quantitativas 4.4.3.1 Árvore de Eventos
A técnica da Árvore de Eventos é definida por Papazoglou (1998) como
sendo uma representação esquemática do universo de resultados de um único
evento, ou seja, é a correspondência de um evento único com os seus vários
resultados possíveis. Contudo, está técnica é considerada como sendo a única que
pode representar o universo de resultados da união de um evento ou de um evento
base. Neste caso, o autor define a união de evento como o produto dos N eventos.
De acordo com o autor os eventos que formam o evento base são
denominados de cabeçalho da árvore de eventos ou eventos iniciais. Os vários
resultados do evento são simbolizados por troncos com ramificações e nós. Cada
evento é representado por um nó ramificado dentro de outros ramos com o resultado
correspondendo ao universo de resultados do evento. Ao final de cada ramo
correspondente ao evento “i” existe um nó correspondente mais 1 que é
desenvolvido dentro das ramificações. Após todos os eventos terem sido
92
desenvolvidos em todas as suas ramificações e nós, a árvore de eventos estará
completa.
Na Figura 4.3 apresentada por Papazoglou (1998), mostra a estrutura da
árvore de eventos para o universo de resultados gerados com a união dos eventos
abc.
Evento Base a b c Universo dos Resultados
c1 1 b1 c2 2 c3 3 a1 c1 4 b2 c2 5 c3 6 c1 7 b1 c2 8 c3 9 a2 c1 10 b2 c2 11 c3 12 c1 13 b1 c2 14 c3 15 a3 c1 16 b2 c2 17 c3 18
Figura 4.3: Estrutura da Árvore de Eventos. Fonte: (PAPAZOGLOU, 1998).
Da mesma forma, Silva (1998) descreve que a técnica da Árvore de Eventos
tem como objetivo determinar os possíveis cenários de acidente que venham a
acontecer como conseqüência da ocorrência de um evento inicial. Assim, são
consideradas as diferentes possibilidades de evolução do acidente ocorrido
provocado por este evento inicial, permitindo a quantificação das freqüências da
ocorrência de cada um dos cenários gerados e a sua identificação. Segundo o autor
esta técnica divide-se nas seguintes etapas:
93
• Levantamento dos eventos iniciadores do acidente através da análise da
instalação;
• Identificação das funções de segurança envolvidas, ou seja, determinar
quais os sistemas de segurança acionados e quais as ações a serem
executadas pelo operador. Estes sistemas irão compor o cabeçalho da
árvore de eventos que deverão estar ordenados de acordo com as suas
dependências funcionais;
• Construção da árvore de eventos feita da esquerda para a direita. O
evento iniciador será representado por um traço horizontal até a primeira
função de segurança. Neste ponto ocorre a ramificação e a verificação do
sucesso ou falha desta primeira função de segurança. No caso do
sucesso, continua-se no mesmo ramo até o próximo item do cabeçalho da
árvore. A falha será representada por um ramo colocado abaixo e o
sucesso prossegue até o próximo item do cabeçalho. Se o item em
questão não estiver relacionado com o ramo, este não sofrerá ramificação
até o próximo item do cabeçalho da árvore. Este processo continua até
que se atinja o último item do cabeçalho da árvore.
• Quantificação das seqüências, sendo obtida através do “produto da
freqüência dos eventos iniciados pelas probabilidades dos itens do
cabeçalho relacionados com o ramo que define a seqüência”. A freqüência
do evento inicial é estimada a partir dos dados históricos, das experiências
dos modelos teóricos, da experiência dos especialistas ou de bancos de
dados de falhas.
• Classificação das seqüências e análise dos resultados.
Silva (1998) define que esta classificação identifica as seqüências cujo
desempenho do sistema de segurança foi suficiente para evitar danos a partir da
ocorrência do evento iniciador, sendo consideradas como seqüências de sucesso.
As demais seqüências são consideradas como falhas e são classificadas de acordo
com o grau de prejuízo ou dano que possam causar. Assim sendo, a análise destas
seqüências permitem identificar quais são as combinações de falhas das funções de
segurança, podendo propor a redução da freqüência da ocorrência destas
seqüências.
94
Outro aspecto relevante na representação da árvore de eventos abordada por
Papazoglou (1998) é o fato que ela pode ser reduzida e estruturada de acordo com
o evento de interesse a ser analisado, através da divisão do universo de respostas.
4.4.3.2 Árvore de Falhas
De acordo com Cicco & Fantazzini, (1990) a metodologia da técnica
denominada Árvore de Falhas consiste em selecionar o evento indesejável, ou falha,
determinando a probabilidade da sua ocorrência, através da construção de um
diagrama lógico. Segundo o autor, “trata-se, com efeito, de um modelo no qual
dados probabilísticos podem ser aplicados em seqüências lógicas”.
Da mesma forma Ang & Tang apud. (Sturk, Olsson & Johansson, 1996)
mencionam que a técnica da árvore de falhas é utilizada para estruturar uma série
de eventos complexos (análise qualitativa) e auxiliar na avaliação da probabilidade
destes eventos (análise quantitativa).
Na visão de Morgado & Souza (2000), esta técnica tem como objetivo
determinar as possíveis falhas dos componentes do sistema ou das falhas humanas
que ocasionem a ocorrência de um evento indesejável, além de verificar quais
destas prováveis combinações são as que efetivamente contribuem para a
ocorrência deste evento. O evento indesejado é considerado o “evento de topo” da
árvore.
Segundo Contini (1995), a metodologia da árvore de falhas inicia-se com a
descrição do evento considerado como “topo” o qual é associado ao comportamento
irregular do sistema que está sendo analisado. Assim, esta técnica permite a
descrição sistemática da conexão entre eventos nos diferentes níveis de
desintegração do sistema através de operações da lógica Booleana. O resultado
desta análise informará como melhorar o desempenho do sistema através da
identificação das partes frágeis, onde efetivamente às mudanças do projeto poderão
ser realizadas.
A técnica da árvore de falha é definida por Roberts NH et. al. (apud Cepin &
Mavko, 2002, p. 84) da seguinte forma:
95
“A árvore de falha é uma ferramenta para identificar e avaliar todas as combinações de eventos indesejáveis no contexto do sistema operacional e no seu meio físico que podem conduzir a condições indesejáveis do sistema”.36
Adicionalmente, Cepin & Mavko (1999), descrevem a árvore de falhas como
sendo uma técnica analítica por meio do qual um sistema em condição indesejável
pode ser identificado. Assim, os autores estabelecem os seguintes procedimentos
para o desenvolvimento desta técnica:
1. Identificação da classe ou categoria de topo de acordo com a seleção da
condição ou evento indesejável. Caso exista mais de uma classe de topo,
deve-se construir uma árvore de falhas para cada uma destas classes;
2. Identificação do evento de topo, que representa o evento indesejável,
sendo considerado como o portão lógico mais importante da árvore de
falhas;
3. Desenvolvimento dos portões da árvore de falhas conectados à classe de
pesquisa de acordo com os seguintes passos:
• Investigação do comportamento da classe de pesquisa, onde os eventos
básicos que descrevem o comportamento da classe de falha são
conectados ao portão lógico por meio de uma linha contínua. Estes
eventos têm importância primária na árvore de falhas;
• Examinar as alterações dos dados entre a classe de pesquisa e as outras
classes, onde os eventos básicos que descrevem as possíveis falhas são
conectados ao portão lógico através de uma linha pontilhada, assumindo
uma importância secundária na árvore de falhas;
• Investigação e determinação da conexão lógica causal entre a classe de
pesquisa e as outras classes e o seu impacto. Com a identificação da
causa conectadas às classes, o qual atingem a classe de pesquisa, estas
se tornam a classe de pesquisa;
• Repetição dos três últimos passos para todas as categorias ou classes.
36 Tradução da autora.
96
Cabe ressaltar que os autores consideram que os eventos básicos são a
parte conclusiva da árvore de falhas, os quais representam os eventos indesejáveis,
ou seja, os componentes de falhas, as falhas dos sinais de acionamento do sistema
operacional, erros humanos, ausência de avaliação adequada nos ensaios e
manutenção das atividades.
Da mesma forma, De Cicco & Fantazzini (1990), descrevem que este método
contém as seguintes etapas:
1. Seleção do evento indesejável, ou falha, cuja probabilidade de ocorrência
deseja-se estimar;
2. Revisão de todos os fatores intervenientes ou eventos básicos que podem
contribuir para a ocorrência do evento indesejável, determinando-se o
“evento de topo”;
3. Preparação da árvore através da diagramação dos eventos básicos, de
modo sistemático, mostrando o inter-relacionamento entre os mesmos e
em relação ao “evento de topo” (evento em estudo). Os eventos que
possam causar o fato diretamente formam o primeiro nível, sendo que a
medida que se retrocede passo a passo, os eventos básicos vão sendo
adicionados e são conectados por meio de portões lógicos;
4. Utilização da Álgebra Booleana para a representação das entradas da
árvore de falha. Cada portão lógico considera uma operação matemática
que pode ser traduzida por ações de adição ou multiplicação;
5. Determinação da probabilidade de falha de cada componente ou a
probabilidade da ocorrência de cada evento, presentes numa equação
simplificada;
6. As probabilidades são aplicadas à expressão simplificada, calculando-se a
probabilidade de ocorrência do “evento de topo”.
Entretanto, cabe ressaltar as observações de Morgado & Souza (2000, p.92),
que após a construção e validação da árvore de falhas, deve-se proceder à
avaliação qualitativa a fim de averiguar as combinações de eventos básicos ou não
desenvolvidos que causam a ocorrência do vento de topo, através da determinação
dos corte mínimos da árvore de falhas. Assim, de acordo com a definição dos
autores:
97
“Denomina-se corte de uma árvore de falhas um conjunto de eventos básicos ou não desenvolvidos cuja ocorrência simultânea implica na ocorrência do evento. Um corte é denominado de corte mínimo quando for constituído pelo menor número possível de eventos cuja, ocorrências acarretam a ocorrência do evento topo”.
Segundo os autores a realização de uma análise de risco aplicando-se a
técnica da árvore de falhas requer o conhecimento completo e detalhado das
funções do sistema, do modo e do controle da sua operação, das interfaces com
outros sistemas, dos seus procedimentos operacionais de teste e de manutenção.
Finalmente, De Cicco & Fantazzini (1990) abordam algumas observações que
irão auxiliar de forma eficaz na aplicação da técnica da árvore de falhas,
destacando-se:
• Os itens dos componentes ou subsistemas operam somente com dois
modos condicionais: a falha ou o sucesso;
• Para as análises quantitativas, os eventos devem ser descritos de tal
forma que o resultado da probabilidade calculada tenha confiabilidade;
• A frase lógica deverá definir de forma específica a falha, a fim de evitar
que as diferentes interpretações possam gerar valores probabilísticos
diferentes;
• Na construção da árvore de falhas, deve-se ter cuidado para não suprir
etapas, que poderiam omitir eventos contribuintes importantes na
descrição precisa do sistema ou situação em estudo.
98
Módulo ou comporta AND (E). Relação lógica AND-A “Output”ou saída Aexiste apenas se todos os B1, B2, ...,Bn existirem simultaneamente.
Módulo ou comporta OR (OU). Relação lógica inclusiva OR-A “Output”ousaída A existe, se qualquer dos B1, B2,..., Bn ou qualquer combinaçãodos mesmos existir.
Módulo ou comporta de inibição. Permite aplicar uma condição ourestrição à seqüência. A entrada ou “input” e a condição de restriçãodevem ser satisfeitas para que se gere uma saída ou “output”.
Identificação de um evento particular. Quando contido numa seqüência,usualmente descreve a entrada ou saída de um módulo””AND” ou “OR”.Aplicada a um módulo, indica uma condição limitante ou restrição que deveser satisfeita.
Um evento, usualmente de um mau funcionamento, descritos emtermos de conjuntos ou componentes específicos. Falha primáriade um ramo ou série.
Um evento que normalmente se espera que ocorra; usualmente umevento que ocorre sempre, a menos que se provoque falha.
Um evento “não desenvolvido”, mas à causa de falta de informação oude conseqüência suficiente. Também pode ser usado quando indicarmaior investigação a ser realizada, quando se puder dispor deinformação adicional.
Indica ou estipula restrições. Com um módulo “AND”, a restrição deve sersatisfeita antes que o evento possa ocorrer. Com um módulo “OR”, aestipulação pode sr que o evento não ocorrerá na presença de ambos ourodos os “inputs” simultaneamente. Quando é usado como um móduloinibidor,a estipulação é uma condição variável.
Um símbolo de conexão a outra parte da árvore de falhas, dentrodo mesmo ramo-mestre. Tem as mesmas funções, seqüências de eventos, e valores numéricos
Idem, mas não tem valores numéricos.
Evento normalmente separado de ocorrer.
Quadro 4.5: Simbologia Lógica utilizada na Árvore de Falhas.
Fonte: (DE CICCO & FANTAZZINI, 1990, p. 60).
A seguir será colocado o Quadro 4.5 com a simbologia utilizada na
construção da Árvore de Falhas:
99
EVENTO DETOPO
COMPORTAOU
Eventode
falha
Eventode
falha
Eventode
falha
Eventode
falha
Eventode
falha
Portão “E”. O evento ocorrerá se B e D, ou B e C, ocorrerem simultaneamente
A
B D B C
Figura 4.4: Estrutura Simples da Árvore de Falhas. Fonte: Adaptado de (BARTLETT & ANDREWS, 2001, p.33).
Da mesma forma, na Figura 4.4, é apresentado a estrutura simples de uma
árvore de falhas proposta por Bartlett & Andrews (2001, p.33).
Adicionalmente, será apresentado de forma complementar, a Figura 4.5 com
as etapas para a construção de uma árvore de falhas descrita por De Cicco &
Fantazzini (1990, p.72).
100
FALHA DO SISTEMA OU ACIDENTE EVENTO DE TOPO
A ANÁLISE DA ÁRVORE DE FALHAS CONSISTE DE SEQÜÊNCIAS DE EVENTOS QUE LEVAM O SISTEMA A FALHAR OU A UM ACIDENTE
AS SEQÜÊNCIAS DE EVENTOS SÃO CONTRUÍDAS COM O AUXÍLIO DE COMPORTAS LÓGICAS AND (E), OR (OU)
OS EVENTOS ACIMA DAS COMPORTAS E TODOS OS EVENTOS QUE TÊM UMA CAUSA BÁSICA MAIOR SÃO REPRESENTADOS POR RETÂNGULOS COM O EVENTO
DESCRITO NO SEU INTERIOR
AS SEQÜÊNCIAS LEVAM FINALMENTE A UMA CAUSA BÁSICA PARA A QUAL TEM-SE DADOS QUE PERMITEM CALCULAR A TAXA DE FALHAS. AS CAUSAS BÁSICAS SÃO INDICADAS POR CÍRCULOS E REPRESENTAM O LIMITE DE RESOLUÇÃO DA
ÁRVORE DE FALHAS
Figura 4.5: Estrutura Básica da Árvore de Falhas. Fonte: (DE CICCO E FANTAZZINI, 1990).
4.4.3.3 Análise de Modos e Efeitos de Falhas (FMEA)
Segundo Freitas (2001), a técnica denominada FMEA37 é aplicada para
avaliar o projeto (processo, produto, serviço) em relação ao modo como ocorreu uma
possível falha, defeito ou dano, identificando inicialmente as falhas em potencial e
em seguida estudando o seu efeito em todo o sistema. Após esta última etapa serão
tomadas às ações de prevenção por ordem de prioridade. Esta técnica tem o
objetivo de melhorar a confiabilidade dos processos, produtos e serviços, analisando
todos os modos e efeitos de falhas possíveis de ocorrer, incluindo-se as causas e as
medidas para eliminá-las ou minimizá-las. Deste modo, parte-se das falhas
101
analisando-as e chega-se aos efeitos, fazendo-se o controle das ações tomadas. O
autor (2001, p.36) menciona ainda que a utilização da FMEA no produto (serviço),
deve ser considerada desde a etapa do projeto, sendo que a “sua aplicação exige a
classificação quanto ao nível de seriedade do mau funcionamento do produto,
sistema ou parte dele, sob o ponto de vista do cliente”.
De acordo com a definição de Xu et. al. (2002) o FMEA é uma importante
técnica aplicada para identificar e eliminar as falhas conhecidas a fim de melhorar a
confiabilidade e segurança de um determinado produto ou de um sistema complexo.
Do mesmo modo, Khan & Abbasi (1998, p. 264) descrevem esta técnica como
sendo “... um exame individual dos componentes (...) para identificar as prováveis
falhas que poderão resultar em efeitos indesejáveis para o sistema de operação”. 38Assim sendo, os autores descrevem que a aplicação desta técnica envolve duas
etapas básicas:
1. Identificação de cada modo de falha, das seqüências dos eventos
associados a estas falhas e as suas causas e efeitos;
2. Classificação das características relevantes de cada modo de falha.
De acordo com os autores as informações que devem ser requeridas para a
aplicação do FMEA Incluem:
• A estrutura do sistema;
• A notificação, operação controle e manutenção do sistema;
• O meio físico do sistema;
• A modelagem do sistema;
• O “software” ou programa do sistema;
• A delimitação do sistema;
• A estrutura funcional do sistema;
• A representação da estrutura funcional do sistema;
• O bloco de diagramas;
• As falhas significativas e as medidas preventivas.
37 FMEA – “Failure Mode and Effects Analysis” (Freitas, 2001). 38 Tradução da autora.
102
Da mesma forma, Morgado & Souza (2000) acrescenta que esta técnica pode
ser aplicada para analisar os componentes, os equipamentos ou os sistemas do
projeto, de acordo com o grau de detalhamento desejado, podendo ser usada:
• Na fase de projeto dos sistemas;
• Na revisão de segurança dos sistemas ou unidades de operação;
• No contexto de uma análise completa dos riscos.
Os objetivos principais do FMEA de acordo com De Cicco & Fantazzini (1990)
são:
• Revisão sistemática dos modos de falha de um componente, para garantir
danos mínimos ao sistema39;
• Determinação dos efeitos que estes falhas terão em relação a outros
componentes do sistema;
• Determinar os componentes os quais as falhas poderão ocasionar efeitos
críticos na operação do sistema (Falhas de Efeito Crítico);
• Determinar a probabilidade de falhas dos sistemas, subsistemas e
montagens, considerando as probabilidades de falhas de cada um dos
seus componentes individualmente;
• Determinação da redução das probabilidades de falhas dos sistemas,
subsistemas e montagens, utilizando-se componentes de alta
confiabilidade, verificando as redundâncias do projeto ou tomando ambas
medidas de melhoria.
De Cicco & Fantazzini (1990, p.47) mencionam ainda que para se aplicar a
FMEA, “... é necessário (...) conhecer e compreender perfeitamente a missão do sistema, as restrições (ambiente) sob as quais irá operar, e os limites que representam sucesso e falha. Uma vez conhecida essas bases, pode-se finalmente iniciar a análise do sistema”.
39 Sistema é um arranjo ordenado de componentes que estão inter-relacionados e que atuam e interatuam com outros sistemas, para cumprir uma determinada missão, num determinado ambiente. (DE CICCO & FANTAZZINI, 1990).
103
Da mesma forma, os autores propõem um modelo de preenchimento de
planilha da FMEA, porém ressaltam que cada empresa poderá desenvolver o seu
próprio modelo, de acordo com os objetivos de suas análises. Contudo, os autores
descrevem a seguir alguns procedimentos que devem ser adotados no
preenchimento desta planilha.
Divisão do sistema em subsistemas que realmente podem ser controlados;
• Construção de diagramas de blocos funcionais do sistema e subsistema,
para a determinação de seus inter-relacionamentos e de seus
componentes;
• Preparação da listagem de todos os componentes de cada subsistema,
com o registro da função específica de cada um deles;
• Determinação, através da análise de projetos e diagramas, dos modos de
falhas que podem ocorrer e afetar cada um dos componentes listados;
• Indicação dos efeitos de cada falha específica em outros componentes do
subsistema, e de como cada uma destas falhas podem afetar o
desempenho total do subsistema;
• Estimativa da magnitude de cada falhas, através da utilização do quadro
de categorias de risco ou classificação de risco, abordados no item 4.3.1.2
desta dissertação;
• Finalização através da indicação dos métodos de indicação de cada falha
específica e as ações de controle ou reparo a serem adotadas, a fim de
eliminar ou minimizar cada falha específica e seus efeitos.
A seguir no Quadro 4.6 apresenta-se o modelo de planilha proposto por De
Cicco & Fantazzini (1990, p.48).
104
ANÁLISE DE MODOS E EFEITOS DE FALHA Empresa................................................................................................................................................... Subsistema.............................................................................................................................................. Folha n..................................................................................................................................................... Preparada por......................................................................................................................................... Local e data.............................................................................................................................................
Possíveis Efeitos
Componentes Modos de Falha Em outros componentes
No desempenho total do subsistema
Categorias de Risco
Método de Detecção
Ações de Compensação e Reparos
Quadro 4.6: Modelo da Planilha de Análise de Modos e Efeitos de Falha.
Fonte: (DE CICCO & FANTAZZINI, 1990, p. 48).
Um outro fator relevante abordado pelos autores é que a aplicação do FMEA
auxilia na construção da árvore de falhas, uma vez que ao se analisar de forma
sistemática os modos de falhas e fazer a avaliação crítica dos seus efeitos as falhas
mais importantes são levantadas e modeladas de forma detalhada, ajudando
posteriormente na aplicação da técnica de análise da árvore de falhas.
