Upload
hoangngoc
View
216
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
1
FACULDADE DE ECONOMIA E FINANÇAS IBMEC PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA EM
ADMINISTRAÇÃO E ECONOMIA
DDIISSSSEERRTTAAÇÇÃÃOO DDEE MMEESSTTRRAADDOO PPRROOFFIISSSSIIOONNAALLIIZZAANNTTEE EEMM AADDMMIINNIISSTTRRAAÇÇÃÃOO
PRIORIZAÇÃO DE PROPOSIÇÕES DE PROJETOS DE PESQUISA E
DESENVOLVIMENTO NA PETROBRAS: UMA ANÁLISE COMPARATIVA ENTRE OS
MÉTODOS DIRECT RATING E SWING WEIGHTING
LLUUIIZZ FFEELLIIPPEE MMAATTHHIIAASS SSAARRAAMMAAGGOO
ORIENTADOR: PROF. DR. LUIZ FLAVIO AUTRAN MONTEIRO G OMES
Rio de Janeiro, 19 de maio de 2010.
2
PRIORIZAÇÃO DE PROPOSIÇÕES PRELIMINARES DE PROJETOS DE PESQUISA E DESENVOLVIMENTO NA PETROBRAS: UMA ANÁLIS E
COMPARATIVA ENTRE OS MÉTODOS DIRECT RATING E SWING WEIGHTING
LUIZ FELIPE MATHIAS SARAMAGO
Dissertação apresentada ao curso de Mestrado Profissionalizante em Administração como requisito parcial para obtenção do Grau de Mestre em Administração. Área de Concentração: Administração Geral.
ORIENTADOR: LUIZ FLAVIO AUTRAN MONTEIRO GOMES
Rio de Janeiro, 19 de maio de 2010.
3
PRIORIZAÇÃO DE PROPOSIÇÕES DE PROJETOS DE PESQUISA E
DESENVOLVIMENTO NA PETROBRAS: UMA ANÁLISE COMPARATI VA ENTRE
OS MÉTODOS DIRECT RATING E SWING WEIGHTING
LUIZ FELIPE MATHIAS SARAMAGO
Dissertação apresentada ao curso de Mestrado Profissionalizante em Administração como requisito parcial para obtenção do Grau de Mestre em Administração. Área de Concentração: Administração Geral
Avaliação: 19 de maio de 2010
BANCA EXAMINADORA:
_____________________________________________________
Professor Dr. LUIZ FLAVIO AUTRAN MONTEIRO GOMES (Orientador) Instituição: Ibmec/RJ _____________________________________________________
Professor Dr. ALTAIR FERREIRA FILHO Instituição: Ibmec/RJ _____________________________________________________
Professor Dr. ALBINO LOPES D’ ALMEIDA Instituição:UFF
Rio de Janeiro, 19 de maio de 2010.
4
DEDICATÓRIA
Dedico este trabalho à minha avó, Conceição de Miranda Saramago.
5
AGRADECIMENTOS
Gostaria de agradecer inicialmente aos meus pais, Maria Lúcia e Antonio Mauro que além de
terem me dado a base e o exemplo para fazer as escolhas certas na vida, sempre me apoiaram
e incentivaram em todas elas.
À minha esposa Flavia pela compreensão e companheirismo nestes dois anos de curso.
Ao meu orientador Luiz Flavio Autran Monteiro Gomes e aos professores convidados, Altair
Ferreira Filho e Albino Lopes D’ Almeida pela atenção prestada na confecção deste trabalho.
À Petrobras por permitir-me esta oportunidade e aos muitos colegas de empresa que aqui
deram sua contribuição.
6
RESUMO
Esta dissertação trata do processo decisório na Petrobras que engloba a priorização de
Proposições Preliminares de Projetos de P&D na área de Exploração e Produção.
O objetivo deste trabalho é demonstrar, através de um estudo de caso, como a priorização
destas proposições pode ser facilitada pela aplicação da Análise Multicritério, Teoria de
Utilidade Multiatributo (MAUT). Dentre as etapas deste método destacam-se, a escolha dos
critérios para a avaliação das alternativas e a definição dos pesos destes critérios. Para definir
estes pesos, a empresa utiliza atualmente o método Direct Rating.
Será feita uma análise comparativa entre os resultados obtidos pelo método atual e o método
proposto, o Swing Weighting.
O estudo faz importantes análises sobre a relevância da escolha do método para definição dos
pesos dos critérios no momento de se elaborar uma carteira de projetos de P&D.
Palavras Chave: Swing Weighting; Priorização de Projetos; Teoria da Utilidade Multiatributo.
7
ABSTRACT
This dissertation deals with the decision making process throughout the company that
includes the prioritization of Propositions Preliminary Project R & D in the Exploration and
Production.
The objective is to demonstrate through a case study, as the prioritization of these
propositions can be facilitated by the application of Multicriteria Analysis, multiattribute
utility theory (MAUT). Among the steps in this method stand out, the choice of criteria for the
evaluation of alternatives and the definition of the weights of these criteria. To set these
weights, the company currently uses the Direct Rating method.
There shows a comparative analysis between the results obtained by the current method and
proposed method, Swing Weighting.
The study provides important analysis about the importance of choosing the method for
defining the weights of criteria at the time of preparing a portfolio of projects in R & D.
Key Words: Swing Weighting; Project Prioritization; Multiattribute Utility Theory
8
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Sistema Tecnológico Petrobras 19
Figura 2 – Macro fluxo da criação de um projeto de P&D 21
Figura 3 – Formulário de detalhamento da PPP 24
Figura 4 – Avaliação da atratividade da PPP 25
Figura 5 – Avaliação técnica da PPP 27
Figura 6 –Avaliação gerencial da PPP 28
Figura 7 – Consolidação das avaliações técnicas 29
Figura 8 – Resumo da decisão do CTO 30
Figura 9 – Consolidação das avaliações de atratividade 31
Figura 10 – Resultado da atratividade 32
Figura 11 – Resultado para a prioridade da PPP 33
Figura 12 – Teste para avaliar a independência entre os critérios 52
9
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Avaliações das PPPs 42
Tabela 2 – Exemplo de Propostas de Projetos de P&D avaliadas de acordo com
3 critérios 49
Tabela 3 – Ranking dos critérios para avaliação das PPPs 49
Tabela 4 – Pesos normalizados dos critérios 50
Tabela 5 – Escala para aferição de critérios bi parametrizados 53
Tabela 6 – Escala para a aferição de critérios mono parametrizados 54
Tabela 7 – Ordenação dos critérios 55
Tabela 8 – Pesos dos critérios 55
Tabela 9 – Pesos normalizados dos critérios 56
Tabela 10 - Tabela de pesos calculados através do método Direct Rating 56
Tabela 11 - Avaliações das PPPs 58
Tabela 12 - Cálculo da atratividade utilizando as funções utilidade 59
Tabela 13 – Ordenação das PPPs (Direct Rating) 60
Tabela 14 – Ordenação das PPPs (Swing Weighting) 60
Tabela 15 – Valor da função utilidade zerando os pesos dos critérios
Abrangência e Exeqüibilidade 60
Tabela 16 – Valor da função utilidade zerando o peso do critério Impacto na Segurança
Operacional 60
Tabela 17 – Valor da função utilidade zerando o peso do critério Teor de Inovação 62
10
LISTA DE ABREVIATURAS AHP – Analytic Hierarchy Process (Método de Análise Hierárquica)
AMD – Apoio Multicritéio à Decisão
CENPES/PDP – Centro de Pesquisa e Desenvolvimento Leopoldo A. Miguez, Gerencia
Geral de P&D da Produção.
CTE – Comitê Tecnológico Estratégico
CTO – Comitê Tecnológico Operacional
CTP – Comitê Tecnológico Petrobras
ELECTRE – ELimination Et Choix Traduisant la RÉalité (Eliminação e Escolha Traduzindo
a Realidade)
E&P – Diretoria de Exploração e Produção da Petrobras
E&P-ENGP – Diretoria de Exploração e Produção da Petrobras, Gerência Executiva de
Engenharia de Produção.
E&P-SERV - Diretoria de Exploração e Produção da Petrobras , Gerência Executiva de Serviços. MAUT – Multi-AttributeUtility Theory (Teoria da Utilidade Multiatributo)
MCDA – Multi-Criteria Decision Analysis (Apoio Multicritério à Decisão)
PPP – Proposição Preliminar de Projeto
PROMÉTHÉE - Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations
11
SUMÁRIO
1 – INTRODUÇÃO 13
2 – O PROBLEMA 14
2.1 – CONTEXTUALIZAÇÃO DO PROBLEMA 14
2.2 – PERGUNTA DA PESQUISA 15
2.3 – OBJETIVOS 15
2.4 – RELEVÂNCIA DO ESTUDO 16
2.5 – DELIMITAÇÕES DO TRABALHO 16
3 – PROJETOS DE P&D 16
3.1 – SELEÇÃO DE PROJETOS PARA O PORTFÓLIO DE P&D 17
3.2 – P&D NA PETROBRAS 18
3.3 – O PROCESSO DE GESTÃO DA TECNOLOGIA NA PETROBRAS 19
3.4 – COMITÊS TECNOLÓGICOS OPERACIONAIS (CTO’S) 22
4 – REFERENCIAL TEÓRICO 34
4.1 – TOMADA DE DECISÃO 34
4.2 – ANÁLISE MULTICRITÉRIO 35
4.3 – AS ESCOLAS 37
4.4 – MAUT 38
12
4.5 – CONCEITOS BÁSICOS 43
4.5.1 Definição e estruturação do problema 43
4.5.2 Identificação de alternativas 43
4.5.3 Escolha dos Critérios 43
4.5.4 Independência dos Critérios 45
4.5.5 Peso dos Critérios 45
4.5.6 O Método Swing Weighting 47
4.5.7 Uma Breve Aplicação do Método Swing Weighting 48
4.5.8 Análise de Sensibilidade 51
5 – ESTUDO DE CASO 51
5.1 – TOMADOR DE DECISÃO 51
5.2 – INDEPENDÊNCIA DOS CRITÉRIOS 52
5.3 – AVALIAÇÃO DAS ALTERNATIVAS DE ACORDO COM OS CRITÉRIOS 53
5.4 – DEFINIÇÃO DOS PESOS 54
5.5 – ELABORAÇÃO DA FUNÇÃO UTILIDADE 57
5.6 – CÁLCULO DA ATRATIVIDADE DAS PPPs 58
5.7 – HIERARQUIZAÇÃO DAS PPPs 59
6 – CONSIDERAÇÕES FINAIS 62
6.1 – CONCLUSÃO 62
6.2 – RECOMENDAÇÕES PARA ESTUDOS FUTUROS 64
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 65
13
1. INTRODUÇÃO
A tecnologia é fator determinante na indústria do petróleo. Neste setor, totalmente globalizado
e competitivo, os projetos de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) têm papel importante no
avanço tecnológico e conseqüentemente na competitividade e sustentabilidade das empresas.
Projetos de P&D promovem o desenvolvimento de tecnologias que criam ou suportam novas
oportunidades de negócios e mitigam o risco. A capacidade de inovar de uma organização
gera possibilidades de novos negócios.
Tipicamente, as empresas inovadoras realizam mais de um projeto de inovação ao mesmo
tempo, e esses projetos podem envolver recursos bastante diversos e estender-se por vários
períodos, (OECD, 2004). Estes projetos, muitas vezes, envolvem riscos em relação ao seu
resultado final. Por se tratarem de projetos em diferentes áreas, muitas vezes há dificuldade
em determinar os critérios para avaliá-los.
A limitação de recursos é algo presente nas organizações. Como estes projetos envolvem
custos, é razoável pensar que, dificilmente, a empresa irá deparar-se com um cenário onde
todas as idéias podem ser colocadas em prática e assim todos os projetos podem ser realizados
ao mesmo tempo.
A Petrobras, como uma empresa global do setor de petróleo, busca a competitividade. Para
manter sua competitividade no longo prazo, a empresa tem intensificado seus esforços na
busca de soluções tecnológicas para atender aos requisitos das suas Áreas de Negócio:
Exploração e Produção (E&P); Abastecimento; Gás e Energia; Petroquímica e Internacional.
14
2. O PROBLEMA
2.1 CONTEXTUALIZAÇÃO DO PROBLEMA
Os projetos de P&D da Petrobras nascem a partir de uma idéia que pode ser originada por
qualquer funcionário da empresa seja ele da matriz ou das unidades. A partir daí, esta idéia
pode se transformar em uma proposição preliminar de projeto de P&D (PPP). Esta proposta
será avaliada de acordo com sua atratividade e coerência com a estratégia da empresa.
