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Flávia Ribeiro Villela
Análise Multicritério para a Definição do Índice de Qualidade de Fornecimento de Energia Elétrica por uma Distribuidora
Dissertação de Mestrado
Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre pelo Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica do Departamento de Engenharia Elétrica da PUC-Rio.
Orientador: Prof. Reinaldo Castro Souza
Rio de Janeiro
Setembro de 2009
Flávia Ribeiro Villela
Análise Multicritério para a Definição do Índice de Qualidade de Fornecimento de Energia Elétrica por uma Distribuidora Dissertação de Mestrado apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica do Departamento de Engenharia Elétrica do Centro Técnico Científico da PUC-Rio. Aprovada pela Comissão Examinadora abaixo assinada.
Dr. Reinaldo Castro Souza
Orientador Departamento de Engenharia Elétrica - PUC-Rio
Dr. Luiz Flavio Autran Monteiro Gomes IBMEC
Dr. José Francisco Moreira Pessanha UERJ
Prof. José Eugenio Leal Coordenador Setorial do Centro
Técnico Científico - PUC-Rio
Rio de Janeiro, 09 de setembro de 2009
Todos os direitos reservados. É proibida a reprodução total ou parcial do trabalho sem autorização da universidade, da autora e do orientador.
Flávia Ribeiro Villela
Graduada em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade do Estado do Rio de Janeiro – IME/UERJ.
Ficha Catalográfica
CDD: 621.3
Villela, Flávia Ribeiro Análise multicritério para a definição do índice de
qualidade de fornecimento de energia elétrica por uma distribuidora / Flávia Ribeiro Villela ; orientador: Reinaldo Castro Souza. – 2009.
120 f. : il. (color.) ; 30 cm Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) –
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2009.
Inclui bibliografia
1. Engenharia elétrica – Teses. 2. Decisão multicritério. 3. Qualidade dos serviços. 4. MACBETH. 5. Energia elétrica. I. Souza, Reinaldo Castro. II. Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Departamento de Engenharia Elétrica. III. Título.
Agradecimentos
A DEUS pelo Seu amor tão grande por mim. A DEUS dedico este
trabalho.
A CAPES, ao CNPq e à PUC-Rio, pelo auxílio financeiro concedido, que
possibilitou a realização deste trabalho.
Ao meu orientador, Prof. Reinaldo Castro Souza, pela confiança, paciência
e simpatia, pelo aprendizado e oportunidades oferecidas.
Ao meu co-orientador, Prof. Carlos António Bana e Costa e ao João Bana
e Costa pelas orientações, contribuições, atenção e simpatia.
A toda minha família, especialmente aos meus pais Eval e Edina, pelo
apoio, cuidado e amor.
A minha irmã Gláucia, pela cumplicidade, carinho, amizade e
compreensão.
Ao Fábio pelo amor e por estar ao meu lado me apoiando em todos os
momentos.
A todos os meus amigos, pessoas maravilhosas que Deus colocou em meu
caminho, pessoas estas que nos momentos difíceis me incentivaram a prosseguir.
A amiga Carla, pelo carinho e ajuda tão importantes, desde a graduação.
A todos os professores, secretárias e demais funcionários do DEE da PUC
pelos ensinamentos e pela atenção. A Ana Paiva e ao Flávio pelo incentivo e
atenção.
Aos professores que participaram da Comissão examinadora, Prof. Luiz Flavio
Autran Monteiro Gomes e Prof. José Francisco Moreira Pessanha, por suas
valiosas contribuições.
Resumo
Villela, Flávia Ribeiro; Souza, Reinaldo Castro (Orientador). Análise Multicritério para a Definição do Índice de Qualidade de Fornecimento de Energia Elétrica por uma Distribuidora. Rio de Janeiro, 2009. 155p. Dissertação de Mestrado – Departamento de Engenharia Elétrica, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.
Esta dissertação apresenta, via um estudo de caso, o desenvolvimento de
um modelo de decisão multicritério para a definição do Índice de Qualidade de
Fornecimento de Energia Elétrica por uma distribuidora. O estudo desenvolveu
um processo interativo, apoiado pela abordagem multicritério e software
MACBETH. Este trabalho apresenta as diferentes componentes deste processo
interativo sociotécnico. MACBETH requer apenas julgamentos qualitativos sobre
as diferenças de atratividade entre elementos para gerar pontuações e pesos em
cada critério. Esse tipo de procedimento de julgamento motivou discussão e
aprendizagem no âmbito do grupo de trabalho, contribuindo para o
desenvolvimento de um sistema de valores em grupo. O modelo multicritério
desenvolvido é suficientemente genérico para ser facilmente aplicável a outras
distribuidoras de energia elétrica. O índice proposto pode ser adaptado e servir
como medida de comparação da qualidade dos serviços prestados entre as diversas
distribuidoras. Desta forma, o presente trabalho também se apresenta como uma
contribuição ao órgão regulador, que vem estudando a possibilidade de se definir
um indicador de qualidade que seja mais robusto e que leve em consideração
outros aspectos dos serviços de fornecimento de energia.
Palavras-chave
Análise Multicritério, Qualidade dos Serviços, MACBETH, Energia
Elétrica.
Abstract
Villela, Flávia Ribeiro; Souza, Reinaldo Castro. Multicriterion Analysis to create a Quality Index to evaluate the service provided by a distribution electricity utility. Rio de Janeiro, 2009. 155p. MSc Dissertation – Departamento de Engenharia Elétrica, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.
This dissertation presents, through a case study, the development of a
multicriterion decision model to create a Quality Index to evaluate the service
provided by a distribution electricity utility. The study used an iterative process
following the approach proposed by MACBETH software. The thesis shows the
different components of this social-technical process adopted. MACBETH
requires solely qualitative judgments about the attractiveness differences among
the elements in order to generate the weights and the marks for each criterion.
This type of judgment procedure motivates the discussion and the learning
process among the members of the working group, which results in a real
contribution to development of a group value system. The multicriterion model
developed is general enough to allow its implementation to others distribution
electricity utilities. This proposed index can be easily adapted and acts as a
comparison measure of the quality of the services provided by utilities. Therefore,
the present thesis also brings about a contribution to the regulator agent which is
searching for quality index that is robust enough to be implemented in any
distributing utility.
Keywords Multicriterion Analysis, Quality the services, MACBETH, Distribution
Electricity Utility.
Abstract
Villela, Flávia Ribeiro; Souza, Reinaldo Castro. Multicriterion Decision to create a Quality Index to evaluate the service provided by a distribution electricity utility. Rio de Janeiro, 2009. MSc. Dissertation – Departamento de Engenharia Elétrica, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.
This dissertation presents, through a case study, the development of a
multicriterion decision model to create a Quality Index to evaluate the service
provided by a distribution electricity utility. The study used an iterative process
following the approach proposed by MACBETH software. The thesis shows the
different components of this social-technical process adopted. MACBETH
requires solely qualitative judgments about the attractiveness differences among
the elements in order to generate the weights and the marks for each criterion.
This type of judgment procedure motivates the discussion and the learning
process among the members of the working group, which results in a real
contribution to development of a group value system. The multicriterion model
developed is general enough to allow its implementation to others distribution
electricity utilities. This proposed index can be easily adapted and acts as a
comparison measure of the quality of the services provided by utilities. Therefore,
the present thesis also brings about a contribution to the regulator agent which is
searching for quality index that is robust enough to be implemented in any
distributing utility.
Keywords Multicriterion Decision, Quality the services, MACBETH, Distribution
Electricity Utility.
Sumário 1. Introdução 1.1. O Setor de Energia Elétrica no Brasil 1.2. Qualidade dos Serviços de Energia Elétrica 1.2.1. Qualidade técnica 1.2.2. Qualidade no atendimento comercial 1.2.3. Qualidade na satisfação dos clientes 1.3. Definição do Problema 2. Metodologia 2.1. Metodologia Multicritério de Apoio a Decisão 2.2. Principais Métodos Multicritério 2.3. A Abordagem MACBETH 2.3.1. Fase de Estruturação 2.3.1.1. Árvore de Pontos de Vista 2.3.1.2. Operacionalização: Construção dos Descritores 2.3.1.3. Níveis de referência Bom e Neutro 2.3.2. Fase de Avaliação 2.3.2.1. Obtenção de Escalas de Valor Cardinais 2.3.2.2. Obtenção de informação ordinal 2.3.2.3. A transição de informação ordinal para cardinal
2.3.2.4. Questionamento e Julgamentos Qualitativos MACBETH 2.3.2.5. Escala precardinal MACBETH 2.3.2.6. De precardinal a cardinal: discussão em torno de uma escala 2.3.2.7. Formulação Matemática MACBETH 2.3.2.8. Informação de preferência inter-critérios 2.3.3. Definição do Perfil de Impacto 2.3.4. Modelo Aditivo de Agregação 2.3.5. Análises de sensibilidade e de robustez 2.3.6. Sistema de apoio à decisão M-MACBETH 2.3.7. Breve Histórico da investigação MACBETH 3. Índice de Qualidade Proposto 3.1. Definição do Problema 3.2. Objetivos 3.3. Construção do Modelo 3.3.1. Enquadramento do problema 3.3.2. Fatores Críticos da Qualidade 3.3.2.1. FCs da Qualidade na satisfação dos clientes 3.3.2.2. FCs da Qualidade técnica 3.3.2.3. FCs da Qualidade no atendimento 3.3.3. Construção dos Descritores 3.3.4. Construção de função de valor MACBETH 3.3.5. Ponderação dos critérios 3.3.5.1. Referências de ponderação 3.3.5.2. Ordenação dos pesos dos critérios
3.3.5.3. Avaliação qualitativa de diferenças de atratividade global 3.3.5.4. Quantificação dos pesos 3.3.5.5. Ponderação das Áreas de Interesse 3.3.6. Modelo utilizado na definição do Índice de Qualidade
4. Resultados 4.1. Perfil de impactos 4.2. Avaliações Locais 4.2.1. Qualidade Técnica 4.2.2. Qualidade na Satisfação dos Clientes 4.2.3. Qualidade no Atendimento 4.3. Índices de Qualidade Parciais 4.4. Análise de sensibilidade 4.5. Índice de Qualidade Global 4.6. Índices de Qualidade Locais 5. Discussão e Conclusão 6. Referências bibliográficas Anexo
1 Introdução
1.1. O Setor de Energia Elétrica no Brasil
Ao longo dos anos, passando por processos de privatizações e estatizações,
o setor de energia elétrica no Brasil cresceu de forma a comportar o crescimento
verificado no seu parque industrial e nas zonas urbanas. Inúmeras usinas
hidrelétricas e termelétricas foram construídas e montadas além de um aumento
substancial nas suas redes de transmissão e de distribuição. O crescimento
econômico do Brasil era acompanhado de perto pela oferta de energia
disponibilizada por seus sistemas de geração, transmissão e distribuição de
energia elétrica. Em todo esse período, uma estrutura fortemente monopolista foi
instaurada no setor com grandes empresas gerando e transmitindo energia elétrica
e várias empresas distribuindo essa energia. Quando não era o agente controlador
dessas empresas, o governo atuava como agente regulador do sistema,
determinando preços (tarifas) e requisitos técnicos e de qualidade da energia
comercializada.
Segundo Fittipaldi (2000), a partir da década de 90, com a necessidade
crescente de pesados investimentos no setor para que o processo de crescimento
da indústria nacional não sofresse descontinuidade, o Governo Federal chegou à
conclusão que não teria recursos para suprir os montantes necessários para a
expansão do sistema. Vislumbraram-se fatores que poderiam concorrer para o
estabelecimento de uma crise no setor elétrico brasileiro: insuficiência de
investimentos efetuados em décadas anteriores, esgotamento da capacidade de
geração de energia nas usinas hidrelétricas existentes, crescimento da economia
do país, etc. Com isso, seria fundamental a busca de novas alternativas que
viabilizassem uma reforma e uma expansão do setor com a inclusão de capitais
privados e novos agentes participantes no mesmo. Assim, o governo passa a
assumir o papel de agente orientador e fiscalizador dos serviços de energia elétrica
a serem prestados à população. Surgiu então a idéia de segregação das grandes
empresas verticalizadas (em geração, transmissão e distribuição de energia
elétrica) partindo-se para a privatização das áreas de geração e de comercialização
de energia, em um primeiro momento, para que fosse instituído um modelo
competitivo e de livre concorrência longe do mercado eminentemente
monopolista até então existente.
Assim, as atividades de geração, transmissão, distribuição e comercialização
de energia elétrica deveriam ser desempenhadas de forma autônoma e
independente. De acordo com Fittipaldi (2000), esta tendência tem sido verificada
a nível mundial onde todos os interessados em participar deste mercado têm livre
acesso aos sistemas de transmissão e de distribuição que, sendo monopólios
naturais, ainda permaneceriam sob a regulação do Governo Federal. O projeto de
privatização do setor elétrico brasileiro apresentou como meta fundamental do
governo, atual detentor da maior parte das empresas de geração, transmissão e
distribuição do país, introduzir a competição, com a inclusão de diversas empresas
no mercado, onde fosse possível e regular, através de um órgão governamental,
onde fosse necessário. Os setores de geração e de comercialização com
possibilidades de vir a comportar diversas empresas distintas, mostrava-se
eminentemente competitivo e passível de ser privatizado. Já os setores de
transmissão e de distribuição de energia, com características claras de não
concorrência (pois não é viável a implementação de várias linhas de transmissão
atendendo a mesma região e pertencentes a empresas diferentes) deveriam
permanecer, em um primeiro momento, sob o controle do governo. Através de um
órgão governamental forte e independente, o governo federal continuaria
regulando todo o setor bem como as relações entre todas as empresas envolvidas
no processo.
Em função do novo modelo do setor elétrico conformado para atender aos
interesses do capital privado por meio das privatizações das empresas elétricas,
atendendo o receituário do governo à época (década de 90), foi criada a Agência
Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) com o papel de celebrar contratos de
concessão do serviço público, regular a competitividade e as tarifas e fiscalizar a
produção, transmissão, distribuição e comercialização de energia elétrica do país.
1.2. Qualidade dos Serviços de Energia Elétrica
A energia elétrica é um serviço considerado de utilidade pública, portanto de
interesse do conjunto da população. Seu fornecimento exige quantidade, qualidade
e preço acessível. Por ser serviço de utilidade pública, cabe ao governo,
responsável pela concessão deste serviço, sua regulamentação e conseqüente
fiscalização, em função do interesse público envolvido nesta atividade.
Nesse cenário, o órgão regulador do setor elétrico tem como desafio garantir
a qualidade dos serviços prestados pelas concessionárias aos seus clientes. Para
alcançar esse objetivo, utiliza-se de instrumentos legais que asseguram a
manutenção e a melhoria dos níveis de qualidade do fornecimento de energia
elétrica.
Dentro de seu papel fiscalizador, a ANEEL passou a avaliar a qualidade da
energia elétrica através de indicadores de continuidade, de nível de tensão e de
ocorrências emergenciais, indicadores de qualidade do atendimento comercial e
de satisfação do consumidor. As concessionárias estão sujeitas à fiscalização e
aplicação de penalidades por parte do órgão regulador quando não atingirem as
metas estabelecidas para os indicadores de qualidade.
A ANEEL, por intermédio do Programa de Qualidade dos Serviços de
Energia Elétrica, busca assegurar a qualidade dos serviços, compatíveis com as
exigências e requisitos de mercado, e satisfação dos consumidores de energia
elétrica. Ellery Filho (2003) afirma que para atender ao público alvo, a atuação da
ANEEL, por intermédio do Programa, é especialmente relevante, traduzida nas
ações de fiscalização e de regulamentação adequada que assegure a qualidade do
fornecimento oferecido pelas concessionárias em todo o território nacional.