Finalmente, Xu et. al. (2002), ressaltam que existem algumas limitações da
aplicação desta técnica as quais são:
• Dificuldade ou impossibilidade de determinação da probabilidade de
eventos de falha, uma vez que existem várias expressões lingüísticas,
como por exemplo “provável”, “importante” ou “muito alto”, que geram
avaliações subjetivas que podem comprometer a confiabilidade do
resultado final. A dificuldade está em se calcular estas variações
lingüísticas para avaliar uma determinada falha;
• Interdependência entre vários modos e efeitos de falhas em níveis iguais e
em diferentes níveis da estrutura hierárquica do sistema. Deste modo,
torna-se difícil obter a distribuição de probabilidade de vários modos de
falhas que ocorrem simultaneamente;
• A falta de diversidade e habilidade dos envolvidos nas considerações
efetivamente importantes para a aplicação desta técnica, além do
treinamento de toda a equipe.
105
4.4.3.4 Análise de Modos e Efeitos de Criticalidade de Falhas-(FMECA)
Segundo Morgado & Souza (2000) a técnica denominada de FMECA40
corresponde a uma extensão da técnica FMEA, podendo fornecer as estimativas
para as freqüências de ocorrência dos modos de falhas e para o grau de severidade
dos seus efeitos. Os autores mencionam ainda que a FMECA pode ser aplicada
para análise da confiabilidade do sistema e da segurança da instalação. Assim,
analisa-se a magnitude dos efeitos das falhas na continuidade operacional do
sistema, na qualidade do produto, na segurança dos operadores, em relação à
população circunvizinha e os equipamentos.
De acordo com Freitas (2001, p. 38), no caso da aplicação desta técnica a
criticalidade de falha pode ser definida como sendo a “medida relativa da
conseqüência de um modo de falha e sua freqüência de ocorrência”.
Da mesma forma, Morgado & Souza (2000, p.60) descrevem para a utilização
desta técnica é necessário dispor de:
“... informações que permitam entender claramente o funcionamento do sistema, a função que cada componente desempenha no sistema e dados específicos de cada um dos componentes que permitam a verificação de todos os mecanismos pelos quais possa falhar”.
Os autores mencionam ainda, que existe uma fonte de dados importante para
auxiliar na aplicação da FMECA, ou seja, são as pessoas que trabalham na
manutenção de equipamentos mecânicos e de instrumentação, pois conhecem os
detalhes de cada componente. Assim, os autores especificam alguns documentos
que irão auxiliar na realização da FMECA, os quais são:
• Fluxogramas de engenharia do sistema (diagramas de tubulações e
instrumentação);
• Memorial descritivo do sistema, incluindo a filosofia de projeto;
• Listagem dos equipamentos do sistema;
• Plantas de engenharia dos equipamentos com o detalhamento do projeto;
40 FMECA – “Failure Modes, Effects and Critically Analysis”.
106
• Dados do projeto (instrumentos, válvulas de controle, válvulas de alívio,
entre outros);
• Os relatórios de manutenção dos equipamentos devem se assemelhar aos
analisados;
• Especificação e padronização dos materiais das tubulações;
• Construção e descrição completa do diagrama lógico;
• Plantas mostrando interfaces e conexões com outros equipamentos na
fronteira do sistema analisado.
Por outro lado, Wang, Ruxton & Labrie (1995, p. 272) descrevem que nem
todas as combinações da ocorrência dos modos e feitos de falhas do desempenho e
segurança do sistema são estudadas com aplicação desta técnica. Contudo através
da aplicação da FMECA é gerado um eficiente processo de informação sobre o
sistema em análise. Da mesma forma, esta técnica servirá de subsídio para análise
de sistema com inúmeras falhas e condições variáveis através da aplicação de
outras técnicas, como por exemplo, o Método de Representação Booleana41 42 e a
árvore de falhas.
A literatura pesquisada revela que existem autores que consideram que a
técnica FMEA e a FMECA correspondem a mesma técnica e outros que consideram-
nas como complementação uma da outra, porém ambas possuem a característica e
a estruturação semelhantes. Por outro lado (De Cicco & Fantazzini, 1990)
consideram estas técnicas como sendo qualitativas e quantitativas. Contudo para
Morgado & Souza (2000) a FMEA constitui-se em uma técnica qualitativa enquanto
que a FMECA uma técnica quantitativa.
41 O Método de Representação Booleana é usada na conexão da modelagem entre a causa e o efeito de um sistema. Esta metodologia pode ser usada para identificar todos os possíveis eventos de falha do sistema e associá-los às causa, avaliando a probabilidade de ocorrência deles e particularmente, avaliar os casos em que as variáveis apresentam condições múltiplas e dos procedimentos de realimentação envolvidos. (WANG, RUXTON & LABRIE, 1995). 42 Na bibliografia citada nesta nota de rodapé, o Método de Representação Booleana é descrito de forma mais detalhada. Este Método não será abordado neste trabalho, por não ser o objetivo deste estudo. (NA).
107
4.5 TÉCNICAS DE ANÁLISE DE RISCO APLICADAS EM GESTÃO DE PRAZOS 4.5.1 Técnicas Qualitativas
As técnicas denominadas de Análise Histórica, What-If/Checklist e Árvore de
Causas, são técnicas que podem ser aplicadas para analisar o risco de determinado
prazo não ser cumprido de acordo com o planejado inicialmente. Entretanto, cabe
ressaltar que algumas destas técnicas foram mencionadas nos itens 4.4.1.1, 4.4.1.5
e 4.4.1.8 respectivamente, e não serão abordadas neste item.
4.5.2 Técnicas Quantitativas 4.5.2.1 PERT-RISCO De acordo com Limmer (1997, p.142) “a técnica PERT-Risco consiste em
determinar a data T de um evento e qual o risco R do seu não cumprimento”.
Segundo o autor, admite-se uma distribuição Normal de probabilidade de
ocorrência, associada à distribuição de datas de ocorrência de um determinado
evento. Os parâmetros que representam esta distribuição são a média (µ) e o desvio
padrão (σ), sendo que a área delimitada pela curva representa a probabilidade.
De acordo com a Figura 4.6, apresentada a seguir, nota-se que a área à
esquerda de T representa a probabilidade de ocorrência de um tempo menor ou
igual a T, designada de P(T), enquanto que a área à direita de T representa a
probabilidade do tempo ser igual ou maior do que T, ou seja, mostra o risco do não
cumprimento do prazo no tempo T planejado, sendo designado por R(T).
108
50%
L(T)=P(T) - 50%
R(T)=50% - L(T)
m T Figura 4.6: Curva de Distribuição Normal.
Fonte: (LIMMER, 1997, p. 143).
Deste modo, Limmer (1997) descreve que:
• Para um tempo T = m, a probabilidade de ocorrência e não ocorrência
corresponde a 50%.
• Para um tempo T≤ m, a probabilidade de ocorrência será de 50% - L%,
sendo l a área correspondente entre m e T.
• Para um tempo T ≥ m, a probabilidade de não ocorrência será [100% -
(50% - L%)].
O desvio padrão no PERT-Tempo é calculado com a seguinte expressão:
σ = [ (b – a) / 6] , onde:
a = tempo mais otimista
b = tempo mais pessimista
A variância será obtida elevando-se o desvio padrão ao quadrado.
Assim, o autor define que a técnica PERT-Risco compara a diferença entre
um tempo (t) determinado e o tempo correspondente à média (tM) do conjunto ao
qual ele pertence, com o seu desvio padrão (σ), através da seguinte função:
109
Z = t – tM , onde:
σ
Z = é a função de probabilidade. Esta função é tabelada e os valores podem ser
obtidos em livros de estatística.
No caso da ausência de informações, Limmer (1997) propõe adotar o tempo
(tM) correspondente à média M, como a data mais cedo de término, o que associará
esta data a um de risco de 50%, considerado pelo autor como uma hipótese de
estimativa coerente. Para o desvio padrão é proposto extrair a raiz quadrada da
soma das variâncias das durações das atividades que correspondem ao caminho
crítico. Da mesma forma a variância da duração de cada atividade poderá ser obtida
elevando-se a fórmula do desvio padrão do PERT ao quadrado.
O autor propõe ainda uma outra forma, para calcular a variância da duração
de cada atividade e de acordo com as informações disponíveis, o autor propõe os
seguintes critérios:
• Estudar a distribuição de freqüência dos seus tempos de execução;
• Considerando-se os tempo otimista a e o pessimista b de duração
estimados para o PERT-Tempo, e calculando-se a variância pela seguinte
expressão: 2
V = [ (b – a) / 6]
• Baseados na experiência de projetos semelhantes, se estabelece valores
para K em função do grau de confiança na estimativa de duração de cada
atividade e calcula-se a variância de acordo com a seguinte expressão:
2 V = [ (b – te) / K], onde:
V = variância
b = tempo pessimista
te = tempo esperado
K = grau de confiança
110
O cálculo do tempo esperado te é dado pela seguinte expressão:
Te = a + 4 x m + b 6
Segundo Limmer (1997) os valores adotados para K foram estabelecidos de
acordo com a experiência do Prof. Moysés Jacob Lilenbaum, os quais são:
K = 3 Ótimo
K = 2 Bom
K = 1,5 Médio
K = 3 Fraco
As técnicas denominadas de: Árvore de Decisão, Análise de Sensibilidade,
Análise de Probabilidade e Método de Monte Carlo, também podem ser utilizadas na
análise de risco na gestão de prazos, entretanto, estas técnicas serão abordadas
detalhadamente no item 4.6.
4.5.3 Técnicas Qualitativas e Quantitativas
De acordo com a literatura pesquisada a técnica denominada de Análise de
Decisão pode ser utilizada para análise de prazos. Todavia a abordagem desta
técnica será feita posteriormente no item 4.6.3.1.
111
4.6 TÉCNICAS DE ANÁLISE DE RISCO APLICADAS NO RETORNO SOBRE O INVESTIMENTO
4.6.1Técnicas Qualitativas
4.6.1.1 Técnica Delphi
A técnica Delphi descrita no capítulo 3, item 3.7.4 é uma técnica de
identificação de risco. Entretanto, Wideman (1992) e Raftery (1994) mencionam que
esta técnica também pode ser utilizada para análise de risco. Deste modo, a sua
aplicabilidade consiste no fato de ser utilizada para avaliar eventos futuros cuja
ocorrência resulte em risco de alto impacto. Entretanto, cabe ressaltar que a sua
metodologia corresponde à mesma citada no Capítulo 3, item 3.7.4. Assim sendo,
esta técnica não será descrita neste capítulo, por ter sido abordada anteriormente.
4.6.2 Técnicas Quantitativas
4.6.2.5 Valor Monetário Esperado
De acordo com Levine, Berenson & Stephan (2000) o Valor Monetário
Esperado (VME) “indica o lucro médio que seria obtido se determinada estratégia
fosse selecionada em muitas situações que implicam uma tomada de decisão”.
Assim sendo, este valor é obtido pelo somatório dos produtos resultantes da
multiplicação de cada resultado possível de uma variável aleatória Xi por sua
probabilidade correspondente P(Xi), sendo expresso do seguinte modo: N
VME = E(X) = ∑ Xi x P(Xi), onde:
i = 1
112
VME = Valor Monetário Esperado
X = variável aleatória discreta43
Xi = iésimo resultado de X
P(Xi) = probabilidade de ocorrência do iésimo resultado de X
i = 1,2,...,N
O cálculo da variância é expresso do seguinte modo:
( ) ( )∑=
µ−=σN
1ii
2i
2 XPxX , onde:
2σ = variância
X = variável aleatória discreta
Xi = iésimo resultado de X
P(Xi) = probabilidade de ocorrência do iésimo resultado de X
i = 1, 2,...,N
No caso do cálculo do desvio padrão (σ), se extrai a raiz quadrada da
variância.
Os autores mencionam ainda, que para o cálculo do (VME) devem ser
levados em consideração os seguintes fatores:
• Os eventos ou resultados devem ser mutuamente excludentes44 e
coletivamente exaustivos45;
• As probabilidades podem ser estimadas através da experiência pessoal do
indivíduo;
• As probabilidades de ocorrência dos eventos podem ser determinadas de
forma subjetiva por um grupo de especialistas ou pessoas;
• As probabilidades de ocorrência dos eventos podem ser determinadas por
uma distribuição de probabilidade discreta.
43 Variável aleatória discreta corresponde a uma variável que só poderá assumir valores pertencentes a um conjunto enumerável. (CRESPO, 1996, p. 17). 44 Eventos mutuamente excludentes são eventos que não podem ocorrer ao mesmo tempo, ou seja, se um determinado evento A ocorrer, significa que um outro evento B não poderá ocorrer. (LEVINE, BERENSON & STEPHAN, 2000). 45 Eventos coletivamente exaustivos significa a ocorrência de um determinado evento A ou B, sabendo-se que a soma de suas probabilidades será igual a 1. (LEVINE, BERENSON & STEPHAN, 2000).
113
De acordo com Pritchard (1997) um conjunto de eventos são considerados
mutuamente excludentes e coletivamente exaustivos se todos forem independentes
e a soma das probabilidades de suas ocorrências for igual a 1.
O PMI (2000) descreve que o valor monetário esperado é uma técnica de
quantificação dos riscos, sendo o produto de dois números:
• Probabilidade do evento risco – que estima a probabilidade da ocorrência
de um certo evento de risco;
• Valor do evento de risco – que estima o ganho ou perda caso o evento de
risco venha ocorrer.
Na definição de Raftery (1994) o (VME), pode ser aplicado para avaliar um
determinado cenário considerando a probabilidade de sua ocorrência. Neste caso
cada uma das variáveis que compõem o cenário são examinadas separadamente e
multiplicadas por suas respectivas probabilidades de ocorrência, a fim de se verificar
as possíveis variações deste cenário. Para este tipo de análise, o autor estabelece
que deve ser considerada uma situação otimista, pessimista e mais provável para
cada cenário. Assim, no Quadro 4.7 é apresentado um exemplo proposto pelo autor
da aplicação do (VME), onde as variáveis a serem analisadas correspondem: a
subestrutura, superestrutura e inflação no custo de um projeto, sendo que estas
variáveis serão multiplicadas por suas respectivas probabilidades, considerando
para cada uma o cenário otimista, o pessimista e o mais provável.
CENÁRIOS Projeto/ Situação Otimista Mais Provável Pessimista
Resultado $ 720.000 800.000 $1.000.000 Subestrutura Probabilidade 0,2 0,5 0,3 Resultado $1.800.000 $2.000.000 $ 2.500.000 Superestrutura Probabilidade 0,2 0,6 0,2 Resultado 9% 12% 16% Inflação Probabilidade 0,2 0,5 0,3
Quadro 4.7: Análise dos Cenários. Fonte: Adaptado de (RAFTERY, 1994, p. 77).
114
De acordo com o Quadro 4.7, os resultados gerados serão:
VME (sub) = (0,2 x 720 mil) + (0,5 x 800 mil) + (0,3 x 1000 mil) = $ 844.000
VME (sup) = (0,2 x 1800 mil) + (0,6 x 2000 mil) + (0,2 x 2500 mil) = $ 2060 mil
VME (inf) = (0,2 x 9%l) + (0,5 x 12%) + (0,3 x 16%) = 12,6%
VME (projeto) = [VME (sub) + VME (sup)] x VME (inf)
VME (projeto) = [844.000 + 2.060.000] x 1,126 = $ 3.269.904
No caso do VME do projeto, as variáveis de custo e de inflação são
multiplicadas entre si por serem variáveis independentes, logo P (A ∩ B) = P(A) x
P(B).
Flanagan & Norman (1993) descrevem que esta técnica envolve as seguintes
etapas, quando são analisados mais de um projeto:
• Consideração de todas as opções disponíveis;
• Estimar o valor para cada opção;
• Estimar a probabilidade de cada opção assegurando a confiabilidade
desta estimativa;
• Multiplicar o valor de cada opção pela sua probabilidade correspondente;
• Somar o (VME) dos produtos de cada um das opções;
• Selecionar o maior (VME) entre as opções analisadas.
Adicionalmente, cabe mencionar que foram encontradas duas formas
diferentes para se utilizar os resultados obtidos dos cálculos provenientes do (VME).
Assim sendo, verifica-se que autores como Kerzner (1998), Flanagan (1993), Raftery
(1994), PMI (2000), Grey (1995), Pritchard (1997) utilizam tanto a matriz de decisão,
como a árvore de decisão que serão discutidas nas sessões seguintes. Da mesma
forma, os autores descrevem que este método serve de apoio para a aplicação da
técnica de análise de sensibilidade. Por outro lado, as limitações do (VME)
consistem no levantamento das probabilidades da situação em análise. Entretanto,
sugere-se que este método seja aplicado em projetos similares, que tenham dados
históricos que possam servir de auxílio para a obtenção das probabilidades
desejadas.
115
Finalmente, cabe ressaltar que a metodologia da técnica do (VME), não
apresenta dificuldades em sua aplicação. Todavia, a autora sugere que na
utilização do VME para análise da viabilidade de um determinado projeto ou da
escolha do projeto mais interessante, deverão ser utilizados indicadores que
permitam a avaliação da dispersão da distribuição dos resultados esperados, sendo
que neste caso, poderão ser utilizadas as variâncias e ou desvio padrão. Esta
avaliação permitirá que a decisão adotada tenha uma maior consistência e
adequação à postura do tomador de decisões face aos riscos considerados.
4.6.2.2 Árvore de Decisão
Segundo Flanagan & Norman (1993), a técnica da Árvore de decisão é
amplamente utilizada no processo de tomada de decisão pelos gerentes de projeto.
Entretanto, esta técnica estabelece que antes da tomada de decisão, o problema
deve ser estruturado de forma consistente e com clareza nos objetivos, uma vez que
as decisões são feitas a partir das várias escolhas representadas graficamente.
Deste modo, a Árvore de Decisão auxilia no levantamento dos problemas que são
caracterizados por um grupo ou por decisões. Nesta seqüência de decisões são
mostrados os resultados esperados possíveis para cada circunstância levantada.
Assim, de acordo com os autores o uso da árvore de decisão corresponde a uma
proposta estruturada para determinar uma estratégia de decisão.
De acordo com PMI (2000, p. 117), a técnica da Árvore de Decisão é definida
do seguinte modo:
“... é um diagrama que descreve as interações chaves entre as decisões e os eventos probabilísticos associados, de acordo com o entendimento de quem toma as decisões. Os galhos da árvore representam decisões (mostradas como caixas) ou eventos probabilísticos (mostrados como círculos)”.
Da mesma forma, Pritchard (1997) aborda que esta técnica representa
graficamente a decisão considerada, descrevendo todos os eventos relevantes que
devem ser listados e analisados para determinar os problemas que possam ocorrer
com o processo de cada ponto de decisão. Cada problema é identificado e são
116
levantadas as possíveis soluções, através da determinação das probabilidades dos
vários problemas e resoluções detectados.
Adicionalmente, Wideman (1992), destaca que a vantagem na utilização
desta técnica para a análise de risco é que a probabilidade de cada resultado é
considerada. Geralmente esta técnica é aplicada em relação ao custo e prazo,
proporcionando a escolha entre um possível investimento prematuro ou um
investimento posterior, através da consideração das escolhas dos possíveis
resultados de incerteza durante a implementação do projeto.
A mensuração do valor de cada resultado possível, segundo PMI (2000),
Flanagan & Norman (1993), Wideman (1992), Pritchard (1997) e Raftery (1994), é
em geral obtida através da utilização do Método do Valor Monetário Esperado, o
qual corresponde a soma dos valores ponderados das probabilidades de cada
resultado. Assim, na Figura 4.7 será apresentado o modelo para a construção da
Árvore de Decisão.
Decisão
ResultadoIncerto X
X
X
X
vezes ResultadoValorMonetárioEsperado
Probabilidade (P)
ResultadoIncerto
Figura 4.7: Árvore de Decisão. Fonte: Adaptado do (PMI, 2000, p. 119).
De acordo com a figura acima, nota-se que na tomada de decisão é levado
em consideração a Teoria de Utilidade46, que é atribuída ao resultado, ou seja, a
decisão pode ser ousada, conservadora ou neutra. Por outro lado, o Valor Monetário
117
Esperado (VME) corresponde ao somatório do produto de cada resultado incerto por
sua respectiva probabilidade de ocorrência. Entretanto, esta técnica não mensura o
coeficiente de variação entre as situações em análise, apenas pondera o VME de
cada uma delas.
Finalmente, constata-se de acordo com a literatura pesquisada que a técnica
da Árvore de Decisão, não apresenta divergências em relação a sua metodologia e
aplicação, verificando-se uma uniformidade em relação a sua construção, sendo
destacada as seguintes etapas no seu desenvolvimento:
• Estruturação do problema;
• Decisões em relação ao problema estruturado;
• Possíveis resultados destas decisões;
• Determinação das probabilidades destes resultados utilizando-se a técnica
do Valor monetário Esperado;
• Tomada de decisão.