Dependendo desta avaliação, esta proposta poderá ou não ser implementada e dar origem a
um projeto de P&D.
Devido à limitação de recursos como: tempo, dinheiro, mão de obra e tecnologias, mesmo
PPPs que foram bem avaliadas, podem não ser implementadas.
Sendo assim, a Petrobras se depara com uma questão crucial: Quais proposições a empresa
deve priorizar?
Se a avaliação das propostas fosse apenas sob um critério (Por exemplo, Custo) a tarefa seria
simples, pois precisaríamos apenas mensurar os custos de cada proposta e compará-los
(ZELENY,2008). Entretanto, os critérios que são utilizados para a avaliação das PPPs são
múltiplos, o que torna a comparação bastante complexa.
Para vencer tal obstáculo utilizaremos a análise multicritério que tem como função apoiar o
tomador de decisão quando o problema em questão apresenta mais de uma dimensão.
15
2.2 PERGUNTA DA PESQUISA
A pergunta formulada para orientar o trabalho é: Como priorizar as Proposições Preliminares
de Projetos de P&D na Petrobras?
2.3 OBJETIVOS
2.3.1 Objetivo Final
Este trabalho tem como objetivo mostrar, através de um caso real, como a priorização de
Proposições Preliminares de Projetos de P&D na Petrobras pode ser facilitada pela aplicação
da Análise Multicritério e da Teoria de Utilidade Multiatributo (MAUT). Para a atribuição de
pesos na construção da função de utilidade, foram utilizadas as técnicas do Swing Weighting e
Direct Rating. A partir daí, será apresentada uma análise comparativa entre os resultados
obtidos através da aplicação das diferentes técnicas.
2.3.2 Objetivos Intermediários
Como objetivos intermediários pode-se destacar:
� Mostrar a importância da adoção de métodos de apoio à decisão na etapa de seleção de
projetos de uma organização que investe em P&D;
� Propor um modelo para seleção de projetos de P&D, baseado no conhecimento de
especialistas;
� Apresentar os resultados da seleção para uma carteira de projetos de P&D da Petrobras.
16
2.4 - RELEVÂNCIA DO ESTUDO
O trabalho será útil para grande parte da força de trabalho da empresa em estudo, pois
possibilitará maior entendimento da seleção dos projetos de P&D. A Petrobras passará a ter
um modelo para seleção de projetos de P&D completamente embasado cientificamente.
2.5 - DELIMITAÇÕES DO TRABALHO
Como os projetos desta empresa são gerenciados pelos Comitês Tecnológicos Operacionais
(CTO), é correto afirmar que este é um problema que cada CTO enfrenta.
Apesar de todos os CTOs apresentarem este problema, este trabalho delimitar-se-á apenas ao
CTO da Engenharia de Poço realizado em 2008, gerência a qual faz parte da Gerência
Executiva Engenharia de Produção, alocada na Diretoria de Exploração & Produção.
3.PROJETOS DE P&D
De acordo com o Manual Frascati (2002) elaborado pela Organização para a Cooperação e o
Desenvolvimento Econômico (OCDE), P&D compreende as iniciativas criativas
empreendidas de forma sistemática, com o objetivo de aumentar a base de conhecimento
sobre o homem, a cultura e a sociedade, e o uso deste conhecimento em novas aplicações.
Segundo Iyigun (1994), projetos ligados à pesquisa são essencialmente dirigidos para novas
áreas de conhecimento enquanto que projetos relacionados a desenvolvimento são, em geral,
aplicações do conhecimento disponível em produtos ou processos. O autor afirma que em
projetos de pesquisa os dados analisados são principalmente qualitativos, o mérito pelo
projeto é científico, os esforços são de longo prazo, os custos são altos e os resultados não
imediatos. Colocar a companhia numa posição competitiva frente a seus concorrentes é o
17
objetivo mais importante. Já em projetos de desenvolvimento, os dados quantitativos já estão
mais disponíveis, o mérito é econômico e a duração mais voltada para o curto de que para o
longo prazo.
Segundo as análises de Roussel et al (1992), as atividades de P&D podem ser descritas em
três níveis: incremental, radical e fundamental. Essa classificação se baseia nos seus padrões
de risco, recompensa, custos, tempo de obtenção de resultados e possibilidade de proteção.
Inicialmente, P&D incremental envolve baixo risco, recompensa modesta, e consiste na hábil
exploração do conhecimento técnico e científico existente de novas maneiras. Já P&D radical
consiste na criação de novos conhecimentos para a organização e, às vezes para o mundo,
para um objetivo comercial específico; envolve alto risco e elevada recompensa. Por fim, há
P&D fundamental, criando novos conhecimentos para a empresa e provavelmente para o
mundo, para ampliar e aprofundar o seu entendimento em uma área técnica ou científica.
Envolve alto risco e sua aplicabilidade é incerta em relação às necessidades comerciais.
3.1 A SELEÇÃO DE PROJETOS PARA O PORTFÓLIO DE P&D
As organizações buscam agilidade para responder às necessidades do mercado. Esta agilidade
pode vir através da tecnologia. As empresas mais competitivas serão aquelas que empregarem
tecnologias para aumentar seu poder de resposta aos interesses de mercado. De acordo com
Roussel et al (1992), este sucesso depende da habilidade de cada empresa em administrar os
esforços de pesquisa e desenvolvimento.
No entanto, dentre uma cesta de possibilidades, decidir qual tipo de projeto de P&D
empreender e em que nível de recursos e prioridade é uma das mais complexas e críticas
decisões pertencentes à alta administração. Para Roussel et al (1992), o objetivo do
planejamento do portfólio de P&D é assumir o ponto ótimo entre o risco e a recompensa, a
estabilidade e o crescimento. E para compor este portfólio é necessário selecionar projetos
que contribuam para alcançar os objetivos estratégicos da empresa.
18
Para Iyigun (1994), a seleção de projetos de P&D como um processo de avaliação e escolha
para implementar o conjunto de projetos que possibilite o alcance da missão tecnológica da
organização. O autor sugere que os projetos sejam avaliados individualmente em relação a
quatro elementos: força tecnológica competitiva, maturidade tecnológica, impacto
competitivo das tecnologias e atratividade do projeto.
O objetivo da seleção do portfólio de projetos é alocar um conjunto limitado de recursos de
uma forma que risco, retorno e o alinhamento com a estratégia corporativa sejam balanceados.
Essas decisões são difíceis devido à característica de longo prazo das atividades de P&D e ao
dinamismo do mercado e da tecnologia (WANG, 2007).
3.2 - P&D NA PETROBRAS
A Petrobras depende fortemente do desenvolvimento e aplicação de tecnologias para o
alcance de seus objetivos de negócio. Ou seja, a tecnologia é a base para a consolidação e a
expansão da Petrobras no cenário da energia mundial.
A empresa atua nas áreas de exploração e produção, gás e energia, refino, transporte e
distribuição. Estas duas últimas atividades são de responsabilidade das subsidiárias,
Transpetro e BR Distribuidora (fonte: site da empresa).
Com a abertura do mercado no Brasil e conseqüente regulamentação do setor, foi criada em
1997 a Agência Nacional do Petróleo (ANP), atualmente denominada Agência Nacional do
Petróleo, Gás e Biocombustíveis. A agência reguladora determinou através da resolução Nº 33
de 24/11/2005, que os concessionários envolvidos com os contratos de concessão para
exploração, desenvolvimento e produção de petróleo ou gás natural, assinados a partir de
1998, realizem despesas qualificadas como pesquisa e desenvolvimento em valor equivalente
a 1% da receita bruta gerada pelos campos de grande rentabilidade ou com grande volume de
produção, nos quais a Participação Especial seja devida. Deste percentual, até 50% poderá ser
realizado através de atividades desenvolvidas em instalações do próprio concessionário ou
suas afiliadas, localizadas no Brasil, ou contratadas junto a empresas nacionais. O restante
19
deverá ser destinado à contratação dessas atividades junto a universidades ou institutos de
pesquisa e desenvolvimento tecnológico nacionais que forem previamente credenciados para
este fim pela ANP (fonte: site ANP).
Ou seja, além da necessidade de investir em P&D para gerar e manter vantagens competitivas,
é exigido por lei um percentual mínimo de investimento no país, em troca das concessões para
exploração e produção de petróleo e gás, o que reforça a importância de P&D para a Petrobras
e para o crescimento do Brasil.
3.3 O PROCESSO DE GESTÃO DA TECNOLOGIA NA PETROBRAS
Para atender às demandas tecnológicas impostas pelo seu Plano Estratégico e sinalizar novas
oportunidades de negócio, a Companhia criou o Sistema Tecnológico Petrobras, responsável
pela gestão integrada de tecnologia e representado na figura 1.
Figura 1 - Sistema Tecnológico Petrobras, Fonte: Sartori e Soares (2007).
20
Atualmente, a diversificação das atividades da Companhia e a velocidade das transformações
do ambiente de negócios impõem requisitos adicionais ao Sistema Tecnológico. Este deve ser
capaz de atender às demandas atuais das Áreas de Negócio, resolvendo os problemas
específicos de cada uma delas e permitindo o aproveitamento de sinergias e economias de
escala inerentes a uma empresa integrada. Ao mesmo tempo, deve contribuir para a criação de
tecnologias de ruptura que irão, por si, modificar ou mesmo criar novos negócios e
oportunidades para a empresa (SARTORI E SOARES, 2007).
O sistema de gestão tecnológica é alimentado com informações do ambiente externo,
provenientes do Plano Estratégico da Petrobras, baseado em políticas governamentais, normas
e regulamentações, e tendências do ambiente de negócios da indústria de energia. Este Plano,
por sua vez, é desdobrado em Planos de Negócio para os segmentos: Exploração e Produção
(E&P); Abastecimento; Gás e Energia; Petroquímica e Internacional. Assim, pode-se afirmar
que a construção da estratégia tecnológica da Petrobras tem como base sua estratégia
corporativa.
A governança do Sistema Tecnológico é estabelecida por uma estrutura de comitês. No
primeiro nível da pirâmide, há o Comitê Tecnológico Petrobras (CTP), formado por Gerentes
Executivos de todas as áreas de negócio da Companhia juntamente com Gerentes Executivos
das áreas que atuam em tecnologia. Tem por função gerar políticas e diretrizes para a função
tecnologia, além de garantir a integração das estratégias tecnológicas dos três segmentos de
negócio.
No próximo nível da estrutura, encontram-se os Comitês Tecnológicos Estratégicos (CTE).
Estes comitês são formados pelos Gerentes Executivos de cada segmento de negócios e do
CENPES. São responsáveis pela identificação dos gargalos de ordem tecnológica para cada
segmento de negócio e pela geração de propostas de carteiras de projetos, gerenciadas pelos
programas e áreas tecnológicas.
Em seguida, existem os Comitês Tecnológicos Operacionais (CTO), formados por gerentes
funcionais do CENPES e dos segmentos de negócio, gestores de carteira e técnicos
convidados. Os CTOs são responsáveis pela construção das carteiras de projetos de pesquisa e
desenvolvimento. Estes projetos geram tecnologias relacionadas a produtos e processos que
21
vão se reverter em benefícios econômicos, sociais e ambientais para a empresa e para a
sociedade.
A gestão de portfólio é feita sobre todos os projetos constantes da carteira dos programas
tecnológicos e das áreas tecnológicas. Deve-se assegurar o alinhamento entre a priorização
dos projetos feita pelos CTOs e a distribuição dos recursos e esforços, despendidos na
execução dos projetos. Também deve-se assegurar o bom desenvolvimento dos vários
projetos, para que os objetivos inter-relacionados sejam alcançados de forma adequada. Na
figura 2, demonstra-se através de um macro-fluxo o nascimento de uma proposta (PPP) até
que a mesma se torne um projeto de P&D.
Figura 2 – Macro fluxo da criação de um projeto de P&D
Planejamento
AvaliadoGer.Exec?
AprovaçãoPAN
Carteira deProjetos
Sim
Não
Sim
Sim
Ajustar
Revisar
Parecer Técnico
Rascunho
Aval. GerencialAval. Técnica
PPP
Solicitar Parecer?
Sim
Não
Carteira Programa?