A qualidade do fornecimento de energia elétrica pode ser vista sob três
aspectos: conformidade, atendimento comercial e continuidade do fornecimento.
Segundo Tanure (2000), a conformidade caracteriza-se pelo grau de perfeição
com que a onda de tensão é disponibilizada aos consumidores. No atendimento
comercial consideram-se os aspectos referentes à relação comercial entre a
empresa e seus consumidores, em particular, o tempo de resposta às solicitações
dos consumidores, a cortesia do atendimento e o grau de presteza nos serviços
demandados. Por fim, destaca-se o principal aspecto da qualidade da energia
elétrica, a continuidade do fornecimento, pois o mais importante é a capacidade da
rede suprir continuamente a demanda sem interrupções.
Entretanto, percebe-se claramente que neste modelo de avaliação a
monitoração da qualidade é aplicada somente do lado da oferta dos serviços.
Desta forma, no presente trabalho, a qualidade dos serviços de energia elétrica é
avaliada segundo três componentes: qualidade técnica (conformidade e
continuidade do fornecimento), qualidade de atendimento ao consumidor
(atendimento comercial) e qualidade na satisfação das necessidades dos clientes
(grau de satisfação do consumidor com bens e serviços prestados pelas
distribuidoras). A inserção da percepção do consumidor neste contexto de
avaliação recai numa nova forma de monitoração da qualidade, porém, no lado da
demanda ou consumo da energia.
1.2.1. Qualidade técnica
O acesso à energia elétrica é um requisito essencial para o desenvolvimento
econômico e o bem-estar social. A ausência do fornecimento de eletricidade
restringe severamente as possibilidades de progresso sócio-econômico das
populações não atendidas, negando-as os benefícios que somente a energia
elétrica pode oferecer. Da mesma forma, um fornecimento intermitente e com
prolongadas interrupções não permite que os consumidores se beneficiem
plenamente do uso da eletricidade, imputando danos aos mesmos e a sociedade
como um todo (Pessanha & Souza, 2007).
Com o avanço tecnológico e o uso intensivo de artefatos eletrônicos,
domésticos e industriais, computadores e dispositivos que fazem uso da eletrônica
digital nos processos produtivos, a qualidade da energia elétrica passou a ser
preocupação não só dos consumidores, mas também da gestão das empresas já
que, ao mesmo tempo em que afeta a qualidade da energia fornecida, também é
afetada por esta baixa qualidade.
Sob o ponto de vista do bem estar do consumidor residencial há vários
problemas. O modo de vida moderno faz uso intensivo da eletricidade:
conservação de alimentos, confortos e facilidades domésticas, condicionamento
ambiental, lazer, pessoas que trabalham em casa, etc... sendo que muitos destes
equipamentos, na falta de energia elétrica, ou na deterioração da qualidade, trarão,
além de evidentes transtornos, prejuízos econômicos, comprometimento na saúde,
problemas sociais e outros. Para os serviços públicos, como por exemplo: serviços
de saúde, telecomunicações, transportes, bancos, prédios públicos, iluminação
pública, serviços de segurança, haverá problemas de segurança pública, riscos à
saúde pública até como conseqüência mortes. Os setores industrial e comercial
sofrem com perdas econômicas. No caso dos processos produtivos, dado que
muitos deles atualmente fazem uso intensivo da eletrônica digital, qualquer
variação na qualidade de energia elétrica fornecida traz enormes prejuízos, mesmo
quando não há transgressão aos limites impostos pelos reguladores. Por esta razão
a continuidade do fornecimento é o aspecto mais importante da qualidade da
energia elétrica e o que recebe maior atenção dos reguladores.
Segundo Pessanha & Souza (2007), a continuidade expressa o grau de
disponibilidade do serviço prestado pela concessionária, sendo avaliada por dois
indicadores: o DEC e o FEC. O DEC (Duração Equivalente de Interrupção por
Unidade Consumidora) exprime o intervalo de tempo que, em média, cada
consumidor ficou privado do fornecimento de energia elétrica, no período de
apuração e relaciona-se com a gestão do sistema de distribuição. Por sua vez, o
FEC (Freqüência Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora) exprime
o número de interrupções que em média cada consumidor sofreu no período de
apuração e reflete a fragilidade do sistema frente ao meio ambiente, o
envelhecimento ou a falta de manutenção adequada.
Para assegurar a qualidade do fornecimento oferecido pelas concessionárias
em todo o território nacional, a ANEEL buscou aperfeiçoar os sistemas de
aferição da qualidade dos serviços, a fim de estabelecer as metas de continuidade
que cada concessionária passou a cumprir a partir de 2001, proporcionando
melhor atendimento ao mercado (Ellery Filho, 2003).
Os padrões técnicos de continuidade do fornecimento de energia elétrica
tornaram-se incompatíveis frente ao processo de reestruturação do setor elétrico,
do avanço tecnológico dos equipamentos e dos processos de produção e das novas
exigências dos consumidores. Para suprir esta lacuna, a ANEEL editou a
Resolução Normativa n. 24, de 27 de janeiro de 2000, criando novos indicadores
para aferição da qualidade, para os quais estabelece padrões e metas a serem
cumpridas pelas concessionárias e multas pelo não cumprimento dos padrões,
além de várias outras obrigações.
Na esfera das inovações, a partir de 2001, os indicadores de qualidade
tradicionais passaram a constar das contas de energia elétrica. Todos os
consumidores conheceram seus indicadores DEC e FEC relativos ao mês
imediatamente anterior. Desde a criação da ANEEL, os indicadores tradicionais
de medição da qualidade do fornecimento de energia elétrica vêm apresentando
expressiva tendência de queda.
As concessionárias de distribuição de energia elétrica, a partir de 2003,
passaram a apurar quatro novos indicadores de atendimento a casos emergenciais
que prejudicam a segurança e/ou qualidade dos serviços. Dois deles são: Tempo
Médio de Preparação - TMP e Tempo Médio de Deslocamento - TMD das
equipes no atendimento a um conjunto de unidades consumidoras em determinado
período. As empresas tiveram ainda de registrar o Tempo Médio de Mobilidade -
TMM de pessoal na solução de problemas e o Percentual do Número de
Ocorrências Emergenciais com Interrupção de Energia - PNIE (Resolução
ANEEL n. 520, de 17 de setembro de 2002). Estes indicadores se somaram aos
índices de duração e freqüência das interrupções no fornecimento por conjuntos
de consumidores (DEC e FEC) e por unidades consumidoras (DIC e FIC), com o
objetivo de aferir a agilidade no atendimento a solicitações de consumidores,
sejam sobre problemas de abastecimento ou sobre deficiências na rede. Ellery
Filho (2003) também cita, como resultados de 2003, a implantação de
registradores automáticos para medição da qualidade do serviço, além da
monitoração das interrupções e restabelecimento de energia e a avaliação da
conformidade dos níveis de tensão.
Recentemente a ANEEL propôs a ampliação dos indicadores de qualidade
no fornecimento atuais para medir o desempenho das concessionárias de energia
elétrica através de novos procedimentos no tratamento das queixas dos usuários: o
indicador DEA (Duração Equivalente de Atendimento), que representará o tempo
médio de solução das reclamações, e o indicador FEA (Freqüência Equivalente de
Atendimento), que vai expressar o percentual de reclamações procedentes por
distribuidor. A minuta de resolução prevê o estabelecimento de metas para os
novos indicadores, com aplicação de penalidades para o distribuidor que não
cumpri-las, a partir de 2010.
Durante algum tempo, o processo de monitoração da qualidade do serviço
oferecido pelas concessionárias baseava-se, principalmente, na coleta e no
processamento dos dados de interrupção do fornecimento de energia elétrica
(DEC, FEC, DIC, FIC, DMIC), relativos à duração e à freqüência das
interrupções, por conjunto de consumidores e por consumidor individual, e dos
níveis de tensão, relativos à ocorrência da entrega de energia ao consumidor com
tensões fora dos padrões de qualidade definidos pela ANEEL. Entretanto,
percebe-se claramente que neste modelo de avaliação a monitoração da qualidade
é aplicada somente do lado da oferta de energia.
1.2.2. Qualidade no atendimento comercial
Outro aspecto muito importante na avaliação da qualidade dos serviços
prestados pelas concessionárias de eletricidade baseia-se no atendimento
comercial. De acordo com a Resolução ANEEL n. 57, de 12 de abril de 2004, a
qualidade de atendimento ao consumidor por ser analisada pelo conjunto de
atributos dos serviços proporcionados pela concessionária objetivando satisfazer,
com adequado nível de presteza e cortesia, as necessidades dos solicitantes,
segundo determinados níveis de eficiência e eficácia.
O atendimento comercial corresponde à relação cliente/fornecedor e abrange
os serviços rotineiros inerentes a novas ligações, faturamento e demais ações de
caráter comercial, tendo como canais de acesso para atendimento dos respectivos
serviços os postos de atendimento ou agências, internet e o atendimento
telefônico.
O atendimento telefônico, apesar de ser um canal complementar, atualmente
apresenta-se como a principal opção de acesso do consumidor às concessionárias
distribuidoras de energia elétrica. Por conta deste cenário, o órgão regulador
reconheceu a necessidade de estabelecer parâmetros que assegurem a qualidade
do atendimento telefônico, de forma a torná-lo confiável, eficiente e suscetível de
acompanhamento pelo órgão regulador.
Compete à ANEEL estabelecer as condições de atendimento por meio de
Central de Teleatendimento das concessionárias ou permissionárias do serviço
público de distribuição de energia elétrica. Para tal a ANEEL, em função das
sugestões recebidas de diversos agentes e setores da sociedade, no período de 19
de setembro a 20 de outubro de 2003, por ocasião da audiência publica nº 27
realizada no dia 28 de outubro do mesmo ano, publicou a Resolução nº 57, de 12
de abril de 2004, que estabelece regras para as Centrais de Teleatendimento,
contendo critérios de classificação dos serviços e metas de atendimento.
Segundo o órgão regulador, o acesso do solicitante à central de
teleatendimento pode ser de caráter emergencial (seja por situação de risco ou por
falta de energia), de forma que o atendimento às ligações deve ser realizado com
agilidade. Atendendo a essa premissa a resolução estabelece que a concessionária
deve disponibilizar atendimento telefônico (sem custo para o solicitante) até o
segundo toque da chamada, acesso em toda área de concessão e disponibilidade
24 horas por dia(Resolução ANEEL n. 363, de 22 de abril de 2009).
Na Resolução Normativa nº 363, de 22 de abril de 2009 foram propostos
indicadores típicos do setor de teleatendimento que afetam diretamente o
relacionamento empresas/consumidor (Índice de Nível de Serviço Básico, Índice
de Abandono e Índice de Chamadas Ocupadas). As metas dos indicadores de
qualidade do atendimento foram definidas a partir de índices de performance
considerados ótimos em relação ao mercado nacional; as concessionárias foram
agrupadas por porte e foi fixado um cronograma para o alcance progressivo das
metas para a qualidade do serviço.
De acordo com Ellery Filho (2003), em 2000 e 2001, a ANEEL implantou,
no projeto de Implantação do Sistema de Ouvidoria, Central de Teleatendimento -
CTA aos usuários, pelo telefone 0800-612010, abrindo um importante canal de
comunicação entre a ANEEL e os consumidores de energia elétrica de todo o
Brasil, aproximando a Agência dos usuários dos serviços. Os usuários de todo
país podem recorrer à central da ANEEL quando não conseguirem resposta das
concessionárias de energia elétrica às suas reclamações ou se a solução
apresentada não for satisfatória. Com o sistema de ouvidoria implantado, os
consumidores de energia elétrica de todo o país tiveram o acesso facilitado à
Agência para colocar as suas questões, solicitar informações, bem como demandar
providências para as controvérsias com as concessionárias.
Outra iniciativa da ANEEL no sentido de atender seu público-alvo, refere-se
a mudanças nas faturas de energia elétrica que, a partir de setembro de 2001,
passaram a mostrar, em local de fácil visualização, os telefones de atendimento
0800 das mesmas, das agências estaduais e também da ANEEL. Ellery Filho
(2003) afirma que esta medida facilitou o acesso a todas as centrais de tele-
atendimento para o encaminhamento de sugestões, reclamações e esclarecimento
de dúvidas.
1.2.3. Qualidade na satisfação dos clientes
Segundo Anderson & Fornell (2000), a manifestação do grau de satisfação
do consumidor com bens e serviços prestados pelas empresas se constitui na mais
legítima forma de orientação para a melhoria dos produtos e serviços, além de
possibilitar o exercício da cidadania. Isto abre novos caminhos para o público
consumidor e fortalece a sua participação na evolução da economia como um
todo.
Pensando nisso, a ANEEL desenvolveu o IASC (Índice ANEEL de
Satisfação do Consumidor) com o objetivo de avaliar o grau de satisfação dos
consumidores com a qualidade dos serviços prestados pelas concessionárias de
energia elétrica. Ellery Filho (2003) afirma que a existência do indicador de
satisfação dos consumidores com a prestação do serviço de energia elétrica passou
a constituir um importante instrumento adicional, que combinado com os
indicadores técnicos existentes, deverá orientar o trabalho de fiscalização da
ANEEL. A inserção do IASC neste contexto de avaliação recai numa nova forma
de monitoração da qualidade, porém, no lado da demanda ou consumo da energia.
É importante ressaltar que todos os indicadores estão articulados entre si, uma vez
que a deficiência de um reflete diretamente no desempenho dos demais. No
entanto, o IASC tem maior destaque, uma vez que está localizado na ponta da
cadeia produtiva, ligado ao consumidor final; desse modo, este indicador reflete o
desempenho de todos os demais indicadores.
No ano 2000, a ANEEL coordenou o desenvolvimento de metodologia
apropriada para o cálculo do índice, com periodicidade anual e abrangência
nacional, de forma a aferir a qualidade do serviço de energia elétrica em todas as
regiões do país. Assim, em 2000, foi realizada a primeira Pesquisa Nacional de
Satisfação dos Consumidores de Energia Elétrica, com o grau de satisfação dos
consumidores residenciais em relação às concessionárias de distribuição que
prestam o serviço de fornecimento de energia em todo o país. Entre os principais
objetivos da pesquisa, vale destacar:
• avaliar o grau de satisfação com as concessionárias de distribuição de
energia elétrica, a partir da percepção dos usuários residenciais;
• gerar um indicador único de satisfação do consumidor que indique a
percepção global do setor;
• gerar indicadores que permitam a comparação das empresas por seu porte
e por região geográfica;
• dotar às áreas de fiscalização e regulação de indicadores que permitam
avaliar o desempenho das empresas sob o ponto de vista dos
consumidores;
• constituir um banco de informações dos consumidores, com vistas ao
acompanhamento da evolução dos índices de satisfação dos usuários; e
• divulgar as informações coletadas, de modo a permitir que a população
possa avaliar a sua concessionária e, oportunamente, exercer seu direito de
escolha de outro fornecedor de eletricidade.
A relevância da pesquisa pode ser avaliada em função dos recursos de
análise que ela coloca à disposição da ANEEL, do setor elétrico e da sociedade.
Além de apresentar o ranking nacional, com o índice obtido por todas as
concessionárias, o levantamento apresentou quadros por grupos similares, como
região, porte das empresas e áreas de atuação. Os resultados permitem ao
consumidor conhecer os índices de sua concessionária e compará-los com os de
outras empresas. Essa avaliação ganha importância em razão do cenário futuro no
qual o consumidor poderá escolher livremente o seu fornecedor de energia.
Da mesma forma, os números da pesquisa oferecem subsídios para as áreas
de fiscalização e de regulação da ANEEL, que passam a contar com indicadores
que permitem avaliar o desempenho das concessionárias sob a ótica do
consumidor. Com periodicidade anual, a pesquisa permitirá verificar ainda em que
medida a atuação da ANEEL tem gerado mudanças nas atividades das empresas,
com reflexo na qualidade dos serviços prestados à sociedade.