4.6.2.3 Matriz de Decisão
De acordo com Kerzner (1998), Raftery (1994), Pritchard (1997) e Flanagan &
Norman (1993) a Matriz de Decisão é uma técnica utilizada para a tomada de
decisão, representando de forma objetiva os resultados para análise de vários
cenários que envolvam situações de risco. Entre estes cenários destacam-se “por
exemplo” como sendo: o provável, o otimista e o pessimista. Assim, o Método do
VME é utilizado para auxiliar na análise dos dados e com base nos resultados
obtidos é construída a matriz de decisão.
Flanagan & Norman (1993) descrevem que ao serem analisadas várias
situações ou estratégias na matriz de decisão, entre as opções existentes, o maior
VME obtido deve ser preferencialmente o escolhido. Entretanto, os autores atentam
para o fato que nem sempre o maior (VME) corresponde a melhor decisão a ser
tomada. Muitas vezes é necessário comparar as variações destas opções
disponíveis e medir qual apresenta o maior grau de risco. Deste modo se pode obter
46 A Teoria de Utilidade é abordada no capítulo 3, item 3.8.3 desta dissertação. (NA).
118
a variação de cada opção ou estratégia adotada através do coeficiente de variação
que irá distribuir proporcionalmente os desvios, sendo expresso da seguinte forma:
Coeficiente de variação = Desvio Padrão Valor esperado
Supondo-se um exemplo hipotético em que existam dois projetos A e B a
serem analisados. De acordo com os dados a seguir apresentados, qual a melhor
estratégia a ser tomada ou qual dos projetos irá gerar maior lucro? O Projeto A ou o
Projeto B.
Dados do Projeto A
E lucro (A) = EMV (A) = $10.000
Desvio padrão = $ 3.000
Dados de B
E lucro (B) = EMV (B) = $ 9.000
Desvio padrão = $ 1.000
Aplicando a expressão do coeficiente de variação acima citada o resultado
será:
CV (A) = _3.000_ = 0,3
10.000
CV (B) = _1.000_ = 0,11
9.000
De acordo com os resultados acima apresentados, verifica-se que CV (A) >
CV (B), portanto o Projeto A é mais incerto do que o Projeto B. Assim sendo, os
resultados possíveis são:
CENÁRIOS Projeto/ Situação Otimista Mais Provável Pessimista A Resultado $ 13.000 $ 10.000 $ 7.000 B Resultado $10.000 $ 9.000 $ 8.000
Quadro 4.8: Exemplo da aplicação do VME. Fonte: Da autora.
119
Analisando-se o Quadro 4.8 pode ser verificado que em função da atitude a
ser tomada, será adotada a estratégia. De acordo com a utilidade ou posturas de
quem estiver analisando as duas situações, a decisão a ser tomada poderá ser:
Ousada – Adotar o Projeto A.
Neutra – Indiferente a qualquer um dos resultados.
Conservadora – Adotar o Projeto B.
Da mesma forma, é apresentado um outro exemplo descrito por Raftery
(1994) e adaptado pela autora. Assim, o Quadro 4.9 representa a estratégia S1 e o
Quadro 4.10 representa a estratégia S2. Para cada um destes itens serão
calculados a variância e o desvio padrão com as expressões dadas por Levine,
Berenson & Stephan (2000), descritas no item 4.6.2.1. Finalmente, será utilizada a
fórmula dada por Flanagan & Norman (1993) para o cálculo do coeficiente de
variação e posterior análise dos resultados.
VME (S1) = (0,2 x 720 mil) + (0,5 x 800 mil) + (0,3 x 1000 mil) = $ 844.000
Estratégia S1 Cenário Resultado VME Desvio Variância Probabilidade Total Pessimista 720 844 -124 15376 (0,2) 3075,2 Provável 800 844 - 44 1936 (0,5) 968 Otimista 1.000 844 156 24336 (0,3) 7300,8 Variância 11344 Desvio Padrão 106,5
Quadro 4.9: Estratégia S1 Fonte: da Autora.
VME (S2) = (0,2 x 1800 mil) + (0,6 x 2000 mil) + (0,2 x 2500 mil) = $ 2060 mil
Estratégia S2 Cenário Resultado VME Desvio Variância Probabilidade Total
Pessimista 1800 2060 -260 67600 (0,2) 13520 Provável 2000 2060 -60 3600 (0,6) 2160 Otimista 2500 2060 440 193600 (0,2) 38720 Variância 54400 Desvio Padrão 233,24
Quadro 4.10: Estratégia S2
Fonte: da Autora.
120
Estratégia Valor Esperado Desvio Padrão Coeficiente de Variação
S1 844 106,5 0,126
S2 2060 233,24 0,11
Quadro 4.11: Resultado dos coeficientes de variação entre S1 e S2. Fonte: Da Autora.
De acordo com os resultados obtidos no Quadro 4.11 pode ser constatado
que:
• S2 apresenta maior valor esperado, porém menor variação;
• S1 apresenta valor esperado menor, porém maior variação;
• S1 apresenta maior risco do que S2;
• Neste caso pode-se adotar S2 como a estratégia de maior valor, porém a
menos arriscada.
Adicionalmente, deve ser mencionado que Flanagan & Norman (1993, p. 82),
exemplificam uma situação a qual entre três estratégias, a de maior valor esperado
apresenta maior variação. Deste modo, a escolha dependerá da postura do
indivíduo em assumir o valor esperado do maior retorno e o maior risco dentre as
estratégias apresentadas. Verifica-se que ao contrário da árvore de decisão, na
matriz de decisão é possível mensurar a variação entre as situações ou estratégias
em análise.
Finalmente, cabe ressaltar que a metodologia da matriz de decisão, não
apresenta dificuldades em sua aplicação. Todavia a autora sugere utilizar o cálculo
do coeficiente de variação sempre que for utilizada esta técnica, pois além de
auxiliar a análise no momento da tomada de decisão, poderá contribuir para a
avaliação dos seguintes casos:
• Na análise de estratégias, projetos ou cenários semelhantes, pode-se
avaliar dentre estas situações qual apresenta maior risco, através dos
resultados obtidos pelo coeficiente de variação;
• No caso da análise de vários itens do projeto, pode-se medir qual destes
itens apresenta maior variação e maior risco, a fim de sejam tomadas as
medidas preventivas e de controle;
121
4.6.2.4 Análise ou Teste de Sensibilidade
Segundo Wideman, (1992) o teste de sensibilidade avalia a mudança de uma
variável dentro do projeto analisando o resultado desta variação sobre o seu
planejamento inicial. Neste caso, os riscos são refletidos através da definição do
limite de variação possível de cada componente estimado originalmente, onde o
resultado das escolhas destas variáveis irá incidir sobre o custo e o prazo.
De acordo com Merna & Von Storch (2000) esta técnica é aplicada para
avaliar as mudanças nos valores das variáveis de risco do projeto, consideradas
independentes, a fim de analisar os efeitos que estas alterações terão no seu custo.
Souza (1999, p.8) menciona que a técnica de análise de sensibilidade é aplicada
para “quantificar as incertezas associadas, prever seus impactos nas variáveis
chaves e entender como isto pode afeta os prazos e custos do projeto...”.
Hwee & Tiong (2002), descreve que esta técnica permite avaliar o quanto a
variação de uma determinada variável irá influenciar no resultado do projeto.
Entretanto, cada variável em análise deve ser independente. Ao analisa-se “por
exemplo” as mudanças de uma determinada variável em relação ao custo do projeto
e as outras variáveis devem ser consideradas constantes.
Da mesma forma, Flanagan & Norman (1993) mencionam que esta técnica é
utilizada para verificar o impacto das mudanças no valor de uma variável
independente em relação ao projeto. O teste de sensibilidade não tem como objetivo
quantificar os riscos e sim identificar os fatores que são sensíveis ao risco. Os
autores definem ainda que o teste de sensibilidade é o desdobramento das
seguintes técnicas:
• Análise “Break-even” 47 que pode ser aplicada para avaliar as variáveis de
investimento dos elementos-chave do projeto que poderá torná-lo atrativo
ou não. Para exemplificar os autores propõem examinar no projeto a taxa
de retorno por meio do fluxo de caixa e fluxo inicial de caixa, o custo
47 Break-even – é um termo que significa equilibrando a receita com a despesa, sem lucro, sem prejuízo. (SIMÕES, 2001).
122
financeiro, a taxa de inflação, a taxa de desconto, a fim de checar qual o
impacto dessas possíveis variações sobre o projeto.
• Análise de Cenários que consiste em identificar os valores das variações
dos elementos-chave do projeto criando os cenários com um planejamento
otimista, um pessimista e o mais provável de ocorrer. O limite de variação
dos possíveis resultados de cada cenário será representado e analisado
de forma subjetiva.
Analogamente, Jovanovié (1999) descreve que a Análise Break-even é usada
para analisar problemas de investimentos em projetos em condições de incerteza,
fixando-se entre os limites de lucro e prejuízo. Na realidade serão verificados e
analisados os valores críticos ou mínimos das variáveis de investimento que poderão
estar abaixo do valor de venda do projeto e tomar medidas preventivas para evitar
tal ocorrência. Entretanto esta técnica deve ser utilizada somente para uma análise
inicial do investimento do projeto na avaliação dos casos de incerteza. No caso do
teste de sensibilidade o autor descreve que o procedimento para analisar como as
mudanças de determinados valores de entrada (renda, custos, valor de
investimento) podem interferir nos resultados finais de modo adverso ao planejado
inicialmente. O autor acrescenta ainda que o propósito básico desta técnica é não
somente compreender os impactos das mudanças dos diferentes parâmetros, mas
também entender estas mudanças na avaliação do investimento do projeto. Em
geral para a aplicação do teste de sensibilidade, utiliza-se dos dados obtidos em
outras técnicas de análise de risco (Valor Presente Líquido, Taxa Interna de Retorno,
Método do Payback)48 para fazer a análise do investimento do projeto.
Por outro lado, Silva (2001) descreve o teste de sensibilidade como uma
técnica que permite de forma controlada conduzir experimentos e investigações com
o uso de um modelo de simulação. Através das várias rodadas de simulação, os
vários cenários que forem gerados, poderão mostrar a existência de anomalias. O
objetivo é avaliar os impactos associados através das alterações dos valores das
variáveis de entrada e dos parâmetros do sistema. Estes impactos são determinados
através da análise das variáveis de saída. Da mesma forma para as simulações será
48 As técnicas acima mencionadas serão descritas posteriormente de forma detalhada neste capítulo. (NA).
123
utilizado o Método de Monte Carlo49 para gerar os dados que serão avaliados no
teste de sensibilidade.
Da mesma forma, Marseguerra et. al. (2003) definem a análise de
sensibilidade, como uma ferramenta utilizada para estudar o comportamento de um
modelo, e averiguar o quanto os resultados deste modelo são dependentes de um
ou mais parâmetros de entrada.
Raftery (1994) define que está técnica é utilizada para medir os resultados da
variação do valor das variáveis e dos parâmetros de entrada escolhidos inicialmente,
sendo que deverão ser representados em tabelas ou gráficos.
Por outro lado, Flanagan & Norman (1993) mencionam que para analisar os
resultados da aplicação desta técnica existem vários caminhos que podem ser
computados utilizando-se uma “tabela de sensibilidade”. Deste modo, esta tabela é
construída de acordo com o exemplo do Quadro 4.12 a seguir:
Situação ou Variáveis em
análise Opção mais
Provável Opção otimista Opção pessimista
A B C
Quadro 4.12: Tabela de Sensibilidade
Fonte: Adaptado de (FLANAGAN & NORMAN, 1993, p. 146). Entretanto, segundo os autores existe situação em que várias variáveis são
escolhidas. Desta forma a representação gráfica dos resultados se apresenta como
a forma mais adequada para rapidamente indicar as variáveis mais sensíveis ou
críticas. Assim sendo, Perry & Hayes apud. (Flanagan & Norman, 1993), sugerem a
representação gráfica da análise de sensibilidade através da construção do
“diagrama de aranha”.50
Adicionalmente, de acordo com os autores estudados, nota-se que a análise
de sensibilidade é utilizada com outras de técnicas de análise de risco de forma
complementar. Assim, busca-se através desta técnica avaliar o grau de sensibilidade
49 O Método de Monte Carlo será posteriormente abordado. 50 Para informações sobre a construção do gráfico de aranha ver (FLANAGAN & NORMAN, 1993).
124
das mudanças ocorridas nas variáveis de prazo e custo e os seus efeitos sobre o
custo total do projeto.
Por outro lado, Wideman, (1992), Flanagan & Norman (1993), Merna & Storch
(2000), ressaltam que a principal limitação da análise de sensibilidade é a de não
indicar a probabilidade possível da ocorrência de variação dos parâmetros
escolhidos na modificação da variável em análise e de considerar cada variável
como sendo independente.
Finalmente, através da análise da literatura pesquisada, constatou-se que não
existem divergências com relação a definição e aplicação da Análise de
Sensibilidade, existindo inclusive o consenso comum entre os autores da
importância das variáveis serem independentes. Contudo, a autora constatou que
apesar das limitações abordadas acima, esta técnica é amplamente utilizada na
análise dos parâmetros de risco do custo do ciclo de vida do projeto. Além disso,
esta técnica permite verificar a sensibilidade de um determinado resultado em
relação a variação de um ou mais elementos chave do projeto. Deste modo, pode-se
mensurar e estabelecer o grau de importância de cada variável analisada em relação
“por exemplo” ao custo do projeto, fazendo-se a priorização destas no momento da
tomada de decisão.
4.6.2.5 Análise da Probabilidade
De acordo com a definição de Levine, Berenson & Stephan (2000, p.168),
probabilidade “é a possibilidade ou a chance de que um evento em particular venha
a acorrer”.
Da mesma forma, Stamatelatos et. al. (2002) mencionam que a teoria da
probabilidade consiste em que a probabilidade da ocorrência de um evento A
satisfaça o seguinte axioma:
0<P(A)<1
• Para P = 1 corresponde à probabilidade de ocorrência do evento = 100%
• Para P = 0 corresponde à probabilidade de ocorrência do evento = 0%
125
• P (q) = 1 corresponde à probabilidade de sucesso
• P (p) = 0 corresponde à probabilidade de fracasso, então: P (p) = 1 – P (q)
corresponde a probabilidade de fracasso.
Os autores mencionam que existem várias interpretações da probabilidade.
Entretanto destacam como principais as seguintes:
• O limite de freqüência relativa – supondo a repetição de um número n de
vezes de um experimento nas mesmas condições e com a mesma
probabilidade de sucesso ao qual um evento A seja o possível resultado.
Se A ocorrer k vezes, então a freqüência relativa é k/n. Então a
probabilidade de A será dada por:
lim k/n ≡ P(A) n→∞
• Grau de confiabilidade – significa que um determinado evento A será mais
ou menos provável de ocorrer do que um determinado evento B. Se, por
exemplo, um evento A tem 0,6 de probabilidade de acorrer, isto significa
que A tem maior probabilidade de ocorrer do que um evento B com
probabilidade menor do que A.
Da mesma forma Pritchard (1997), menciona que existem algumas regras em
probabilidade que não devem ser ignoradas, as quais são:
• a soma das probabilidades de todos os eventos possiveis deve ser igual a
um;
• a probabilidade de um evento P(A), deve ser um número ≥ a 0 e ≤ 1, ou
seja, (0 ≤ P(A) ≤ 1);
• a probabilidade da ocorrência de dois eventos simultaneamente será igual
ao produto da probabilidade de um evento pela probabilidade do outro
evento dado que o primeiro evento tenha ocorrido, ou seja, (P(A) x P(B/A));
• Se dois eventos são independentes a probabilidade da ocorrência
simultânea destes dois eventos corresponde ao produto destes eventos, ou
seja, P(A) x P(B).
126
Por outro lado, de acordo com o autor, esta técnica permite avaliar uma
determinada amostra a partir de parâmetros estatísticos, tais como: média, mediana,
intervalo de classe, moda, variância e o desvio padrão. Da mesma forma, estes
parâmetros irão auxiliar na determinação do tipo de distribuição de probabilidade
que melhor represente a amostra em análise. Esta distribuição irá descrever os
números que aparecem com maior freqüência ou alta probabilidade e os números
que aparecem com menor freqüência ou baixa probabilidade.
Segundo Wideman (1992) esta técnica irá especificar um tipo de distribuição
de probabilidade de acordo com cada variável em análise, considerando situações
onde uma ou todas as variáveis podem ser escolhidas ao mesmo tempo. Entretanto,
torna-se difícil definir a probabilidade de ocorrência de uma variável específica.
Deste modo, estas variáveis devem ser agrupadas e divididas em intervalos a fim de
se verificar o tipo de distribuição de probabilidade. No caso de falta de dados, o
autor sugere utilizar a distribuição triangular, trapezoidal e a retangular.
Raftery (1994) descreve que para estimar a probabilidade de uma
determinada variável, deve-se utilizar a simulação de programas de computador, a
fim de se obter o tipo de distribuição de probabilidade. Entretanto o autor menciona
que de acordo com sua experiência em projetos, as distribuições mais utilizadas
para análise de custos e orçamentos são: Triangular, Uniforme, Trapezoidal,
Retangular e Discreta.
Na definição de Winkler (1996), a probabilidade da ocorrência de um
determinado evento será igual ao número de vezes de ocorrência deste evento
dividido pelo número total dos possíveis resultados. Todavia, segundo o autor nem
sempre é possível medir a probabilidade de um evento através deste conceito,
devido a necessidade de um grande número de dados. Contudo pode-se obter uma
interpretação subjetiva desta probabilidade utilizando o conceito do grau de
confiabilidade, ou seja, consiste na comparação da ocorrência de probabilidade
entre dois eventos.
Martz & Picard (1998) descrevem que esta metodologia é utilizada para
estimar a freqüência e a conseqüência de um determinado evento.
127
De acordo com a literatura pesquisada a técnica de analise de probabilidade
considera as seguintes etapas para a sua aplicação:
• Análise dos dados históricos ou dados confiáveis para a posterior
construção do histograma de freqüência;
• Escolha da curva de distribuição com base na análise da amostra;
• Análise da probabilidade.
Entretanto, Wideman (1992), Raftery (1994), Pritchard (1997), Williams
(1996), Kerzner (1998), Lau et. al. (2000), Grey (1995), mencionam que a dificuldade
desta técnica consiste no tamanho da amostra, no grau de confiabilidade e na
utilização de variáveis subjetivas. Todavia os autores mencionam que as
distribuições mais utilizadas para analise de custos em projetos são: a Uniforme, a
triangular, a trapezoidal, discreta e a retangular Da mesma forma é sugerido a
utilização destas distribuições nos casos em que o número de amostras for limitado.
Finalmente cabe ressaltar que a técnica de análise de probabilidade
apresenta os procedimentos para sua aplicação, semelhantes ao método de Monte
Carlo que será descrito a seguir, porém a diferença básica entre estas duas técnicas
esta no fato da primeira analisar dados reais enquanto que a segunda irá analisar
dados gerados aleatoriamente a partir de uma pequena amostra inicial. Todavia, a
grande dificuldade na utilização desta técnica é a disponibilidade de dados para a
obtenção de uma amostra com significância estatística adequada.
4.5.2.6 Simulação de Monte Carlo
De acordo com a definição de Flanagan & Norman (1993, p. 101), “simulação
é a arte e ciência de criar um modelo que se comporta da mesma maneira que se
comporta um sistema real. O modelo é usado para determinar como o sistema atua
para os diferentes parâmetros de entradas”.51 Assim, a simulação serve para criar
parâmetros em relação a incerteza que podem ser representados por uma
determinada distribuição de probabilidade.
51 Tradução da autora.
128
No caso da Simulação ou Método de Monte Carlo, os autores descrevem que
cada simulação é efetuada pela substituição da variável que está sendo analisada
por um número aleatório. Deste modo, um número N de simulações possibilitará
traçar a função de densidade de probabilidade que melhor caracterizará esta
variável.
Segundo Shimizu apud. (Limmer, 1997) uma simulação é essencialmente um
trabalho com analogias procurando imitar a realidade através de modelos, que
podem ou não manter as características físicas e lógicas do sistema real imitado.
No caso específico do Método de Monte Carlo, o autor estabelece que o mesmo
consiste em gerar artificialmente a probabilidade da ocorrência de um determinado
evento a partir de uma lei de distribuição preestabelecida. A função que gera os
números aleatórios entre 0 e 1 é denominada de RANDOM e a função utilizada para
iniciar cada simulação é chamada de RANDOMIZE. De acordo com o autor, “os
números aleatórios vão corresponder a valores de uma função de densidade de
probabilidade de forma previamente definida e cuja característica se quer determinar
através da simulação”.A forma da pdf – função densidade de probabilidade a ser
definida na determinação do risco em projetos é importante, sendo que poderá ser
uma variável aleatória discreta ou contínua.
O Método de Monte Carlo é definido por Kerzner (1998) como a criação de
uma série de números aleatórios entre 0 e 1, transformando estes números em
informações úteis que refletem a quantificação dos riscos potenciais de uma
situação real.
Adicionalmente, Subia (1991, p.58) define a técnica de Monte Carlo do
seguinte modo:
“O método de simulação de Monte Carlo é utilizado na solução de problemas envolvendo variáveis aleatórias com funções de probabilidade conhecidas ou assumidas. Este método requer a repetição do processo de simulação para cada um dos conjuntos de valores das variáveis aleatórias, determinados a partir das correspondentes funções de distribuição de probabilidade”.