Sim
NãoAvaliaçãoPrograma
PriorizaçãoCTO
AprovaçãoGer.Exec.
Não
Sim
Planejamento
AvaliadoGer.Exec?
AprovaçãoPAN
Carteira deProjetos
Sim
Não
Sim
Sim
Ajustar
Revisar
Parecer Técnico
Rascunho
Aval. GerencialAval. Técnica
PPP
Solicitar Parecer?
Sim
Não
Carteira Programa?
Sim
NãoAvaliaçãoPrograma
PriorizaçãoCTO
AprovaçãoGer.Exec.
Não
Sim
Arquivo Inativo de PPP’s
22
3.4 COMITÊS TECNOLÓGICOS OPERACIONAIS (CTO’S)
A área de produção do E&P faz uso de oito CTO’s de área tecnológica a saber:
� Elevação e Escoamento
� Engenharia de Instalações de Superfície
� Engenharia de Manutenção e Inspeção
� Engenharia de Poço
� Engenharia e Caracterização de Reservatórios
� Engenharia Naval
� Engenharia Submarina
� Processo e Medição de Fluidos
A estrutura organizacional dos CTO’s de produção compreende, um coordenador, assistido
por um facilitador, e um quadro de membros com direito a voto formado por gerentes do
CENPES/PDP, E&P-ENGP, Unidades de Produção ou Serviços, coordenadores de programa
e representantes do E&P-SERV e E&P-INTER, respectivamente.
Os CTO’s se reúnem anualmente, para a priorização da demanda de P&D e para o
acompanhamento e controle da execução dos projetos em carteira. Estas ações configuram o
Processo CTO da área de produção do E&P, para o qual foi desenhada a ferramenta de gestão,
Sistema CTO Unificado.
23
3.4.1 O SISTEMA CTO UNIFICADO
O Sistema CTO Unificado foi desenvolvido em dois ambientes de programação: Lotus Notes,
e MS-Excel, respectivamente. No ambiente Lotus Notes se encontra a base de dados do
Processo CTO montada via preenchimento de formulários específicos para cada passo do
macro-fluxo do processo. Complementarmente, no ambiente MS-Excel são disponibilizadas
visualizações de relatórios de planejamento, acompanhamento e controle de investimentos, de
carteiras consolidadas, de indicadores de desempenho e de arquivos inativos com o histórico
dos resultados consolidados do Processo CTO.
O Sistema está estruturado em dois módulos: o “Módulo PPP” para a gestão da demanda ou,
das Proposições Preliminares de Projeto e o “Módulo Projeto” para a gestão dos
investimentos de P&D (Projetos), respectivamente. Cada módulo possui seu próprio macro-
fluxo para as etapas representativas do processo de gestão correspondente. Neste trabalho nos
limitaremos a analisar o módulo PPP, mais precisamente no processo de hierarquização das
PPP’s.
3.4.2 MÓDULO PPP
O Módulo PPP do Sistema CTO Unificado foi concebido como ferramenta de apoio à parte
do Processo CTO relativa à gestão da demanda tecnológica da área de produção do E&P, cujo
macro-fluxo foi apresentado na figura 2.
A seguir veremos a apresentação das etapas do macro-fluxo do Módulo PPP do Sistema CTO
Unificado através dos respectivos formulários existentes no ambiente Lotus Notes e utilizados
para a gestão da demanda de P&D.
24
3.4.2.1 FORMULÁRIO DE DETALHAMENTO DE PPP
Identificada a demanda tecnológica, seja ela originária de uma necessidade da área
operacional ou de uma oportunidade vislumbrada para um cenário futuro, ela é registrada no
Sistema CTO Unificado através do Formulário de Detalhamento reproduzido na figura 3.
Figura 3 – Formulário de detalhamento da PPP. Fonte: Sistema CTO unificado
25
Figura 4 – Avaliação da atratividade da PPP. Fonte: Sistema CTO unificado
Além do detalhamento propriamente dito, este formulário serve também para que o
proponente da PPP proponha o seu vínculo com o conjunto de fatores e tecnologias
associadas mapeados pelo COMEP, o ambiente tecnológico (programa ou área tecnológica)
para a execução do eventual investimento de P&D e, por fim, para a realização de um
exercício de avaliação da PPP frente aos critérios de atratividade definidos pelo CTO.
Concluído o preeenchimento do formulário, a PPP passa a fazer parte da carteira de PPP’s do
CTO ao qual foi submetida, com o coordenador do mesmo.
A seguir, por solicitação do coordenador do CTO de competência, a PPP é enviada para
avaliações: técnica, por especialistas no fator tecnológico vinculado, e gerencial (do ponto de
26
vista de interesse do negócio), pelos membros do próprio CTO. Estas são registradas em
formulários especialmente projetados para este fim e apresentados a seguir.
3.4.2.2 FORMULÁRIO DE AVALIAÇÃO TÉCNICA DE PPP
No formulário de avaliação técnica, primeiramente o especialista avalia se a PPP se trata
efetivamente de uma proposta de P&D ou simplesmente de um serviço técnico, avaliação
esta, complementada por comentário livre para justificativa do seu veredito e uma apreciação
geral sobre a proposta. A seguir, são respondidas algumas perguntas que visam eliminar a
possibilidade de redundância nas carteiras de investimentos de P&D através da aprovação de
PPP’s com objetivo igual ou similar ao proposto por outras PPP’s, ou mesmo ao de projetos já
em andamento. Por fim, a análise técnica se encerra com o exercício de avaliação da PPP à
luz dos critérios de atratividade utilizando os critérios constantes no formulário de
detalhamento.
27
Figura 5 – Avaliação técnica da PPP. Fonte: Sistema CTO unificado
3.4.2.3 FORMULÁRIO DE AVALIAÇÃO GERENCIAL DE PPP
28
No formulário de avaliação gerencial, através de campo com uma escala padronizada, os
membros do CTO manifestam o grau de interesse do seu orgão de origem quanto ao possível
aproveitamento do desenvolvimento tecnológico que poderá resultar da PPP.
Segue-se um campo para comentário livre e, por fim, a mesma série de campos, mencionada
anteriormente, para o exercício de avaliação da PPP segundo os criterios de atratividade.
Figura 6 –Avaliação gerencial da PPP. Fonte: Sistema CTO unificado
Concluídas as avaliações técnica e gerencial de todas as PPP’s em carteira, começa a etapa de
priorização das mesmas na reunião anual dos CTO’s. Para tanto, é utilizado o Formulário de
Priorização apresentado a seguir.
3.4.2.4 FORMULÁRIO DE PRIORIZAÇÃO DE PPP
Inicialmente, o formulário apresenta a consolidação das informações dos formulários de
avaliação técnica e gerencial, à exceção daquelas referentes ao exercício de avliação da
atratividade.
29
Figura 7 – Consolidação das avaliações tecnicas. Fonte: Sistema CTO unificado
A seguir, à luz das avaliações consolidadas, os CTO’s registram no formulário sua decisão
quanto à priorização das PPPs, justificam esta decisão, definem órgão cliente e executante dos
eventuais projetos de P&D correspondentes, ratificam ou alteram os vínculos com o
planejamento estratégico, o ambiente de execução e, finalmente, definem se haverá, ou não,
participação externa à Petrobras no desenvolvimento tecnológico.
30
Figura 8 – Resumo da decisão do CTO. Fonte: Sistema CTO unificado
Feito este trabalho preliminar, e para as PPP’s consideradas efetivamente como propostas de
P&D, se inicia a etapa de priorização própriamente dita.
Considerando os dois parâmetros utilizados para priorização: atratividade e coerência com a
estratégia, e que este último é definido automaticamente pelo Sistema através do vínculo das
PPP’s com os fatores e tecnologias associadas, a etapa de priorização das PPP’s se resume
efetivamente ao cálculo das suas respectivas atratividades. Para isto, importados dos
formulários de detalhamento, avaliação técnica e gerencial, o formulário exibe uma grade
com os resultados consolidados das avaliações do proponente, técnicos e gerentes em relação
a este quesito.
31
Figura 9 – Consolidação das avaliações de atratividade. Fonte: Sistema CTO unificado
32
Após a análise destes resultados consolidados, o coordenador do CTO registra na coluna da
esquerda desta grade a decisão do comitê quanto à avaliação da PPP frente aos parâmetros de
atratividade. Esta ação deflagra o processo de cálculo da atratividade, sendo exibidos no
formulário as notas e pesos relativos a cada critério e, por fim, o valor calculado da
atratividade como a média ponderada das notas nos vários parâmetros e a sua conversão para
a escala de valores: muito alta, alta, média ou baixa, respectivamente.
O campo seguinte que traz a Coerência c/Estratégia, preenchida automaticamente à partir da
correlação da vinculada à PPP com a sua sustentabilidade final.
Confirmadas ou alteradas a atratividade e a coerência com a estratégia, a prioridade da PPP é
atribuída automaticamente pelo Sistema.
Figura 10 – Resultado da atratividade. Fonte: Sistema CTO unificado
33
Figura 11 – Resultado para a prioridade da PPP. Fonte: Sistema CTO unificado
Concluída a etapa de priorização, os coordenadores designados para as PPP’s são acionados
automaticamente pelo Sistema, solicitando a elaboração do seu planejamento físico e
orçamentário segundo uma estrutura de fases com horizonte plurianual e detalhamento
quadrimestral.
Tendo as PPP’s passado pelo crivo dos CTO’s de competência na etapa de priorização e os
seus planejamentos pela avaliação das gerências executantes, a aprovação final destas PPP’s
como novos projetos de P&D possui um viez predominantemente orçamentário. Para fins de
aprovação, o CTO analisa o orçamento total planejado para o projeto e principalmente o
orçamento relativo ao primeiro ano de execução dos projetos, ou seja, o orçamento previsto
para o ano seguinte ao corrente. E a razão deve-se ao fato de que o somatório dos orçamentos
planejados para o primeiro ano de execução dos planos físicos de todas as PPP’s que vierem a
ser aprovadas estará limitado pelo montante orçamentário aprovado no primeiro ciclo de
planejamento do E&P para investimentos em P&D e inserido no Planejamento dos
Dispêndios Gerais (PDG) da União, daí a necessidade de hierarquizarmos as PPP’s.
34
4. REFERENCIAL TEÓRICO
4.1 TOMADA DE DECISÃO
Freqüentemente enfrentam-se decisões onde diversos objetivos são desejados. São situações
também chamadas de decisões com critérios múltiplos ou com multiatributos. Nestas decisões
desejamos contemplar diversos objetivos, muitas vezes conflitantes, como por exemplo, ótimo
desempenho e baixo custo. Além disso, se a decisão for de grupo, adiciona-se mais uma
dimensão que é a dos distintos objetivos dos participantes do grupo (EHRLICH, 2004).
Nas últimas décadas, pesquisadores tentaram modelar o processo decisório estratégico e
identificar a maior partes dos tipos de decisões estratégicas. Uma tarefa não fácil já que, as
decisões estratégicas são muitas vezes não programadas e tomadas de maneira não estruturada
(SCHWENK, 1995).
Segundo Keeney e Raiffa (1982), a análise de decisão, do ponto de vista técnico, é uma
filosofia articulada por um conjunto de axiomas e procedimentos sistemáticos que visam
analisar responsavelmente a complexidade inerente a problemas de decisão.
Decisão é entendida como o processo, segundo o qual, chega-se a uma escolha de pelo menos
uma alternativa entre várias candidatas (GOMES, 2007). De acordo com Clemen e Reily
(2001), decisões são difíceis por serem complexas, estarem associadas a incertezas, objetivos
conflitantes e resultados dependentes de diferentes perspectivas.
A tomada de decisão é uma função que visa resolver ou dissolver o conflito de tradeoffs entre
os critérios adotados. Quando há apenas um critério, não há um problema de tomada de
decisão. Neste caso trata-se apenas de uma questão de pesquisa e mensuração. Apenas com
critérios múltiplos e não agregados é que podemos ir além da pesquisa e mensuração e
considerar um processo de tomada de decisão (ZELENY, 2010).
35
4.2 ANÁLISE MULTICRITÉRIO
Nos três últimas décadas, uma nova maneira de encarar os problemas de decisão tem atraído a
atenção de pesquisadores e profissionais. Esta nova abordagem, chamada de Multiple Criteria
Decision Analysis (MCDA) ou Apoio Multicritério a Decisão (AMD), está diretamente
relacionada à maneira que o(s) decisor(es) fazem suas escolhas, levando-se em consideração
critérios múltiplos, as correspondentes necessidades de avaliação e a estruturação de situações
complexas.