O Índice ANEEL de Satisfação do Consumidor residencial foi obtido
ponderando-se os indicadores de cada concessionária pelo seu número de
consumidores. Este procedimento foi adotado para se ter uma avaliação da
realidade brasileira, considerando o porte de cada empresa. Em 2000 esse índice
atingiu 62,81% (média nacional).
No exercício de 2001, a execução da pesquisa ficou a cargo do Instituto Vox
Populi, que aplicou 19.200 questionários entre consumidores de 64 empresas
concessionárias de distribuição de energia elétrica. Na ótica dos consumidores, a
avaliação média das 64 concessionárias de distribuição de energia elétrica
pesquisadas em todo o país ficou em 63,22 pontos em uma escala de zero a cem
pontos (ANEEL).
A ANEEL realizou, em 2002, a terceira pesquisa junto ao consumidor
residencial, que resultou no IASC/2002, o Índice Brasil foi de 64,51 (ANEEL).
Comparativamente às pesquisas anteriores, realizadas em 2000 e 2001, observa-se
melhoria na média nacional. Neste mesmo ano, foi instituído o PRÊMIO IASC,
concedido às concessionárias melhor avaliadas pelos respectivos consumidores,
com o propósito de incentivar a melhoria contínua dos serviços prestados.
No ano seguinte, em 2003, o IASC passou a compor o cálculo do Fator X,
índice redutor aplicado ao reajuste de tarifa das concessionárias, por meio de sua
componente Xc (fator de qualidade). De acordo com o método de cálculo dessa
componente , aquelas concessionárias que não prestarem um serviço, na
percepção de seus consumidores, que alcance determinado nível de satisfação
esperado serão penalizadas. De forma simétrica, aquelas concessionárias que
superarem o nível de satisfação esperado serão beneficiadas (Resolução ANEEL
n. 55, de 5 de abril de 2004 Anexo II).
Para o ano de 2004 foi contratada a empresa Datamétrica Consultoria,
Pesquisa e Telemarketing para aplicação dos questionários. Nos anos anteriores
essa atividade foi realizada pelo Instituto Vox Populi Opinião e Mercado. No
entanto, ao serem divulgados os resultados, verificou-se significativa redução do
IASC médio nacional, que em vez de 63,63 pontos obtidos no ano anterior,
atingiu o patamar de 58,88 pontos (ANEEL). Tal redução apresentou-se mais
contundente ainda ao serem analisados os índices das distribuidoras, das 64
concessionárias, apenas 9 obtiveram crescimento percentual em relação ao ano de
2003. Assim, das 55 distribuidoras que apresentaram redução em seus índices, 23
apresentaram percentual inferior à redução nacional (-7,47%), e 32 obtiveram
redução superior, variando entre -7,54% e -32,84%. Tal fato levou à reavaliação
dos procedimentos adotados na apuração do índice e de sua aplicabilidade no
cálculo do Fator X.
De fato, a Superintendência de Regulação da Comercialização de
Eletricidade (SRC) identificou erros materiais e metodológicos na apuração do
IASC 2004, erros estes que comprometiam de forma significante e definitiva a
utilização do índice para o cálculo dos reajustes anuais das concessionárias de
distribuição de energia elétrica. Desta forma, a ANEEL decidiu (Despacho n.
1.298, de 22 de setembro de 2005) pela não utilização do IASC 2004 no cálculo
da componente Xc, integrante do Fator X, devendo utilizar-se para tal fim os
resultados obtidos na pesquisa imediatamente anterior (IASC 2003).
Em 2005, a pesquisa foi realizada pela empresa Datamétrica Consultoria,
Pesquisa e Telemarketing e o índice atingiu 61,38% (média nacional), a nota é a
média dos resultados apurados entre os consumidores entrevistados que varia da
maior pontuação, de 77,61, e a menor, de 44,10 (ANEEL). O IASC 2005
apresentou uma pequena melhora, cerca de 4 %, na avaliação em relação ao
resultado apurado em 2004.
1.3. Definição do Problema
Como visto anteriormente, os resultados do IASC eram empregados no
cálculo do Fator X, que é um índice redutor aplicado ao reajuste de tarifa das
concessionárias. Prevista nos contratos das distribuidoras, a revisão tarifária
periódica é um mecanismo diferente do reajuste anual das tarifas das empresas. A
revisão acontece, em média, a cada quatro anos e nesse processo, a ANEEL faz
um balanço geral da situação da receita e dos custos das distribuidoras e fixa um
novo patamar para suas tarifas, adequado à estrutura da empresa e de seu
mercado. Dentro desse contexto, o IASC era utilizado como um dos indicadores
para o cálculo da produtividade das empresas. As distribuidoras de energia que
recebessem avaliação negativa dos consumidores na pesquisa eram punidas com
uma pequena redução no percentual de seu reajuste de tarifas.
Porém, a partir de 2006 o IASC passou a ser questionado por ser um
indicador de satisfação levando em consideração somente o lado do consumidor.
Por esta razão, ele foi retirado como penalizador da tarifa e, desde então, estuda-se
a possibilidade de se definir um indicador de qualidade de fornecimento de
energia que seja mais robusto e que leve em consideração outros aspectos dos
serviços de fornecimento de energia.
O objetivo geral do estudo é desenvolver, via um estudo de caso, um índice
de qualidade de fornecimento de uma distribuidora de energia elétrica, que será
determinado a partir de um modelo de decisão multicritério. Além disso, o Índice
de Qualidade proposto neste trabalho permitirá uma visão unificada e temporal da
qualidade dos serviços prestados pela concessionária, bem como a comparação
real deste índice entre as diversas regionais da empresa.
Desta forma, o presente trabalho também se apresenta como uma
contribuição ao órgão regulador, que vem estudando a possibilidade de se definir
um indicador de qualidade que seja mais robusto e que leve em consideração
outros aspectos dos serviços de fornecimento de energia, em complementação à
regulação da qualidade já existente, em função da eliminação do componente Xc,
associado ao Índice ANEEL de Satisfação do Consumidor - IASC, do cálculo do
Fator X no processo de revisão tarifária das distribuidoras.
Com o propósito de dar resposta a esta necessidade, foi desenvolvido um
modelo multicritério para a definição do Índice de Qualidade de Fornecimento de
Energia Elétrica por uma distribuidora. O estudo desenvolveu um processo
interativo, seguindo a abordagem multicritério MACBETH e utilizando o sistema
de apoio à decisão M-MACBETH (software aplicativo que executa a abordagem
MACBETH) para apoiar esta tarefa.
A escolha de uma abordagem multicritério para sustentar a construção do IQ
influencia-se essencialmente por dois motivos: primeiro, porque este tipo de
metodologia permite a consideração explícita de todos os aspectos considerados
importantes na avaliação da qualidade da empresa e uma convicção de base é a de
que a introdução explícita de diversos critérios é um caminho melhor para uma
tomada de decisão robusta, quando se enfrenta um problema multidimensional, do
que a simples consideração de um único critério; segundo, porque a abordagem
MACBETH é a que defendemos como a mais adequada às características próprias
deste tipo de contexto de decisão, pois permite agregar os diversos critérios de
avaliação em um critério único de síntese por meio da atribuição de pesos aos
vários critérios, respeitando as opiniões dos decisores.
2 Metodologia
2.1. Metodologia Multicritério de Apoio a Decisão
A partir da década de 70 a eficiência dos modelos ortodoxos de Pesquisa
Operacional em análises de problemas gerenciais complexos começou a ser
questionada. A idéia dominante na década anterior de que todos ou quase todos os
problemas de decisão poderiam ser resolvidos por essas técnicas começa a se
mostrar incompleta. Um novo paradigma dos anos 80 e 90 sugere que não mais se
deve analisar problemas procurando uma solução ótima, e sim gerar projetos e
soluções de compromisso que permitam ultrapassar a confusão que cerca as
situações problemáticas empresariais (Ackoff, 1979). A partir de então,
argumenta-se que devemos passar do paradigma da otimização para as chamadas
soluções de aprendizado e construtivismo.
Entre as abordagens que surgiram como resposta a essas questões, podemos
destacar a Metodologia Multicritério de Apoio à Decisão (MCDA), que consiste
em um conjunto de métodos e técnicas para auxiliar ou apoiar pessoas e
organizações a tomarem decisões, sob a influência da multiplicidade de critérios.
A distinção entre a metodologia multicritério e as metodologias tradicionais
de avaliação é o grau de incorporação dos valores subjetivos dos decisores nos
modelos de avaliação, permitindo que uma mesma alternativa seja analisada de
forma diversa de acordo com os critérios de valor individuais de cada especialista.
Na perspectiva de apoio à decisão, a consideração da subjetividade, além da
objetividade, dos elementos na construção de modelos de avaliação, constitui uma
das principais vantagens dos atuais modelos multicritérios sobre os modelos
clássicos de pesquisa operacional.
A Metodologia Multicritério de Apoio à Decisão procura auxiliar a modelar
o contexto decisional, a partir da consideração das convicções e valores dos
indivíduos envolvidos, de tal forma a permitir a construção de um modelo no qual
baseia-se as decisões em favor do que se acredita ser o mais adequado. O processo
de apoio à decisão se caracteriza pela flexibilidade de permitir forte iteração do
modelo a ser construído com os tomadores de decisão e suas percepções da
problemática em estudo. A participação dos tomadores de decisão no processo de
construção do modelo é de fundamental importância para o aprofundamento das
discussões, gerando melhor compreensão do contexto decisório.
O processo de apoio à decisão está pautado em algumas convicções básicas
para desenvolver um modelo de decisão que deve evoluir durante todo o processo
(Bana e Costa, 1993), a saber:
• No processo decisório, devem ser considerados os aspectos de natureza
objetiva, assim como os aspectos tidos como subjetivos. Estes dois grupos
de aspectos são considerados inseparáveis e interconexos na representação
do contexto de decisão. Os aspectos de natureza subjetiva estão associados
aos julgamentos formulados pelos indivíduos participantes do processo
decisório e os aspectos objetivos são decorrentes das características das
opções.
• A adoção do construtivismo na busca da identificação de hipóteses de
trabalho para se fazer recomendações, levando assim à construção do
problema. O objetivo desta convicção é a construção de um “conjunto de
meios” que tornem possível aos atores envolvidos no processo decisório
progredirem de acordo com seus objetivos e sistema de valores.
• O paradigma da aprendizagem pela participação. Através da interatividade
dos atores envolvidos, é estabelecido um processo de discussão crítica. O
produto desta interação é a construção de uma estrutura partilhada pelos
intervenientes no processo.
Cabe neste momento ressaltar o termo Apoio à Tomada de decisão, pois
segundo Zeleny (1982), escolher é tarefa que o decisor tem de exercer por si
próprio, ninguém pode decidir por ele. Logo o decisor pode recorrer ao apoio de
um facilitador que utilizando-se de um conjunto de instrumentos, entre eles os
métodos multicritérios, procura apoiar o decisor ao longo do desenrolar da
decisão. Porém a responsabilidade final pela decisão é do decisor.
2.2. Principais Métodos Multicritério
Para a realização do processo de avaliação de um problema, numa
abordagem multicritério, pode-se usar várias metodologias. Gomes (2007)
examina os métodos multicritério e oferece uma importante contribuição
apresentando, numa linguagem acessível, as características principais dos métodos
de utilização mais comum. Para a visão panorâmica do número relativamente
grande de métodos multicritério hoje disponíveis aos praticantes da Teoria da
Decisão, consultar, por exemplo, Schärlig (1990), Vincke (1992), Bana e Costa
(1990), Clímaco (1997) e Triantaplyllou (2000).
Métodos ELECTRE
Os métodos ELECTRE (Elimination et Choix Traduisant la Réalité) –
ELECTRE I, IS, II, III, IV e TRI – são refinamentos e adaptações a diferentes
contextos de aplicação do primeiro método multicritério proposto, em Paris, por
Bernard Roy (1968). Os métodos ELECTRE constituem-se no cerne da chamada
escola européia (ou francesa) do apoio multicritério à decisão (Lootsma, 1990b;
Roy e Vanderpooten, 1996). Por sua rica estrutura lógica e, sem dúvida, por seu
pioneirismo no tratamento de problemas de decisão na presença de múltiplos
critérios, considera-se seu principal autor Bernard Roy, um dos grandes nomes da
Teoria da Decisão. O livro de Roy e Bouyssou (1993) é uma excelente referência
sobre os métodos ELECTRE.
De acordo com Gomes (2007), o que se faz com os métodos ELECTRE é,
tendo como base expressões algébricas da modelagem de preferências, resolver
problemas de: a) seleção – ELECTRE I (Roy, 1968) e ELECTRE IS (Roy e
Skalka, 1984); b) ordenação – ELECTRE II (Roy e Bertier, 1973), ELECTRE III
(Roy, 1978), ELECTRE IV (Roy e Hugonnard, 1982); ou c) classificação –
ELECTRE TRI (Wei, 1992). O conceito-chave dos métodos ELECTRE é o de
relação de superação, em termos bem simples, afirma-se que uma alternativa
supera outra quando a primeira é pelo menos tão boa quanto a segunda. O livro
Guigou (1974) foi pioneiro na apresentação dos conceitos subjacentes aos
métodos ELECTRE I e ELECTRE II, aplicados à avaliação e à previsão na
presença de múltiplos critérios.
Métodos PROMÉTHÉÉ
PROMÉTHÉÉ (Preference Ranking Organization Method for Enrichment
Evaluations) designa outra das famílias de métodos multicritério da escola
européia do apoio multicritério à decisão, que também faz uso da noção de relação
de superação, por meio do conceito de “fluxo líquido de superação”. Seu principal
criador é Jean-Pierre Brans. Uma das referências pioneiras sobre métodos
PROMÉTHÉÉ é o artigo de Brans, Mareschal e Vincke (1984). Também
encontra-se uma ótima exposição dos métodos PROMÉTHÉÉ no livro de Brans e
Mareschal (2002).
Segundo Gomes (2007), propuseram-se as quatro primeiras variantes dessa
família de métodos – PROMÉTHÉÉ I, II, III e IV – para solucionar problemas de
ordenação. Essas variantes são aplicadas a um sistema de relações de preferência
nebulosas e utilizam comparações binárias (ou seja, aos pares) entre as
alternativas, comparando os seus desempenhos relativamente a cada um dos
critérios.
Teoria da Utilidade Multiatributo
A Teoria da Utilidade Multiatributo, também conhecida por MAUT
(Multiattribute Utility Theory), consiste em uma extensão natural da Teoria da
Utilidade (Fishburn, 1970), para o contexto no qual cada alternativa seja descrita
por uma lista de atributos. Como leitura sobre a MAUT, Gomes (2007) sugere o
livro de Keeney e Raiffa (1976); o Capítulo 6 de Gomes, Gomes e Almeida
(2002); e o Capítulo 3, p. 19-41, de Gomes, Araya e Carignano (2004).
Utilidade é uma medida da satisfação decorrente do consumo de um bem
ou de um serviço, e é expressa por meio de uma função matemática, denominada
função de utilidade. Keeney e Raiffa (1976) introduziram o conceito de se medir a
utilidade de cada um das alternativas candidatas à resolução de um problema
decisório, na presença de múltiplos atributos, pela construção de uma função
matemática. Essa função, denominada “função de utilidade (ou de valor)
multiatributo”, pode ter diferentes formas matemáticas, sendo a forma aditiva a
mais empregada. De acordo com Gomes (2007), a utilização da MAUT permite
obter a melhor solução para um problema decisório complexo, identificar o
conjunto das melhores soluções para tal problema ou, simplesmente ordená-las da
melhor para a pior delas.