129
O autor descreve ainda que “na simulação de Monte Carlo são geradas N
amostras independentes do vetor52 de variáveis aleatórias X, a partir da função
densidade de probabilidade”. Deste modo, para se obter estas amostras são
gerados números aleatórios independentes e uniformemente distribuídos em um
intervalo entre 0 e 1 e com uma determinada distribuição de probabilidade.
Na concepção de Costa & Azevedo (apud. Bruni et. al., 1998, p.68), o Método
de Monte Carlo Consiste em:
“... uma técnica de amostragem artificial empregada para operar numericamente sistemas complexos que tenham componentes aleatórios. (...) fornece como resultado aproximações para as distribuições de probabilidade dos parâmetros que estão sendo estudados. São realizadas diversas simulações onde, em cada uma delas, são gerados valores aleatórios para o conjunto de variáveis de entrada e parâmetros do modelo que estão sujeitos à incerteza. Tais valores aleatórios seguem distribuições de probabilidade específicas que devem ser identificadas ou estimadas previamente”.
No estudo da literatura pesquisada, observa-se que a utilização deste método
por vários autores, para a análise de riscos em projetos, obedece às etapas
enunciadas a seguir, as quais serão discutidas subseqüentemente:
1. Agrupamento dos dados coletados em uma tabela com intervalos de
classe, a partir dos quais será construído um histograma de freqüência;
2. Escolher uma distribuição cuja pdf é uma variável aleatória contínua que
represente melhor os dados amostrais organizados de acordo com a etapa
1;
3. Após a implementação das etapas 1 e 2 executar as N simulações
utilizando a função RANDOM com base na distribuição definida em 2,
considerando os intervalos de classe estabelecidos em 1;
4. Avaliar se o número de simulações realizadas é satisfatório, sendo que
caso contrário a etapa 3 deverá ser repetida até que o número considerado
ideal de simulações seja alcançado;
5. Com base nas simulações obtidas em 4, obter a curva função densidade
de probabilidade acumulada a partir da qual as análises serão realizadas.
52 Vetor – é um segmento de reta orientado. (SIMÕES, 2001).
130
Na elaboração da etapa 1, na qual é mencionada a construção da distribuição
de freqüência e do histograma confeccionados a partir dos dados amostrais, existem
duas questões que surgem devido a divergência de opiniões entre os autores
estudados:
• Quanto intervalo de classe deve considerar?
• Qual é a amplitude destes intervalos de classe?
Pode-se constatar que na literatura pesquisada trata-se de um ponto pouco
claro. Em estatística, a definição do número de intervalos de classes para
construção de distribuições e histogramas de freqüência não obedece a um padrão
unitário. Por exemplo, Levine, Berenson & Stephan (2000) estabelecem que o
cálculo do número de classes irá depender do número de observações dos dados.
Entretanto os autores propõem que a distribuição de freqüência seja dividida entre 5
a 15 classes. Por outro lado, Hansem & Ghare apud (De Souza 2002), sugerem que
o número ideal de intervalos deverá se situar entre 10 a 20. Todavia, os autores
admitem que poderão ocorrer intervalos de classe no mínimo de 7 ao máximo de 30.
Fonseca & Martins (1982) e Crespo (1996), expressam o ponto de vista de que não
existe uma fórmula exata para o cálculo do número de classes, entretanto, os
autores sugerem a utilização da “Regra de Sturges” através da fórmula definida
abaixo.
K ≅ 1 + 3,22 log n, onde:
K ≅ número de classes
N ≅ número da amostra
Finalmente, observa-se que este ponto não é objeto de uma maior atenção
por parte dos autores que consideram a utilização do Método de Monte Carlo para
análise de riscos em projetos. Deste modo, pode-se notar que esta é uma das
questões que devem ser melhor aprofundadas, pois a elaboração da distribuição de
freqüência terá influência nos resultados obtidos após a realização das simulações.
Ressalta-se que apenas Flanagan & Norman (1993), fazem algum tipo de
abordagem sobre o assunto, ou seja, recomendam que o número de intervalos de
131
classes a ser utilizado deverá ser aproximadamente igual ao número de graus de
liberdade mais três, quando da realização do teste Qui-Quadrado, após a simulação.
Na etapa 2 da aplicação do Método de Monte Carlo é preciso escolher o tipo de
distribuição de probabilidade. Entretanto, de acordo com alguns dos autores, a
escolha da distribuição mais adequada para realização das simulações deve ser
baseada na análise estatística da amostra. Por outro lado, um outro grupo de
autores propõe a utilização de alguns tipos específicos de distribuição. Entre aqueles
que se situam na primeira condição caso podem ser citados: Raftery (1994), Kerzner
(1998), Wideman (1992), Herbold (2000), Castillo et. al. (1999), Akintoye & Macleod
(1997), Mitchell (2002) e Willem, Groenendaal & Kleijnen (1997).
Entre os autores que sugerem a utilização de alguns tipos de distribuição,
Limmer (1997) afirma que a distribuição Normal é a mais utilizada, podendo esta ser
desviada à esquerda ou à direita ou apresentar a forma simétrica em relação ao seu
eixo central. Quando desviada tem-se uma distribuição do tipo beta. O autor
menciona ainda a utilização de outros tipos de distribuição tais como: Uniforme e
Triangular.
Na opinião de Ferson & Ginzburg (1996), a escolha de uma distribuição
deve-se constituir a partir do momento em que exista um conhecimento individual
sobre os parâmetros. De acordo com os autores, deve-se assumir o “Princípio de
Laplace” o qual estabelece que na ausência de informações específicas sobre cada
parâmetro deve-se adotar o modelo da distribuição uniforme. Ainda segundo os
autores o problema não está em se assumir determinado tipo de distribuição e sim
no porquê de se assumir uma forma em particular destas distribuições.
No site da Risk Analysis Overview (2002), o tipo de distribuição estabelecido
será baseado nas condições que cercam as variáveis em análise. Entretanto,
sugerem a utilização das seguintes distribuições: Normal; Triangular, Uniforme e
Lognormal.
Grey (1995) assume que a distribuição ideal seria a triangular, por assumir
valores máximo, mínimo e o mais provável.
Da mesma forma Goodpasture (1999), menciona as distribuições mais
utilizadas são a Triangular e a Beta.
132
Bruni, Fama & Siqueira (1998), assumem como ideal a distribuição Normal.
Pritchard (1997) estabelece que as principais distribuições são: a Uniforme, a
Triangular e a Beta, embora existam outras que igualmente podem ser aplicadas na
simulação de Monte Carlo.
Flanagan & Norman (1993) mencionam que as distribuições podem ser
contínuas, assumindo quaisquer valores dentro de um determinado intervalo ou
onde os valores considerados serão específicos Os autores afirmam que os tipos
mais comuns de distribuições de probabilidade utilizados são: Uniforme; Triangular;
Normal; Poisson; Binomial; Lognormal; Exponencial; Geométrica; Hipergeométrica;
Beta e Weibull, e, acrescentam ainda, que as distribuições devem apresentar as
seguintes características:
• A distribuição deve ser facilmente identificável a fim de que um limite de
dados seja estabelecido;
• A distribuição deve ser facilmente atualizada quando os dados adicionais
forem introduzidos para análise;
• A distribuição de probabilidade deve ser flexível e capaz de assumir uma
ampla variedade de formas. Como exemplo, pode-se citar a distribuição
Weibull de 2 ou 3 parâmetros, muito utilizadas em testes de vida por De
Souza a partir de 1999.53
Levando-se em conta as diretrizes estabelecidas acima, Flanagan & Norman
(1993) se posicionam no sentido da adoção da curva beta como sendo a distribuição
ideal para aplicação do Método de Monte Carlo em análise de riscos em projetos,
pois, poderá apresentar uma maior flexibilidade de formas.
Ferreira (2003) destaca ainda que a escolha da distribuição deverá considerar
os diferentes aspectos relacionados ao gerenciamento de projetos. As sugestões
dos modelos de curva listados acima serão adequadas às situações específicas nas
quais se estiver aplicando o Método de Monte Carlo, a saber: estimativas de prazos
em projetos de construção, custo da construção por m2, Homens-hora por m2, Valor
53 Para maiores detalhes sobre Teste de Vida verificar a bibliografia de (DE SOUZA, 2000, 2001 e 2002).
133
Líquido Presente, Custo dos Serviços de Elétrica, Custos de Fundações, entre
outras. Ao encontro desta afirmativa Flanagan & Norman (1993) apontam as
amostras correspondentes aos custos de diferentes serviços de construção (serviços
de elétrica e mecânica, fundações, superestrutura, acabamento interno, acabamento
externo, trabalhos preliminares, entre outros).
Finalmente, observa-se que a escolha da distribuição, a qual é um dos pontos
chave na utilização do Método de Monte Carlo, constitui-se também numa das
maiores dificuldades na utilização eficaz deste método. Neste sentido, a
disponibilidade de dados confiáveis é fundamental para o sucesso da
implementação desta metodologia, bem como a experiência e o conhecimento
profissional. Considera-se, principalmente, no que diz respeito aos projetos de
construção, a condução de uma grande quantidade de experimentos a partir de
situações reais, abrangendo as diferentes atividades envolvidas no processo de
gerenciamento de empreendimentos, as quais poderão melhorar,
consideravelmente, os resultados obtidos com a utilização do método. Entre estas
atividades pode-se exemplificar as seguintes: custo dos serviços de elétrica, custo
por m2 da construção, produtividade de montagem de tubulações (Homens-
hora/tonelada), Homens-hora/m2 construído.
As etapas 3 e 4 constituem-se na implementação das etapas 1 e 2 e no
estabelecimento do número adequado de simulações ou interações, o qual, de
acordo com a literatura pesquisada, observa-se a existência de um outro ponto
polêmico na aplicação do Método de Monte Carlo. Assim, Wideman (1992)
estabelece que o número de interações irá depender do número de variáveis e do
grau de confiança requerido na análise; contudo o autor sugere a adoção de um
número entre 100 e 1000 interações. Por outro lado, Bruni, Famá & Siqueira (1998),
adotam 200 e 1000 interações. Limmer (1997) sugere que esta variação deverá se
situar entre 50 e 1000 simulações, enquanto que Grey (1995) propõe a utilização de
um número mínimo de 300 interações. Finalmente, Flanagam & Norman (1993)
afirmam que o número de simulações poderá ser de 50, 100 ou 200 interações.
Entretanto, os autores alertam para a necessidade da verificação de que o número
de simulações adotado seja suficiente para representar a distribuição de
probabilidade das variáveis aleatórias geradas. Para tanto, os autores sugerem a
realização do teste Qui-Quadrado cujo objetivo é verificar o grau de aderência dos
134
dados amostrais utilizados em relação ao modelo de distribuição obtido após a
realização das simulações.
Da mesma forma, Subia (1991) igualmente ressalta que se deve fazer a
validação da distribuição escolhida a fim de verificar se o conjunto de números
gerado efetivamente representa o tipo distribuição inicialmente adotado. Deste modo
o autor propõe a utilização do teste Qui-Quadrado54 , o qual considera uma amostra
de n eventos observados de uma variável aleatória, comparando as freqüências
observadas n1, n2,..., nk de k intervalos com as correspondentes freqüências
esperadas e1, e2,..., ek de uma distribuição teórica, através da seguinte equação:
( ) ( ) ( ) ( )∑=
−=
−++
−+
−=χ
n
1i
22222
1eeini
ekeknk...
2e2e2n
1e1e1n
Se os valores das freqüências observadas estiverem em concordância com
os valores das freqüências da distribuição adotada pode-se obter os valores
aproximados da distribuição Qui-Quadrado entrando diretamente na Tabela da
distribuição Qui-Quadrado55 com o número de graus de liberdade “ϕ” expresso na
vertical e o nível de significância adotado “α” expresso na horizontal.
De acordo com Fonseca & Martins (1987) para se obter o número de graus
de liberdade devem ser observadas as seguintes condições:
1. = K –1, “se as freqüências esperadas puderem ser calculadas sem que se
façam estimativas dos parâmetros populacionais a partir das distribuições
da amostra”. Cabe ressaltar que “K” é o número de eventos ou
categorias as quais a amostra foi dividida.
2. = K –1 – r, “quando para a determinação das freqüências esperadas r
parâmetros tiverem suas estimativas calculadas a partir das distribuições
amostrais”.
Entretanto, De Souza (2002) menciona que estas regras acima mencionadas
foram válidas no final da década de 70 e início da década de 80, antes do
aparecimento do computador pessoal (PC) e antes das técnicas de estimação de
54 O Teste Qui-Quadrado é representado pelo símbolo χ2. (DE SOUZA, 2002). 55 A tabela da Distribuição Qui-Quadrado será inserida no Anexo I deste trabalho. (NA).
135
parâmetros de distribuição de valores extremos, como por exemplo, a distribuição
Weibull, a qual vem sendo desenvolvida pelo autor nos últimos cinco anos56. O autor
destaca ainda, que para a verificação da eficiência dos estimadores dos parâmetros
de forma e de escala, utiliza-se um teste de Hipóteses através de um teste de vida
seqüencial desenvolvido com os dados utilizados para gerar os estimadores dos
parâmetros de forma e escala. A distribuição demonstrando teste de vida será,
obviamente, o modelo Weibull.
Adicionalmente, Fonseca & Martins (1987) descrevem que quando o teste
Qui-Quadrado é utilizado para comprovar a concordância entre valores observados e
esperados para certo fenômeno, denomina-se teste de adequação do ajustamento.
Por outro lado, se o teste Qui-Quadrado for utilizado para validar hipóteses
referentes à forma da distribuição da população, será então denominado como teste
de aderência. Nesse caso, admiti-se que a distribuição da variável em estudo está
descrita por determinado modelo teórico de probabilidade e verifica-se o grau de
aderência dos dados amostrais ao modelo estabelecido.
Da mesma forma os autores mostram os principais passos para a realização
do teste Qui-Quadrado os quais são:
1. Enunciar as hipóteses H0 a qual é a hipótese nula, a que se acredita ser a
verdadeira e H1 a qual é a hipótese alternativa, a que se acredita ser a
falsa. No caso de H0 ser atribuído como verdadeira, a amostra é aceita. No
caso de H0 ser atribuída como falsa, a amostra é rejeitada;
2. Fixar o nível de significância do teste “α“, bem como a variável Qui-
Quadrado com “ϕ” graus de liberdade;
3. Determinação da zona de rejeição e zona de aceitação;
4. Avaliação das freqüências esperadas baseando-se na hipótese nula H0.
Cabe ressaltar que caso existam categorias em que o intervalo de
freqüência não satisfaça à condição da freqüência esperada (≥ 5), estas
deverão ser somadas às classes adjacentes, originando-se novas
categorias:
56 Para maiores esclarecimentos consultar De Souza, D. I.; Lamberson, L. R. Bayesian Weibull Reliability Estimation. IIE Transactions, USA. 27(3). 311-320. 1995.
136
5. Conclusão, ou seja, se o χ2 calculado for ≥ que o χ2 tabelado, conclui-se
que as freqüências observadas são diferentes das esperadas, portanto
rejeita-se a hipótese nula H0 de acordo com o nível de significância
correspondente. Caso contrário, aceita-se a hipótese nula.
A Figura 4.8 representa o gráfico da distribuição Qui-Quadrado, onde:
χ2 tab= valor tabelado da distribuição Qui-Quadrado.
α = nível de significância do teste.
ZA = zona de aceitação.
ZR = zona de rejeição.
f(x2)
0
ZA
x2
α
ZR
χ2 tab
Figura 4.8: Gráfico da Distribuição Qui-Quadrado Fonte: (FONSECA & MARTINS, 1987).
Cabe ressaltar ainda que, segundo Subia (1991), deve-se levar em
consideração que o método Qui-Quadrado será válido apenas para cada nível de
significância estudado. Por outro lado, de acordo com Caldas (2003) para se obter
um melhor grau de confiabilidade na aplicação do teste Qui-Quadrado em grandes
amostras, deve-se dividir essas amostras em grupos menores e aplicar este teste
em cada um destes grupos e verificar posteriormente o grau de proporção de
aderência em relação à distribuição escolhida.
No caso do Método de Monte Carlo aplica-se o teste Qui-Quadrado para
verificar o grau de aderência da distribuição de probabilidade escolhida com o
modelo de distribuição teórico, sendo denominado como teste de aderência. No
caso do número de simulações, o método Qui-Quadrado é aplicado para verificar se
137
o número de valores que foram gerados aleatoriamente é suficiente para representar
a curva de distribuição estabelecida, sendo denominado deste modo como teste de
adequação de ajustamento.
Pode-se constatar que a literatura pesquisada não apresenta uma definição
clara sobre o número de simulações a ser utilizado. Todavia, cabe ressaltar, que
esta indefinição não está relacionada com o número máximo de simulações, mas,
no estabelecimento do mínimo de interações. Sabe-se que a adoção de um número
grande de interações é interessante para o aumento da confiabilidade da distribuição
gerada após a simulação. Contudo, a utilização do número de interações é limitada
pela capacidade dos programas aplicados na implementação do método,
principalmente, no que diz respeito ao tempo de execução das simulações. Neste
sentido, propõe-se que um número mínimo de interações deverá ser estabelecido
para cada situação específica. Entretanto, este número deverá se basear na
experiência prática acumulada na utilização do método nestes casos. Assim, a título
de exemplo, para avaliação dos custos finais de um projeto de construção,
analisando as propostas de alguns dos autores estudados neste trabalho, o número
de 100 interações parece ser um número inicial razoável para o caso em questão.
Evidentemente, a adequação do número de simulações adotado deverá ser
verificada através do teste Qui-Quadrado.
A etapa 5 finaliza o método, com a construção do gráfico de função densidade
acumulada e do histograma, e a posterior análise dos dados. Assim, de acordo com
Wideman (1992), Flanagan & Norman (1993), Grey (1995), Bruni et. al. (1998),
Limmer (1997), Raftery (1994), Kerzner (1998), Flanagan & Norman (1993), entre
outros, descrevem que após a simulação deve-se elaborar o histograma e o gráfico
de freqüência acumulada para análise dos resultados obtidos, examinando a forma
resultante da distribuição e da curva de freqüência acumulada. A análise do
histograma permitirá a observação dos seus pontos notáveis, como por exemplo, o
intervalo com maior freqüência de ocorrências. Por outro lado, o gráfico da curva de
função de distribuição de probabilidade acumulada permitirá a avaliação imediata
da probabilidade de ocorrência de uma determinada variável. Alerta-se que as
curvas obtidas deverão ser ajustadas utilizando-se o teste Qui-Quadrado, como
mencionam Flanagan & Norman (1993) e outros autores. Este ajuste tem a
finalidade de verificar a aderência dos dados à curva escolhida após simulação.
138
Para ilustrar o que foi descrito acima, adaptou-se o exemplo demonstrado por
Flanagan & Norman (1993) a fim de uma melhor compreensão destes gráficos.
Supondo que se esteja analisando o custo do m2 da construção civil e que se
aplicou 500 simulações para esta análise. De acordo com a Figura 4.9 abaixo
apresentada, verifica-se que as 250 simulações realizadas em 500, correspondem a
uma probabilidade de 50% enquanto que as 400 simulações em 500 correspondem
a uma probabilidade de 80%. Desta forma, através dos resultados obtidos no gráfico
abaixo, podemos constatar que há 50% de probabilidade do custo estimado ser
menor do que R$ 481,00 e 80% menor do que R$ 531,00.
Nº s
imul
açõe
s
Custo do m2
Nº s
imul
açõe
s
Custo do m2
Figura 4.9 – Curva de Freqüência Acumulada.
Fonte: Adaptado de (FLANAGAN & NORMAN, 1993, p. 174).
Por outro lado, o histograma é utilizado como complementação do gráfico de
freqüência acumulada, uma vez que indica o intervalo do preço do m2 de construção
mais provável dentro da proposta de valor estabelecida. Apresenta-se a seguir uma
adaptação do histograma descrito pelos autores onde no eixo vertical tem-se o
percentual de freqüência e no eixo horizontal o custo por m2 divididos por intervalos
de classe. Deste modo, a Figura 4.10 mostra o histograma, onde se verifica que os
139
valores do m2 de construção mais prováveis estão compreendidos num intervalo
entre R$470,00 e R$ 496,00. Observando o histograma abaixo, verifica-se que em
relação à curva de freqüência acumulada (Figura 4.11), existe cerca de 30% de
probabilidade do custo do m2 ser menor ou igual a R$ 470, 00, enquanto que existe
cerca de 55% de probabilidade do custo do m2 ser menor ou igual a R$ 496,00.
Freq
üênc
ia (%
)
C u s t o d o m 2
Freq
üênc
ia (%
)
C u s t o d o m 2
Figura 4.10 – Histograma do custo do m2 Fonte: Adaptado de (FLANAGAN & NORMAN, 1993, p.175).