De acordo com Zeleny (2008) o AMD tornou-se um dos campos mais pesquisados desde o
início dos anos 70, pois se tornou necessário analisar o mundo por mais de uma única
dimensão.
O papel destinado a análise de decisão como ferramenta de apoio ao decisor no processo de
tomada de decisão, a palavra chave segundo Goodwin e Wrigth (2000) é exatamente análise,
no sentido de decomposição de um problema em um conjunto de situações de menor
complexidade.
Segundo Belton e Stewart (2002), de forma alguma, pode-se entretanto pensar a análise de
decisão como algo que produz resultados por si só. Os autores reconhecem como os três
principais mitos associados à análise: fornecer a resposta correta, retirar a responsabilidade de
quem decide e eliminar o sofrimento do processo devem ser descartados.
O Apoio Multicritério à Decisão tem como objetivo esclarecer cada decisão de modo que o
decisor possua subsídios suficientes para fazer sua escolha, entre as alternativas disponíveis,
qual caminho seguir, o que passa inclusive por recomendar ou favorecer uma opção, ainda
que não seja esta a escolhida, dado que se trata de apoio à decisão, não de sua tomada
efetivamente. O modelo analítico aplicado à escolha deve conduzir, contudo, ao que seria um
comportamento natural, óbvio ou esperado, desde que não haja preferência antecipada por
uma das alternativas disponíveis. Tal modelo deve, portanto, aumentar a coerência entre a
avaliação do processo, seus objetivos e valores voltados à decisão a ser tomada, representado
pela utilidade das alternativas e calcado na Teoria de Utilidade Multiatributo (MAUT)
(KEENEY E RAIFFA, 1999).
36
A teoria de utilidade com múltiplos atributos envolve uma tomada de decisão que escolhe
uma em inúmeras alternativas baseadas em dois ou mais critérios (NEPOMUCENO et al,
2000).
Podemos caracterizar as principais etapas do desenvolvimento e do uso de uma função
multiatributo por (GOMES, ARAYA E CARIGNANO, 2004):
Etapa 1 – Identificar os tomadores de decisão
Etapa 2 – Definir as alternativas
Etapa 3 – Definir os critérios relevantes para o processo de decisão
Etapa 4 – Avaliar as alternativas em relação aos critérios
Etapa 5 – Determinar a importância relativa aos critérios
Segundo Belton & Stewart (2002), o objetivo da Análise Multicritério (AMD) é integrar a
mensuração objetiva com julgamento de valor e, ao mesmo tempo, explicitar e administrar a
subjetividade envolvida. O objetivo da AMD não é fornecer uma resposta única, que
comporte apenas uma forma de interpretação ao problema em análise.
Vale lembrar que é praticamente impossível eliminar a subjetividade que existe em toda
tomada de decisão, mas, ao explicitá-la, em geral dá-se maior transparência ao processo
(GOODWIN, WRIGHT, 2000). Os autores relatam que o principal benefício que o tomador
de decisão pode obter ao utilizar o AMD é facilitar seu aprendizado e entendimento do
problema, suas prioridades, valores e objetivos. Uma vez estruturados esses elementos, a
metodologia funciona como um guia para auxiliá-lo na identificação da melhor ação ou curso
de ações.
37
4.3 AS ESCOLAS
As teorias de análise multicritério têm sido amplamente estudadas em nível mundial e, como
conseqüência, surgiram várias escolas de decisão multicritério, cada uma delas propondo um
conjunto de modelos e métodos mais flexíveis e confiáveis baseados numa estrutura forte que
permite a resolução de problemas de decisão com mais de um objetivo, critério ou atributo.
Os algoritmos multicritério podem ser classificados de acordo com a teoria em que se
baseiam, sendo as escolas Americana e Francesa os dois mais importantes agrupamentos de
métodos analíticos (GOMES, GOMES E ALMEIDA, 2002).
• A escola americana, que pressupõe a condição do decisor de obter uma concepção
exata sobre a utilidade dos scores de cada alternativa, e dos pesos de cada critério. Os
principais métodos da escola americana citados por Gomes, Araya e Carignano (2004)
são:
o Teoria da Utilidade Multiatributo, desenvolvido por Keeney & Raiffa (1999).
o Método de Análise Hierárquica, conhecido como AHP (abreviação para
Analytic Hierarchy Process ), criado por Thomas L. Saaty (1980).
• A escola francesa, que baseia sua ênfase nas limitações da objetividade do decisor.
Desta forma as preferências não são tão aparentes para o decisor, cabendo ao
pesquisador construir um modelo para julgamento de valor buscando hipóteses de
trabalho para fazer recomendações. Os principais métodos da escola francesa
relacionados por Gomes, Araya & Carignano (2004) são:
o ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant la RÉalité) , compreendendo
todos os métodos da família, desde o inicial ELECTRE I proposto por Roy em
1968.
38
o PROMÉTHÉE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment
Evaluations ), e todas as suas variantes.
Os métodos da escola americana se enquadram na categoria de medida de valor, enquanto
aqueles da escola francesa na categoria de métodos de superação.
Segundo Resende 2007, no que diz respeito às bases sobre as quais os métodos se apóiam, as
principais diferenças entre as escolas são as seguintes:
• Na escola americana existe o conceito de transitividade, isto é, se a melhor que b e b
melhor que c, então a melhor que c como premissa, enquanto na francesa não.
• A escola francesa trabalha com o conceito de incomparabilidade (considera que
determinadas alternativas não podem ser comparadas), enquanto na americana há
sempre possibilidade de comparação.
4.4 MAUT
Segundo Clemen & Reilly (2001), a razão básica de usar a função utilidade como um modelo
de preferência na tomada de decisão é para capturar as atitudes em relação ao risco e os
retornos que podem ser obtidos. Obter altos retornos e reduzir os riscos são os objetivos
conflitantes (trade-offs).
Keeney e Raiffa, em 1976, introduziram o conceito de se medir a utilidade de cada uma das
alternativas disponíveis ao decisor através da MAUT, Multi-Criteria Decision Analysis
(Apoio Multicritério à Decisão). O foco da teoria é a modelagem das preferências do decisor,
conforme explicado anteriormente (KEENEY; RAIFFA, 1999).
Segundo Belton & Stewart (2002), a intenção desse método analítico é a associação de um
valor a cada alternativa, produzindo-se uma ordem de preferência entre as alternativas que
39
seja consistente com os julgamentos de valor do agente de decisão. Quando se usa a MAUT, o
problema do tomador de decisões consiste em escolher a alternativa a no conjunto de
possíveis alternativas A, que o deixe mais feliz com o resultado X1(a), ..., Xn(a), medidas de
atributos específicos. Assim, é necessária uma forma de combinar X1(a), ..., Xn(a) num índice
escalar de valor. Portanto, deve-se especificar uma função de valor escalar v, definida sobre o
espaço de conseqüências, com a propriedade seguinte:
v(x1, x2, ...., xn) > v(x´1, x´2, ...., x´n) = (x1, x2, ...., xn) > (x´1, x´2, ...., x´n)
O símbolo > quer dizer “preferido ou indiferente a”. A função v é chamada de função de
valor. Essa mesma construção recebe múltiplos nomes na literatura, tais como função de
utilidade, função de preferência ou função de utilidade ordinal. A função de valor v serve para
comparar indiretamente vários níveis dos diferentes critérios, através dos efeitos que as
magnitudes xi, i = 1, ..., n. têm sobre v. O principal problema relacionado com o uso da
MAUT é como estruturar e quantificar uma função de valor v através de uma função f, tal que
v(x1, x2, ...., xn) = f[v1(x1), v2(x2), ...., vn(xn)], onde vi corresponde a uma função de valor sobre
o critério Xi. O modelo da MAUT consiste assim em calcular-se uma utilidade, expressa por
uma nota ou pontuação, para cada objetivo (ou critério) e depois somar-se, no caso particular
em que se emprega a modelagem pela função de utilidade aditiva, essas utilidades,
ponderando-se apropriadamente os critérios de acordo com suas importâncias relativas aos
demais, segundo descrevem Clemen & Reilly (2001).
Por conseguinte, o pressuposto básico da modelagem pela MAUT é de que existe uma função
de utilidade individual para cada um dos diferentes atributos ou critérios. A função de
utilidade aditiva, por sua vez, é a agregação, por adição, de um caso particular de tal função,
consistindo em uma média ponderada das utilidades individuais, conforme explicado por
Clemen & Reilly (2001), Gomes et al. (2002, 2004) e Keeney & Raiffa (1999), dentre outros
autores. Para o uso adequado de tal função aditiva, assume-se ainda que o domínio comum
das funções individuais encontra-se na mesma escala, de 0 a 1.
A ordem de preferência resultante do uso da função de utilidade implica, entretanto, a
observância de algumas condições técnicas. Além disso, as preferências modeladas por essa
função matemática são sempre completas, isto é, para cada par de alternativas, uma delas é
40
estritamente preferível à outra ou são indiferentes; ou seja, o emprego da MAUT não permite
a incomparabilidade entre alternativas. E ainda, preferências e indiferenças são transitivas.
Isso implica que, para três alternativas A, B e C, se A é preferível a B, e B é preferível a C,
então A é preferível a C. Essas duas condições constituem dois axiomas fundamentais, o da
ordenabilidade e o da transitividade (CLEMEN & REILLY 2001).
Para que a função de utilidade aditiva possa ser usada como instrumental de avaliação, é
necessário ainda que os critérios de decisão satisfaçam a condição de independência. Segundo
Belton & Stewart (2002), isso significa que a compensação entre quaisquer dois critérios que
o tomador de decisão esteja disposto a aceitar não depende de qualquer outro critério. Essa
condição implica que a ordenação de preferência em termos de um critério, admitindo-se que
os níveis de performance de outros critérios são fixos, não deve depender de quais são os
níveis de performance dos demais critérios. Keeney & Raiffa (1999) sugerem um modelo de
diálogo que o analista deve ter com o agente de decisão para determinar se a condição de
independência é satisfeita ou não. Caso se constate dependência entre qualquer par de
critérios, recomenda-se que a família de critérios seja repensada e transformada,
eventualmente através de agrupamentos ou mesmo de redefinições, segundo Clemen & Reilly
(2001). É necessário, no entanto, certificar-se de que os novos critérios refletem todos os
aspectos do problema e são, além disso, mensuráveis.
Segundo Belton & Stewart (2002), depois de obtidos os primeiros resultados calculados pela
MAUT, é necessário realizar uma análise de sensibilidade, com o intuito de verificar se as
conclusões preliminares são suficientemente robustas ou se são muito sensíveis a
determinadas mudanças em variáveis do modelo. Tais mudanças devem ser conduzidas para
verificar o impacto de uma possível falta de informação ou até mesmo fornecer uma
perspectiva diferente ao problema. Ainda segundo esses autores, do ponto de vista técnico a
análise de sensibilidade visa a determinar se algum parâmetro exerce influência crítica na
avaliação geral do modelo, ou seja, se uma pequena mudança num peso ou performance das
alternativas num critério pode provocar uma nova ordem de preferências. Já do ponto de vista
individual, a análise multicritério pela MAUT fornece embasamento para o analista ou agente
de decisão testar sua intuição ou avaliação particular do problema.
41
Os dois métodos predominantes de análise de alternativas para o MAUT são as formas aditiva
e multiplicativa (KEENEY e RAIFFA, 1999). Neste trabalho nos limitaremos a abordar a
forma aditiva. Para tal, faz-se necessário que os atributos sejam independentes.
Segue a forma geral do modelo aditivo (CLEMEN e REILLY, 2001):
∑=
=++=n
iiIinnnin xUkxUkxUkxxU
1111 )()(...)(),...,(
Onde ix é o valor do atributo i; iu é o valor da utilidade do atributo i; 0≤ ik ≤1 são as
constantes de peso para os n atributos tal que ∑ = 1ik .
4.4.1 – Uma breve aplicação da MAUT
Supondo que se quer ordenar de acordo com a ordem de preferência do decisor três opções de
PPPs. As mesmas serão analisadas de acordo com dois atributos, Prazo de Implantação e
Impacto no Meio Ambiente.
Seguindo as explicações de 4.4, a função utilidade será:
U(x1,x2) = k1U1(x1)+ k2U2(x2), onde:
k1 – Peso do critério Prazo de Implantação;
k2 – Peso do critério Impacto no Meio Ambiente;
x1 –Valor associado ao critério Prazo de Implantação;
x2 – Valor associado ao critério Impacto no Meio Ambiente.