Método de análise hierárquica (AHP)
Um dos primeiros métodos desenvolvidos para solucionar problemas de
tomada de decisão na presença de múltiplos critérios, quantitativos e qualitativos,
foi o método de análise hierárquica, mais conhecido como método AHP, ou
simplesmente, AHP (abreviação do inglês Analytic Hierarchy Process). O AHP
foi criado na década de 1970 por Thomas L. Saaty. São várias as fontes de
informações sobre o método AHP, com destaque para Saaty (1991); Gomes,
Araya e Carignano (2004); Goodwin e Wright (2000) e Bana e Costa e Vansnick
(2001).
A aplicação do AHP a um problema inicia-se com a organização de uma
hierarquia de objetivos ou de critérios representativa dos diferentes pontos de vista
envolvidos na sua resolução. A essência dos cálculos subjacentes ao AHP é um
teorema de álgebra linear, conhecido como teorema de Perron-Frobenius (Perron,
1907). Esse teorema permite que toda a hierarquia de objetivos ou critérios seja
sintetizada mediante o cômputo de uma lista de pesos globais, cada um deles
correspondendo a uma das alternativas candidatas (Gomes, 2007). De modo a
disseminar ao máximo o uso do AHP, foi desenvolvido o software o Expert
Choice.
O método da Teoria da Utilidade Multiatributo e o método de análise
hierárquica são representativos da chamada escola norte-americana do apoio
multicritério à decisão, seguindo enfoques prescritivo e descritivo. Assim, os
métodos estritamente pertencentes à escola francesa, como é o caso dos métodos
ELECTRE e PROMÉTHÉÉ, agregam, a partir do conceito de relação de
superação, todas as informações provenientes dos diferentes agentes de decisão
sem, no entanto, efetuar uma única operação de síntese. Os métodos da escola
norte-americana, por sua vez, trabalham com a idéia de agregar todas aquelas
informações por meio de uma grande síntese (Gomes, 2007).
Método MACBETH
O método MACBETH (Measuring Attactiveness by a Categorical Based
Evaluation Technique) foi desenvolvido por Carlos A. Bana e Costa e Jean-
Claude Vansnick, na década de 90 (Bana e Costa, 2001; Bana e Costa e Vansnick,
1999 e 2000). O foco principal do MACBETH é a interação entre os agentes e o
analista de decisão. Bana e Costa e Vansnick (1999) apresenta o método
MACBETH de forma bastante clara, constituindo-se leitura obrigatória para quem
deseja entendê-lo.
Gomes (2007), sobre o método MACBETH, afirma que este orienta-se
principalmente para a abordagem de problemas de seleção e de ordenação,
contendo elementos tanto da escola norte-americana como da escola européia do
apoio multicritério à decisão, embora com provável predominância da primeira
sobre a segunda. É indiscutivelmente, um método multicritério elegante e de
aplicabilidade relativamente fácil, e a flexibilidade de sua escala é um de seus
pontos fortes.
Cabe destacar que o presente trabalho de investigação teórico-aplicada foi
desenvolvido seguindo a abordagem multicritério MACBETH e utilizando o
sistema de apoio à decisão M-MACBETH (software aplicativo que executa a
abordagem). A abordagem MACBETH será apresentada em detalhes na seção 2.3.
Método TODIM
O método multicritério TODIM (acrônimo de Tomada de Decisão
Interativa e Multicritério), é provavelmente o único método multicritério
fundamentado na Teoria dos Prospectos (Kahneman e Tversky, 1979). A Teoria
dos Prospectos, que foi objeto de Prêmio Nobel de Economia, concedido em 2002
(Roux, 2002), descreve como se tomam decisões em meio ao risco. Como toda e
qualquer decisão implica incorrer em algum tipo de risco, calcada em observações
empíricas, reza que a racionalidade do tomador de decisão, confrontado com o
risco, passa por uma ponderação relativa de ganhos e perdas, sempre definidos
com relação a um ponto de referência. O método TODIM, de modo a poder
aplicar esse paradigma a uma base de dados proveniente de cálculos e de juízos de
valor, deve testar formas específicas das funções de perdas e ganhos (Gomes,
2007).
O TODIM tem parte de suas raízes na tese de doutorado de Gomes (1976).
No Capítulo 5 de Gomes, Araya e Carignano (2004), explica-se com detalhes o
método TODIM. Encontram-se algumas das várias aplicações já realizadas desse
método em: Gomes e Lima (1992a; 1992b); Gomes e Duarte (1998); Gomes,
Duarte e Moraes (1999); Trotta, Nobre e Gomes (1999); Costa, Almeida e Gomes
(2003); e Passos e Gomes (2005). Roy e Bouyssou (1993), sobre o método
TODIM, afirmam que este é: “[...] um método tendo como base a Escola Francesa
e a Escola Americana. Combina aspectos provenientes da Teoria da Utilidade
Multiatributo, do método AHP e dos métodos ELECTRE” (p.638)
Escola holandesa do apoio multicritério à decisão
Existe um conjunto relativamente grande de métodos multicritérios
desenvolvidos na Holanda desde os anos 1970 cujas aplicações, em sua ampla
maioria, têm sido realizadas em campos como economia regional, urbana ou
gestão ambiental. Portanto, por sua importância no desenvolvimento histórico e
aplicativo do apoio multicritério à decisão, Gomes (2007) cita obras de Lootsma
(1993; 1994ª; 1994b), além de Ancot (1988), Delft e Nijkamp (1977), Janssen
(1994), Nijkamp (1977; 1979; 1980), Rietveld (1980), e Voogd (1989), como
alguns dos mais importantes nomes da escola holandesa. Seus métodos enfocaram
basicamente problemas multicritério de seleção, ordenação e classificação,
similarmente aos métodos da chamada escola européia.
A escolha do método multicritério
De acordo com Gomes (2007), pauta-se normalmente a escolha de um
método particular em contraposição a outros métodos, considerando-se o sólido
conhecimento de um número razoavelmente grande de métodos que esse
profissional detém. Esse conhecimento incluía adequação de se aplicar cada
método ao problema, aqui considerados os seguintes aspectos principais: a) a
natureza do problema a ser resolvido (isto é, seleção, ordenação, classificação e
descrição); b) as possíveis formas de levantamento e de compilação de dados; c) a
estrutura de relacionamentos entre objetivos do problema; e d) o tipo de
comunicação que se espera entre o analista e o tomador de decisão, mormente
durante as etapas da análise de decisão.
2.3. A Abordagem MACBETH
MACBETH (Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation
Technique) é uma abordagem de apoio à decisão multicritério desenvolvida por
Carlos A. Bana e Costa e J. C. Vansnisck, na década de 90. A distinção
fundamental entre MACBETH e outros métodos de Análise de Decisão com
múltiplos critérios é que MACBETH requer apenas julgamentos qualitativos
sobre as diferenças de atratividade em múltiplos critérios para ajudar um decisor,
ou uma tomada de decisão em grupo, quantificar a atratividade relativa das
opções. Sete categorias semânticas de diferença de atratividade são introduzidas
em MACBETH: diferença de atratividade nula, muito fraca, fraca, moderada,
forte, muito forte e extrema. Daí a origem do nome da abordagem MACBETH:
“Measuring Attractiveness by a Category Based Evaluation Technique” (Medir a
Atratividade por uma Técnica de Avaliação Baseada em Categorias). Esse tipo de
procedimento de julgamento motiva discussão e aprendizagem no âmbito do
grupo de trabalho, contribuindo para o desenvolvimento de um sistema de valores
em grupo.
MACBETH é uma abordagem interativa concebida para construir um
modelo de valores quantitativos, desenvolvido de uma forma que evita que os
facilitadores obriguem os decisores a produzirem representações numéricas
diretas de suas preferências. MACBETH emprega um processo de
questionamento interativo não-numérico que compara dois elementos de cada vez,
solicitando apenas uma avaliação qualitativa sobre a sua diferença de atratividade.
As respostas são inseridas no sistema M-MACBETH de apoio à decisão, e ele
verifica automaticamente a sua consistência. Além do fato deste não permitir
inconsistência nos julgamentos do decisor, estabelece um processo interativo de
revisão dos julgamentos e sugere, se necessário, quais devem ser revistos.
Posteriormente gera uma escala numérica que é representativa dos julgamentos do
decisor. Através de um processo semelhante permite a geração de escalas de
ponderação dos critérios. Além disso, fornece ferramentas para facilitar os vários
tipos de análises de sensibilidade. (Bana e Costa et. al., 2003)
O breve levantamento histórico da investigação MACBETH oferecido na
seção 2.3.7 mostra que, em um nível técnico, MACBETH tem evoluído através do
curso da pesquisa teórica conduzida sobre ele, e também através de numerosas
aplicações práticas. As suas características essenciais, no entanto, tem sempre se
mantido consistente com as idéias que levaram à sua criação como uma
abordagem humanista, interativa e construtiva para o problema de como construir
um modelo de valor quantitativo baseado em julgamentos qualitativos de
diferença (verbais).
MACBETH é humanístico, no sentido de que deve ser usado para ajudar
tomadores de decisão a refletirem, comunicarem e discutirem seus sistemas de
valores e preferências. Interativo, pois se baseia na convicção de que o processo
de reflexão e aprendizagem pode ser mais bem desenvolvido através de facilitação
sócio-técnico, sustentada por procedimentos de questionamento simples. De um
ponto de vista prático, isto sugere que essa interação poderia se beneficiar muito
de um sistema de apoio à decisão extremamente eficiente e fácil de utilizar, como
é realmente o caso do software M-MACBETH. Construtivo, porque MACBETH
repousa sobre a idéia de que todo o corpo de convicções sobre o tipo de decisão a
tomar não (pré-)existe na mente do decisor, nem na mente de cada um dos
membros de uma conferência de decisão em grupo, mas que nós podemos
proporcionar-lhes ajuda para formar convicções e construir preferências robustas
sobre as diferentes opções possíveis para resolver o problema.
É importante salientar que este tipo de construção não tem de ser, e não
deve ser, anárquica por natureza. Neste contexto, a atividade de apoio
multicritério à decisão não procura modelar uma realidade exterior e preexistente.
Ela insere-se no processo de decisão e visa a construção de uma estrutura
partilhada pelos intervenientes nesse processo - fase de estruturação - partindo
depois para a elaboração de um modelo de avaliação - fase de avaliação -
seguindo uma abordagem interativa, construtiva e de aprendizagem, sem assumir
um posicionamento otimizante e normativo. Por fim, a análise de sensibilidade e
robustez dos resultados do modelo são componentes essenciais da elaboração de
recomendações.
O método MACBETH permite agregar os diversos critérios de avaliação em
um critério único de síntese por meio da atribuição de pesos aos vários critérios,
respeitando as opiniões dos decisores. A abordagem baseia-se no modelo de
agregação de valor aditivo como alcance de referência que garante a coerência da
ajuda prestada no âmbito de um processo de construção ("global") de preferências
multicritério. A fim de assegurar a coerência do processo de construção, é
aconselhável que o mesmo seja feito no âmbito de um modelo de agregação
("parcial") de preferências bem definido estabelecido ao nível de cada um dos
múltiplos critérios.
Metodologicamente, o processo de construção do modelo pode ser descrito
em três fases fundamentais definidas por Bana e Costa (1992), estruturação,
avaliação e elaboração de recomendações, e integra técnicas de sólida base
científica. Nomeadamente a abordagem MACBETH, pode ser apresentada como a
seqüência das seguintes etapas:
1) Caracterização do contexto de decisão;
2) Definição dos critérios, através da identificação e estruturação de todos os
aspectos, considerados relevantes para o problema de decisão;
3) Construção de um descritor de impactos em cada critério, com base em
indicadores, e características que permitam operacionalizar esses critérios;
7) Avaliação parcial em cada critério, pela construção de escalas de valor
cardinal, aplicando o método MACBETH;
5) Determinação dos coeficientes de ponderação, que operacionalizam a
noção de “importância relativa” dos critérios, aplicando o método MACBETH;
6) Apreciação dos impactos nos vários critérios;
7) Cálculo do valor global, pelo modelo aditivo de agregação;
8) Análises de sensibilidade e robustez dos resultados, de forma a permitir
uma adequada elaboração de recomendações.
Família depontos de vistafundamentais
Dimensões múltiplas(consequências, atributos, características, objetivos)
Múltiplos Critérios
Abordagem de estruturação
Descritoresde impactos
Modelos de avaliação parcial
Informaçãointer-critérios
Agregaçãomulticritério devalores parciais
Modelo deavaliação
global
Figura 1: Fases do processo consultivo MACBETH
Para facilitar o entendimento, cada etapa do processo MACBETH será
ilustrada pelo exemplo, introduzido a seguir:
Maria pretende adquirir uma impressora que lhe permita imprimir, de forma
rápida e com qualidade profissional, documentos com figuras a cores. Com o
objetivo de ajudar a Maria a escolher a impressora mais adequada à satisfação das
suas expectativas será utilizado o processo MACBETH de apoio à tomada de
decisões.
2.3.1. Fase de Estruturação
A fase de estruturação é a fase de entendimento do problema, na qual é
analisado o ambiente onde está inserido, e são identificadas as possíveis situações
que exigem decisão, através da busca detalhada e concisa de informações, para
que a decisão seja tomada de maneira segura e precisa. É necessário saber qual o
contexto de decisão, onde se pretende uma descrição exaustiva.
2.3.1.1. Árvore de Pontos de Vista
Inicialmente, um problema complexo sempre se apresenta aos decisores de
forma caótica e desorganizada. Cabe, então, ao facilitador escolher a abordagem
que vai auxiliá-lo a estruturar o problema, identificando os elementos primários de
avaliação, assim como as suas interrelações. Conforme já colocado, este trabalho
insere-se dentro de um contexto de apoio multicritério à tomada de decisão
fazendo uso de um modelo de agregação aditiva e, desta forma, se propõe a ser
uma ferramenta que possibilite alcançar o processo de avaliação utilizando este
caminho. Logo, a abordagem proposta neste trabalho utiliza a construção de uma
árvore de pontos de vista como ferramenta de apoio ao processo de estruturação
do problema, fazendo com que haja um aprendizado sobre o ambiente onde o
problema está inserido, e também possibilitando estabelecer as relações entre os
elementos considerados importantes dentro do processo de tomada de decisão.
Um ponto de vista representa todo o aspecto da realidade decisional que os
atores entendem como importante para a construção do modelo de avaliação das
ações. Este aspecto, que decorre do sistema de valores e/ou da estratégia de
intervenção de um ator no processo de decisão, agrupa elementos primários que
interferem de forma indissociável na formação das preferências deste ator (Bana e
Costa, 1995b).
Sendo um ponto de vista a explicitação de um valor a levar em consideração
na avaliação das ações, é importante distinguir entre ponto de vista elementar
(PVE) e ponto de vista fundamental (PVF). O PVE é importante devido às suas
implicações em algum outro ponto de vista, sendo, portanto, um meio para atingir
um dado fim. É aquele ponto de vista que, por alguma razão, não foi considerado
fundamental. Muitas vezes diversos pontos de vista elementares formam um
ponto de vista fundamental. Já o PVF é uma razão essencial de interesse na
situação, sendo, portanto, um fim em si mesmo. Um ponto de vista fundamental é
aquilo que vai servir como um “critério” de decisão em termos do qual os atores
concordam em uma avaliação das ações potenciais.
Para que um ponto de vista seja considerado fundamental, devem ser
obedecidas as seguintes propriedades (Bana e Costa, 1992):
• inteligibilidade: um ponto de vista fundamental deve ser adequado tanto
como ferramenta que permita a modelagem de preferência dos atores,
quanto como base para comunicação, argumentação e confrontação de
valores e convicções entre os atores;
• consensualidade: um ponto de vista fundamental deve ser aceito por todos
os atores como suficientemente importante para influenciar a decisão e,
portanto, ser levado em conta no modelo;
• operacionalidade: para que um ponto de vista fundamental seja capaz de
tornar-se operacional, deve permitir a existência de uma escala de
preferência local associada aos níveis de impacto de tal PVF e possibilitar
a construção de um indicador de impacto (indicador este que projeta o
impacto de uma dada ação sobre o PVF). A primeira condição é
necessária, mas não suficiente, uma vez que é indissociável da segunda;
• isolabilidade: um ponto de vista fundamental é isolável se é possível
avaliar as ações segundo este PVF, independentemente do impacto destas
ações segundo os outros pontos de vista. A isolabilidade é um aspecto
crucial em uma avaliação multicritério que faz uso de um procedimento de
agregação aditivo.