Apresenta-se a seguir, de forma resumida, as etapas consideradas por
Flanagan & Norman (1993) para a aplicação do Método de Monte Carlo:
• Escolha do tipo de distribuição de probabilidade que deverá representar os
dados da amostra, o qual na opinião dos autores a distribuição Beta
apresenta maior flexibilidade de formas;
• Determinação dos parâmetros de forma e escala da distribuição escolhida,
que no caso da Beta são o α e o β;
• Entrar com os parâmetros de forma e escala e fazer N simulações, o qual
na opinião dos autores N pode ser 50, 100, 200;
• Desenhar o histograma e o gráfico de freqüência acumulada e verificar se
os números de simulações são suficientes para representar a distribuição
estabelecida. Desta forma deve-se considerar a distribuição Qui-Quadrado
para verificar se os números de simulações realizados foram suficientes
para a representação da distribuição dos dados da amostra gerados;
140
• Interpretar os resultados obtidos, examinando a forma resultante da
distribuição e do diagrama de freqüência acumulada. O diagrama permite
analisar a probabilidade de se obter um valor abaixo do valor escolhido, e
de considerar uma possível mudança deste valor;
• Testar a sensibilidade dos dados aplicando o teste de sensibilidade nos
elementos principais da análise.
Do mesmo modo Wideman (1992), propõe as seguintes etapas para a
aplicação deste método:
• Avaliar o intervalo das variáveis considerando e determinando o tipo de
distribuição de probabilidade mais adequado a cada uma destas variáveis;
• Para cada variável, dentro do seu intervalo específico, selecionar o valor
aleatoriamente escolhido, calculando-se a distribuição de probabilidade
para a ocorrência da variável. Gerar a curva de freqüência acumulada para
a variável em estudo e escolher o valor do número aleatório tabelado;
• Executar a análise determinística usando a combinação dos valores
selecionados de cada uma das variáveis;
• Repetir o 2o. e 3o. passo o número de vezes necessário para obter o
resultado da distribuição da probabilidade. O número de interações irá
depender do número de variáveis e do grau de confiança requerido, porém
o autor sugere entre 100 e 1000 interações.
No caso da aplicação desta técnica para representar o custo do projeto, Grey
(1995) adotou como exemplo as seguintes etapas:
• Seleção de uma amostra de 20 itens do projeto, assumindo que todos
possuem custos incertos;
• Gerar aleatoriamente um valor específico para cada componente de custo
dentro do limite estimado de cada um dos três valores, o máximo, o
mínimo e o provável.
• Devem ser consideradas no mínimo 300 simulações, sendo adotado para
o presente exemplo 1000 simulações;
• Promover a interação dos resultados gerados com os possíveis resultados
do projeto;
141
• Representar o gráfico de freqüência acumulada e o histograma;
Da mesma forma o autor descreve alguns programas que permitem a
aplicação da Simulação de Monte Carlo, destacando-se entre eles:
• @Risk
• Crystal Ball
• Predict
• Prima Vera
• MathCad
Após a análise da literatura e das principais polêmicas que envolvem a
aplicação do Método de Monte Carlo em projetos de construção, podem ser
destacados os seguintes pontos: a construção do histograma e da distribuição de
freqüência; a dificuldade na escolha do tipo de distribuição; o estabelecimento do
número de interações; a validação do número de simulações e a análise dos
resultados gerados. Da mesma forma verificou-se as opiniões de alguns
especialistas no assunto, demonstrando as diferentes formas de implementação
deste método. As conclusões decorrentes da análise das diferentes visões dos
autores sobre os pontos abordados são:
1. Não existe uma definição clara a respeito da determinação do número de
intervalos de classe na elaboração da distribuição de freqüência dos
dados amostrais, a qual é definida de acordo com o critério empírico de
cada autor.
2. A determinação da curva função de densidade de probabilidade a ser
utilizada na geração das simulações obedece a dois critérios, que são:
a. Realização de teste de aderência para a escolha da distribuição que
melhor represente os dados amostrais considerados;
b. Escolha de uma distribuição a priori sem a realização de outros testes,
entre estas, as mais utilizadas em projetos de construção são a beta,
normal (simétrica, desviada à esquerda ou à direita), triangular e
uniformemente distribuída.
3. Não existe uma definição clara a respeito da determinação do número
mínimo de simulações. Por outro lado, os autores estudados concordam
142
que após a realização de um conjunto de interações deva ser realizada a
verificação da adequação deste número pela aplicação do teste Qui-
Quadrado.
Além disso, em relação às diferentes visões dos autores sobre os pontos
descritos anteriormente para a aplicação do Método de Monte Carlo, a autora sugere
as seguintes considerações:
Para o estabelecimento do número de intervalos de classe na construção da
distribuição de freqüências, sugere-se a adoção da “Regra de Sturges” proposta por
Fonseca & Martins (1982) e Crespo (1996) por ser a menos empírica dentre as
apresentadas por outros autores. Todavia, cabe mencionar que a adoção desta
regra irá auxiliar as pessoas que não possuem conhecimento e experiência
acumulada suficientes, para determinarem de forma empírica o número de intervalos
de classe.
Com relação a determinação da distribuição de probabilidade, não há como
estabelecer qual das distribuições existentes é a melhor. Primeiramente, deve-se
verificar a confiabilidade da amostra que esta sendo analisada, estabelecendo qual
função densidade de probabilidade que melhor represente esta amostra. Após esta
análise aplicar o teste de aderência (como o Teste Qui-Quadrado, por exemplo) a
fim de verificar se a curva do modelo escolhido representa efetivamente a amostra
que está sendo avaliada. Entretanto, de acordo com De Souza (2000), caso a
distribuição escolhida seja a Weibull, o teste que deverá ser feito para validar esta
escolha é o teste de hipótese. Todavia, apesar desta distribuição ter sido citada por
Flanagan & Norman (1993), no caso da análise de risco em relação ao retorno sobre
o investimento em projetos de construção, não foi encontrado na literatura
pesquisada nenhum exemplo que adotasse este tipo de distribuição. Contudo sabe-
se que a avaliação do custo aplicado em teste de vida de um componente mecânico
e metalúrgico qualquer pode ser determinado utilizando-se a distribuição Weibull.57
57 Para maiores detalhes sobre a distribuição Weibull ver (DE SOUZA, 2000).
143
Para a determinação do número mínimo de simulações, de acordo com o
proposto anteriormente, pode-se iniciar com 100 simulações. Entretanto, o que
efetivamente irá validar se o número de simulações é adequado para representar a
curva da função densidade de probabilidade das amostras aleatórias geradas será o
teste Qui-Quadrado. É necessário acrescentar que no caso da aplicação do Método
de Monte Carlo em custos de projetos, o número de simulações varia entre 100 a
1000, porém para a área de confiabilidade este número passa a ser infinitamente
maior.
Finalmente, após a construção do gráfico de freqüência acumulada e do
histograma, será analisado o valor da variável de custo estabelecida e qual a
probabilidade da sua ocorrência.
4.6.2.7 Valor Presente Líquido (VPL)
De acordo com Bruni et. al. (1998, p. 63) O Valor Presente Líquido58
“representa a diferença entre os fluxos de caixa futuros trazidos para o valor
presente pelo custo de oportunidade do capital e o investimento inicial’’.
Kerzner (1998) define o (VPL) como uma técnica de investimento de capital
que compara os fluxos de caixa descontados em relação ao investimento inicial.
Lapponi (2000, p. 87) define esta técnica como sendo um método de
avaliação que mostra a contribuição do projeto de investimento no aumento do valor
da empresa.
Mohamed & McCowan (2001) descrevem que o (VPL) é uma técnica de
avaliação cuja principal aplicabilidade consiste no estudo de viabilidade do projeto.
Deste modo, o custo do montante inicial do investimento será medido em relação ao
tempo, além de ser feito uma previsão do retorno monetário esperado do
investimento.
Babusiaux & Pierru (2001) definem o (VPL) do projeto como sendo a soma de
todos os fluxos de caixa, descontadas de uma taxa i. Para os autores, esta técnica
58 Em inglês Net Present Value (KERZNER, 1998).
144
também pode ser considerada como a soma das operações dos fluxos de taxa
descontada correspondentes ao custo médio do imposto sobre o capital investido no
projeto.
Jovanovié (1999) considera que o (VPL) é o somatório dos resultados dos valores
presentes líquido anuais ganho durante o período de exploração do projeto.
Lapponi (2000), apresenta o seguinte modelo matemático para o cálculo do
valor presente:
i1VFVP+
= , onde:
• VP = valor presente
• VF = valor futuro
• i = taxa unitária de juros
Assim sendo, de acordo com a literatura pesquisada, o modelo matemático
para o cálculo do (VPL) é expresso por:
( ) ( ) ( ) ( )nt21 K1FVt...
K1FVt...
K1FVt
K11FVIVPL
+++
+++
++
++−=
( )∑= +
+−=n
1ttK1
FVtIVPL
onde:
• VPL = valor presente líquido;
• FVt = valor presente dos retornos anuais;
• t = data do fluxo de caixa;
• n = é o período de análise do projeto ou data terminal do projeto
• k = taxa mínima requerida;
• I = investimento inicial na data zero, sendo negativo por ser um
desembolso.
145
No Quadro 4.13 Lapponi (2000, p. 88) apresenta um exemplo da aplicação desta
técnica o qual será descrito a seguir:
• Investimento inicial = $ 600.000;
• Taxa mínima requerida = 12% a.a.
Anos Capitais
0 -600.0001 120.0002 150.0003 200.0004 220.0005 150.0006 180.0007 80.000
Quadro 4.13: Aplicação do VPL. Fonte: (LAPPONI, 2000, p. 88).
Aplicando-se a fórmula tem-se: -1 -2 -3
VPL = - 600.000 + (120.000 x 1,12) + (150.000 x 1,12) + (200.000 x 1,12) + -4 -5 -6 -7
(220.000 x 1,12) + (150.000 x 1,12) + (180.000 x 1,12) + (80.000 x 1,12) =
VPL = $ 121.387,53
Entretanto, o autor ressalta o fato do modelo matemático acima apresentado
considerar apenas um único desembolso na data zero. Assim, para os investimentos
com mais de um desembolso, a fórmula a ser aplicada para o cálculo do VPL será:
( )∑= +
=n
1ttK1
FVtVPL , onde:
FVt – representa todos os capitais do fluxo de caixa, da data zero até a data terminal
n.
Por outro lado, a duas fórmulas apresentadas acima consideram o k como
uma taxa requerida única. Deste modo, para as situações de cálculo do (VPL) em
que a taxa requerida varia, a expressão do modelo matemático será:
146
( ) ( )( ) ( )( )n1211 K1K1FVt...
K1K1FVt
K11FVIVPL
++++
+++
++−=
( )∑∏=
=
++−=
n
1tn
1ttK1
FVtIVPL , onde:
• VPL = valor presente líquido;
• FVt = valor presente dos retornos após os impostos na data t;
• t = data do fluxo de caixa;
• n = é o período de análise do projeto;
• k1; k2; k3; ...; kt; ...; kn é o conjunto de taxas requeridas, considerando
uma para cada ano ou período de equivalência;
• I é o investimento de capital na data zero, sendo negativo por ser um
desembolso.
De acordo com Bruni et. al. (1998); Kerzner (1998); Raftery (1994); De Souza,
A. A. (1999); Jovanovié (1999); Babusiaux & Pierru (2001), Lapponi (2000), as
vantagens decorrentes da aplicação deste método são:
• Informar se o projeto de investimento irá agregar valor à empresa;
• A consideração do custo monetário no tempo;
• Inclusão de todos os capitais na avaliação;
• Considera o risco embutido no valor de k.
Lapponi (2000), acrescenta que o fato da taxa requerida de juro poder ser
usada no cálculo do (VPL), o risco das estimativas futuras do fluxo de caixa também
é considerado. Este método pode ser aplicado com qualquer tipo de fluxo de caixa
para análise de projetos de investimento, ou seja, não existirá problema em se
trabalhar com fluxos de caixa que apresentarem mais de uma mudança de sinal. No
caso do valor do (VPL) ser positivo o projeto deverá ser aceito, caso contrário deverá
ser rejeitado, posto que o investimento irá gerar prejuízo.
O autor descreve ainda como vantagem, a possibilidade de serem somados
todos os (VPL’s) de projetos individuais a fim de “por exemplo” averiguar o
orçamento anual da empresa em relação a m projetos de investimentos aprovados.
147
Deste modo, para saber se estes projetos irão gerar lucro para empresa é
apresentado o seguinte modelo matemático:
m m
VPLT = IT – VPT = - ∑ Ij + ∑ VPj
j = 1 j = 1
m
VPLT = ∑ VPLj onde:
j = 1
• VPLT corresponde ao somatório dos valores presentes líquido dos projetos
individuais;
• IT corresponde ao somatório de todos os investimento dos projetos
individuais (Ij);
• VPT corresponde a soma dos VP dos retornos dos projetos individuais
(VPj);
Por outro lado como desvantagens os autores pesquisados destacam o
seguinte:
• A necessidade de conhecer o k (taxa requerida);
• A resposta ser dada em valor monetário, ou seja, de acordo com o
exemplo de Bruni et.al. (1998) fica difícil analisar monetariamente se é
melhor investir $ 100 para um VPL de 5$ ou investir $10 para um VPL de $
3. Neste caso, o resultado da avaliação é medido de forma absoluta ao
invés de ser medido de forma relativa, ou seja; através de uma taxa de
juro;
• O (VPL) não permite comparar projetos a partir do investimento realizado.
Apenas permitirá escolher aquele que apresenta maior valor do VPL;
Lapponi (2000) destaca ainda, o fato de não se conseguir reinvestir os
retornos líquidos com a mesma taxa mínima requerida para o cálculo do VPL do
projeto, sendo denominado de risco de reinvestimento. Segundo o autor, o
problema consiste no fato de na prática as taxas de reinvestimento denominadas
148
de kr serem variáveis, podendo gerar um VPL realizado diferente do esperado.
Assim sendo, se a taxa de reinvestimento kr for diferente da taxa mínima requerida k,
os resultados serão os seguintes:
• Se kr ≥ k o VPL realizado e o VPL esperado serão iguais;
• Se kr < k o VPL realizado será menor que o VPL esperado.
No caso do cálculo do VPL esperado, Raftery (1994), propõe a construção da
matriz de decisão onde o investimento será analisado sob a perspectiva declínio,
estabilidade e crescimento. A análise do valor presente líquido será realizada para
cada uma das situações proposta considerando os seus períodos e taxas mínima
requerida de 8%. Assim, o autor apresenta o exemplo, que será descrito no Quadro
4.14 a seguir:
Ano Declínio Estável Crescimento
1 170 000 180 000 200 000
2 150 000 200 000 250 000
3 150 000 200 000 250 000
4 150 000 200 000 250 000
Quadro 4.14: Cenários do Investimento.
Fonte: (RAFTERY, 1994, p. 78).
Para cada um dos cenários apresentados acima será calculado o VPL. O
resultado de cada VPL será multiplicado por sua respectiva probabilidade de
ocorrência. No final faz-se o somatório dos valores gerados, resultando no valor
presente líquido esperado. Deste modo o Quadro 4.15 apresenta os seguintes
valores:
Investimento Probabilidade VPL
Crescimento 0,2 280 200
Estável 0,6 142 680
Declínio 0,2 14 420
Quadro 4.15: Cenário do VPLE. Fonte: (RAFTERY, 1994, p. 78).
De acordo com os dados acima teremos:
149
Crescimento = 280 200 x 0,2 = 56 040
Estável = 142 680 x 0,6 = 85 608
Declínio = 14 420 x 0,2 = _2 884
VPLE = = 144 532
Neste exemplo, o procedimento de cálculo adotado é semelhante ao realizado
para se achar o valor monetário esperado.
De acordo com a literatura pesquisada verifica-se que os autores adotam
outras técnicas de apoio, para análise dos resultados do VPL no momento de
tomada de decisão, os quais são:
Jovanovié (1999); De Souza, A. A. (1999), Hwee e Tiong (2002) aplicam a
análise de sensibilidade para a avaliação de um investimento, levando-se em
consideração parâmetros como: custos, valores investidos, taxa de retorno, entre
outros. Da mesma forma, os autores verificam as influências e efeitos que as
mudanças nos valores destes parâmetros podem causar no investimento do projeto.
Bruni et. al. (1998) e De Souza, A. A. (1999) aplicam o método de Monte
Carlo para analisar os resultados obtidos nos VPL’s do projeto.
Merna & Von Storch (2000) propõem a aplicação da análise de probabilidade
no caso da análise de vários projetos.
Finalmente, pode ser mencionado que o Método do Valor Presente Líquido
apresenta uma aplicação simples, cujo objetivo é verificar o máximo de retorno
financeiro que um determinado projeto de investimento poderá gerar num
determinado intervalo de tempo. Deste modo, a dificuldade deste método consiste
em definir entre vários projetos qual seria o melhor investimento, posto que os
resultados gerados são valores monetários. Assim sendo, outras técnicas de análise
de risco devem ser utilizadas a fim de auxiliar no momento de tomada de decisão.
Entretanto, de acordo com a literatura pesquisada a autora verifica que a técnica que
melhor auxilia na avaliação dos resultados do VPL é o Método de Monte Carlo. Esta
escolha baseia-se no fato de que nem sempre existem dados suficientes para gerar
uma confiabilidade na análise final. Deste modo, este método irá suprir esta carência
através da simulação aleatória destes dados.
150
4.6.2.8 Método do “PAYBACK” 4.6.2.8.1 Definição
De acordo com Lapponi (2000) o Método do Payback é a avaliação do tempo
necessário para se recuperar o capital investido, sendo que este método se divide
em:
• Método do Payback Simples
• Método do Payback Descontado
4.6.2.8.2 Método do Payback Simples – (PBS)
De acordo com Bruni et. al. (1998) o PBS corresponde ao prazo necessário
para a recuperação do capital investido, sem considerar o seu custo no tempo.
Kerzner (1998), define o PBS como o tempo de duração exata para que uma
empresa recupere o seu capital investido, não considerando o custo deste capital
em relação ao tempo.
Da mesma forma, Lapponi (2000) define esta técnica como tempo necessário
para recuperar o investimento PBS com o tempo máximo tolerado para a
recuperação deste investimento.
O autor considera que para calcular o valor do PBS admiti-se que o retorno
líquido de cada ano do fluxo de caixa se comporta de modo uniforme durante o ano.
Deste modo do exemplo da Figura 4.11, o qual mostra uma interpolação linear entre
o segundo e terceiro ano, estabelecendo deste modo a semelhança entre os dois
triângulos retângulos.
151
2 3PBS
- $ 810
$ 130
Figura 4.11: Cálculo do PBS. Fonte: (LAPPONI, 2000, p. 65).
( )( ) ( )
( ) ( ) 86,2223x130810
810PBS
130810810
232PBS
=+−+
=
+=
−−
Deste modo o PBS = 2,86 informa que o investimento será recuperado num
prazo de dois anos e nove meses.
Lapponi (2000), atenta para o fato que o saldo do projeto até a data do PBS é
sempre negativo. Entretanto, se o saldo for negativo até o final do prazo de análise
do projeto, não existirá PBS. O Quadro 4.16 apresenta a construção de um fluxo de
caixa anual para um determinado projeto de investimento.
Anos Capitais 0 (I) 1 FC1 t FCt n FCn
Quadro 4.16: Fluxo de Caixa. Fonte: (LAPPONI, 2000, p. 66).
• I – é o investimento de capital na data zero, podendo ser registrado com
sinal negativo ou entre parênteses por ser desembolso;
• n - é o prazo de análise ou data de término do projeto;
• FCt - representa o retorno do investimento na data t.
Assim, o PBS é representado pela seguinte expressão matemática:
152
PBS
∑ FCt = 0, onde:
t = 0
• A soma dos capitais do fluxo de caixa de investimento da data zero até a
data PBS será zero;
• A data PBS é a incógnita do problema.
Por outro lado, Lapponi (2000), descreve que para a aplicação do PBS devem
ser seguidos os seguintes critérios:
• O capital inicial do fluxo de caixa deve ser um investimento;
• Os capitais de fluxo de caixa do investimento devem apresentar uma única
mudança de sinal;
• Definição do Tempo Máximo Tolerado – TMT para a recuperação do
capital investido. De acordo com o autor está definição irá variar conforme
o posicionamento de cada empresa, sendo um valor arbitrário;
• Comparação entre o PBS do projeto e o TMT definido. Caso o PBS <
TMT, o investimento deve ser aceito, caso contrário o projeto deverá ser
rejeitado.
Segundo Bruni et. al. (1998), as vantagens em se utilizar este método está na
facilidade dos cálculos que consiste apenas em sucessivas somas. Da mesma
forma, servirá como parâmetro de liquidez e de risco, pois quanto menor o PBS em
relação ao TMT, maior será a liquidez do projeto e menor será o seu risco.
Lapponi (2000), acrescenta ainda dentre as vantagens o fato deste método
apresentar fácil interpretação e servir de parâmetro de medida do risco do projeto,
ou seja, quanto maior o valor do PBS maior será o risco do investimento e quanto
menor o valor PBS menor será o risco de investimento.
Por outro lado, Bruni et. al. (1998) apresenta como desvantagens do PBS o
fato de não ser considerado o custo de capital, ou seja, o valor do dinheiro no tempo,
além de não considerar todos os fluxos de caixa.
153
Adicionalmente, Lapponi (2000) destaca como desvantagem o fato deste
método não medir a rentabilidade do investimento, medindo apenas o tempo para
recuperar o capital investido, não devendo ser aplicado nas seguintes situações:
• Na realização de investimentos superiores há um ano;
• Quando os capitais de fluxo de caixa apresentarem mais de uma mudança
de sinal;
• Para selecionar entre vários projetos o melhor deles.