42
Para montar a função utilidade será necessário quantificarmos as preferências do tomador de
decisão. Supondo que ambos os atributos tenham o mesmo peso, considera-se que cada um
possui um peso de 0,5. Na tabela 1, as avaliações feitas a cada uma das propostas de acordo
com critérios mencionados acima.
Atributos PPP1 PPP2 PPP3Prazo de Implantação >= 3 anos Imediato < 3 anosImpacto no Meio Ambiente Nulo Negativo Positivo
Proposições Preliminares de Projeto
Tabela 1 – Avaliações das PPPs.
Para quantificar as avaliações do(s) decisor(es) convencionou-se, pelo tomador de decisão,
uma escala com três possibilidades de resposta para cada um dos critérios onde a melhor
opção receberia valor 3, a opção intermediária nota 2 e a pior opção nota 1. Sabendo-se que
para o critério Prazo de Implantação, a melhor resposta possível é “Imediato”, seguido de “< 3
anos”, seguido de “>= 3 anos” e para o critério Impacto no Meio Ambiente a ordem é
“Positivo”, seguindo de “Nulo”, seguido de “Negativo”. Assim as funções de utilidade serão:
PPP1 – 0,5 x 1,0 + 0,5 x 2,0 = 1,5
PPP2 – 0,5 x 3,0 + 0,5 x 1,0 = 2,0
PPP3 – 0,5 x 2,0 + 0,5 x 3,0 = 2,5 (Melhor Opção)
De acordo com o exemplo as opções serão ordenadas de acordo com o valor de suas funções
utilidade. Sendo assim, a ordem das PPPs será: PPP3 > PPP2 > PPP1.
43
4.5 CONCEITOS BÁSICOS
4.5.1 Definição e estruturação do problema
Segundo Belton & Stewart (2002), há algum tempo, o principal foco na análise multicritério
era a avaliação de alternativas e a solução direta do problema decisório em análise, dando-se
pouca atenção à estruturação do problema. Atualmente, quando se identifica a existência de
inúmeras imprecisões e incertezas inerentes aos problemas decisórios mais complexos, dá-se
mais ênfase à modelagem do problema e à análise de sensibilidade de seus resultados.
Apesar dos muitos avanços no desenvolvimento de metodologias de apoio à tomada de
decisão, as dificuldades encontradas ao se tentar modelar os problemas reais fazem da
estruturação uma arte (ROSENHEAD & MINGERS 2001).
4.5.2 Identificação das Alternativas
Segundo Belton e Steward (2002), uma das etapas da estruturação refere-se à identificação de
alternativas, que juntamente seus objetivos, planos de ação e suas estratégias, constituem-se
no foco principal da análise multicritério. Os processos clássicos para gerar as alternativas de
solução para um problema são baseados em pensamentos focados em alternativas, o que pode
levar ao empobrecimento na criação de idéias pela natural tendência das pessoas de elegerem
rapidamente alternativas consideradas mais viáveis, acabando por tornar a discussão sobre o
universo escolhido recorrente e empobrecida (RESENDE, 2007).
4.5.3 Escolha dos Critérios
Os métodos de análise de decisão multicritério, em sua totalidade, apresentam uma demanda
natural por atributos sobre os quais a avaliação será feita (BELTON & STEWART, 2002).
44
Segundo Resende 2007, os critérios a serem estabelecidos devem satisfazer as seguintes
propriedades:
• Relevância de valor, que relata como o critério é ligado aos objetivos.
• Compreensão, que diz respeito ao entendimento comum pelos participantes.
• Mensurabilidade, dada a necessidade de se obter algum tipo de medida de cada
alternativa em relação ao critério.
• Não–redundância, não devendo haver outro critério medindo o mesmo fator.
• Independência de julgamento, de forma que o julgamento a respeito de um critério não
pode ser dependente do nível de outro critério qualquer.
• Balanceamento entre completude e concisão, que implica que a construção dos
critérios deve balancear esses dois objetivos conflitantes, ou seja deve representar as
possibilidades de mensuração das alternativas sem elevar o número de critérios a uma
situação operacionalmente inviável.
• Operacionalidade, considerando-se que se deve buscar trabalhar em situações onde
apenas esforços razoáveis sejam exigidos dos participantes do processo.
• Simplicidade versus complexidade, que na realidade combina as duas últimas
propriedades, buscando a melhor relação custo/benefício, onde como custo considera-
se a operação envolvida no trabalho com o critério e como benefício o grau de
precisão que se obtém na mensuração do mesmo visando o resultado final.
Segundo Castanhar e Gomes (2006), o peso de um atributo representa sua importância em
relação aos demais atributos considerados para avaliação das alternativas, nisso consiste a
chamada informação intercritério. Tal importância é influenciada, entre outros motivos, pelas
preferências pessoais dos agentes de decisão.
De acordo com Clemen & Reilly (2001), este é um problema muito comum em problemas
que envolvem tomada de decisão com objetivos múltiplos, ou seja, como optar pelas
compensações (trade-off) ideais entre um objetivo e outro. É exatamente nesse momento que
o decisor deve, a partir de seu próprio julgamento, confrontar os diferentes critérios, definindo
limites de perdas para os demais ao optar por um critério específico. O resultado dessa
avaliação é a ordenação de todos os critérios, de acordo com sua importância.
45
Quanto ao número de critérios a serem avaliados, a recomendação é que não se ultrapasse 7
(sete) , em função de estudos de psicometria que demonstraram limitações do cérebro humano
para comparar, ao mesmo tempo, mais de sete atributos (GOMES, ARAYA e CARIGNANO,
2004).
4.5.4 Independência dos Critérios
Para Clemen e Reilly (2001), a função utilidade aditiva deve permitir um desdobramento em diversas partes que representem seus diferentes critérios. Uma das condições para a separabilidade é a mútua independência em relação às preferências. Se ao separar dois atributos, as preferências de cada um deles permanecerem inalteradas conclui-se então que não há interação entre eles. Ou seja, a função utilidade não está deixando de capturar nenhum valor adicional, que existiria caso os critérios não fossem independentes entre si. Para os autores, entre dois atributos X e Y, a independência preferencial de Y em relação a X é validada quando as preferências sobre resultados específicos de Y não dependam dos níveis dos atributos de X. Pode-se ilustrar esta questão com o seguinte exemplo: Seja Y o tempo para a conclusão de um projeto de P&D na Petrobras e X seu custo. Se preferirmos concluir o projeto antes (Y menor), independente do custo (X sendo o mesmo ou maior), então Y é preferencialmente independente de X. Como existe a necessidade de mútua independência, X deve ser preferencialmente independente, logo devemos preferir custo menor, qualquer que seja o tempo para a conclusão do projeto. De acordo com Clemen e Reilly (2001), um método eficiente para determinar se as preferências do decisor são preferencialmente independentes é:
1. Fixar o nível de um atributo em seu valor mais baixo e estabelecer vários pares entre este atributo fixo e um variável.
2. Determinar sua preferência com relação aos pares.
3. Alterar o valor do atributo fixo e estabelecer novos pares. Se a escolha dos pares preferidos não se alterar, significa que as comparações independem do atributo fixo.
4.5.5 Pesos dos Critérios
De acordo com (Gomes, Gomes e Almeida, 2002), os principais métodos utilizados para
mensurar os pesos dos diferentes critérios são: AHP, Atribuição Direta de Peso (Direct
Rating), SMART (Simple Multi-Attribute Rating Technique) e Swing Weighting.
46
No método AHP, o decisor compara dois atributos e escolhe dentro de uma escala inteira de 1
a 9, que é associada a uma expressão verbal, a razão entre os pesos desses atributos.
No método Direct Rating, os pesos são atribuídos diretamente aos atributos, por exemplo,
usando-se uma escala de 0 a 100.
Para (SCHRAMM, 2008), no método SMART (Simple Multiattribute Rate Technique),
proposto por Edwards (1977), para conseguir obter os pesos de cada um dos critérios,
Edwards (1977), explorou a noção intuitiva de importância e a idéia de que num modelo
aditivo os pesos representam a importância relativa de um atributo em relação aos outros.
O procedimento desenvolvido por ele era simples, os decisores avaliavam o grau de
importância de cada atributo em relação aos outros e estas avaliações podiam ser facilmente
colocados num conjunto de pesos normalizados, porém, o procedimento ignorava que a escala
dos valores de cada alternativa, bem como a importância relativa dos critérios, tinha que ser
refletida em todos os pesos, ou seja, estes tinham que ser proporcionais a uma medida de
dispersão referente aos valores das alternativas multiplicada ou balizada por uma medida de
importância.
Porém, a dependência descrita acima foi ignorada na extração de pesos do SMART. Esse
problema foi sanado através de uma inovação desenvolvida no método, chamada troca de
pesos (Swing Weights, termo em inglês), que tem por finalidade considerar as importâncias
relativas dos critérios e os respectivos pesos.
Em termos práticos vamos imaginar que queremos determinar os pesos dos critérios que
utilizaremos para priorizar as diferentes Propostas de Projetos de P&D de uma determinada
área da Petrobras. Imaginando uma escala linear onde 0 é o pior resultado e 100 é o melhor, o
que queremos saber é em qual posição desta escala as Propostas de Projetos de P&D estão. É
neste momento que o método Swing Weighting mostra o seu diferencial, pois se a melhor nota
obtida pelas PPPs num determinado atributo foi 5 e a pior foi 4, muito provavelmente o
decisor verá pouco acréscimo de utilidade em se mudar de uma para outra. Isto resultará em
um peso mais baixo para aquele atributo, o que é muito interessante, pois se todas as PPPs
47
têm desempenhos muito parecidos em determinado critério, este último é pouco relevante em
uma análise comparativa.
Além disso, se todas as Propostas de Projeto obtiverem exatamente o mesmo resultado em
determinado critério, não haverá um pior e um melhor resultado, de forma que o peso daquele
atributo passa a ser igual a zero. Pelas vantagens até aqui mencionadas, que a técnica Swing
Weighting foi a escolhida para ser utilizada neste trabalho.
4.5.6 O Método Swing Weighting
Clemen e Reilly (2001) afirmam que este método pode ser utilizado em praticamente qualquer
situação que envolva avaliação com diferentes ponderações para cada critério, mas ressaltam
a necessidade da avaliação individual direta dos atributos através de experimentos nos quais o
tomador de decisão os compara e imagina seus resultados hipotéticos típicos.
De acordo com Von Winterfeldt e Edwards (1986), o Swing Weighting é um método de
avaliação dos pesos dos critérios para uma função de utilidade aditiva. Este método leva em
consideração o balanceamento dos pesos dos atributos das alternativas procurando capturar as
preferências do tomador de decisão.
Uma vez que o tomador de decisão possui as alternativas disponíveis e os critérios para a
avaliação dessas alternativas, o procedimento para a avaliação dos pesos dos critérios é
descrito abaixo em forma de etapas (VON WINTERFELDT; EDWARDS, 1986):
1) Criar uma alternativa hipotética que represente a pior avaliação de todos os critérios
entre todas as alternativas. Em termos práticos, selecionamos a pior avaliação de cada
atributo e montamos uma alternativa com esses valores. Esta alternativa é um
benchmark que servirá de base para o estabelecimento dos pesos das alternativas.
2) Dado o conjunto de critérios, selecionar um deles como sendo aquele que seria
escolhido se só pudéssemos melhorar um critério (aquele que provocaria impacto mais
positivo no resultado final). A partir daí, afaste este critério dos demais;
48
3) Repetir o passo anterior até que sobre somente o critério de menor importância para o
resultado final.
Neste ponto já temos a lista ordenada de critérios, do mais importante ao de menor impacto no
resultado final.
4) Associar ao primeiro critério selecionado, o mais importante, a taxa de 100 e zero ao
último critério. As demais avaliações serão estabelecidas por comparação direta. A
pergunta a ser respondida é: dado um determinado critério, qual o impacto no
resultado final ao variarmos as avaliações da pior para a melhor com relação à mesma
variação no melhor critério (aquele ao qual foi dada a taxa de 100)? Esta avaliação
relativa pode ser entendida como um percentual do peso de determinado critério com
relação ao melhor critério. Este procedimento é repetido para os demais critérios até o
último deles.
Neste ponto, além da ordenação dos critérios, já estamos de posse dos pesos relativos de cada
um.