Exemplo (continuação):
Maria identificou três pontos de vista fundamentais e o software M-
MACBETH foi então utilizado para desenvolver a árvore valor.
PV1: Qualidade de impressão a cores (abreviado: Cor)
PV2: Velocidade de impressão (abreviado: Velocidade).
PV3: Design da Impressora (abreviado: Design)
A Figura 2 mostra a árvore MACBETH construída para o exemplo da
Maria. Os nós que se encontram abaixo do nó inicial (“Global” por definição,
“Escolha de uma impressora” no exemplo da Maria) correspondem aos pontos de
vista que Maria considera relevantes para escolher uma impressora. Note que três
dos nós estão assinalados em vermelho, o que indica que “Qualidade de impressão
a cores”, “Velocidade de impressão” e “Design da Impressora” são os critérios
para avaliação da impressora. Note, também, que “Dimensões da impressora”,
“Cor da impressora” e “Forma da impressora”, apesar de não terem sido definidos
como critérios (e como tal não serem essenciais para o modelo) foram incluídos
na árvore para explicitar quais os aspectos de design que são relevantes para a
Maria. De uma forma análoga, a inclusão do nó “Características de Impressão”
melhora a estrutura do modelo, tornando-o mais compreensível.
Figura 2: Árvore de Pontos de Vista.
Segundo Bana e Costa [1992] além de tornar possível a utilização de um
modelo multicritério para a avaliação das ações, a construção de uma árvore de
pontos de vista vai melhorar a comunicação entre os atores; vai tornar mais
compreensível o que está em causa na situação decisional em questão; vai permitir
clarificar convicções, assim como os fundamentos destas convicções; e vai
permitir buscar compromisso entre os interesses e aspirações de cada ator
envolvido no processo. Além destas características, a estrutura arborescente de
pontos de vista também vai servir para facilitar o trabalho de tornar operacional os
pontos de vista fundamentais, já que a análise dos pontos de vista elementares
hierarquicamente inferiores a cada PVF vai revelar possíveis indicadores e/ou
cursos de ação para se alcançar os valores representados no PVF. Ou seja, a
árvore de pontos de vista não é o objetivo final do trabalho do facilitador. Ela é,
sim, um instrumento que vai ser utilizado em todo o restante do processo de
maneira que se alcance uma boa decisão.
2.3.1.2. Operacionalização: Construção dos Descritores
Depois de construída uma árvore de pontos de vista é necessário
operacionalizá-los para que se possa avaliar o impacto de cada ação potencial
nestes pontos de vista fundamentais. Esta operacionalização é feita através da
construção de descritores para cada um dos critérios (pontos de vista
fundamentais).
O descritor, como o nome indica, pretende fazer a descrição dos níveis de
impacto das ações possíveis ou plausíveis em termos de PVF, independente do
impacto que possa causar sobre outros pontos de vista. Portanto, o descritor deve
ser o mais objetivo possível. Ele deve ser definido com base em descrições da
realidade desejável, não dependendo dos interesses, dos gostos e das ações dos
decisores. Formalmente, um "descritor" é um conjunto ordenado de níveis de
impactos plausíveis (quantitativos ou qualitativos) associados a um critério (Bana
e Costa, 1992). O adjetivo “plausível” reflete a natureza contextual de um critério.
Por outro lado, a ordinalidade dos níveis de impacto contribui para a
inteligibilidade do critério e garante o respeito da exigência fundamental de
isolabilidade, fazendo do critério uma escala (ordinal) de avaliação. Para Roy
(1996), descritor é "aquilo que serve como base de um julgamento".
Pode-se esclarecer melhor o que é um descritor através de um exemplo.
Uma pessoa quer comprar um carro e um dos pontos de vista fundamentais é
"velocidade máxima do carro". Este poderia ser medido pelo descritor kilômetros
(km) por hora (h), onde, para o juízo de valor do decisor, a velocidade máxima
poderia variar de 140 a 200 km/h. Isto está ilustrado na Figura 3.
Figura 3: Exemplo de descritor
A intervenção do facilitador é crucial neste processo de operacionalização.
Através de um trabalho interativo com os atores, e eventualmente se necessário
com especialistas no domínio em questão, é iniciado um processo de
aprendizagem onde se deseja chegar à definição de um conjunto de níveis de
impactos bem compreendidos em relação à sua significação, e onde cada nível
seja definido da maneira mais "precisa" possível (Bana e Costa, 1992).
Bana e Costa (1992) propõe três dimensões para a classificação de
descritores. Eles podem ser quantitativos ou qualitativos; discretos ou contínuos;
diretos, indiretos e contínuos. Keeney (1992) os classifica em naturais, proxy e
construídos, que seriam para a classificação de Bana e Costa os descritores
diretos, indiretos e construídos, respectivamente. Na Figura 4 são apresentadas as
classificações propostas.
Figura 4: Tipos de descritores.
Nesta classificação os descritores quantitativos podem ser classificados
como diretos ou indiretos. Já os descritores qualitativos seriam os construídos, em
que a operacionalização consiste na construção de um número pouco elevado de
níveis de impacto, definidos pela combinação de estados segundo os diversos
pontos de vista elementares estruturalmente dependentes (Bana e Costa, 1992).
Para mais detalhes, Lindner (1998) apresenta uma conceituação de cada tipo de
descritor e dá exemplos.
Keeney (1992) apresenta três propriedades desejáveis aos descritores, todas
elas criticamente afetadas pelo problema da ambigüidade:
• Mensurabilidade
• Operacionalidade
• Compreensibilidade
Um descritor que é mensurável define um ponto de vista fundamental de
forma mais detalhada do que este PVF sozinho. Descritores qualitativos com
níveis de impacto do tipo bom, regular, ruim, fraco, etc., são prejudiciais à
mensurabilidade destes descritores, pois carregam um grande grau de
ambigüidade, ou seja, cada pessoa que for analisar tais descritores terá
entendimentos diferentes sobre cada nível. Também para descritores indiretos
pode haver problemas de mensurabilidade, especialmente quando a escolha do
descritor não é adequada ao ponto de vista que se quer tornar operacional.
Um descritor é operacional quando atinge os seguintes dois propósitos:
descrever as possíveis conseqüências com respeito ao ponto de vista fundamental
e servir como uma base sólida para a realização de julgamentos de valor a respeito
de seus níveis. Desta forma, as reais conseqüências de uma ação potencial com
respeito a um dado ponto de vista, devem ser descritas por um, e somente um,
nível de impacto do descritor associado a este ponto de vista fundamental.
Também é necessário, para garantir a operacionalidade do descritor, que seja
possível expressar preferências relativas em relação aos diferentes níveis de
impacto deste descritor.
Todo descritor deve ser compreensível. Isto significa que não deve haver
ambigüidade ao se descrever conseqüências das ações potenciais de um ponto de
vista fundamental, e, nenhuma ambigüidade em interpretar estas conseqüências
neste ponto de vista fundamental deve existir. Compreensibilidade implica em não
haver nenhuma perda de informação quando uma pessoa atribui um nível no
descritor para descrever a conseqüência e outra pessoa o interpreta.
Exemplo (continuação):
As Figuras 5 e 6 mostram os descritores qualitativos associados aos critérios
“Qualidade de impressão a cores” e “Design da Impressora”, respectivamente. O
descritor quantitativo associado a “Velocidade de impressão” é o número x de
páginas impressas por minuto, com x variando de 11 (mais atrativo) a 7 (menos
atrativo).
Figura 5: Descritor de “Qualidade de impressão a cores” (abreviadamente: "Cor").
Figura 6: Descritor de “Design da Impressora” (abreviadamente: " Design ").
Figura 7: Descritor de “Velocidade de impressão” (abreviadamente: "Velocidade").
O processo de escolha do tipo de descritor é extremamente útil para a
estruturação do problema. A escolha de um descritor vai fazer com que apareçam
novos valores, aumentando o grau de conhecimento sobre o problema. Assim, se
num primeiro momento parecia suficiente um certo tipo de descritor, à medida
que o processo de estruturação vai avançando é provável que seja necessária uma
maior formalização na construção dos níveis de impacto de um descritor, de
maneira a tornar operacional o ponto de vista envolvido, possibilitando a
quantificação do modelo de valores dos decisores e uma posterior avaliação das
ações potenciais que se apresentam (Corrêa, 1996).
Cabe ressaltar que a definição dos descritores de impactos é uma atividade
crucial da estruturação, que muitas vezes revela lacunas na família inicial de
critérios de avaliação, que terá então de ser redefinida. De fato, a estruturação é
um processo cíclico de aprendizagem, conforme mostra a Figura 8.
Figura 8: O processo cíclico de estruturação
2.3.1.3. Níveis de referência Bom e Neutro
A definição em cada descritor, de dois níveis de referência, de valor
intrínseco no critério, que operacionalizam a idéia de um nível bom e um nível
neutro, para qualquer que seja o descritor de desempenho, tem sido muitas vezes
recomendada. A experiência tem revelado que os esforços necessários para
identificar o que é um nível de desempenho “bom” intrinsecamente (sem dúvida
satisfatório) e um nível de desempenho “neutro” intrinsecamente (nem satisfatório
nem insatisfatório), contribuem significativamente para aumentar a
inteligibilidade dos respectivos critérios (Bana e Costa et al., 2000).
Além disso, a explicitação dos níveis de referência bom e neutro permite
utilizar a noção de atratividade intrínseca, atribuindo a um nível de desempenho
uma das seguintes categorias:
• nível muito positivo, quando for, pelo menos, tão atrativo quanto um nível
bom;
• nível positivo, se for, pelo menos, tão atrativo quanto um nível neutro, mas
menos atrativo que um nível bom;
• nível negativo, se for menos atrativo do que um nível neutro.
Deste modo, para além de uma avaliação comparativa com vista à
ordenação por ordem de atratividade relativa, ao explicitar os níveis de referência
é possível apreciar o mérito intrínseco de cada uma delas.
Particularmente, as dificuldades associadas à construção de um descritor
para um critério podem ser facilitadas significativamente se inicia com uma
tomada de dois níveis de referência "neutro" e "bom" como âncoras para o
desenvolvimento de níveis adicionais. O facilitador pode, então, estimular a
reflexão, fazendo ao decisor perguntas simples como: Você pode conceber um
impacto muito atrativo, ou seja, melhor do que bom? Quais poderia ser um
impacto atrativo pior do que bom? Você pode aceitar um impacto pouco atrativo,
isto é, pior do que neutro e, em caso afirmativo, quais poderiam ser um exemplo
de tal impacto?
Além disso, a definição dos níveis de referência bom e neutro permite
utilizar um procedimento de ponderação dos critérios, simultaneamente adequado
às características específicas do contexto de decisão e válido no enquadramento
teórico da aplicação de um modelo aditivo de agregação (Bana e Costa et al.,
2003).
Exemplo (continuação):
Maria definiu níveis de referências "bom" e "neutro" em termos concretos,
para cada um dos três critérios. As Figuras 9 e 10 mostram estas referências para
“Qualidade de impressão a cores” e “Design da Impressora”, respectivamente, 11
e 8 páginas por minuto foram fixadas como indicando “Velocidade de impressão”
boa e neutra, respectivamente (Figura 11).
Figura 9. Referências de “Qualidade de impressão a cores”.
Figura 10. Referências de "“Design da Impressora”.
Figura 11. Referências de "Velocidade de impressão Colorida" (páginas / min).
A obtenção de uma família de pontos de vista fundamentais, assim como a
construção de descritores para esta família, é o resultado esperado de uma fase de
estruturação em um processo decisório desenvolvido com o auxílio de uma
metodologia multicritério de apoio à decisão (Bana e Costa & Vansnick, 1995).
No entanto, de maneira a fazer evoluir o processo de apoio à decisão faz-se
necessário a construção de escalas de valor cardinais, sobre cada um dos critérios,
para que seja possível a avaliação das ações. Esta atividade vai servir de base para
uma nova fase de estudo, a fase de apoio à avaliação.
2.3.2. Fase de Avaliação
A definição exata de uma fronteira entre a fase de estruturação e a de
avaliação não é um procedimento realístico. Existe sim, uma região de transição,
onde alguns elementos ainda são parte da estruturação do problema e outros já
podem ser considerados como parte do processo de avaliação das ações. Esta
questão é polêmica na literatura. Bana e Costa (1992) define que a construção de
escalas de valor cardinais já faz parte da fase de avaliação, pois são necessários
julgamentos de valor por parte dos decisores para a construção destas escalas.
Aqui também se adota esta visão.
2.3.2.1. Obtenção de Escalas de Valor Cardinais
Assim, o processo de avaliação inicia-se com a identificação de escalas de
valor cardinais sobre cada um dos descritores construídos anteriormente. A tarefa
de construção destas escalas é feita através da abordagem MACBETH.
A fim de ajudar uma pessoa (ou um grupo de pessoas) a prestar informações
cardinais sobre a atratividade dos elementos de um conjunto finito X , a "filosofia
MACBETH” consiste em ajudar o decisor, através de um processo interativo de
reflexão e aprendizagem, a refinar progressivamente seus julgamentos. No
entanto, mesmo que as pessoas sintam como se compreendessem facilmente a
noção de diferença de atratividade, é raro vê-las pensando sobre ela, com alguma
profundidade. Portanto, se queremos obter informações confiáveis, no sentido de
que representa exatamente o que a pessoa sente, não faz sentido pedir informações
cardinais sem algumas preparações prévias. Portanto, temos que desenvolver fases
para o caminho entre informações ordinais e cardinais. Segundo Bana e Costa et
al. (2003) geralmente, esse processo é gerido de acordo com as grandes linhas
expostas a seguir, para mais detalhes ver Bana e Costa et al.(2003).
2.3.2.2. Obtenção de informação ordinal
Temos X como sendo um conjunto finito de elementos. Vamos dizer que
nós temos “informações ordinais” (quanto à atratividade dos elementos de X ),
onde estes elementos são classificados (com iguais ou não) de acordo com a
diminuição de atratividade. Nesse caso, é possível associar a cada elemento x de
X um número )(xv que satisfaz as seguintes condições de medição (condições
de medição ordinal):
CM1) Xyx ∈∀ , : [ x é mais atrativo do que y )(xPy ⇔ )()( yvxv > ]
CM2) Xyx ∈∀ , : [ x é tão atrativo quanto y )( yx ⇔ )()( yvxv = ]
Para a obtenção de informações ordinais, solicitamos ao decisor uma
classificação dos elementos de X por ordem decrescente de atratividade. E
quando achamos que o decisor tem dificuldades para dar tal classificação,
propomos que compare dois elementos de cada vez: um dos dois elementos é mais
atrativo do que o outro, e se sim, qual? Para cada uma das respostas, o software
M-MACBETH irá testar a compatibilidade das informações obtidas com as
informações ordinais. Se uma incompatibilidade é detectada, o decisor irá receber
uma mensagem de aviso informando que tal classificação não é possível,
iniciando assim discussão. Para facilitar essa discussão, o software permite que a
fonte do problema seja exibida graficamente (ver Figura 12), e ainda fornece
sugestões de modificações dos julgamentos que tornaria a informação de
comparação pairwise compatível com informações ordinais.
Figura 12: Exemplo de incompatibilidade ordinal.