Finalmente, cabe ressaltar que de acordo com a literatura pesquisada, este
método de avaliação é fácil de ser aplicado, não apresentando divergências em sua
metodologia. Todavia, trata-se de um método para análise inicial de um projeto de
investimento, devendo ser complementado com outras técnicas mais elaboradas
como “por exemplo” o método do Valor Presente Líquido e a Taxa Interna de
Retorno.
4.6.2.8.3 Método do Payback Descontado – (PBD)
Segundo Jovanovié (1999), o PBD é definido como o período em que a renda
ganha é descontada por ano sobre o valor total investido.
De acordo com Bruni et. al. (1998), o Método do Payback Descontado
representa o prazo necessário para a recuperação do capital investido,
considerando o valor do dinheiro no tempo.
Neste caso, Lapponi (2000), descreve que o custo do capital59 deve ser
medido, sendo que existem dois modos, a saber:
• Valor Presente – em cada ano do fluxo de caixa do projeto acumula-se o
valor presente dos capitais do fluxo de caixa do ano zero até o ano do
cálculo;
• Saldo do Projeto. – em cada ano, ao saldo do projeto do ano anterior
adiciona-se os juros de um ano e o retorno deste ano.
59 De acordo com Lapponi (2000), o capital alocado no investimento tem um custo, devendo ser incluído na análise do investimento do projeto.
154
Da mesma forma para se saber qual o tempo de recuperação do capital investido
no PBD, segue-se o mesmo procedimento adotado no PBS, fazendo-se a
interpolação linear.
Assim, o PBD é representado pela seguinte expressão matemática:
( )0
k1FCPBD
0tt
t =+
∑=
• I – é o investimento de capital na data zero, podendo ser registrado com
sinal negativo ou entre parênteses por ser desembolso;
• n - é o prazo de análise ou data de término do projeto;
• FCt - representa o retorno do investimento da data t;
• k – é a taxa mínima requerida.60
Lapponi (2000), descreve que para a aplicação do PBD devem ser seguidos os
seguintes critérios:
• O capital inicial do fluxo de caixa deve ser um investimento;
• Os capitais de fluxo de caixa do investimento devem apresentar uma única
mudança de sinal;
• Definição do Tempo Máximo Tolerado – TMT para a recuperação do
capital investido;
• Comparação entre o PBD do projeto e o TMT definido. Caso o PBD <
TMT, o investimento deve ser aceito, caso contrário o projeto deverá ser
rejeitado.
Dentre as vantagens da utilização desta técnica, Bruni et. al. (1998) mencionam
que é considerado o custo monetário no tempo. Da mesma forma Lapponi (2000)
acrescenta as seguintes vantagens:
• Calculando-se p PBD com o procedimento do valor presente, este método
se aproxima do Método do Valor Presente Líquido. Neste caso o Valor
60 Taxa mínima requerida é a taxa de juro que o investidor exige para aceitar um investimento. (LAPPONI, 2000, p. 15).
155
Presente acumulado do último ano corresponde ao próprio Valor Presente
Líquido do projeto;
• Se o PBD for menor que o prazo de análise do projeto, o VPL será
positivo;
• Quanto menor for o PBD, em relação ao prazo do projeto, maior será o
VPL, favorecendo ao critério de aceitação o qual é VPL > 0.
• Se o PBD for igual ao tempo de duração do projeto, então o VPL será
igual a zero e a taxa interna de retorno do projeto será igual a taxa mínima
requerida adotada para calcular o PBD;
• O saldo do projeto até a data do PBD será sempre negativo.
Por outro lado, Bruni et. al. (1998) descreve como desvantagem do PBD o
fato de não considerar todos os fluxos de caixa do projeto. De forma complementar,
Lapponi (2000) acrescenta que o tempo máximo tolerado é definido de forma
arbitrária, tendendo a aceitação de projetos de baixa rentabilidade em detrimento
dos de alta rentabilidade. O autor destaca ainda que este método não deve ser
aplicado nas seguintes situações:
• Na realização de investimentos superiores há um ano;
• Quando os capitais de fluxo de caixa apresentarem mais de uma mudança
de sinal;
• Para escolha do melhor projeto entre dentre um determinado grupo. A
escolha do menor PBD não significa a escolha do melhor projeto, posto
que este método não considera todos os capitais do fluxo de caixa.
Todavia, da mesma forma que o PBS, o método do PBD deve ser utilizado de
forma complementar com outras técnicas mais elaboradas como “por exemplo” o
método do Valor Presente Líquido e a Taxa Interna de Retorno, uma vez que o PBD
irá medir apenas o custo monetário no tempo.
O Quadro 4.17 descrito a seguir, corresponde ao exemplo proposto por
Lapponi (2000), onde são apresentados o Método do Payback Simples, o Método do
Payback Descontado calculado através do Valor Presente, e o Método do Payback
Descontado calculado através do Saldo do Projeto. Para tanto foram feitas
observações:
156
• Investimento inicial = R$ 2.000.000,0061;
• Retornos anuais de impostos = R$ 850.000,00 a.a., durante cinco anos de
duração do projeto;
• A taxa mínima requerida = 12%;
• Tempo máximo tolerado = 3 anos. PBS
Anos Capitais Saldo do Projeto VP VP Acum. Juros Saldo do Projeto0 ($2.000) ($2.000) ($2.000) ($2.000) $0 ($2.000)1 $ 850 ($ 1.150) $ 759 ($ 1.241) ($ 240) ($ 1.390)2 $ 850 ($ 300) $ 678 ($ 563) ($ 167) ($ 707)3 $ 850 $ 550 $ 605 $ 42 $ 85 $ 58)4 $ 850 $ 1.400 $ 540 $ 582 $ 7 $ 9155 $ 850 $ 2.250 $ 482 $ 1.064 $ 110 $ 1.875
PBS=2,35 PBD=2,93 PBD=2,92
Fluxo de Caixa PBD (VP) PBD (S do P)
Quadro 4.17: Exemplo do Método Payback. Fonte (LAPPONI, 2000, p. 80).
Cálculo do PBS
Tempo máximo tolerado = 3 anos.
Ano 0 = (2000) - investimento inicial, ou seja desembolso.
Ano 1 = (2000) + 850 = (1150)
Ano 2 = (1150) + 850 = (300)
Ano 3 = (300)+ 850 = 550
Ano 4 = 550 + 850 = 1400
Ano 5 = 1400 + 850 = 2250
De acordo com os resultados acima verifica-se que a mudança no saldo do
projeto ocorre entre o segundo e terceiro ano. Deste modo, adotando os mesmos
procedimentos adotados na Figura 4.11, o PBS obtido será:
( )( ) ( )
( ) ( ) 35,2223x550300
300PBS
550300300
232PBS
=+−+
=
+=
−−
61 61 Os dados foram divididos por 1.000, a fim de facilitar o registro dos valores numéricos. (LAPPONI, 2000).
157
Cálculo do PBD (considerando o Valor Presente)
Tempo máximo tolerado = 3 anos.
Taxa mínima requerida = 12%
Primeiramente calcula-se o valor presente = nn kxFC −
Ano 0 = (2000) - investimento inicial, ou seja desembolso. -1
Ano 1 = 850 x 1,12 = 759 -2
Ano 2 = 850 x 1,12 = 678 -3
Ano 3 = 850 x 1,12 = 605 -4
Ano 4 = 850 x 1,12 = 540 -5
Ano 5 = 850 x 1,12 = 482
Calcula-se o valor presente acumulado.
Ano 0 = (2000) - investimento inicial, ou seja desembolso.
Ano 1 = (2000) + 759 = (1241)
Ano 2 = (1241) + 678 = (563)
Ano 3 = (563)+ 605 = 42
Ano 4 = 42 + 540 = 582
Ano 5 = 582 + 482 = 1064
Para o cálculo do PBD (Valor Presente) adota-se o mesmo procedimento aplicado
ao PBS.
( )( ) ( )
( ) ( ) 93,2223x42563
563PBD
42563563
232PBD
=+−+
=
+=
−−
Cálculo do PBD (considerando o Saldo do projeto)
Tempo máximo tolerado = 3 anos.
Taxa mínima requerida = 12%
158
Ano 0 = (2000) - investimento inicial, ou seja desembolso.
Ano 1 = 2000 x 12 % = (240) + (2000) + 850 = (1390)
Ano 2 = (1390) x 12 % = (167) + (1390) + 850 = (707)
Ano 3 = (707) x 12 % = (85) + (707) + 850 = 58
Ano 4 = 58 x 12 % = 7 + 58 + 850 = 915
Ao 5 = 915 x 12 % = 110 + 915 + 850 = 1875
Para o cálculo do PBD (Saldo do Projeto) adota-se o mesmo procedimento aplicado
ao PBS.
( )( ) ( )
( ) ( ) 92,2223x58707
707PBD
58707707
232PBD
=+−+
=
+=
−−
• Payback simples = 2,35
• Payback Descontado (Valor Presente) = 2,93
• Payback Descontado (Saldo do Projeto) = 2,92
Deste modo, conclui-se que como o PBS e PBD sendo menores que a taxa
mínima requerida de 3 anos, o projeto poderá ser aceito.
4.6.2.9 Método da Taxa Interna de Retorno
Segundo Lapponi (2000) “a taxa de juro que zera o VPL do fluxo de caixa do
projeto de investimento é denominada de Taxa Interna de Retorno, ou simplesmente
TIR62“.
Bruni et. al. (1998) define este método como sendo a taxa de juro que
representa o valor do custo de capital que torna o VPL nulo, sendo então uma taxa
que remunera o valor investido no projeto.
62 A sigla em inglês será IRR – Internal Rate of Return. (LAPPONI, 2000).
159
Kerzner (1998), menciona que a TIR corresponde a taxa de juro onde o valor
presente líquido do fluxo de caixa é exatamente igual ao investimento inicial, ou seja,
o TIR será a taxa de juro quando o VPL for igual a zero.
De acordo com Lapponi (2000), a medida que a TIR aumenta o valor do VPL
correspondente diminui. Assim, quando a taxa de juro real for menor que o valor da
TIR, o investimento poderá ser aceito, caso contrário o investimento deverá ser
rejeitado.
Para o cálculo da TIR, Lapponi (2000) estabelece que pode-se adotar o
mesmo procedimento aplicado no cálculo do PBS. O Quadro 4.18 e da Figura 4.12
exemplifica a metodologia proposta pelo autor. k VPL
0% 2.100.0005% 1.185.741
10% 508.42815% -3.13320% -396.38325% -703.610
Quadro 4.18: Taxa de juro k e resultado dos VPL’s. Fonte: (LAPPONI, 2000, p. 156).
De acordo com o quadro acima verifica-se que:
• A medida que a taxa de juros k aumenta o VPL diminui;
• A taxa TIR corresponde a taxa em que o VPL do investimento é igual a
zero;
• Se k < TIR o investimento deverá ser aceito;
• Se k > TIR o investimento será rejeitado.
508.428
3.133 10%
15%
TIR
Figura 4.12: Cálculo do TIR.
Fonte: Adaptado de (LAPPONI, 2000).
160
Verifica-se no Quadro 4.18 que a mudança no VPL ocorre entre o terceiro e
quarto ano do investimento. Deste modo através da interpolação linear entre estes
valores obteremos o valor da TIR.
( )( ) ( )
( ) %97,14%5x133.3428.508
428.508%10TIR
133.3428.508428.508
%10%15%10TIR
=+
+=
+=
−−
No presente caso a taxa de juros igual a 14,97%. Assim, pode-se dizer que:
• A TIR = 14,97% a.a. é a taxa de juros que torna o VPL igual a zero;
• Se a taxa requerida de 10% atingir até o valor da TIR = 14,97% o projeto
pode ser aceito, caso contrário deverá ser rejeitado.
De acordo com Lapponi (2000) o modelo matemático do Método da taxa Interna
de Retorno é expresso do seguinte modo:
( ) ( ) ( ) ( )nt
tt
2t
1i
TIR1FC...
TIR1FC
TIR1FC
TIR1FCI0VPL
+++
++
++
++−==
( )∑= +
+−=n
1tt
t
TIR1FCI0 onde:
• I é o investimento de capital na data zero, podendo ser um único
desembolso (única mudança de sinal) ou com mais de um desembolso
(apresentando várias mudanças de sinal).
• FCt representa o fluxo de caixa na data t;
• t é a data do fluxo de caixa;
• n é o período de análise do projeto;
• k = taxa mínima requerida ou custo de capital do projeto de investimento;
• TIR é a taxa de juro o qual o VPL do fluxo de caixa do investimento é igual
a zero.
O autor menciona que apesar do modelo matemático acima descrito, o
cálculo da TIR não é direto, devido não ser possível colocar em evidência a variável
TIR em função das outras variáveis da fórmula. Assim, o procedimento adequado é
161
aplicar um método numérico de tentativa e erro ou método de aproximações
sucessivas. De acordo com Lapponi (2000), este método consiste em atribuir valores
de TIR até que o VPL seja igual a zero. Entretanto os procedimentos de cálculo são
bastante trabalhosos devendo ser feitos em calculadoras financeiras ou os recursos
das versões 97 e 2000 do Excel.63
Lapponi (2000) e Bruni et. al. (1998) descrevem que a vantagem deste
método consiste no fato do resultado gerado ser uma medida relativa, uma taxa
efetiva de juros.
Por outro lado, o autor menciona como desvantagem, o fato de existirem mais
de uma mudança de sinal o que poderá ocasionar mais de uma TIR. Da mesma
forma Bruni et. al. (1998) sugere nestes casos aplicar o Método do Valor Presente
Líquido.
Na literatura pesquisada verificou-se que a divergência verificada neste
método consiste nas ferramentas de cálculo da TIR, ou seja, além das versões em
Excel, das calculadoras financeiras, Merna & Von Storch (2000), apresentam um
programa de computador denominado CASPAR, o qual entra-se com ao parâmetros
iniciais do cálculo da TIR e o programa gerará os resultados. Do mesmo modo
outros autores como Mohamed & McCowan (2001), Babusiaux & Pierru (2001),
Hwee & Tiong (2002) desenvolveram modelagens matemáticas para os cálculos da
TIR e de outros métodos de investimento tais como: o Payback e o Valor Presente
Líquido.
Na opinião da autora, o fundamento deste Método é encontrar a taxa de juro
correspondente ao VPL igual a zero. Contudo o Método da TIR que apresenta
resultados relativos, deve ser aplicado como complementação do Método do VPL,
que apresenta resultados absolutos. Todavia as ferramentas que serão utilizadas
apenas contribuirão para a rapidez e eficácia dos resultados.
63 Lapponi (2000, p.162-166), mostra vários exemplos de cálculo da TIR utilizando tanto as calculadoras financeiras como as versões do Excel. Não é objetivo deste trabalho demonstrar a utilização destas ferramentas de cálculo. (NA).
162
4.6.3 Técnicas Qualitativas-Quantitativas 4.6.3.1 Análise de Decisão
Segundo Pritchard (1997), a análise de decisão pode ser usada para
determinar estratégias no momento em que ao se tomar uma decisão existem várias
alternativas e uma incerteza ou risco de um evento futuro. De acordo com o autor é
necessário que antes da aplicação desta técnica seja considerado o tipo de situação
em estudo. A tomada de decisão em uma determinada situação se baseia em como
um evento futuro deve ser conhecido, estando além do controle daquele que irá
tomar a decisão (conhecido como estado ou condição natural), resultando desta
forma em dois tipos de situação:
• A tomada de decisão inclui certeza (quando a condição natural é
conhecida);
• A tomada de decisão inclui incerteza (quando a condição natural é
desconhecida).
Assim, de acordo com Pritchard (1997), a técnica de análise de decisão é
adequada para identificar, quantificar e priorizar aquelas decisões consideradas que
incluem a incerteza. Contudo, segundo o autor as probabilidades são estimadas
através da aplicação do Método do Valor Monetário Esperado.
Na definição de Flanagan & Norman (1993), a Análise de Decisão é: “... uma técnica para tomar decisões em um ambiente de incertezas que precisamente trata tanto da exposição ao risco quanto as atitudes face ao risco. Esta técnica estabelece uma metodologia que permite na tomada de decisão a inclusão de resultados alternativos, atitudes face ao risco e impressões subjetivas”. 64
Segundo os autores esta técnica consiste tanto numa metodologia para a
tomada de decisões, quanto um conjunto de técnicas para guiar as mesmas num
64 Tradução da autora.
163
ambiente de risco e incerteza. Da mesma forma, esta técnica pode ser dividida nas
seguintes etapas:
• Identificação e estruturação do problema
• Avaliação dos valores e incertezas dos possíveis resultados;
• Determinação da escolha mais favorável;
• Implementação da decisão.
Flanagan & Norman (1993) consideram ainda que esta metodologia
apresenta as seguintes ferramentas para a análise de decisão:
• Algoritmos;
• Cadeia de recurso - finalidade;
• Matriz de decisão;
• Árvore de decisão;
• Análise estocástica da árvore de decisão.
Os autores descrevem que a técnica de decisão denominada de algoritmo é
utilizada para resolver os problemas através da inclusão de uma seqüência de
instruções. Estas instruções são as etapas de uma tarefa e as respostas são
determinadas por uma rotina estabelecida. Em geral os algoritmos são usados como
os elementos introdutórios em um programa de computador como uma seqüência
lógica e fácil de ser seguida.
No caso do método da cadeia de recursos - finalidade, o objetivo é verificar
qual é o meio e a finalidade para que determinada decisão seja tomada. Esta análise
é realizada através do encadeamento dos meios e da finalidade que se deseja
atingir. Na Figura 4.13 é apresentada a estrutura da cadeia de recursos.
164
REDUÇÃO DE DESPERDÍCIO
MEIO FINALIDADE
REDUÇÃO DE CUSTOS
MEIO FINALIDADE
AUMENTO DO LUCRO
Figura 4.13: Estrutura da cadeia de recursos. Fonte: Adaptado de (FLANAGAN & NORMAN, 1993).
Nota-se na figura acima que o objetivo final é o aumento do lucro. Entretanto,
o meio para atingir esta meta consiste na redução de desperdício, cuja finalidade
será a redução de custos. Por outro lado, reduzir os custos será o meio para se
atingir a finalidade de se aumentar os lucros.
Em relação a técnica de decisão denominada de Matriz de Decisão, os
autores descrevem que esta técnica corresponde a representação das várias
opiniões ou estratégias para a tomada de decisão, dos fatores relevantes e dos
resultados. Assim, a matriz de decisão é construída colocando-se as opiniões ou
estratégias nas linhas e os fatores ou condições estabelecidos em colunas. As
probabilidades na matriz de decisão são avaliadas aplicando-se o Método do Valor
Monetário Esperado.
Na análise estocástica da árvore de decisão, Hespos & Strassman apud.
(Flanagan & Norman, 1993) mencionam que se trata de uma técnica que fará uma
combinação lógica entre a análise da árvore de decisão e a simulação de Monte
Carlo, o qual será utilizada para analisar os riscos. Neste caso ao invés de aferir as
probabilidades dos resultados de uma decisão, utilizando a técnica do Valor
Monetário Esperado, os resultados serão obtidos através do Método de Monte Carlo.
165
Por outro lado, Johansson (2002) menciona que a análise de decisão pode
ser realizada utilizando-se a função utilidade65. De acordo com o autor a aplicação
da função utilidade na tomada de decisão, pode ser determinada calculando-se a
utilidade esperada para diferentes alternativas de decisão com base na
probabilidade das diferentes conseqüências e seus respectivos valores de utilidade.
Estas probabilidades são obtidas através da aplicação do método do Valor
Monetário Esperado.
Flanagan & Normam (1993) descrevem que a análise de decisão constitui-se
em uma parte do processo na tomada de decisão. Entretanto, esta técnica deve
constituir-se a longo prazo em uma estratégia e a curto prazo poder auxiliar nas
decisões de uma área em particular.
De acordo com a literatura pesquisada esta técnica, aparentemente, não
apresenta pontos divergentes em sua definição e aplicação. Entretanto os autores
citados no parágrafo anterior destacam que a técnica de análise de decisão agrupa
um conjunto de técnicas para a tomada de decisão, destacando inclusive a da
árvore de decisão descrita no item anterior. Todavia a eficácia desta técnica,
levando-se em consideração a bibliografia pesquisada, consiste em:
• Estruturar adequadamente o evento ou problema que se deseja analisar;
• Verificar as decisões a serem tomadas, e os possíveis resultados a partir
de cada uma das decisões;
• Calcular a probabilidade de ocorrência de cada um destes resultados;
• Tomada de decisão.
No estudo da técnica denominada análise de decisão constatou-se que na
verdade trata-se de uma metodologia a qual utiliza um conjunto de técnicas de
análise de risco. Esta metodologia tem o objetivo de guiar as decisões em ambientes
de riscos, utilizando um conjunto de técnicas de análise de risco quantitativas e ou
qualitativas. Observa-se, entretanto, que a diretriz fundamental desta metodologia é
que as decisões em situações de risco devem ser tomadas considerando-se tanto a
65 No capítulo 3, item 3.8.3, Figura 3.4 é mostrado graficamente a função utilidade. (NA).
166
probabilidade de ocorrência dos eventos, quanto o posicionamento ou utilidade
atribuída aos mesmos por aqueles que analisarem os problemas em questão.