5) Normalizar os pesos. Esta tarefa corresponde a dividir o peso de cada critério pela
soma dos pesos de todos os critérios. A soma dos novos pesos normalizados será,
obrigatoriamente, um.
6) Conhecidas as utilidades de cada critério, o passo final consiste de multiplicar o peso
de cada critério pela sua respectiva utilidade parcial, calculando a utilidade total.
4.5.7 Uma Breve Aplicação do Método Swing Weighting
Supondo que há três propostas de projetos de P&D para priorizar, de acordo com três
diferentes critérios descritos na tabela 2. Para atribuir os pesos dos critérios, iremos utilizar a
técnica Swing Weighting.
49
Ela funciona da seguinte maneira: primeiramente, definiu-se uma situação hipotética,
caracterizada como sendo a pior hipótese possível (benchmark), na qual todos os critérios
recebam a pior avaliação possível.
Por exemplo, para o critério Impacto Ambiental, foi caracterizado como benchmark a
hipótese de haver um impacto negativo. Fazendo o mesmo para os demais critérios, teremos
o pior cenário conforme descrito abaixo.
Critérios Proposta de
Projeto 1 Proposta de Projeto
2 Proposta de
Projeto 3
Pior Cenário (Pior proposta
possível)
Complexidade do Tema 2 3 1 1
Impacto ao Meio Ambiente 1 2 3 1
Aumento da Competitividade da Petrobras no Mercado
3 2 2 1
Tabela 2 – Exemplo de Propostas de Projetos de P&D avaliadas de acordo com 3 critérios
Depois da definição do pior cenário, perguntou-se ao decisor qual destes critérios ele
escolheria, caso somente um deles pudesse ser melhorado. Supondo que a resposta seja
Impacto ao Meio Ambiente, podemos afirmar que este é o critério mais importante.
Repetindo o passo anterior, vamos descobrir qual o segundo critério mais importante e assim
sucessivamente. Supondo que seja o Aumento da Complexidade da Petrobras no Mercado.
Assim já podemos dizer que temos um ranking de acordo com a importância dos critérios.
Ranking Critérios:1º Impacto ao Meio Ambiente2º Aumento da Competitividade da Petrobras no Mercado3º Complexidade do Tema
Tabela 3 – Ranking dos critérios para avaliação das PPPs
50
Depois que tivermos a ordem dos critérios, vamos atribuir 100 a opção que representa o
atributo mais importante. A partir daí daremos nota aos demais, de acordo com a comparação
entre cada atributo e o primeiro a ser escolhido.
A pontuação do critério intermediário será feita através de comparação direta. Se o Impacto
Ambiental tem peso 100, quanto o critério Aumento da Complexidade da Petrobras no
Mercado representa?
Vamos supor que ele represente 70% da importância do critério mais importante. Neste caso o
seu peso será 70 (0,7 * 100). Para Complexidade do Tema vamos atribuir peso 30. A partir
daí devemos normalizar e teremos os pesos finais de cada critério.
Critério Nota Peso NormalizadoImpacto ao Meio Ambiente 100 0,5
Aumento da Competitividade da Petrobras no Mercado 70 0,35
Complexidade do Tema 30 0,15
Tabela 4 – Pesos normalizados dos critérios.
Assim temos o peso que cada critério possuirá na função utilidade. A hierarquização das
propostas ficaria de acordo com o descrito abaixo. A proposta 3, que possui a maior
pontuação será a alternativa mais qualificada, seguida pelas propostas 2 e 1 respectivamente.
• Proposta 1: 0,5 * (1)+ 0,35 * (3) + 0,15 * (2) = 1,85
• Proposta 2: 0,5 * (2)+ 0,35 * (2) + 0,15 * (3) = 2,15
• Proposta 3: 0,5 * (3)+ 0,35 * (2) + 0,15 * (1) = 2,35 (MELHOR ALTERNATIVA)
51
4.5.8 Análise de Sensibilidade
Segundo Belton & Stewart (2002), depois de obtidos os primeiros resultados calculados pela
MAUT, é necessário realizar uma análise de sensibilidade, com o intuito de verificar se as
conclusões preliminares são suficientemente robustas ou se são muito sensíveis a
determinadas mudanças em variáveis do modelo. Tais mudanças devem ser conduzidas para
verificar o impacto de uma possível falta de informação ou até mesmo fornecer uma
perspectiva diferente ao problema. Ainda segundo esses autores, do ponto de vista técnico a
análise de sensibilidade visa a determinar se algum parâmetro exerce influência crítica na
avaliação geral do modelo, ou seja, se uma pequena mudança num peso ou performance das
alternativas num critério pode provocar uma nova ordem de preferências.
5. ESTUDO DE CASO
5.1 TOMADOR DE DECISÃO
No atual método utilizado pela Petrobras para a atribuição dos pesos, Direct Rating, os
tomadores de decisão são os participantes do CTO de Engenharia de Poço. Vale lembrar que
o CTO é composto por um coordenador e por vários avaliadores. Após todos avaliarem é
gerada uma nota para cada atributo. Este nota será o resultado das avaliações de todos.
Entretanto, como o peso dos critérios é definido pelo coordenador do CTO, pode-se afirmar
que este é extremamente relevante no processo.
Para este trabalho, iremos manter as notas dadas pelos avaliadores no CTO de Engenharia de
Poço no ano de 2008 e iremos alterar apenas os pesos dados aos critérios. Os pesos pelo
método Swing Weighting foram calculados com a participação da coordenadora do CTO de
Engenharia de Poço.
52
5.2 INDEPENDÊNCIA DOS CRITÉRIOS
Para verificar a independência entre os critérios, realizou-se o seguinte teste para cada par de
critérios.
Suponha que se desejasse verificar a independência preferencial do critério Impacto no Meio
Ambiente em relação ao critério Prazo de Implantação. Conforme mostra a figura 12, foram
definidos dois valores para Impacto no Meio Ambiente e dois valores para Prazo de
Implantação. Na primeira análise, testou-se o mesmo valor de Prazo de Implantação para os
dois valores de Impacto no Meio Ambiente. O tomador de decisão foi então solicitado a fazer
a escolha da melhor alternativa, ou seja, para o mesmo valor de Prazo de Implantação, ele
deveria escolher o melhor valor para Impacto no Meio Ambiente. Em seguida, repetiu-se a
variação de Impacto no Meio Ambiente, mas utilizou-se um segundo valor para Prazo de
Implantação. Para que fosse constatada a independência preferencial entre os critérios, a
escolha do decisor em relação a Impacto no Meio Ambiente deveria ter sido a mesma nas
duas análises, ou seja, deveria ser independente do valor de Prazo de Implantação.
Necessitou-se em seguida testar a independência de cada critério em relação aos demais. Este
teste foi realizado junto ao tomador de decisão para cada par de critérios, confirmando assim a
independência preferencial entre os nove critérios.
Critério 1 - Impacto no Meio Ambiente: Opções de Avaliação: “Positivo” ou “Negativo”
Critério 2 - Prazo de Implantação: Opções de Avaliação: “Imediato” ou “> que 3 anos”.
Primeira Análise: Opção 1: Impacto Positivo e Prazo Imediato Opção 2: Impacto Negativo e Prazo Imediato (Alternativa Escolhida)
Segunda Análise: Opção 1: Impacto Positivo e Prazo > que 3 anos. Opção 2: Impacto Negativo e Prazo > que 3 anos. (Alternativa Escolhida)
Figura 12 – Teste para avaliar a independência entre os critérios
53
5.3 AVALIAÇÃO DAS ALTERNATIVAS DE ACORDO COM OS CRITÉRIOS
Estes critérios foram escolhidos pelo Comitê Tecnológico da Petrobras. Este conjunto de
critérios foi elaborado com o objetivo de garantir o alinhamento dos projetos de P&D com os
objetivos estratégicos da empresa. A avaliação das alternativas foi feita de acordo com as
tabelas 5 e 6.
Uma vez definidas as alternativas de resposta, o próximo passo foi a ordenação dos diferentes
níveis na escala de 5 a 1, o que implica em julgamentos de valor, com relação a quanto cada
aferição vale, quando comparada com os outras possíveis. Este é um julgamento subjetivo por
parte de quem vai tomar a decisão e por isso foi elaborado pelo CTO de Engenharia de Poço.
Desta forma, os critérios foram divididos em dois grupos, os mono parametrizados e os bi
parametrizados. Os critérios mono parametrizados apresentam apenas uma aferição, já os bi
parametrizados apresentam duas e os resultados da avaliação destes critérios serão os
resultados destas duas aferições. Assim foram imaginadas as possíveis combinações entre
estas duas aferições para que se determinasse a pontuação, conforme pode-se constatar na
tabela 5.
Critério Aferições Escala Nota Parcial Combinações (A+B) Nota
EconomicidadeElevado 1 Elevado + Elevado 5
Moderado 3 Elevado + Moderado 4Pequeno 5 Elevado + Pequeno 3Pequeno 1 Moderado + Elevado 2Moderado 3 Moderado + Moderado 3Elevado 5 Moderado + Pequeno 4
Pequeno + Elevado 1Pequeno + Moderado 2Pequeno + Pequeno 3
Exequibilidade Não 1 Não + Não 1Sim 2 Não + Sim 3Não 1 Sim + Não 3Sim 2 Sim + Sim 5
Probabilidade de sucesso Baixo 1 Baixo + Madura 5Médio 3 Baixo + Em desenv. 4Alto 5 Baixo + Embrionária 3
Madura 1 Médio + Madura 4Em Desenv. 3 Médio + Em desenv. 3Embrionária 5 Médio + Embrionária 2
Alto + Madura 3Alto + Em desenv. 2Alto + Embrionária 1
Probabilidade de sucesso B
Exequibilidade A
Exequibilidade B
Probabilidade de sucesso A
Grau de complexidade do tema
Grau de maturidade da tecnologia associada
Existência de capacitação técnica na Petrobras
Existência de infra-estrutura instalada na Petrobras
Custo dos Recursos Humanos e Materiais
Valor do Benefício Potencial
Economicidade A
Economicidade B
Tabela 5 – Escala para aferição de critérios bi parametrizados
54
Critério Aferições Escala Nota Nulo 1
Mantém 3 Competitividade Impacto na competitividade da
Petrobras no mercado Amplia 5
> 3 anos 1 < = 3 anos 3 Prazo de Implantação
Perspectiva de implantação dos resultados
Imediata 5 Madura 1
Em Desenv. 3 Teor de Inovação Grau de inovação da tecnologia
associada Embrionária 5
< = 2 1 > = 3 e < = 5 3 Abrangência
Número de unidades que poderão ser atendidas com os resultados do
projeto > 5 5 Negativo 1
Nulo 3 Impacto no Meio
Ambiente
Impacto dos resultados do projeto ou do desenvolvimento no Meio
Ambiente Positivo 5 Negativo 1
Nulo 3 Impacto na Segurança
Operacional
Impacto dos resultados do projeto ou do desenvolvimento na Segurança
Operacional Positivo 5 Tabela 6 – Escala para a aferição de critérios mono parametrizados
5..4 DEFINIÇÃO DOS PESOS:
5.4.1 Através do Método Swing Weighting
Para definir o peso dos critérios através do método Swing Weighting foi realizada uma breve
explanação do método para a coordenadora do CTO de Engenharia de Poços. Após a
compreensão do método pela mesma, realizou-se uma entrevista para a definição dos pesos.
Primeiramente, definiu-se uma situação hipotética, caracterizada como sendo a pior hipótese
possível (benchmark), na qual todos os critérios receberam a pior avaliação possível.
Depois da definição do pior cenário, perguntou-se ao decisor qual destes critérios seria o
escolhido, caso somente um deles pudesse ser melhorado. Foi escolhido o critério Impacto na
Segurança Operacional, pode-se afirmar que este é o critério mais importante. A partir daí,
excluiu-se este critério e repetiu-se o passo anterior.
55
Descobriu-se então qual o segundo critério mais importante que foi Economicidade. Este
passo foi repetido oito vezes até que fosse elaborado um ranking de acordo com a importância
dos critérios, conforme ilustrado na tabela 7.