2.3.2.3. A transição de informação ordinal para cardinal
A passagem de informação ordinal para informação cardinal constitui um
salto considerável em termos de riqueza de informação. Quando temos
informações ordinais sobre a atratividade dos elementos de um conjunto finito X ,
inserindo o mundo cardinal revela a origem da noção de força de preferência, que
designamos em MACBETH por "diferença de atratividade" para evitar qualquer
confusão com outra abordagem que utiliza um outro tipo de informação de
preferência cardinal, como a razão de julgamentos.
Vamos dizer que temos “informação cardinal" (referente à atratividade dos
elementos de X ) quando:
1) temos informações ordinais (sobre essa atratividade)
2) Pwzyx ∈∀ ),(),,( , temos um número estritamente positivo que vamos
escrever como sendo )),/(),(( wzyxR ("medindo" a razão das diferenças de
atratividade entre x e y , por um lado, e z e w por outro lado), estes números
satisfazem as seguintes condições:
a) Ptsxwwu ∈∀ ),(),,(),,( : )),/(),(()),/(),(()),/(),(( tsxuRtsxwRtswuR =+
b) Ptsyxwu ∈∀ ),(),,(),,( : )),/(),(()),/(),(()),/(),(( yxwuRyxtsRtswuR =×
Quando temos essas informações disponíveis, é possível associar um
número )(xv a cada elemento de X que satisfaçam as seguintes condições de
medição (condições de medição cardinal):
CM1) Xyx ∈∀ , : [ xPy ⇔ )()( yvxv > ]
CM2) Xyx ∈∀ , : [ yx ⇔ )()( yvxv = ]
CM3) Pwzyx ∈∀ ),(),,( : )]()(/[)]()([)),/(),(( wvzvyvxvwzyxR −−=
Temos também que:
1) Se v satisfaz CM1, CM2 e CM3, então, ℜ∈∀ βα , com 0>α ,
βα +v. também satisfaz CM1, CM2 e CM3.
2) Se *v e **v são duas funções ℜ→X satisfazendo CM1, CM2 e
CM3, então existem dois números reais, *α e *β com 0* >α , tal que Xx∈∀ :
*)(*.*)*(* βα += xvxv . Tal escala é chamada um intervalo de escala.
Vamos observar que uma maneira de dar informações cardinais (referente à
atratividade dos elementos de um conjunto finito X ) consiste em colocar os
elementos de X sobre um eixo vertical de modo que:
1) Xyx ∈∀ , : xPy ⇔ x é posicionado acima de y no eixo vertical
2) Pwzyx ∈∀ ),(),,( , ),(/),()),/(),(( wzdyxdwzyxR = , onde Xts ∈∀ , ,
),( tsd é a medida, em algumas unidades, da distância que separa os elementos s
e t no eixo vertical.
2.3.2.4. Questionamento e Julgamentos Qualitativos MACBETH
Quando temos informações ordinais, a entrada no mundo cardinal é feita
através do questionamento MACBETH. Começamos perguntando ao decisor
questões cuja formulação utiliza apenas dois elementos de X para obter
informações sobre a noção de diferença de atratividade, de acordo com o modo de
questionamento a seguir: Quando xPy ( x é mais atrativo que y ), que diferença de
atratividade você sente entre x e y : "muito fraca", "fraca", "moderada", "forte",
"muito forte" ou "extrema"? Se inseguro sobre esta diferença de atratividade, é
permitido ao decisor escolher várias categorias sucessivas. Note que o nome
"abordagem MACBETH" vem deste modo de questionamento: Medir
Atratividade através de uma Técnica de Avaliação Baseada em Categorias.
Por definição, vamos dizer que temos informações de "preferência
MACBETH" (sobre a atratividade dos elementos de X ) quando:
1) temos informações ordinais sobre esta atratividade (relação binária P
assimétrica e negativamente transitiva em X )
2) Pyx ∈∀ , , ao par ),( yx é atribuída uma das seis categorias de diferença
de atratividade "muito fraca", "fraca", "moderada", "forte", "muito forte",
"extrema" ou a união de várias categorias sucessivas entre estas.
As questões podem ser feitas em qualquer ordem e podem ser interrompidas
a qualquer momento: se xPy e se o questionamento foi interrompido antes do
decisor ter respondido o questionamento MACBETH referente ao par ),( yx , nós
vamos considerar que a informação de preferência MACBETH referente a este
par pertence à união de todas as categorias de diferença de atratividade (que
aparece no software M-MACBETH com a menção: diferença de atratividade
"positiva").
Exemplo (continuação):
Para "Velocidade de impressão", Maria prestou informações cardinais
relativas a atratividade local (no que se refere à "velocidade") dos níveis "7", "8",
"9", "10" e "11" páginas/min. Os julgamentos MACBETH de Maria são
apresentados na matriz da Figura 13.
Figura 13. Matriz de julgamentos de Maria para o critério "Velocidade de impressão".
O processo de questionamento MACBETH foi realizado com o apoio
interativo direto do software M-MACBETH, como segue:
1. Iniciou-se com a comparação das velocidades boa e neutra (11 e 8
páginas/min, respectivamente). Maria julgou qualitativamente a respectiva
diferença de atratividade como sendo "forte" (ver figura 17).
2. A Maria foi então pedido para comparar os dois níveis extremos da gama
de níveis de impactos de "Velocidade de impressão", ou seja, Maria comparou a
velocidade mais atrativa e a velocidade menos atrativa (11 e 7 páginas/min,
respectivamente), seguida pelo segundo nível mais atrativo (10 páginas/min) com
o menos atrativo, e assim por diante, completando assim (de cima para baixo) a
última coluna da matriz; essa etapa utilizou implicitamente o nível menos atrativo
(7 páginas/min) como uma referência fixa.
3. O nível mais atrativo foi, então, comparado a cada um dos outros níveis,
na ordem de crescimento da atratividade, completando assim (da direita para a
esquerda) a primeira linha da matriz, agora, tomando como referência fixar o nível
mais atrativo (11 páginas/min).
4. O passo seguinte consistiu em comparar o nível mais atrativo com o
segundo nível mais atrativo, o segundo mais atrativo com o terceiro, e assim por
diante, completando assim a borda da diagonal da parte triangular superior da
matriz.
Esta seqüência não é toda obrigatória. Também não é necessário completar a
matriz para que uma escala MACBETH seja criada, no entanto, quanto mais
informações de preferência fornecidas maior o nível de precisão da escala.
Para cada uma das respostas do decisor, o software testa a compatibilidade
da informação obtida com a informação cardinal. Se for detectada uma
incompatibilidade, é exibida uma mensagem de aviso ("julgamentos
inconsistentes") e uma discussão se inicia. Para facilitar essa discussão, o software
permite que a origem do problema seja exibida graficamente e até mesmo oferece
sugestões de modificações do julgamento que tornaria a informação precardinal
(ver Figura 14). O software tem a capacidade de exibir a fonte de uma
incompatibilidade e de fornecer todas as maneiras possíveis para resolvê-la.
Figura 14: Sugestão de modificações de julgamentos.
2.3.2.5. Escala precardinal MACBETH
Vamos dizer que a informação de preferência MACBETH (sobre a
atratividade dos elementos de X ) é "precardinal" quando é compatível com as
informações cardinais, ou seja, quando é possível estender para informação
cardinal, sem modificar, mas somente refinar. A proposição seguinte é fácil de
provar.
Proposição:
A informação de preferência MACBETH (sobre a atratividade dos elementos
de X ) é precardinal se e somente se for possível associar a cada elemento x de X
um número de )(xv que satisfaça as seguintes condições:
CM1) Xyx ∈∀ , : [ xPy ⇔ )()( yvxv > ]
CM2) Xyx ∈∀ , : [ yx ⇔ )()( yvxv = ]
C3) Pwzyx ∈∀ ),(),,( , se a diferença de atratividade entre x e y é maior do
que a diferença de atratividade entre z e w , então )()()()( wvzvyvxv −>− .
Uma escala numérica v : ℜ→X : )(xvx → que satisfaça as condições CM1,
CM2 e C3 é chamada de escala precardinal.
O software M-MACBETH pode, a todo o momento em que a informação de
preferência MACBETH é precardinal, determinar um exemplo de uma escala que
satisfaz as condições CM1, CM2 e C3. Esta escala pode ser apresentada de forma
numérica ou gráfica ("termômetro") com a possibilidade, neste último caso, de
optar pela exibição ou não do valor numérico associado a cada elemento de X
(ver Figura 10).
Exemplo (continuação):
A partir da matriz de julgamentos consistente, o software M-Macbeth criou
a escala precardinal. O intervalo de escala definido em ("7", "8", "9", "10", "11")
foi estendido pelo software para a gama completa do descritor contínuo da
velocidade por interpolação linear, dando origem à função de valor
seccionalmente linear cujo gráfico está representado na Figura 15.
Figura 15: Função de valor seccionalmente linear de velocidade de impressão.
Note que a função de valor está ancorada nas velocidades boa e neutra, as
quais foram atribuídas arbitrariamente as pontuações de 100 e 0, ou seja, v(11) =
100 e v(8) = 0, dando assim a qualquer outra pontuação um significado
substantivo como uma representação numérica da atratividade relativa do
respectivo nível de velocidade. Além disso, a fixação do valor de neutro igual a 0,
implica que uma pontuação positiva indica diretamente uma
impressora(localmente) atrativa, e uma pontuação negativa indica diretamente
uma impressora pouco atrativa; do mesmo modo, a fixação do valor de boa igual a
100, uma pontuação maior ou igual a 100 indica uma impressora muito atrativa.
2.3.2.6. De precardinal a cardinal: discussão em torno de uma escala
A escala precardinal MACBETH é apresentada graficamente ao decisor e
mediante isso é comentada. Os elementos de X são posicionados em um eixo
vertical de modo que:
(1) Xyx ∈∀ , : x é posicionado acima de y ⇔ x é mais atrativo que y
(2) Xwzyx ∈∀ ,,, com x mais atrativo do que y e z mais atrativo do que w , se a diferença de atratividade entre x e y é maior do que a diferença de
atratividade entre z e w , então, a distância entre x e y é maior que a distância
entre z e w ; e estas afirmações são verificadas, em alguns casos.
Existem muitos outros posicionamentos possíveis dos elementos de X que
podem representar graficamente a informação verbal fornecida pelo decisor e
quando o decisor seleciona um elemento, aparece um intervalo em torno deste
elemento dentro do qual a posição do elemento selecionado pode ser modificada,
obtendo assim um novo posicionamento dos elementos de X compatível com os
julgamentos verbais do decisor (ver exemplo na Figura 16).
Exemplo (continuação):
Como dito anteriormente, a partir da matriz de julgamentos consistente, o
software M-MACBETH criou a escala precardinal (Figura 15) que foi então
discutida. Maria não a considerou uma representação adequada da magnitude
relativa dos julgamentos, efetuando assim o ajuste da escala numérica MACBETH
sugerida, conforme apresentado na Figura 16.
Figura 16: Intervalo de escala
Segundo Bana e Costa & Vansnick (1997) somente após este ajuste, com a
introdução dos conhecimentos dos especialistas, é que fica caracterizada a
construção da escala cardinal de valores.
2.3.2.7. Formulação Matemática MACBETH
Se por um lado, o método MACBETH introduz um intervalo da reta real
associado a cada uma das categorias, por outro lado, este intervalo não é fixado a
priori, sendo determinado simultaneamente com a escala numérica de valor v que
está sendo procurada.
Assim, a metodologia MACBETH liga-se ao problema teórico de
representação numérica de semi-ordens múltiplas por limiares constantes de
Doignon (1987), representado por m relações binárias ),...,,...,,( )()()2()1( mk PPPP ,
onde )(kP representa uma relação de preferência tanto mais forte quanto maior é k,
dado um critério.
As preferências são representadas por uma função v e por funções
limiares ks : baP k )( , ks < )()( bvav − < 1+ks , ou seja, é possível representar
numericamente categorias semânticas de diferença de atratividade através de um
intervalo de números reais.
Desta forma, MACBETH propõe ao decisor que exprima seus juízos de
valor segundo uma escala semântica formada por seis categorias (n = 6), cada uma
delas de dimensão não necessariamente igual:
1C Diferença de atratividade muito fraca ],[ 211 ssC = e 01 =s ;
2C Diferença de atratividade fraca ] ]322 , ssC = ;
3C Diferença de atratividade moderada ] ]433 , ssC = ;
4C Diferença de atratividade forte ] ]544 , ssC = ;
5C Diferença de atratividade muito forte ] ]655 , ssC = ;
6C Diferença de atratividade extrema ] [+= ,66 sC .
A Figura 17 é uma representação gráfica na semi-reta dos números reais
positivos das categorias de atratividade MACBETH. As categorias são
delimitadas por limiares constantes 61 ,..., ss . Estes limiares são determinados
simultaneamente à obtenção da escala de valor v. Note-se que as categorias não
precisam necessariamente possuir o mesmo tamanho.
Figura 17: Representação das categorias de diferença de atratividade
na semi-reta dos reais positivos.
Bana e Costa & Vansnick (1995) propõem a construção de matrizes para
facilitar a expressão dos juízos de valor do decisor. Entretanto, existem situações
onde este não é capaz de manter consistência em todos os seus julgamentos.
Particularmente quando as matrizes de juízos de valor começam a se tornar
grandes em demasia, portanto com um número muito elevado de julgamentos, é
difícil para o decisor avaliar todas as ações de maneira coerente.
Há dois tipos de inconsistências: semântica (quando a atribuição de
categoria de diferença de atratividade a um par de alternativas não é logicamente
aceitável) e cardinal (se a representação dos julgamentos não é possível através de
uma escala cardinal dentro dos números reais).
Inconsistência semântica
Suponha que um decisor atribuiu aos pares de ações (a, b) e (b, c) categorias
de diferença de atratividade kC e kC ′ , respectivamente. Sendo kk ′> , então a é
mais atrativa que b de forma mais intensa do que b é mais atrativa que c . A
transitividade exige que a diferença de atratividade entre a e c pertença a uma
categoria kC ′′ , sendo kk ≥′′ , o que significa que a diferença de atratividade entre
o par (a, c) é pelo menos tão grande quanto aquela entre o par (a, b).
A utilização do teste de consistência em casos reais faz com que os
decisores refaçam seus juízos de valor quando envolvidos em alguma situação de
inconsistência.
Inconsistência cardinal
A inconsistência cardinal ocorre em situações em que o decisor gera um
conjunto de julgamentos que são semanticamente consistentes, mas que não
podem ser representados numericamente. É conhecido da teoria (Doignon, 1987;
Bana e Costa & Vansnick, 1995) que a representação numérica de semi-ordens
múltiplas por limiares constantes nem sempre é possível.
Cabe destacar que o que se deseja é que a diferença de valor entre as
alternativas seja um número compreendido entre os valores absolutos ks e 1+ks .
Uma vez que a diferença de atratividade entre duas alternativas é, por exemplo,
forte, isto não significa que a amplitude da categoria 4C é grande, mas sim que os
valores absolutos dos limiares desta categoria são elevados.
Matematicamente, a metodologia MACBETH é constituída por quatro
problemas de programação linear (PPLs) seqüenciais que realizam a análise de
consistência cardinal, a construção da escala de valor cardinal e revelam fontes de
inconsistência.
O esquema da Figura 18, adaptado de Bana e Costa & Vansnick (1995),
representa a forma de interação utilizada pela abordagem MACBETH. O processo
é iniciado com a elaboração de juízos de valor, na forma de uma matriz; os
programas lineares que compõem MACBETH são executados, e a partir dos
resultados é feita a validação dos resultados. Caso existam inconsistências nos
julgamentos, ou o decisor sinta que a escala não é representativa, parte-se para um
ajuste dos julgamentos. O processo é repetido tantas vezes quanto necessário até
que, ou se alcance a consistência ou se busque através de outra metodologia, que
pode ser de subordinação, uma representação dos juízos de valor do decisor.