5 GERENCIAMENTO DE RISCO EM PROJETOS
5.1 INTRODUÇÃO
O objetivo deste capítulo é descrever o processo de gerenciamento de riscos
no contexto do gerenciamento de projetos66. Neste sentido buscar-se-á discorrer
sobre os principais modelos de gerenciamento de risco existentes no momento,
apontando as suas diferenças e semelhanças.
Em relação à gestão de projetos, pode-se observar na literatura a existência
de duas metodologias importantes:
Modelo de Gerenciamento de Projeto67 Tradicional – que de acordo com Valeriano
(1998) considera as ações de gerenciamento durante o ciclo de vida do projeto.
66 Projeto é um processo único, consistindo de um grupo de atividades coordenadas e controladas com datas para início e término, empreendido para alcance de um objetivo conforme requisitos específicos, incluindo limitações de tempo, custo e recursos. (NBR ISO 8402/1994). 67 Gerenciamento de projetos é a coordenação eficaz e eficiente dos recursos de cada processo do projeto, atendendo a parâmetros preestabelecidos de prazo, custo, qualidade e risco. (LIMMER, 1997).
168
Modelo de Gerenciamento de Projeto Contemporâneo – que considera as ações do
gerenciamento de projeto com enfoque tanto no ciclo de vida do projeto, quanto no
processo de gestão de projeto. Neste caso o processo de gestão de projeto é
considerado como sendo um conjunto de sub-processos articulados entre si
(gerenciamento de risco, prazo, qualidade, etc.). Pode-se observar que os modelos
de gestão propostos por Kerzner (1998) e PMBOK-PMI (2000), adotam esta
metodologia. Deste modo, o processo de gerenciamento de risco será tratado neste
capítulo, como sendo um dos sub-processos do processo de gestão de projetos
segundo a visão contemporânea.
5.2 MODELOS DE GERENCIAMENTO DE RISCO EM EMPREENDIMENTOS
5.2.1 Modelo Proposto por WIDEMAN
De acordo com Wideman (1992, p. II-3), a definição de gerenciamento de
risco em projetos é a seguinte:
“Gerenciamento de risco em projetos é a arte e a ciência de identificar, avaliar e responder aos riscos do projeto durante todo o seu ciclo de vida, atendendo aos seus interesses e objetivos”.68
O autor acrescenta que os princípios do gerenciamento de risco residem na
elaboração e desenvolvimento de estratégias, as quais diminuirão sensivelmente o
impacto da ocorrência dos eventos identificados como risco ou na implementação de
ações que os evitem. Ao mesmo tempo, devem ser estabelecidas medidas que
maximizem as oportunidades que, porventura, vierem a aparecer neste processo.
Wideman (1992) descreve ainda, que o gerenciamento de risco em projetos é
visto como um processo no qual os riscos são sistematicamente identificados,
avaliados e controlados, durante o desenvolvimento do projeto, envolvendo todos os
seus sub-processos. Este processo pode ser explicado pelo esquema desenvolvido
68 Tradução da autora.
169
por Quaife (apud Wideman, 1992) como mostra a Figura 5.1 69. Neste esquema são
estabelecidas as relações das sete funções previstas pela metodologia proposta
pelo PMBOK – PMI com o processo de gerenciamento de riscos, que seria o oitavo
sub-processo previsto pelo referido método.
Figura 5.1: Integração do gerenciamento risco com as funções do
gerenciamento de projetos. Fonte: (QUAIFE apud WIDEMAN, 1992).
O modelo proposto por Wideman (1992) estabelece as seguintes fases que
compreendem o processo de gerenciamento de riscos em projetos:
• Identificação – consiste na identificação dos riscos os quais terão impacto
significativo no resultado do projeto;
• Avaliação – consiste na verificação do tipo, do impacto e da probabilidade
de ocorrência do risco identificado;
69 Tradução dos autores.
GERENCIAMENTO DE RISCO DO PROJETO
INTEGRAÇÃO DO GERENCIAMENTO DE
PROJETO INFORMAÇÕES E
COMUNICÃO ESCOPO
CONTRATOS/ AQUISIÇÃO
QUALIDADE
PRAZO
CUSTO
RECURSOS HUMANOS
Ciclo de vida e variáveis do meio
físico Idéias, diretrizes, precisão da
troca de dados
Disponibilidade, produtividade
Serviços, plantas,
materiais: desempenho
Objetivos de custo,
limitações
Objetivos de Prazo,
limitações
Requisitos e padronização
Expectativas e viabilidade
170
• Ações de Prevenção – consiste no estabelecimento de estratégias no
sentido de evitar a ocorrência de determinados tipos de risco ou planejar
ações para redução do impacto daqueles que são assimilados durante o
desenrolar do projeto;
• Documentação – consiste na elaboração de um banco de dados confiável
para avaliação contínua do projeto, bem como, para a utilização destes
dados em outros projetos.
5.2.2 Modelo Proposto por FLANAGAM & NORMAN
Flanagan & Norman (1993), consideram os seguintes estágios na
estruturação do gerenciamento de risco:
• Identificação do Risco – identificar as fontes e os tipos de risco;
• Classificação do Risco – considerar o tipo de risco e o seu efeito nas
pessoas ou organização;
• Análise de Risco – Avaliar as conseqüências associando-as ao tipo de
risco, ou a combinação deles, utilizando técnicas analíticas. Igualmente,
deve-se avaliar os impactos de risco usando várias técnicas de
mensuração do risco;
• Atitudes Face ao Risco – as decisões sobre os riscos que poderão afetar o
empreendimento e a atitude das pessoas ou da organização no momento
da tomada de decisão;
• Ações de Prevenção – a consideração de como os riscos devem ser
gerenciados pela transferência para outra parte ou assimilação dos
mesmos.
O objetivo deste modelo é verificar a ocorrência de eventos futuros que
poderão resultar em efeitos adversos ao planejado.
171
5.2.3 Modelo Proposto por RAFTERY De acordo com Raftery (1994) a metodologia de gerenciamento de risco
envolve três fases: Identificação, Análise e Ações de Prevenção.
No processo de Identificação de Risco deve-se considerar no mínimo três
áreas em separado:
1. Risco Interno ao projeto através do desdobramento em pacotes de
trabalho principais. (aqueles que a equipe de gerenciamento de
empreendimento pode intervir);
2. Risco Externo ao projeto originário dos meios físicos e dos negócios;
3. Risco considerado em relação ao cliente, o projeto, a equipe de
gerenciamento e a qualidade da documentação no sentido de se antecipar
à perspectiva de reclamação por parte de vários empreiteiros.
Assim sendo, na fase de identificação de risco em projetos o autor recomenda
a utilização de técnicas de grupo de trabalho, entre as quais podemos citar a técnica
brainstorming, grupo nominal, Delphi, entre outras.
Na fase da análise de risco o autor recomenda a utilização de várias técnicas,
entre as quais podemos citar o Teste de Sensibilidade, Valor Monetário Esperado e
o Método de Monte Carlo.
O propósito da última fase deste modelo é o de implementar ações no sentido
da prevenção em relação à ocorrência dos eventos considerados de risco definidos
e analisados nas fases anteriores.
O autor estabelece ainda, que essas ações poderão utilizar as seguintes
estratégias:
• Redução
• Retenção
• Aceitação
• Transferência
172
Finalmente pode-se deduzir do estudo da metodologia proposta por Raftery
(1994) que o objetivo deste método de gerenciamento de risco é fazer com que os
resultados previstos para um determinado projeto sejam efetivamente alcançados.
5.2.4 Modelo Proposto por PRITCHARD
A metodologia proposta por Pritchard (1997) estabelece que o gerenciamento
de risco é essencial para o projeto, devendo considerar todo o seu ciclo de vida. Da
mesma forma, o autor informa que o modelo proposto por ele para gerenciamento de
riscos em projetos é inspirado na metodologia proposta pelo PMBOK-PMI,
entretanto, adverte que existem diferenças entre os mesmos. Segundo o método
proposto por Pritchard (1997) a estrutura do gerenciamento de risco compreende as
seguintes etapas:
• Planejamento do Risco, cujo objetivo é estabelecer as diretrizes para a
elaboração de um Plano de Gerenciamento de Riscos, o qual tem a
finalidade de ser o documento diretor do processo de gerenciamento de
riscos. Este documento deve definir de forma detalhada todas as
atividades de gerenciamento de risco do projeto, bem como os recursos
humanos e materiais para executá-las. Da mesma forma, as
responsabilidades pela implementação das ações previstas neste plano
deverão estar claramente definidas.
• Avaliação de Risco, que tem como objetivo conduzir o processo de
identificação e quantificação de acordo com as técnicas e critérios
estabelecidos no Plano de Gerenciamento de Riscos do Projeto.
• Desenvolvimento de Ações de Prevenção, que tem como objetivo
implementar as ações previstas no Plano de Gerenciamento de Riscos do
Projeto visando evitar a ocorrência de um determinado risco, redução da
probabilidade e ou impacto da mesma, transferência para outra parte com
maior capacidade de assimilação do mesmo.
• Controle das Ações de Prevenção, que têm como objetivo a monitoração e
documentação da implementação das ações previstas no Plano de
Gerenciamento de Riscos do Projeto.
173
AVALIAÇÃO DO RISCO
DESENVOLVIMENTO DAS
RESPOSTAS DO RISCO
CONTROLE DAS
RESPOSTAS DO
PLANEJAMENTO DO RISCO
Finalmente, o objetivo deste modelo de gerenciamento de risco é o de
assegurar que o sucesso de um determinado empreendimento não seja
comprometido pela ocorrência de eventos indesejáveis, os quais são definidos pelo
autor, como sendo os riscos do projeto.
Na Figura 5.2, Pritchard (1997) descreve esquematicamente uma visão similar
a do PMI70 no processo de gerenciamento de risco.
RECURSOS HUMANOS
FERRAMENTAS E TÉCNICAS
Figura 5.2: Ciclo do Gerenciamento de Risco. Fonte: (PRITCHARD, 1997).
5.2.5 Modelo Proposto por KERZNER
O modelo proposto por Kerzner (1998) é baseado no PMI, sendo que o autor
destaca a importância em se estabelecer estratégias no gerenciamento de projeto o
mais cedo possível, verificando os riscos de modo contínuo durante todo o ciclo de
vida do projeto. Desta forma a estrutura deste modelo é composta de:
70 PMI – Project Management Institute. Esta metodologia será abordada posteriormente.
TREI
NA
MEN
TO
PRO
CED
IMEN
TOS
174
• Identificação dos Riscos – Este processo consiste em examinar a
situação, identificando e classificando as áreas com potencial de risco;
• Quantificação dos Riscos – Requer a análise para quantificar a
probabilidade da ocorrência de um determinado evento e associá-lo às
possíveis conseqüências;
• Ações de Prevenção ao Risco – Correspondem ao desenvolvimento de
métodos e técnicas para reduzir e controlar os riscos;
• Ações de Controle e Documentação – São os métodos de documentação,
os bancos de dados, que servem de auxílio no gerenciamento de risco a
fim de beneficiar no momento da tomada de decisão.
O Objetivo desta metodologia é descobrir as causas, efeitos e magnitude dos
riscos percebidos, desenvolvendo e examinado as alternativas para prevenir e
controlar os riscos identificados e quantificados.
5.2.6 Modelo Proposto por VALERIANO
Segundo Valeriano (2001), o gerenciamento de risco “consiste em processos
sistemáticos de identificação, de análise e avaliação dos riscos e no estabelecimento
de respostas adequadas aos mesmos”.Por outro lado, o autor acrescenta citando a
ISO 1000671 (1997), que pelo fato do processo de gerenciamento de risco envolver
de forma contínua o ambiente externo e interno ao projeto ¨... a gestão dos riscos
tem por objetivo minimizar o impacto de potenciais eventos negativos e obter plena
vantagem de oportunidades com vistas a melhoramentos¨. De acordo com o autor
dificilmente os riscos são eliminados do projeto sem que este não tenha que sofrer
uma reformulação, podendo deste modo não mais caracterizar os seus propósitos
iniciais. Assim, o autor adota o modelo de gerenciamento de risco similar ao do
Pritchard (1997) dividindo-o nos seguintes processos:
• Planejamento de Gestão de Riscos - que propõe um plano de gestão,
execução e controle dos riscos, incluindo também a organização e a
71 INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR STANDARDIZATION - ISO 10006 – Gerenciamento da Qualidade – Diretrizes para a Qualidade em Gerenciamento de Projetos.
175
equipe da gestão de riscos, a seleção da metodologia adequada, as fontes
de dados para identificação dos riscos e o prazo disponível para análises;
• Identificação dos Riscos – consiste no levantamento das possibilidades de
ocorrência de riscos, sua identificação e documentação;
• Avaliação dos Riscos – consiste na execução da análise qualitativa dos
riscos identificados, sendo priorizados conforme magnitude dos seus
impactos sobre o projeto;
• Quantificação dos Riscos – consiste em medir a probabilidade de
ocorrência e impacto do risco sobre os objetivos do projeto, possibilitando
a tomada de decisão face às incertezas;
• Planejamento de Respostas a Riscos – consiste em aceitar, minimizar,
transferir ou eliminar os riscos;
• Controle de Riscos – consiste na verificação sistemática das respostas ao
risco a fim de que se verifique se atendem ao planejado ou se existe
necessidade de novas respostas e a ocorrência de mudanças que venha
alterar o plano de gestão de riscos.
5.2.7 Modelo Proposto pela ISO 10006
A proposta de gerenciamento de risco da ISO 10006 (1997) tem o objetivo de
minimizar o impacto de eventos potencialmente negativos e obter total vantagem das
oportunidades para melhoria dos processos. De acordo com esta metodologia as
fases dos processos de gerenciamento de risco são as seguintes:
• Identificação de Riscos – consiste na determinação dos riscos do projeto;
• Avaliação dos Riscos – avaliação da probabilidade da ocorrência de
eventos de risco e quantificação dos seus impactos sobre o projeto;
• Desenvolvimento de Ações de Prevenção – desenvolver planos para
reagir aos riscos;
• Controle das Ações de Prevenção – implementação e atualização dos
planos de risco.
Este modelo considera que as ações previstas no processo de gerenciamento
de riscos devem ser conduzidas levando-se em conta tanto o ciclo de vida do
176
projeto, quanto os sub-processos de gestão, que abrangem o processo global de
gestão de projetos. De uma forma similar ao método proposto pelo PMBOK-PMI
(2000) e outros autores. Estes sub-processos são: processo de gestão da
qualidade, processo estratégico, processos de gerenciamento de interdependências,
processos relacionados ao escopo, processos relacionados ao tempo, processos
relacionados ao custo, processos relacionados aos recursos, processos
relacionados ao pessoal, processos relacionados à comunicação e processos
relacionados à aquisição.
5.2.8 Modelo Proposto pelo PRAM – Gerenciamento e Análise de Risco em Projetos
Segundo Chapman, C. (1997), o gerenciamento de risco deve ser aplicado
em todas as fases do ciclo de vida do projeto, devendo ser levado em consideração
a parte contratante “cliente”, a parte contratada “empreiteiro” e todas as partes
associadas ao projeto. Quanto ao foco principal, o autor ressalta que um dos
objetivos do processo de gerenciamento de risco deve ser a detecção das
oportunidades e ameaças no contexto do gerenciamento do projeto. Assim sendo, a
visão ou a postura adotada por todos os envolvidos no projeto, ao aplicarem o
gerenciamento de risco, dependerá da experiência e do conhecimento destes, além
da magnitude do empreendimento.
Levando-se em consideração esta premissa, a metodologia proposta pelo
autor, denominada PRAM72 é composta de nove fases que procedem em paralelo,
sendo que as atividades que interagem nos processos de gerenciamento de risco
interligam estas fases. Cada uma destas fases está associada a um resultado,
sendo que, cada resultado é discutido a fim de entender o seu propósito e quais as
tarefas necessárias para atingi-lo. Assim, este modelo tem como objetivo atuar não
somente em todos os estágios do ciclo de vida do projeto, mas também em relação
a parte contratante e a parte contratada.
No Quadro 5.1 a seguir será mostrada a estrutura do processo de
gerenciamento de risco descrevendo-se as suas fases, os objetivos e resultados.
72 PRAM – Project Risk Analysis and Management.
177
FASES OBJETIVOS RESULTADOS (podem ser objetivos não atingidos inicialmente)
DEFINIÇÃO
Consolidar as informações existentes e relevantes do projeto, e preencher as “lacunas” que não foram consolidadas neste processo.
Todos os participantes devem entender de todos os aspectos chave relevantes do projeto documentado, verificado e registrado.
FOCALIZAÇÃO
Estabelecer um planejamento estratégico e operacional dos níveis do processo de gerenciamento de risco.
Todos os participantes devem entender de todos os aspectos chaves relevantes do processo de gerenciamento de risco, documentado, verificado e registrado.
IDENTIFICAÇÃO
Identificar as prováveis fontes de risco. Identificar as respostas proativas e reativas em relação ao risco.
Identificação de todos os riscos e respostas chaves, as ameaças e oportunidades, classificadas, caracterizadas, documentadas, verificadas e registradas.
ESTRUTURAÇÃO Suposições simplificadas de teste e fornecimento de estruturas mais complexas quando necessário.
Um entendimento claro das suposições simplificadas sobre a relação entre os riscos, as respostas e as atividades do plano base.
RESPONSABILIDADE DOS INVESTIDORES
Alocação da contratante /contratada da responsabilidade e gerenciamento dos riscos e as ações contra os riscos
Atribuições de responsabilidade e gerenciamento efetivo e eficientemente definido, legalmente requisitado quando apropriado.
ESTIMATIVA
Identificar claramente as áreas com incerteza significativa. Identificar as possíveis áreas de incerteza significativa
Servir de base para entender quais os riscos e ações de prevenção que são importantes. Estimar a probabilidade do impacto no cenário ou em termos numéricos, sendo que este inclui a identificação das suposições ou condições.
AVALIAÇÃO Síntese e avaliação dos resultados da fase de estimativa
Diagnóstico de todas as dificuldades importantes e análises comparativas das implicações das respostas destas dificuldades, com fornecimento específico tais como: uma lista de prioridades de risco; uma comparação no plano base e no plano de contingência e suas possíveis dificuldades e os planos revisados.
PLANEJAMENTO Planejamento do projeto pronto e associá-lo ao plano de gerenciamento de risco
Plano de base das atividades em nível detalhado requerido para a implementação; Avaliação do risco em termos de ameaças ou oportunidades; Planos de Contingências reativos e proativos das atividades em relação a prazo, precedência, responsabilidades e diretrizes contratuais.
GERENCIAMENTO Monitoramento, controle e planos de desenvolvimento de implementação imediata.
Diagnóstico da necessidade de revisão dos planos iniciais e iniciação do planejamento
Quadro 5.1: Estrutura do Processo de Gerenciamento de Risco. Fonte: (CHAPMAN, C., 1997).
178
5.2.9 Modelo Proposto pelo PMI – Instituto de Gerenciamento de Risco
O PMBOK-PMI73 (2000) inclui entre os objetivos do processo de gerência de
riscos a maximização dos resultados de eventos positivos e minimização das
conseqüências de eventos negativos. Por outro lado, ao contrário da abordagem do
PRAM, na metodologia adotada pelo PMBOK-PMI (2000) cada uma das fases do
gerenciamento de risco é tratada como um processo cujo esquema pode ser
observado na Figura 5.3. Estes processos interagem entre si e com as demais áreas
do gerenciamento de projeto. Desta forma, são descritos com as seguintes fases:
• Identificação dos Riscos – para determinar os riscos mais prováveis de
afetar o projeto e documentar as características de cada um.
• Quantificação dos riscos – promover a avaliação dos riscos e suas
interações, a fim de verificar as possíveis conseqüências.
• Desenvolvimento das Respostas ao Risco – definição das melhorias e
estratégias necessárias para o aproveitamento das oportunidades e
respostas às ameaças.
• Controle das Respostas aos Riscos – capacidade de responder as
mudanças dos riscos no decorrer do projeto.
73 PROJECT MANAGEMENT INSTITUTE. A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK).
Figura 5.3: Visão Geral da Gerência dos Riscos do Projeto.
Fonte: (PMBOK-PMI, 2000, p.112).
GERÊNCIA DOS RISCOSDO PROJETO
1- IDENTIFICAÇÃO DOS RISCOS
Entradas
• descrição do produto • saídas de outros planejamentos • informações históricas
Ferramentas e Técnicas
• checklists • fluxograma entrevistas
Saídas
• fontes de risco • eventos potenciais de risco • entradas para outros processos
2- QUANTIFICAÇÃO DOS RISCOS Entradas
• tolerância a riscos dos investidores
• fontes de risco • eventos potenciais de risco • estimativa de custos • estimativa de duração das
atividades Ferramentas e Técnicas
• valor monetário • somas estatísticas • simulação • árvore de decisão • avaliação especializada
Saídas
• oportunidades a perseguir, • ameaças a responder • oportunidades a ignorar, • ameaças a aceitar
3- DESENVOLVIMENTO DAS RESPOSTAS A RISCOS Entradas
• oportunidades a perseguir, • ameaças a responder • oportunidades a ignorar, • ameaças a aceitar
Ferramentas e Técnicas
• aquisição • planejamento de contingência • estratégias alternativas • seguro
Saídas
• Plano de gerência de risco • entradas para outros processos • planos de contingência • reservas
• acordos contratuais
4- CONTROLE DAS AÇÕES DE PREVENÇÃO AOS RISCOS Entradas
• plano de gerência de risco • eventos reais de risco • identificação adicional de risco
Ferramentas e Técnicas
• “workarounds” • desenvolvimento adicional de • respostas a riscos
Saídas
• ações corretivas • atualizações ao plano de
gerência de riscos
180
5.2.10 Proposta do PRM – Gerenciamento de Risco em Projetos
Segundo Raz & Michael (1999), o PRM74 é um processo de gerenciamento de
risco que acompanha o projeto desde a fase da definição, passando para o
planejamento, execução, controle e conclusão. Na realidade o PRM não é um
modelo de gerenciamento de risco e sim se constituem numa proposta de variação
do desdobramento dos processos de gerenciamento de risco. Os autores descrevem
a seguir algumas destas variações na visão de alguns especialistas no assunto:
Na visão de Boehm (apud Raz & Michael, 1999), o PRM pode ser dividido em
duas fases: avaliação do risco que inclui a identificação, análise e a sua prioridade; o
controle do risco que inclui o seu planejamento do gerenciamento, a sua resolução,
o planejamento do seu monitoramento, a sua localização e as ações corretivas.