RankingImpacto na Segurança Operacional 1Economicidade 2Impacto no Meio Ambiente 3Probabilidade de sucesso 4Prazo de Implantação 5Exequibilidade 6Abrangência 7Competitividade 8Teor de Inovação 9
Tabela 7 – Ordenação dos critérios
Com a ordem dos critérios definida, foi atribuído 100 à opção que representa o atributo mais
importante. Em seguida, foi dada nota aos demais de acordo com a comparação entre cada
atributo e o primeiro a ser escolhido. A pontuação dos critérios intermediários foi feita através
de comparação direta com o critério “Impacto na Segurança Operacional”, conforme
demonstrado na tabela 8.
Peso (Em relação ao critério mais Importante)
Impacto na Segurança Operacional 100Economicidade 99Impacto no Meio Ambiente 90Probabilidade de sucesso 85Prazo de Implantação 85Exequibilidade 80Abrangência 75Competitividade 70Teor de Inovação 30
Tabela 8 – Pesos dos critérios
A partir daí, estes pesos foram normalizados e chegou-se aos pesos finais de cada critério,
conforme se pode verificar na tabela 9.
56
Peso (Em relação ao critério mais Importante)
Peso Normalizado
Impacto na Segurança Operacional 100 0,140 Economicidade 99 0,139 Impacto no Meio Ambiente 90 0,126 Probabilidade de sucesso 85 0,119 Prazo de Implantação 85 0,119 Exequibilidade 80 0,112 Abrangência 75 0,105 Competitividade 70 0,098 Teor de Inovação 30 0,042
Tabela 9 – Pesos normalizados dos critérios
5..4.2 Através do Método Direct Rating
Os pesos através do método Direct Rating foram calculados durante o CTO de Engenharia de
Poço ocorrido em 2008 e podem ser vistos na tabela 10. Na ocasião, os participantes, os
decisores em questão, reuniram-se e utilizando uma escala de 0 a 5, atribuíram pesos a cada
um dos critérios, onde 5 representa o mais importante e 0 o menos importante.
Critérios Pesos Pesos NormalizadosEconomicidade 4 0,167 Competitividade 1 0,042 Prazo de Implantação 3 0,125 Exequibilidade 2 0,083 Probabilidade de sucesso 2 0,083 Teor de Inovação 1 0,042 Abrangência 3 0,125 Impacto no Meio Ambiente 4 0,167 Impacto na Segurança Operacional 4 0,167
Total 24 1,000 Tabela 10 - Tabela de pesos calculados através do método Direct Rating
57
5.5 ELABORAÇÃO DA FUNÇÃO UTILIDADE:
5.5.1 Utilizando os pesos calculados pelo Método Swing Weighting
Uma vez que se têm os pesos de cada um dos critérios, item 5.4.1, o próximo passo é definir a função utilidade que quantificará cada uma das alternativas. Conforme descrito em 4.4, o valor de cada alternativa será obtido através da fórmula:
∑=
=++=n
iiIinnnin xUkxUkxUkxxU
1111 )()(...)(),...,(
Onde x1, ......, x10 representam as PPPs que foram submetidas às avaliações e k1,......k9 são os
pesos dos critérios. Assim a funções utilidade será:
U(x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9) = 0,14x1 + 0,139x2 + 0,126x3 + 0,119x4 + 0,119x5 + 0,112x6 + 0,105x7 + 0,098x8 + 0,042x9
Onde x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, e x9 representam respectivamente as notas atribuídas aos
critérios conforme será ilustrado na tabela 11.
5.5.2 Utilizando os pesos calculados pelo Método Direct Rating
Seguindo os passos descritos em 5.5.1, calcula-se a função utilidade para os pesos calculados
através do Direct Rating em 5.4.2.
U(x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9) = 0,167x1 + 0,167x2 + 0,167x3 + 0,083x4 + 0,125x5 + 0,083x6 + 0,125x7 + 0,042x8 + 0,042x9
Onde x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, representam respectivamente as notas atribuídas aos
critérios conforme será ilustrado na tabela 11.
58
5.6 CÁLCULO DA ATRATIVIDADE DAS PPPs
Com base na função utilidade avaliou-se cada uma das PPPs. O produto final da função
utilidade é um valor e quanto maior este valor, mais atrativa é a PPP. As propostas foram
avaliadas por representantes do CTO de acordo com os atributos descritos no item 5.3. As
notas dadas pelos avaliadores podem ser acompanhadas na tabela 11 e as mesmas foram
calculadas com base nos critérios descritos em 5.3.
Com as notas e os pesos pode-se calcular a atratividade de cada PPP. Como há um conjunto
de pesos calculados através do método Direct Rating e outro através do Swing Weighting, as
priorizações poderão variar.
Proposições Preliminares de Projeto
Economicidade
Competitividade
Prazo de Implantação
Exequibilidade Probabilidade de sucesso
Teor de Inovação
Abrangência Impacto no
Meio Ambiente
Impacto na Segurança Operacional
ENP-CENPES-003 3 3 1 5 3 3 3 3 3ENP-CENPES-007 4 3 3 5 3 3 3 3 3ENP-E&P-ENGP-002 4 3 3 5 3 3 3 3 3ENP-E&P-EXP-001 2 3 3 5 3 3 3 3 3ENP-E&P-SERV-002 3 3 5 5 4 3 3 3 3ENP-UN-BC-003 4 3 5 5 3 3 3 5 5ENP-UN-ES-001 5 5 5 5 4 3 3 3 3ENP-UN-RNCE-001 4 3 5 5 5 1 3 3 3ENP-UN-SEAL-001 3 3 5 5 3 3 3 3 3ENP-UN-SEAL-002 3 3 5 5 3 3 3 5 3
Critérios
Tabela 11 - Avaliações das PPPs.
Com o auxilio de uma planilha Excel pode-se calcular a atratividade de cada PPP. Primeiro
calculou-se utilizando a função utilidade com os pesos obtidos através do método Direct
Rating e depois utilizou-se os pesos obtidos através do Swing Weighting.
Na tabela 12 é possível ver os valores que cada PPP obteve. Nota-se que os valores obtidos
pelos dois métodos são diferentes.
59
Proposições Preliminares de Projeto
Método Direct Rating
Método Swing Weighting
ENP-CENPES-003 2,92 2,99 ENP-CENPES-007 3,33 3,36 ENP-E&P-ENGP-002 3,33 3,36 ENP-E&P-EXP-001 3,00 3,09 ENP-E&P-SERV-002 3,50 3,58 ENP-UN-BC-003 4,25 4,13 ENP-UN-ES-001 3,92 4,05 ENP-UN-RNCE-001 3,67 3,75 ENP-UN-SEAL-001 3,42 3,46 ENP-UN-SEAL-002 3,75 3,71
Tabela 12 - Cálculo da atratividade utilizando as funções utilidade
5.7 HIERARQUIZAÇÃO DAS PPPs
Com os resultados das funções utilidade em mãos, o próximo passo é ordenar as PPPs de
acordo com o valor final que cada uma obteve. As tabelas 13 e 14 mostram estes resultados. É
interessante notar que as ordenações não são as mesmas. A PPP “ENP-UN-SEAL-002”
aparece na terceira posição e a PPP “ENP-UN-RNCE-001” na quarta quando o método
utilizado foi o Direct Rating. Já com os resultados obtidos pelo Swing Weighting estas
mesmas PPPs aparecem nas mesmas posições só que em ordens diferentes, pois “ENP-UN-
SEAL-002” aparece na quarta posição e a PPP “ENP-UN-RNCE-001” na terceira.
Se por acaso a Petrobras decidir que apenas as três PPPs mais atrativas serão implementadas,
pode-se afirmar que a escolha do método para definição dos pesos teria grande influência no
resultado final.
Método Direct Rating
1ª ENP-UN-BC-003 4,25 2ª ENP-UN-ES-001 3,92 3ª ENP-UN-SEAL-002 3,75 4ª ENP-UN-RNCE-001 3,67 5ª ENP-E&P-SERV-002 3,50 6ª ENP-UN-SEAL-001 3,42 7ª ENP-CENPES-007 3,33 8ª ENP-E&P-ENGP-002 3,33 9ª ENP-E&P-EXP-001 3,00 10ª ENP-CENPES-003 2,92
Proposições Preliminares de Projeto
Tabela 13 – Ordenação das PPPs (Direct Rating)
60
Método Swing Weighting
1ª ENP-UN-BC-003 4,13 2ª ENP-UN-ES-001 4,05 3ª ENP-UN-RNCE-001 3,75 4ª ENP-UN-SEAL-002 3,71 5ª ENP-E&P-SERV-002 3,58 6ª ENP-UN-SEAL-001 3,46 7ª ENP-CENPES-007 3,36 8ª ENP-E&P-ENGP-002 3,36 9ª ENP-E&P-EXP-001 3,09 10ª ENP-CENPES-003 2,99
Proposições Preliminares de Projeto
Tabela 14 – Ordenação das PPPs (Swing Weighting)
5.7.1 Análise de Sensibilidade
Para fazer a análise de sensibilidade foram realizados três testes:
1- Os pesos dos critérios Abrangência e Exeqüibilidade foram zerados e os pesos dos
demais critérios mantidos. As ordenações ficaram inalteradas para ambos os métodos,
conforme tabela 15. Ao analisar as avaliações foi percebido que todas as PPPs
receberam nota 5 no critério Exeqüibilidade e que todas receberam nota 3 no critério
Abrangência, por isso, o fato de zerar estes critérios não altera em nada a
hierarquização das PPPs.
PPPsValor da Função Utilidade ( Direct
Rating )PPPs
Valor da Função Utilidade ( Swing
Weighting )ENP-UN-BC-003 4,37 ENP-UN-BC-003 3,26 ENP-UN-ES-001 3,95 ENP-UN-ES-001 3,18 ENP-UN-SEAL-002 3,74 ENP-UN-RNCE-001 2,88 ENP-UN-RNCE-001 3,63 ENP-UN-SEAL-002 2,84 ENP-E&P-SERV-002 3,42 ENP-E&P-SERV-002 2,71 ENP-UN-SEAL-001 3,32 ENP-UN-SEAL-001 2,59 ENP-CENPES-007 3,21 ENP-CENPES-007 2,49 ENP-E&P-ENGP-002 3,21 ENP-E&P-ENGP-002 2,49 ENP-E&P-EXP-001 2,79 ENP-E&P-EXP-001 2,21 ENP-CENPES-003 2,68 ENP-CENPES-003 2,11
Tabela 15 – Valor da função utilidade zerando os pesos dos critérios Abrangência e Exeqüibilidade
2- O peso do critério Impacto na Segurança Operacional foi zerado e os pesos dos demais
critérios mantidos. Neste caso percebeu-se que, na ordenação realizada com base nos
61
pesos calculados pelo Direct Rating não houve alteração na ordem das PPPs,
entretanto as PPPs “ENP-UN-BC-003” e “ENP-UN-ES-001” aparecem empatadas na
primeira posição. Já na ordenação onde os pesos foram calculados pelo Swing
Weighting, a ordenação apresentou duas alterações. A PPP “ENP-UN-ES-001” passou
da segunda para a primeira posição e a PPP “ENP-UN-BC-003” passou da primeira
para a segunda posição, conforme tabela 16. Vale lembrar que este critério foi o que
recebeu o maior peso quando se aplicou o Swing Weighting.
PPPsValor da Função Utilidade ( Direct
Rating )PPPs
Valor da Função Utilidade ( Swing
Weighting )ENP-UN-BC-003 4,10 ENP-UN-ES-001 3,63 ENP-UN-ES-001 4,10 ENP-UN-BC-003 3,43 ENP-UN-SEAL-002 3,90 ENP-UN-RNCE-001 3,33 ENP-UN-RNCE-001 3,80 ENP-UN-SEAL-002 3,29 ENP-E&P-SERV-002 3,60 ENP-E&P-SERV-002 3,16 ENP-UN-SEAL-001 3,50 ENP-UN-SEAL-001 3,04 ENP-CENPES-007 3,40 ENP-CENPES-007 2,94 ENP-E&P-ENGP-002 3,40 ENP-E&P-ENGP-002 2,94 ENP-E&P-EXP-001 3,00 ENP-E&P-EXP-001 2,67 ENP-CENPES-003 2,90 ENP-CENPES-003 2,57
Tabela 16 – Valor da função utilidade zerando o peso do critério Impacto na Segurança Operacional
3- O peso do critério Teor de Inovação foi zerado e os demais pesos mantidos. Para o
método Swing Weighting não houve alteração. Para o Direct Rating sim, pois a PPP
“ENP-UN-RNCE-001” que inicialmente aparecia na quarta posição, apresentou um
empate no valor da função utilidade com a PPP “ENP-UN-SEAL-002”, conforme
tabela 17. Deste modo, ambas encontram-se empatadas na terceira posição.