Figura 18: Esquema Interativo MACBETH
Neste trabalho é apresentada uma discussão sobre os programas, contudo o
objetivo do não é a apresentação em detalhes, portanto para maiores explanações
sobre estes tópicos refira-se a Bana e Costa (1992), Bana e Costa & Vansnick
(1994a), e (1995a,b,c).
O primeiro PPL analisa a consistência cardinal dos julgamentos de valor do
decisor, indicando se o problema de representação numérica de semi-ordens
múltiplas tem solução ou não.
O artifício utilizado pela abordagem MACBETH é a introdução de uma
variável auxiliar c. Esta variável só vai ser ativada pelo programa caso não seja
possível representar com limiares constantes os julgamentos do decisor. Desta
forma, pode-se identificar inconsistências cardinais quando a variável c for
diferente de zero. A formulação compacta do programa está apresentada abaixo.
Probl. Mc1
Min c
sr: r0) ;0,..., 61 ≥ss 0)( ≥av Aa∈∀ ; 0≥c
r1) 01 =s
r2) 0)( 1 =av em que 1, aPaAa∈∀ ;
r3) { }6,...,2∈∀k : 10001 ≥− −kk ss ;
r4) { }6,...,1∈∀k , kCba ∈∀ ),( : csbvav k −+≥− 1)()( ;
r5) { }5,...,1∈∀k , kCba ∈∀ ),( : csbvav k +−≤− + 1)()( 1 .
A função-objetivo do problema é a minimização da variável auxiliar c, cuja
utilidade é verificar se há inconsistência nos julgamentos do decisor. A restrição
r0 garante a condição de não-negatividade para todas as variáveis do problema.
As restrições r1e r2 fixam uma origem para a escala, garantindo que o limiar
inferior da categoria de diferença de atratividade C1, assim como o valor da ação
menos atrativa seja igual a zero, o que não é restritivo. O conjunto de restrições r3
estabelece que o tamanho mínimo de cada categoria seja igual a 1.000 unidades.
Esse é um valor arbitrário e foi escolhido de maneira a que o erro introduzido nas
duas restrições seguintes não tenha um valor significativo. As restrições r4 e r5
são a aplicação da formulação desenvolvida por Doignon [1987] para o problema
de semi-ordens múltiplas, cuja condição é: baP k )( ks < )()( bvav − < 1+ks ,
Ou seja, para cada par de ações, ou para cada posição da matriz de juízos de
valor, deve-se garantir que a diferença de valor entre as duas ações esteja entre os
limites da categoria de diferença de atratividade que lhes foi atribuída. De maneira
a ser possível a utilização de programação linear, a equação acima foi
transformada em duas, representadas pelas restrições r4 e r5. Como, no entanto,
em programação linear não é possível a utilização de desigualdades restritas (do
tipo maior que ou menor que), foi necessário um artifício para transformar estas
desigualdades em outras do tipo maior ou igual a ou menor ou igual a. O artifício
utilizado foi a inclusão de uma constante, com o valor de 1 unidade, fazendo com
que a condição teórica seja respeitada. A inclusão desta constante representa um
erro na formulação do problema. Entretanto, a restrição r3 garante que o tamanho
mínimo de cada categoria seja de 1.000 unidades e, portanto o erro introduzido
aqui é de apenas 0,1%, o que foi considerado um valor aceitável pelos autores da
metodologia.
Porém, em certas situações o conjunto de julgamentos de valor do decisor
não pode ser representado por uma escala numérica, dentro dos números reais.
Nestes casos, os julgamentos de valor do decisor são considerados inconsistentes,
e o problema de representação numérica de semi-ordens múltiplas por limiares
constantes não possui solução. Para que o programa Mc1 tenha sempre solução é
introduzida uma variável auxiliar c. Esta variável é ativada sempre que a diferença
entre os valores de duas ações não pertença ao intervalo definido pelos limiares da
categoria de diferença de atratividade à qual pertencem as ações.
Formulado desta maneira o programa Mc1 vai sempre produzir uma escala
representando os julgamentos de valor do decisor. Cabe, no entanto, estar atento
ao resultado da função-objetivo do problema, pois caso esta seja diferente de zero,
a escala pode não ser uma representação fiel dos julgamentos. Porém, o resultado
do programa já é uma aproximação que permite uma interação com o decisor, de
maneira a rever seus julgamentos inconsistentes. Também deve-se ressaltar que o
programa Mc1 possui infinitas soluções.
Uma vez que todos os problemas de inconsistência, semântica ou cardinal,
encontrados na matriz de juízos de valor tenham sido solucionados, pode-se fazer
evoluir o processo de tomada de decisão construindo uma escala de valor cardinal
que represente o conjunto de julgamentos do decisor. Para tal, a metodologia
MACBETH faz uso do programa linear abaixo.
Probl. Mc2
Min [ ] [ ]⎪⎭
⎪⎬⎫
⎪⎩
⎪⎨⎧
+++ ∑∑∈∈ = 65,...,1, ),(),(
),(),(),(),(CbaCba
babababakk
δαηε
sr: r0) ;0,..., 61 ≥ss 0)( ≥av Aa∈∀ ;
r1) 01 =s
r2) 0)( 1 =av em que 1, aPaAa∈∀ ;
r3) { }6,...,2∈∀k : 10001 ≥− −kk ss ;
r4) { }6,...,1∈∀k , kCba ∈∀ ),( : 1)()( +≥− ksbvav ;
r5) { }5,...,1∈∀k , kCba ∈∀ ),( : 1)()( 1 −≤− +ksbvav ;
r6) { }5,...,1∈∀k , kCba ∈∀ ),( : ),(),()(5.0)()( 1 babassbvav kk ηε −++=− + ;
r7) 6),( Cba ∈∀ : ),(),(1)()( 6 babasbvav δα +−+=− .
O problema da representação numérica de semi-ordens por limiares
constantes, quando construído para o conjunto de julgamentos de valor conforme
a metodologia MACBETH, admite infinitas soluções. Bana e Costa e Vansnick
(1994a) adotaram como critério de escolha da solução, a minimização dos desvios
absolutos entre a diferença de valor de duas ações ))()(( bvav − e o ponto médio
da categoria de diferença de atratividade a qual pertencem )(5.0 1++ kk ss , para
6≠k . Isto significa que a diferença de valor entre duas ações da categoria
)6( ≠kCk deve ser a mais próxima possível da diferença de valor de outro par de
ações da categoria kC e ao mesmo tempo o mais afastada possível da diferença de
valor de ações de outra categoria. Para a categoria 6C o critério escolhido foi a
minimização dos desvios absolutos entre a diferença de valor das ações e o ponto
16 +s . A Figura 19 é uma representação gráfica do programa Mc2 para 5,...,1=k .
Nota-se que caso a diferença de valor das ações esteja à esquerda do ponto médio
o desvio ativado é ),( baε , caso contrário ),( baη . Para a categoria 6C a Figura 20 é
a ilustração. Da mesma forma, caso a diferença de valor das ações seja menor do
que o ponto 16 +s o desvio ativado é ),( baα , caso contrário ),( baδ .
Figura 19: Representação gráfica do programa Mc2 para 6≠k .
Figura 20: Representação gráfica do programa Mc2 para 6=k .
A função-objetivo do problema é, portanto, a minimização da soma dos
desvios absolutos. A restrição r0 garante a condição de não-negatividade para
todas as variáveis do problema. O conjunto de restrições r1e r2 r3 é igual ao
programa Mc1, discutido anteriormente. As restrições r4 e r5, da mesma forma,
também são similares àquelas já apresentadas, apenas que não há mais a
necessidade de incluir a variável auxiliar c, uma vez que todas as fontes de
inconsistência já foram analisadas. A restrição r6 faz com que a diferença de valor
entre o par (a,b) de ações seja igual ao valor central da categoria de diferença de
atratividade a qual pertencem, mais um desvio absoluto. Esta restrição é aplicada
a todos os pares de ação pertencentes a kC com 5,...,1=k . Para os pares que
possuem diferença de atratividade extrema, ou seja, 6=k , a restrição r7 faz com
que a diferença de valor entre o par de ações seja igual ao limiar inferior da
categoria mais 1 unidade, mais o desvio absoluto. Ou seja, procura fazer com a
diferença de valor entre pares de ações que pertençam à categoria 6C esteja o mais
próximo possível do limiar inferior desta categoria.
A resolução do programa formulado acima vai resultar em uma escala de
valor cardinal para os julgamentos de valor do decisor apresentados na matriz de
juízos de valor, segundo uma representação de semi-ordens múltiplas através de
limiares constantes.
Quando no Probl. Mc1 c é diferente de zero, há inconsistências nos
julgamentos de valor do decisor. O procedimento mais adequado é uma revisão
dos juízos inicias, discutindo com decisor possíveis modificações para tentar
ultrapassar problemas de inconsistência. É com o objetivo de facilitar esta fase de
discussão que foram concebidos os programas Mc3 e Mc4 que evidenciam
possíveis causas de inconsistência.
Tecnicamente, os programas Mc3 e Mc4 resolvem, respectivamente, os
problemas 3 e 4, com a mesma função-objetivo e apenas diferem no fato de as
restrições r4 e r5 fazerem parte apenas do problema 3:
Função-objetivo comum aos problemas 3 e 4:
Min { }∑ ∑+ ),(),( baba αβ
Restrições do problema 3:
r0, r1, r2, r3, r4, r5 do problema 2;
r8) { }6,...,1∈∀k , kCba ∈∀ ),( : ),(),(1)()( babasbvav k δα −−+=− ;
r9) { }5,...,1∈∀k , kCba ∈∀ ),( : ),(),(1)()( 1 babasbvav k γβ −+−=− + .
Restrições do problema 4:
r0, r1, r2, r3, r8 e r9.
Ao minimizar a soma das variáveis ),( baα e ),( baβ os programas Mc3 e
Mc4 fazem ressaltar pares de ações cuja identificação com as categorias
respectivas especificadas pelo decisor introduz problemas de inconsistência. Esses
pares são aqueles para os quais resultam valores de ),( baα ou de ),( baβ diferentes
de zero na solução ótima dos problemas 3 e 4, respectivamente (Figura 21).
Figura 21: Função das variáveis ),( baα e ),( baβ para )6( ≠kCk .
É evidente que em qualquer solução dos programas lineares correspondentes
ter-se-á sempre 0),().,( =baba βα e que em caso de consistência (c = 0) todas
estas variáveis auxiliares são nulas. A diferença entre as soluções ótimas destes
dois problemas tem a ver com o fato de se restringirem (problema 3) ou não
(problema 4) as soluções possíveis a valores das variáveis ),( baα e ),( baβ não
superiores ao valor de c, pela introdução ou não das restrições r4 e r5.
Finalmente, é importante ter presente que, numa via construtivista de apoio
à decisão, o facilitador deve sempre se manter atento a não propor modificações
de forma normativa, mas sim sugerir de uma forma estritamente indicativa.
2.3.2.8. Informação de preferência inter-critérios
Uma vez realizados todos os julgamentos absolutos de valor segundo cada
um dos critérios, é necessário a obtenção de informações de natureza inter-
critérios (representadas por constantes de escala, taxas de substituição ou pesos),
para uma avaliação global.
A determinação destas taxas de substituição é feita com base na importância
relativa dos critérios. Estas taxas (em linguagem comum "pesos") são necessárias
para que seja possível a construção de uma regra de agregação (que geralmente é
aditiva). Estes parâmetros são na realidade constantes de escala necessárias para
que as escalas de valor cardinais locais sejam consideradas em conformidade com
suas importâncias relativas segundo os juízos de valor dos decisores.
Sendo os “pesos” taxas de substituição, a sua determinação terá
obrigatoriamente que ser feita com referência às escalas de impactos dos critérios.
Assim, estas constantes de escala (pesos aditivos) não possuem nenhum
significado intrínseco ou absoluto, e é teoricamente incorreto tentar determiná-los
sem o conhecimento da extensão das escalas de impactos (descritores). Keeney
(1992, pp. 147-148) refere-se a este erro como The Most Common Critical
Mistake (O Erro Crítico Mais Comum).
Para exemplificar, imagine-se numa situação de avaliação de propostas
envolvendo apenas os critérios “Prazo de execução” e “Preço global”, sendo os
prazos bom e neutro propostos, respectivamente 35 meses e 40 meses, e os preços
bom e neutro propostos, respectivamente 15 milhões e 20 milhões de reais. Seja
(35 meses, 20 milhões de reais) o perfil de impactos de uma proposta fictícia A, e
(40 meses, 15 milhões de reais) o da proposta fictícia B. Admita-se que, quando
confrontada com a comparação global entre A e B, a Comissão de Avaliação
julgou A mais atrativa do que B, o que significa que o dono da obra estaria
disposto a prescindir de um ganho de 5 milhões de reais, de 20 para 15 milhões,
para baixar o prazo de 40 para 35 meses. Neste caso, o modelo aditivo tomará um
valor maior para o peso do critério “Prazo” do que para o peso do critério “Custo”
(desde que os valores parciais atribuídos aos impactos bom e neutro sejam sempre
iguais e todos os critérios, por exemplo, 100 e 0, respectivamente).
Suponha-se agora que, se verificou que o prazo neutro é afinal de 39 meses,
em vez de 40, e que o prazo bom é de 36 meses, em vez de 35, mantendo-se os
preços bom e neutro. Isto é, o intervalo de variação do prazo seria entre 36 meses
(que, nas condições acima estabelecidas, valeria 100 unidades de valor parcial por
ser o de impacto bom) e 39 meses (que passaria a valer 0, por ser o de impacto
neutro). Nestas circunstâncias, a Comissão de Avaliação deveria confrontar o
perfil A’(36 meses, 20 milhões de reais) com o perfil B’(39 meses, 15 milhões de
reais). Não é irrealista admitir que B’ fosse agora julgada preferível a A’. Então, o
peso do critério “Prazo” passaria, necessariamente, a ser menor do que o peso do
critério “Custo”. Qual seria, afinal, o critério mais “importante”?
Este exemplo, não deixa dúvidas sobre a necessidade de se levar em conta
os intervalos de escala sobre os pesos dos critérios, e evidencia o quanto é
incorreto atribuir valores diretamente aos “pesos” sem referência as escalas do
descritor de desempenho. Portanto, o fato dos pesos no modelo aditivo serem
taxas de substituição, que operacionalizam a noção de compensação, obriga que a
sua determinação seja feita com referência às escalas de impactos dos pontos de
vista fundamentais considerados. Perguntar diretamente se um critério é mais
importante do que outro critério é “o erro crítico mais freqüente”. É por esta razão
que os procedimentos de ponderação corretos - entre eles o clássico tradeoff
procedure (Keeney e Raiffa [1976]), e o pragmático swing weighting (von
Winterfeld e Edwards, em Bana e Costa e Vansnick [1995c]) - baseiam o cálculo
das taxas de substituição nas respostas dos avaliadores a questões que requerem
da parte destes a comparação de alternativas de referência.
Tradicionalmente, estas alternativas de referência são definidas com base
nos melhores e piores níveis de impacto segundo os vários critérios. No entanto,
Bana e Costa, Ferreira e Vansnick (1995), aconselham, em determinados casos, a
definição de um nível de impacto bom e de um nível de impacto neutro (isto é,
nem atrativo nem repulsivo) segundo cada critério. Esta recomendação vem do
fato que a utilização dos níveis melhor e pior em algumas situações pode gerar um
sentimento de repulsividade muito forte do avaliador em relação ao pior nível de
impacto, fazendo com que os juízos de valor não representem fielmente os seus
sentimentos.