Na proposta adota por Fairley (apud Raz & Michael, 1999), o PRM foi dividido
em sete etapas: identificação dos fatores de risco; avaliação da probabilidade e
efeitos do risco; desenvolvimento de estratégias para minimizar os riscos
identificados; monitoramento dos fatores de risco; fazer um plano de contingência;
gerenciar as alterações e retomar as alterações.
No caso do SOFTWARE ENGINEERING INSTITUTE (apud Raz & Michael
1999), a metodologia do gerenciamento de risco em projetos inclui cinco fases
distintas que são: identificar; analisar; planejamento das respostas; rastrear e
controlar os riscos.
Na divisão feita por Kliem & Ludin (apud Raz & Michael, 1999), o processo do
PRM apresenta-se em quatro etapas: identificação; análise; controle e relatório final.
Por outro lado, Chapman, R. J. (2001), descreve que todo o processo do PRM
deve ser estruturado em duas fases: análise do risco e gerenciamento do risco. A
Figura 5.3 mostra como essas duas fases são subdivididas dentro do processo do
PRM:
74 PRM – Project Risk Management (CHAPMAN, R. J., 2001).
181
Resumo es tr atégicoEstudo de viabilidadePlano de custoPrograma principal
Aquis ição doconhecimento
Seleção do time princ ipal
Apresentação
Entrevistas semi-estrutur adasTécnica B rains tormingTécnica do Grupo NominalTécnica DelphiFer ramentas de identificaçãoLista de checagemRegistros históricos
Identificação
ProbabilidadeImpactos
Estimativa
Resposta inicial
Identificação de RiscoS ecundária
Análise Qualitativa
Análise de sensibilidadeAnálise probabilísticaDiagrama de influênciasÁr vore de decisão
Técnicas deAnálise
QuantificaçãoAvaliação
Anál ise Quantitativa
A nálise de Risco
RemoverReduzirReterTransferir
Planejamento
A locação de recur sosAtribuição das responsabilidadesImplementação
Recursos eInvestimentos
Respostas ao risco
Controle dos Riscos
Monitoramento erelatório dos riscos
Gerenciamento do Ciclode Vida do Pr oje to
Gerenciamento de Risco
Ger enciamento e Anál isede Risco
Figura 5.4: Estrutura do Gerenciamento de Risco. Fonte: (CHAPMAN, 2001).
182
5.2.11 Modelo da Proposta do “ConSERV” – Visão da Concorrência Simultânea dos Recursos de Engenharia
De acordo com Conroy & Soltan (1998) o “ConSERV”75 é um sistema que
está sendo desenvolvido como uma metodologia para auxiliar na compreensão do
gerenciamento de projetos, sendo capaz de extrair os riscos específicos do projeto
durante todo o seu ciclo de vida e aplicar o conhecimento experimental por meio de
um sistema ou programa baseado no conhecimento. O objetivo desta metodologia é
servir de suporte às decisões dos gerentes de projeto, através dos elementos ou
etapas chaves do projeto, a fim de auxiliar no gerenciamento e controle dos riscos
específicos identificados, empregando o conhecimento prático e não o probabilístico.
Um ponto importante deste processo é a aplicação do conhecimento especializado
no gerenciamento de projetos e da experiência prática acumulada de todos os
envolvidos.
Adicionalmente os autores descrevem que o sistema “ConSERV” extrai um
número chave de elementos do projeto e dos critérios de sucesso adotados pelo
usuário, agrupando os seus riscos específicos, isolando-os e calculando-os
numericamente. Os riscos percebidos pelo usuário são validados através da sua
concordância com o sistema de avaliação de risco dos especialistas ou equipe de
projetos. Deste modo, os riscos específicos identificados pela equipe de avaliação
são representados graficamente em forma de um radar, onde cada eixo representa
um critério de sucesso.
Cada fase ou elemento chave do projeto é considerado um critério de
sucesso como, por exemplo: o custo, os recursos, término, localização, clientes e
influências no projeto entre outros. Assim sendo, para que essa análise seja possível
se desenvolveu um conhecimento básico do projeto junto com o usuário deste
sistema, levando-o ao questionamento de dez pontos principais do projeto. O critério
adotado para este questionamento é a aplicação de um sistema de perguntas e
respostas aos usuários após a fase de legalização do projeto. Através dos
resultados obtidos, os elementos chaves são extraídos e identificados pelo gerente
75 ConSERV – Concurrent simultaneous engineering resource view. (CONROY & SOLTAN, 1998).
183
de projetos. Após a obtenção destas informações o usuário é requerido a identificar
os critérios de sucesso para que possa estimar valores individuais em cada risco do
projeto, usando o seu julgamento subjetivo. O sistema utilizado pela equipe de
avaliação se baseia no conhecimento do projeto, estabelecendo um agrupamento de
valores de risco próprio o qual irá se contrapor à avaliação dos níveis de risco
definidos pelos usuários, procedendo-se a confrontação das duas análises.
O método proposto por Conroy & Soltan (1998) para a quantificação dos
riscos, considerando o seu impacto nos resultados do projeto, atribui um sistema de
ponderação para os valores de risco que variam entre 1,0 (risco máximo) e 0,2
(risco mínimo), sendo que as principais etapas que envolvem este processo são:
• Identificação de dez parâmetros ou elementos chave do projeto;
• Identificar a percepção dos usuários dos riscos específicos do projeto e os
critérios de sucesso;
• Comparar a avaliação dos níveis de risco dos usuários e os sistemas
numéricos dos especialistas;
• Obtenção da concordância dos riscos específicos do projeto e os seus
níveis;
• Aplicação de um estruturado detalhamento da análise dos riscos e
reavaliação do homem-hora;
• Identificar a magnitude do risco e responsabilidades;
• Avaliação da estratégia do gerenciamento do risco;
• Repetição do procedimento para atualização dos riscos específicos do
projeto em intervalos regulares.
A metodologia de gerenciamento de risco proposta pelo ConSERV direciona o
foco das suas ações ao longo do ciclo de vida do projeto e considera as seguintes
etapas:
• Identificação dos riscos;
• Análise dos riscos;
• Controle dos riscos;
184
A identificação de riscos nesta metodologia é realizada tendo como
referencial o que autor denomina como sendo critérios de sucesso, já mencionados
acima. Nesta fase, o processo de identificação dos riscos do projeto tem como um
dos principais elementos o conhecimento específico dos participantes do
empreendimento.
A análise de riscos é realizada após a avaliação dos riscos identificados na fase
anterior, considerando a probabilidade e o impacto de sua ocorrência. Entretanto,
cabe ressaltar que esta avaliação é conduzida utilizando critérios eminentemente
qualitativos, ou seja, trata-se de uma avaliação subjetiva.
Na fase de controle dos riscos as ações de prevenção são concebidas com
base na análise realizada na etapa antecedente, considerando também o
conhecimento empírico específico dos participantes do projeto. Os resultados das
ações de prevenção são avaliados a cada ciclo do processo de gerenciamento e
revistos se necessário.
5.2.12 Modelo da Proposta do GSR - Gerenciamento Sistemático de Risco em Projetos
Na definição dada por Kähkönen & Huovila (2002), o processo sistemático do
gerenciamento de risco em projetos significa uma elaboração mais aprimorada do
gerenciamento e a tomada de decisão para minimizar a conseqüência de possíveis
eventos futuros negativos e maximizar as oportunidades dos eventos futuros
positivos.
De acordo com os autores o gerenciamento sistemático do risco em projetos
engloba cinco fases que se inicia com a definição do plano de gerenciamento do
risco e finaliza no planejamento das suas respostas. Na figura 5.4 é mostrado todo o
processo da seguinte forma:
185
Figura 5.5: Processo Sistemático de Gerenciamento de Risco em Projetos.
Fonte: (KÄHKÓNEN & HUOVILA, 2002).
Na estrutura apresentada na Figura 5.4, segundo os autores é importante
observar que nas fases de identificação e análise dos riscos o controle deve ser
contínuo e baseado nas experiências e conhecimento acumulados pela equipe do
gerenciamento do risco. Ambas as fases são fundamentais servindo de auxílio para
melhorar o entendimento das incertezas relativas a implementação do projeto, para
definir a estratégia a ser adotada e o planejamento das ações de prevenção do
risco.
5.2.13 Modelo da Proposta do CRM – Gerenciamento Contínuo do Risco
De acordo com Stamatelatos et al. (2002), o objetivo do CRM76 é promover
uma proposta documentada e disciplinada para o gerenciamento de risco durante
todo o ciclo de vida do projeto, tomando as seguintes medidas: Promover uma
avaliação contínua do que pode sair errado;
76 Continuous Risk Management CRM é o processo de gerenciamento contínuo do risco adotado em todos os programas e projetos da NASA (STAMATELATOS et al., 2002).
Plano de Gerenciamento de Risco
Identificação do Risco
Análise do Risco
Definição do Tratamento Estratégico do Risco
Planejamento das Respostas ao Risco
186
• Determinar quais os riscos de maior importância que deverão ser tratados;
• Implementar as estratégias de tratamento destes riscos;
• Assegurar a eficácia na implementação destas estratégias.
Assim sendo, os autores definem que as atividades que envolvem
gerenciamento contínuo do risco são:
• Identificação – Verificar as condições e conseqüências do risco dentro do
contexto em que está inserido;
• Análise – Avaliação da probabilidade da sua ocorrência, a severidade do
seu impacto, as ações que necessitam ser tomadas e a priorização de
acordo com o seu grau de importância;
• Planejamento – Atribuição das responsabilidades, propostas de
determinação do risco, as metas a serem atingidas incluindo as estimativas
do orçamento;
• Caminho ou Rota – Aquisição, atualização, análise e organização dos
dados de risco; relatório dos resultados; verificação e validação das ações
de mitigação do risco;
• Controle – Análise dos resultados, decisões de como proceder ao risco
(replanejamento, eliminar o risco, utilizar planos de contingência,
rastreamento contínuo do risco); executar o controle destas decisões;
• Informação e Documentação – Os envolvidos no gerenciamento dos
riscos devem manter-se informados de todos os procedimentos de modo
regular. Deverá ser implementado um sistema de rastreamento das
decisões e documentação dos riscos como um banco de dados de
consulta.
Desta forma de acordo com a Figura 5.5 o processo de gerenciamento
contínuo do risco pode ser representado do seguinte modo:
187
Figura 5.6: Processo de Gerenciamento Contínuo do Risco Fonte: Adaptado do (STAMATELATOS et al., 2002).
5.3 COMPARAÇÃO ENTRE OS MODELOS DE GERENCIAMENTO DE RISCO EM PROJETOS
Na comparação das diferentes metodologias de gerenciamento de risco
estudadas, buscou-se analisar três princípios fundamentais que as norteiam, quais
sejam:
• Objetivos do Gerenciamento de Risco;
• Focalização das Ações do Gerenciamento de Riscos;
• Ciclo do Gerenciamento de Riscos.
Quanto aos objetivos do gerenciamento de riscos, pode-se destacar os
seguintes:
INFORMAÇÃO E
DOCUMENTAÇÃO
IDENTIFICAR
ANÁLISE PLANEJAMENTO
CONTROLE
CAMINHO
188
1. Evitar que os eventos considerados de risco impeçam o sucesso do
projeto.
2. Identificar os eventos considerados ameaças e também aqueles que
venham a se tornar oportunidades durante o processo de gerenciamento
de risco no desenvolvimento do projeto.
3. Assegurar que o projeto não se desvie dos seus objetivos traçados
inicialmente.
Estes objetivos se articulam com as duas definições predominantes para
riscos em projetos, enunciadas na introdução. Destaca-se que os modelos que
estabelecem como objetivo principal a definição estabelecida acima no item 1, são
aqueles que adotam a visão de risco como sendo a probabilidade de ocorrência de
um evento que acarrete perda ou prejuízo, de acordo com a definição de Valeriano
(2001).
As metodologias de gerenciamento de risco focalizam as suas ações de duas
formas:
a. Ações que consideram o ciclo de vida do projeto.
b. Ações que consideram tanto o ciclo de vida do projeto, quanto os sub-
processos que compõem o processo de gestão de projetos.
Os métodos de gestão que adotam a concepção estabelecida no item a são
aqueles que adotam o modelo de gestão de projetos tradicional, tal como enunciado
na Introdução deste capítulo. Da mesma forma, aqueles que focalizam suas ações
de acordo com o descrito no item b são os que consideram o modelo de gestão de
projetos, os quais denominou-se de contemporâneos e também são mencionados
na Introdução. Entre estes, pode-se destacar o modelo proposto pelo PMBOK – PMI
(2000), que é amplamente difundido nos dias de hoje.
Ao se analisar as metodologias descritas anteriormente, observa-se que a
estrutura básica do gerenciamento de risco divide-se nas seguintes fases:
identificação, avaliação, implementação de ações de prevenção e controle das
ações de prevenção. De acordo com esta visão, no Quadro 5.2 a seguir, procurou-
se agrupar as fases pertinentes a cada uma das metodologias abordadas
organizando-as dentro da estrutura básica mencionada acima. Assim, pode-se
189
constatar que, essencialmente, a concepção da estrutura dos modelos de
gerenciamento de risco, na maioria dos casos é a mesma. Como exceção, entre os
modelos discutidos neste capítulo, destaca-se o modelo proposto por Raftery (1994),
que não considera a fase de Controle das Ações de Prevenção.
Adicionalmente, destaca-se que entre os modelos de gerenciamento de riscos
abordados neste capítulo, o CONSERV é o único que descarta os métodos
quantitativos de avaliação de riscos em projetos, optando pela utilização de técnicas
qualitativas.
METODOLOGIAS DE GERENCIAMENTO DE RISCO FASES
MODELOS IDENTIFICAÇÃO AVALIAÇÃO AÇÕES DE
PREVENÇÃO
CONTROLE DAS AÇÕES DE PREVENÇÃO
WIDEMAN Identificação do risco Avaliação do risco Ações de prevenção Documentação
FLANAGAN & NORMAN
Identificação eclassificação do risco Análise de risco Ações de
prevenção Atitudes face ao risco
RAFTERY Identificação do risco Análise de risco Ações de prevenção -
PRITCHARD Planejamento do risco Avaliação do risco Ações de
prevenção Controle das ações de prevenção
KERZNER Identificação dosRiscos
Quantificação dos riscos
Ações de prevenção
Ações de controle e documentação
VALERIANO Planejamento eidentificação dos riscos
Avaliação e quantificação dos riscos
Ações de prevenção Controle dos riscos
ISO 10006 Identificação dosRiscos
Avaliação dos Riscos
Desenvolvimento das ações de prevenção
Controle das ações de prevenção
PRAM Definição, Focalizaçãoe Identificação dosRiscos.
Estruturação, estimativa, avaliação e planejamento.
Responsabilidade dos investidores e planejamento
Gerenciamento
PMI Identificação dosRiscos
Quantificação dos Riscos
Desenvolvimento das ações de prevenção
Controle das ações de prevenção
CONSERV Identificação dos riscos.Análise dos Riscos.Controle dos Riscos.
Controle dos Riscos.
GSR Plano degerenciamento do riscoe Identificação do risco
Análise do risco
Definição do tratamento estratégico do risco
Panejamento das respostas ao risco.
CRM Identificação dos riscosAnálise, planejamento e o caminho dos riscos.
Ações de prevenção ao risco
Execução de controle, informações e documentação.
Quadro 5.2: Modelos de Gerenciamento de Risco
Fonte: Da autora.
190
No caso da proposta do PRM para o gerenciamento de risco, abordada no
item 5.2.10, esta proposta não consta no quadro acima por não ser uma metodologia
e sim a demonstração do desdobramento em várias etapas destas metodologias, na
concepção de alguns dos especialistas deste assunto.
Finalmente, procurou-se apresentar os fundamentos das principais
metodologias de gerenciamento de riscos em projetos, realizando-se também uma
análise comparativa entre os diferentes modelos existentes. Assim, os seguintes
pontos foram abordados:
1. Nos diferentes modelos de gerenciamento de riscos, os objetivos são
articulados com as definições de risco assumidas na formulação do
modelo.
2. Os modelos de gerenciamento de riscos são diretamente influenciados
pelas duas metodologias existentes para gestão de projetos, as quais,
denominou-se tradicional e contemporânea. Os modelos que adotam a
visão tradicional direcionam suas ações apenas sobre o ciclo de vida do
projeto. Por outro lado, os modelos que adotam a visão contemporânea
focalizam sua atuação tanto no ciclo de vida, quanto nos sub-processos
que compõem o processo global de gerenciamento de projetos.
3. Embora, os vários modelos de risco estudados apresentem uma
metodologia particular, observou-se que os princípios que orientam a
formulação de cada uma das fases propostas por cada uma das
metodologias possuem a mesma estrutura básica. Esta estrutura básica
abrange as fases de Identificação de Risco, Avaliação de Risco, Ações de
Prevenção contra os Riscos e Controle das Ações de Prevenção.
6 CONCLUSÃO
De acordo com a proposta inicial o objetivo principal desta dissertação é
verificar quais são as técnicas de análise de risco relacionadas ao retorno sobre o
investimento em projetos e como são aplicadas, bem como, discutir as principais
polêmicas existentes em relação à utilização destas técnicas das mesmas.
Através da pesquisa realizada verificou-se que as técnicas de análise de risco
em projetos podem ser classificadas como: qualitativas, quantitativas e qualitativas-
quantitativas.
Neste trabalho o estudo das técnicas de análise de riscos em
empreendimentos de construção adotou três tipos de abordagens, a saber:
• A análise de risco considerando os aspectos relacionados à confiabilidade
da instalação;
• A análise de risco considerando os aspectos relacionados à gestão de
prazos do empreendimento;
• A análise de risco considerando os aspectos relacionados ao retorno
sobre o investimento. Esta abordagem revelou-se adequada e contribuiu para viabilização da
conclusão da dissertação nos limites de prazo propostos, em função da
complexidade e diversidade das técnicas de análise de risco existentes.
As técnicas de análise de risco utilizadas atualmente em projetos de
construção, do ponto de vista do retorno sobre o investimento, são:
192
• Qualitativas - Análise Histórica, Lista de Verificação, Técnica Delphi,
Fuzzy e Análise de Multicritérios;
• Quantitativas - Árvore de Decisão, Análise ou Teste de Sensibilidade,
Análise de Probabilidade, Método de Monte Carlo, Valor Monetário
Esperado, Valor Presente Líquido, Método do Payback Simples, Método
do Payback Descontado, Método da Taxa Interna de Retorno;
• Qualitativas-quantitativas - Análise de Decisão.
Finalmente, em relação as polêmicas existentes em torno das técnicas acima
citadas, a exceção das técnicas Fuzzy e Análise Multicritérios, as quais não são
discutidas nesta dissertação, verificou-se que entre os autores pesquisados não
existe grandes divergências quanto a aplicação de suas metodologias. Todavia,
constatou-se que para a aplicação do Método de Monte Carlo existem diferentes
formas de implementação. Assim, verificou-se que na literatura pesquisada existem
diferentes opiniões em relação aos seguintes pontos:
• Ausência de definição na determinação do número de classes para
construção do histograma de dados reais, o qual será a base para
realização das simulações ;
• Escolha do tipo de distribuição a ser adotada na realização das
simulações, podendo ser de forma empírica ou através da realização de
testes de aderência;
• Determinação do número de simulações;
• Realização do Teste de Ajustamento para verificação da adequação do
número de simulações à distribuição de probabilidade gerada.
• Sugerimos para o desenvolvimento de novos trabalhos nesta linha de
pesquisa, os seguintes temas:
• Aplicação das diferentes técnicas de análise de risco aplicadas na gestão
de Prazos;
• Aplicação das diferentes técnicas de análise de risco aplicadas na
avaliação da confiabilidade de instalações;
• Estudo, desenvolvimento prático e experimental de cada uma das técnicas
mencionadas nesta dissertação, resultando em pelo menos 24 temas
diferentes;
193
• Aplicação de Modelos de Gerenciamento de Risco em Empreendimentos;
• Utilização da técnica Fuzzy na análise de riscos em projetos de
construção;
• Utilização da Análise de Multicritérios na avaliação de riscos em projetos
de construção.
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ANEXO
206
Quadro da Distribuição Qui-Quadrado