62
PPPsValor da Função Utilidade ( Direct
Rating )PPPs
Valor da Função Utilidade ( Swing
Weighting )ENP-UN-BC-003 4,30 ENP-UN-BC-003 4,01 ENP-UN-ES-001 3,96 ENP-UN-ES-001 3,93 ENP-UN-RNCE-001 3,78 ENP-UN-RNCE-001 3,71 ENP-UN-SEAL-002 3,78 ENP-UN-SEAL-002 3,59 ENP-E&P-SERV-002 3,52 ENP-E&P-SERV-002 3,46 ENP-UN-SEAL-001 3,43 ENP-UN-SEAL-001 3,34 ENP-CENPES-007 3,35 ENP-CENPES-007 3,24 ENP-E&P-ENGP-002 3,35 ENP-E&P-ENGP-002 3,24 ENP-E&P-EXP-001 3,00 ENP-E&P-EXP-001 2,96 ENP-CENPES-003 2,91 ENP-CENPES-003 2,86
Tabela 17 – Valor da função utilidade zerando o peso do critério Teor de Inovação
Com a análise de sensibilidade não foram verificadas grandes diferenças representativas
nos resultados. Aquelas PPPs que ocupavam as primeiras posições mantiveram-se lá. Este
consistência nos resultados evidencia a robustez do modelo.
6. CONSIDERAÇÕES FINAIS
6.1 CONCLUSÃO
Este trabalho mostrou, através de um estudo de caso, como a priorização de Proposições
Preliminares de Projetos de P&D na Petrobras pode ser facilitada pela aplicação da Análise
Multicritério, Teoria de Utilidade Multiatributo (MAUT).
Esta dissertação apresenta contribuições importantes para o processo decisório, na escolha de
uma carteira de projetos de P&D, uma vez que tais projetos apresentam requisitos muitas
vezes de difícil comparação e outros não facilmente quantificáveis pelos avaliadores ou
decisores.
O método MAUT mostra-se como um método de fácil entendimento e utilização, ao mesmo
tempo em que provê resultados de fácil compreensão, principalmente quando envolve vários
decisores da empresa. A metodologia revelou-se bastante útil para apoio às decisões
63
envolvidas neste estudo de caso, principalmente por permitir a construção de uma forma
organizada de se pensar sobre alternativas. Ficou evidente que para resolver este tipo de
problema, a estruturação correta é fundamental.
O principal objetivo da aplicação da metodologia MAUT não é fornecer uma solução ótima e
única, mas uma seqüência de ações consistentes para cada caso específico ou, simplesmente,
apoiar o tomador de decisão ao longo de seu processo decisório. Sob esta ótica, o objetivo
desta pesquisa e, conseqüentemente, do estudo de caso realizado, é fornecer uma análise
comparativa entre os resultados obtidos pela priorização de proposições preliminares de
projetos de P&D na Petrobras utilizando a teoria de análise multicritério MAUT como apoio e
os métodos Direct Rating e Swing Weighting para calcular os pesos dos atributos.
Foi feito um estudo de caso com base nas decisões que foram tomadas pelo Comitê
Tecnológico Operacional da área de Engenharia de Poços da Petrobras. Este comitê recebeu
diversas proposições e era necessário que as mesmas fossem ordenadas com base na
atratividade de cada uma delas. Quanto à forma de administração dos projetos, vale observar
que a linha de corte depende dos interesses da empresa, não tratadas neste trabalho.
O estudo de caso consiste em solucionar o mesmo processo de decisão de duas maneiras
distintas. São os mesmos tomadores de decisão, os mesmos critérios, as mesmas alternativas,
o mesmo objetivo, a única diferença é que, na elaboração da função utilidade foram usadas
duas técnicas distintas para a definição dos pesos dos critérios, o método Direct Rating e o
método Swing Weighting. A partir daí, os resultados obtidos através da aplicação destas duas
metodologias foram comparados e seus resultados analisados.
Através desta comparação concluiu-se que as diferenças nos resultados ocorreram
principalmente pelo fato do método Swing Weighting ter permitido que o decisor
demonstrasse de maneira mais precisa seus julgamentos de valor em relação aos critérios de
avaliação da atratividade. Acredita-se que este método é mais abrangente se comparado ao
Direct Rating. Diante do exposto neste trabalho, recomenda-se que a Petrobras passe a utilizar
o método Swing Weighting para a atribuição dos pesos dos critérios, utilizados na avaliação de
propostas de projetos de P&D em todos os seus CTOs.
64
A principal contribuição deste trabalho foi mostrar que a escolha do método para definição
dos pesos dos critérios em uma função utilidade é de extrema importância, pois pode
influenciar no resultado final. Assim, pode-se admitir que esta etapa é fundamental na
construção uma carteira de projetos de P&D.
6.2 RECOMENDAÇÕES PARA ESTUDOS FUTUROS
Este estudo limitou-se a estudar os dados do CTO da área de Engenharia de Poços da
Petrobras. Como mencionado ao longo deste trabalho, são muitos os CTOs existentes na
empresa e obviamente, as variáveis envolvidas numa análise multicritério como a realizada
aqui, possivelmente irão variar de acordo com a área da empresa. Entretanto, a forma de
estruturar o problema e levantar os dados será basicamente a mesma, por isso acredita-se que
este estudo pode ser aplicado em outras áreas da empresa , como por exemplo, Petroquímica,
Internacional e Gás & Energia.
Outro ponto importante é que, quanto ao número de critérios a serem avaliados, a
recomendação é que não se ultrapasse 7 (sete) , em função de estudos de psicometria que
demonstraram limitações do cérebro humano para comparar, ao mesmo tempo, mais de sete
atributos (GOMES, ARAYA e CARIGNANO, 2004). Atualmente são utilizados 9 (nove)
critérios para avaliar a atratividade de uma PPP . Acredita-se que estudos que busquem
reduzir o número de critérios podem ser de extrema importância.
Nesta dissertação limitou-se a abordar um problema cujos atributos eram independentes,
sendo assim, foi possível a utilização de função utilidade aditiva. Entretanto, como sugestão
para estudos futuros, recomenda-se pesquisar a aplicação da função valor multiatributo
multiplicativa para modelagem de problemas que demandem maior grau de complexidade em
sua representação.
65
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
AGÊNCIA NACIONAL DO PETRÓLEO GÁS NATURAL E BIOCOMBU STÍVEIS .
Disponível em: <http://www.anp.gov.br.>. Acesso em 19/11/2008.
BELTON, V.; STEWART, T. J. Multiple criteria decision analysis: an integrated
approach. Boston: Kluwer Academic Press, 2002.
CASTANHAR, D.; GOMES, L. F. A. M. A entrada de uma microempresa brasileira no
mercado internacional: aplicação do apoio multicritério à decisão. E&G Economia e
Gestão: Belo Horizonte, v. 6, n. 12, p. 122-142, jun. 2006.
CLEMEN, R. T.; REILLY, T. Making Hard Decisions with Decision Tools. 2. ed. Pacific
Grove: Duxbury, 2001.
EEHHRRLLIICCHH,, PP.. PPrr oocceeddiimmeennttooss ppaarr aa aappooiioo ààss ddeecciissõõeess –– GGeessttããoo ddooss rr iissccooss ee ddee oobbjj eett iivvooss
ccoonnff ll ii ttaanntteess.. AAppoossttii llaa ddaa EEssccoollaa ddee AAddmmiinniissttrraaççããoo ddee EEmmpprreessaass ddee SSããoo PPaauulloo ddaa FFuunnddaaççããoo
GGeettúúll iioo VVaarrggaass ((FFGGVV--EEAAEESSPP)),, 22000044.. DDiissppoonníívveell eemm
<<wwwwww..ffggvv..bbrr//aaccaaddeemmiiccoo//pprrooffeessssoorreess//ppiieerrrree__jj__eehhrrll iicchh>>.. AAcceessssoo eemm:: 1100 jjuunn.. 22000099..
IYIGUN, M. A group decision support system for multiobjective strategic R&D portfolio
selection and resource allocation using probabilistic tradeoffs. Systems Science Graduate
Program, Portland State University, 1994.
GOMES, L; GOMES, C; ALMEIDA, A. Tomada de decisão gerencial: enfoque
multicritério . 2 ed. São Paulo: Editora Atlas, 2006.
66
GOMES, L. F. A. M. Teoria da Decisão. São Paulo: Thomson Learning, 2007.
GOMES, L. F. A. M.; ARAYA, M. C. G.; CARIGNANO, C. Tomada de Decisões em
Cenários Complexos. Rio de Janeiro: Pioneira Thomson Learning, 2004.
GOMES, L.F.A.M.; GOMES, C.F.S. Tomada de Decisão Gerencial: Enfoque Multi-
Atributo . São Paulo: Atlas, 2002.
GOODWIN, P.; WRIGHT, G. Decision analysis for management judgment. Chichester:
John Wiley & Sons, 2000.
KEENEY, R.L.; RAIFFA, H. Decisions With Multiple Objectives: Preferences and Value
Tradeoffs. Cambridge: Cambridge University Press, 1999.
NEPOMUCENO, F.; SUSLICK. S.B.; WALLS, M.R., Investment and technology decicion
model in offshore oil exploration in Brazil: a decision analysis using multi-attribute
utility theory . Natural Resources Research, Journal Int. Mathematical Geology, vol.8, p 193-
203, 2000).
ORGANISATION FOR ECONOMIC CO-OPERATION AND DEVELOPMENT. Frascati
Manual – Proposed standard practice for surveys on research and experimental development.
France, 2002. Disponível em <http://www.oecd.org>. Acesso em: 06 jun. 2009.
67
ORGANIZAÇÃO PARA COOPERAÇÃO ECONÔMICA E DESENVOLVIMENTO
(OECD). Manual de Oslo: proposta de diretrizes para coleta e interpretação de dados sobre
inovação tecnológica. 1997. Trad. Finep. 2004.
PETROBRAS, 2008. Disponível em: <http://www.petrobras.com.br>. Acesso em
10/10/2008.
RESENDE, R.C. Priorização de Portfólio de Projetos de Telecomunicações Usando
Prométhée V. Dissertação de Mestrado Profissionalizante. Programa de Pós- Graduação em
Administração das Faculdades Ibmec, Rio de Janeiro, 2007.
ROSENHEAD, J.; MINGERS, J.; Rational Analysis for a Problematic World: Problem
Structuring Methods for Complexity, Uncertainty and Conflict. Chichester: John Wiley
and Sons, 2001.
ROUSSEL, P; SAAD, K; BOHLIN, N. Pesquisa & desenvolvimento: Como integrar P&D
ao plano estratégico e operacional das empresas como fator de produtividade e
competitividade. Tradução José Carlos Barbosa dos Santos; revisão técnica Moysés Gedanke
– São Paulo: Makron Books, 1992.
SAATY, T. L. The Analytic Hierarchy Process. Nova York: McGraw-Hill, 1980.
SARTORI, F; SOARES, S. Sistema Tecnológico da PETROBRAS - do poço ao posto.
Trabalho publicado na IV Conferencia Panamericana de END -Buenos Aires – Outubro de
2007. Disponível em <http://www.ndt.net/article>. Acesso em 15 jan. 2009.
68
SCHARAMM, F. Modelo de Apoio a Decisão para Seleção e Avaliação de Fornecedores
na Cadeia de Suprimentos da Construção Civil. Dissertação de Mestrado. Programa de
Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Recife, 2008.
SCHWENK, C. Inquiry method effects on prediction performance. Decision Sciences, 15:
449-462, 1984.
SCHWENK, C. R. Strategic decision making. Journal of management, [S.l.], v. 21, n.3, p.
471-493, 1995.
VON WINTERFELDT, Detlof; EDWARDS, Ward. Decision analysis and behavioral
research. Cambridge: Cambridge University Press, 1986.
WANG, J; HWANG, W. A fuzzy set approach for R&D portfolio selection using a real
options valuation model. Institute of Technology and Information Management, National
Chun Hsing University, Taiwan. 2005.
ZELENY, M. Human Systems Management: Integrating knowledge, management and
systems. New Jersey: World Scientific, 2008 (2nd printing)
ZELENY, M. Strategy as Action: from Porter to Anti-Porter, Int. J. Strategic Decision
Sciences, Vol. 1, No. 1, No prelo, 2010.