Como exemplo para facilitar o entendimento, pode-se pensar na compra de
um determinado produto, onde o decisor deve decidir entre os critérios preço e
qualidade, qual considera o mais importante. Constrói-se então, um descritor de
impacto para cada critério e utiliza-se os piores e melhores níveis para que o
decisor decida-se qual critério considera mais importante. No entanto, o pior nível
de preço lhe é tão repulsivo (por exemplo, um valor que ele considera
extremamente alto), que o decisor prefere pagar o valor mais baixo (melhor nível
de impacto no critério preço) por um produto de pior qualidade em vez de pagar
um valor tão alto para ter um produto de melhor qualidade. Caso tivessem sido
utilizados os níveis neutro e bom para o questionamento, a resposta poderia ser
outra, pois talvez o decisor admitisse pagar um valor um tanto mais alto para obter
um produto com qualidade superior.
Em MACBETH, as alternativas de referência são definidas com base nos
níveis de impactos bom e neutro segundo cada critério. É por isso que, a definição
de níveis de referência bom e neutro para cada critério constitui uma
fundamentação particularmente sólida e bem adaptada para essa finalidade. Eles
permitem que cada critério seja representado por um perfil de referência que tenha
o desempenho bom nesse critério e neutro nos demais critérios.
De maneira a que não sejam perdidas informações a respeito do critério
considerado menos importante, atribuindo peso nulo a um critério real, deve-se
introduzir um outro perfil de referência, correspondente a um critério artificial,
que possui o nível neutro em todos os critérios. A eventual atribuição de peso zero
a um critério relevante violaria o axioma da exaustão (Roy e Bouyssou, 1993).
Outra vantagem de se definir níveis de referência bom e neutro é a
possibilidade disto oferecer o desenvolvimento de um processo de ponderação
qualitativo baseado em referências fixas, que não dependem das opções
existentes. Assim sendo, para ultrapassar o problema colocado pela exigência de
cálculo dos pesos a priori, basta que o processo de ponderação se baseie em níveis
de impacto de valor intrínseco, como são os níveis bom e neutro.
Exemplo (continuação):
Para o exemplo de Maria, a definição dos níveis de referência bom e neutro
permitiu que cada critério fosse representado por um perfil de referência, de
acordo com a Tabela 1.
Tabela 1: Perfis de referência – Escolha de uma Impressora
Perfis de Referência Cor Design Velocidade
[Cor] Boa Neutro Neutra [Design] Neutra Bom Neutra [Velocidade] Neutra Neutro Boa [tudo inf.] Neutra Neutro Neutra
O processo de determinação das taxas de substituição consiste de duas
etapas principais: uma ordenação prévia dos pontos de vista fundamentais e a
geração de uma escala, que normalizada vai fornecer as taxas de substituição entre
os PVF's.
A utilização da metodologia MACBETH para a determinação destas taxas
facilita o processo de tomada de decisão, uma vez que com o mesmo tipo de
procedimento utilizado para a determinação das escalas de valor cardinais locais é
possível a obtenção das constantes de escalas necessárias à agregação das
avaliações locais das ações potenciais.
Inicialmente é solicitado ao decisor para exprimir julgamentos holísticos
sobre os pontos de vista fundamentais respondendo à pergunta:
“Considere-se uma alternativa fictícia com um nível neutro em todos os
PVF’s. Sendo possível melhorar o impacto de neutro para bom num só PVF,
mantendo todos os demais ao nível neutro, seria mais atrativo passar para o nível
bom no ponto de vista fundamental PVFi ou no PVFj ?”
A questão acima é feita de forma a preencher uma matriz conforme a
Tabela 2. Cada elemento Xi, j da matriz vai assumir o valor 1 se e só se, passar
para o nível superior no PVFi for considerado mais atrativo que no PVFj . Caso
contrário, o valor de Xi, j é igual a zero. Matematicamente, poderia-se escrever:
1, =jiX se e somente se ji PPVFPVF , nji ,...,1, =
0, =jiX caso contrário
Tabela 2: Matriz de Ordenação dos Pontos de Vista Fundamentais.
PVF1 PVF2 . . PVFn-1 PVFn PVF1 x1, 2 . . x1, n-1 x1, n PVF2 x2, 1 . . x2, n-1 x2, n
. . . . . .
. . . . . . PVFn-1 xn-1, 1 xn-1, 2 . . xn-1, n PVFn xn, 1 xn- 2 . . xn, n-1
Este procedimento é efetuado para ordenar os PVF's em ordem decrescente
de atratividade global. Esta ordenação é feita somando-se o valor dos elementos
Xi,j em cada linha. Quanto maior o somatório da linha mais atrativo é o ponto de
vista. A Tabela 3 apresenta um exemplo de matriz de ordenação de PVF's para um
conjunto de quatro pontos de vista fundamentais.
Tabela 3: Exemplo de Matriz de Ordenação de PVF.
PVF1 PVF2 PVF3 PVF4 SOMA PVF1 - 1 1 0 2 PVF2 0 - 0 0 0 PVF3 0 1 - 0 1 PVF4 1 1 1 - 3
O resultado acima nos permite considerar que o PVF4 é o mais atrativo,
seguido pelo PVF1, em seguida o PVF3 e finalmente o PVF2, que é considerado o
menos atrativo do conjunto.
Exemplo (continuação):
Para o exemplo da Maria, os julgamentos MACBETH permitiram a seguinte
classificação dos perfis de referência por ordem decrescente de atratividade
global: [Cor], seguido por [Design], seguido por [Velocidade] e finalmente
[neutro].
A ordenação dos pesos dos critérios é determinada pela ordenação das
“alternativas de referência” em termos da sua atratividade global. A obtenção
desta ordenação dos critérios é o objetivo da primeira etapa do processo de
determinação das taxas de substituição, e vai servir para que seja possível a
utilização de uma matriz de juízos de valor.
Desta forma, a segunda etapa do processo inicia-se com a construção de
uma matriz de juízos de valor, semelhante àquelas construídas para determinação
das escalas de valor cardinal locais. Ou seja, vai-se construir uma matriz onde os
elementos estarão ordenados em uma seqüência decrescente de atratividade, onde
o ponto de vista fundamental considerado mais importante na etapa anterior vai
situar-se em linha mais acima que os demais, e em coluna, mais a esquerda. Isto é
necessário para que seja possível fazer uso de uma matriz triangular superior para
os julgamentos de diferença de atratividade. A grande vantagem da utilização de
uma matriz ordenada é que facilmente pode-se fazer o teste de inconsistência
semântica, ou seja, os julgamentos de diferença de atratividade não podem
decrescer em linha da esquerda para a direita, e em coluna não podem aumentar
de cima para baixo.
O princípio de preenchimento da matriz de juízos de valor para
determinação das taxas de substituição é similar àquele descrito anteriormente
quando da construção das escalas de valor cardinais para os níveis de impacto de
cada ponto de vista fundamental, ou seja, é baseado em julgamentos absolutos de
diferença de atratividade. Apenas a forma de questionamento é levemente
diferente.
Bana e Costa e Vansnick (1994a) propõem ao decisor que responda a
seguinte pergunta, por exemplo:
Uma vez que passar do nível pior (ou neutro) para o nível melhor (ou bom)
no PVF+ foi considerado mais atrativo do que no PVF- ,mantendo todos os
demais constante;, esta diferença de atratividade é fraca, forte, ....?
As categorias que são utilizadas para responder esta questão são as mesmas
introduzidas anteriormente, ou seja, diferença de atratividade muito fraca, fraca,
moderada, forte, muito forte e extrema.
Exemplo (continuação):
O passo seguinte foi solicitar à Maria, julgamentos qualitativos referentes à
diferença de atratividade entre critérios. Iniciou-se com a comparação do critério
mais atrativo com o segundo critério mais atrativo, perguntando: "O quanto mais
atrativo é passar de neutro para bom no critério “Qualidade de impressão a cores”
do que passar de neutro para bom no critério “Design da Impressora”?"
Posteriormente foi feita uma comparação semelhante entre [Cor] e [Velocidade], e
entre [Design] e [Velocidade], completando assim a matriz de julgamentos
MACBETH (ver figura 22). Assim como antes, controles de consistência foram
feitos automaticamente cada vez que um julgamento era inserido na matriz.
Figura 22: Matriz de julgamentos de Maria referente à atratividade global dos critérios.
2.3.2.9. Escala de atratividade global
A partir deste conjunto de julgamentos, a metodologia MACBETH é
executada, exatamente da mesma forma já descrita, primeiramente para a
verificação de eventuais inconsistências semânticas e cardinais e depois para a
determinação de uma escala de valor cardinal que represente os julgamentos de
valor do decisor. A escala obtida é então normalizada, fornecendo os valores das
taxas de substituição entre os PVF's, tornando possível o uso de um modelo de
agregação aditivo. Para se ter a normalização, basta dividir o valor obtido para
cada PVF pelo somatório dos valores que formam a escala MACBETH (Bana e
Costa et. al.,1995). Ou seja, aplicar-se a fórmula abaixo:
∑=
= n
jj
jj
PVFv
PVFvp
1)(
)(
Estes pesos são representados no software M-MACBETH, sob a forma de
um "histograma". Ao decisor é, então, pedido para examinar e confirmar os pesos,
e também é informado o intervalo em que o peso relativo do critério pode ser
alterado, respeitando a compatibilidade com a matriz de julgamentos de
ponderação.
Exemplo (continuação):
Para o exemplo da Maria, usando o procedimento descrito e após os ajustes
da escala MACBETH inicialmente proposta pelo software, nós finalmente
obtemos os seguintes pesos: v([Cor]) = 60; v([Design]) = 25; v([Velocidade]) =
15 e v([neutro])= 0.
Figura 23: Histograma de pesos
Com a determinação das taxas de substituição entre PVF, o processo de
tomada de decisão está se encaminhando para o final. Entretanto, uma última
atividade ainda deve ser realizada para que seja possível a avaliação global das
ações e por conseqüência a elaboração das recomendações. Esta atividade é a
definição dos impactos das ações potenciais nos pontos de vista fundamentais e
este é o assunto da próxima seção.
2.3.3. Definição do Perfil de Impacto
O último passo em um processo de apoio multicritério à decisão, antes de
passar à avaliação global propriamente dita, é a determinação do impacto de cada
ação potencial sobre cada um dos pontos de vista fundamentais. Portanto, na
presença de um conjunto A de m ações potenciais e de um conjunto de níveis de
impacto jN , segundo um ponto de vista fundamental j , é necessário que seja
concebido um procedimento operacional que indique como "projetar" o conjunto
A sobre a escala jN de maneira a selecionar o(s) níveis que melhor representam o
impacto real de cada uma das ações de A (Bana e Costa, 1992). A Figura 24
representa o perfil de impactos da ação potencial a pertencente ao conjunto A. O
decisor deverá apreciar cada ação, com base nos descritores definidos
anteriormente.
Figura 24: Perfil de Impacto da Ação a.
Exemplo (continuação):
Depois de ter consultado o mercado, Maria fez uma pequena lista A de
cinco modelos de impressoras com preços semelhantes:
A = {PH, Conan, Espon, Sister, Nomark}
Maria introduziu estas cinco ações potenciais (opções de escolha) no
software M-MACBETH.
A Tabela 4 apresenta os perfis de impacto das cinco impressoras que, em
conjunto, constituem a tabela de impacto para o exemplo de Maria. As duas linhas
inferiores na Tabela 13 mostram os perfis de impacto de [bom] e [neutro], que
podem ser vistos como os perfis de impacto das duas opções de referência fictícias
"boa em tudo" e "neutra em tudo", respectivamente.
Tabela 4: Perfis de impacto e perfis de referência
Opções Cor Design Velocidade
PH Boa Suficiente 7
Conan Suficiente Muito boa 9
Espon Neutra Neutra 9
Sister Boa Fraca 8,5
Nomark Suficiente Suficiente 10,5
[Bom] Boa Bom Boa
[Neutro] Neutra Neutro Neutra
Uma vez que foi determinado o perfil de impactos para cada ação,
representado por { ),(),...,(),( 21 aIaIaI j })(..., aI n , e que anteriormente já tinham
sido construídas escalas de preferências locais associadas a cada um dos PVF's,
inclusive com a determinação de escalas de valor cardinais associando um valor
numérico a cada nível de impacto de todos os descritores, pode-se diretamente
obter as avaliações parciais da ação a, associando a cada impacto )(aI j o
respectivo valor numérico do nível de impacto correspondente no descritor jN .
Esta avaliação parcial pode ser apresentada na forma de uma matriz, semelhante à
Tabela 5.
Tabela 5: Avaliação Parcial das Ações Potenciais.
Ação a Ação b K Ação m
1PVF ))(()(
1
1
aIvaI
))(()(
1
1
bIvbI
K ))(()(
1
1
mIvmI
2PVF ))(()(
2
2
aIvaI
))(()(
2
2
bIvbI
K ))(()(
2
2
mIvmI
M M M M M
nPVF ))(()(
aIvaI
n
n ))((
)(bIvbI
n
n K ))((
)(mIvmI
n
n
Os impactos são valorados pela construção de uma função-critério cardinal
jv para cada critério, o qual resulta no valor parcial )(av j de cada ação, segundo
cada PVF. Como ilustração, suponha que o nível de impacto da ação a segundo o
ponto de vista fundamental 3 é o nível de impacto bom do descritor para aquele
PVF ( =)(3 aI nível bom). Então, a avaliação parcial da ação a na dimensão de
PVF3 é o valor que este nível de impacto obteve quando da construção da escala
de valor cardinal. Como a metodologia MACBETH atribui pontuações fixas de 0
e 100 aos níveis de desempenho neutro e bom, respectivamente, então
( 100))(( 3 =aIv ). Da mesma maneira, caso o impacto da ação a no PVF2 seja
corresponda ao nível neutro do descritor N2 , então a sua avaliação parcial
segundo o PVF2 é 0 pontos )0))((( 2 =aIv . Por definição, na abordagem
MACBETH, um nível de impacto da ação a que supera (não supera) um nível
neutro num critério irá obter uma pontuação de valor positiva (negativa) e nível de
impacto da ação a que superou o nível bom em um critério irá obter uma
pontuação de valor que exceda 100 unidades.
Exemplo (continuação):
A Tabela 6 apresenta as pontuações parciais das impressoras, segundo cada
um dos critérios.
Tabela 6: Avaliação local das impressoras segundo cada um dos critérios
Opções Cor Design Velocidade
PH 100 75 - 80
Conan 50 120 50
Espon 0 0 50
Sister 100 - 20 25
Nomark 50 50 90
[Bom] 100 100 100
[Neutro] 0 0 0
Tendo construído o perfil de impacto para todas as ações potenciais e, por
conseqüência, efetuado a avaliação parcial das ações, o processo de apoio à
decisão pode evoluir para a avaliação global das alternativas. Conforme
apresentado no início do trabalho, a avaliação global das ações vai ser obtida
através de um modelo de agregação aditiva, usando-se para isto as taxas de
substituição, definidas anteriormente.
2.3.4. Modelo Aditivo de Agregação
A abordagem MACBETH adota o modelo de valor aditivo de agregação
como alcance de referência que garante a coerência da ajuda prestada no âmbito
de um processo multicritério de construção ("global") de preferências. Algumas
das razões que levam a escolha de um modelo aditivo é o fato deste ser simples,
bem conhecido e seus parâmetros técnicos têm uma clara e facilmente explicável
interpretação. Além de o modelo permitir o tratamento do difícil problema de
importância relativa dos critérios de maneira precisa.
Uma vez que o conjunto de critérios de avaliação njAj ,...,1, = e os seus
descritores de desempenho adequado njX j ,...,1, = foram definidos, o perfil de
desempenho de x pode ser escrito como ),...,( 1 nxx , onde jx é um nível de
desempenho específico de jX . Bana e Costa et al (2008), apresenta o modelo de
valor aditivo na forma:
)(),...,(1
1 jj
n
jjn xvkxxv ∑
=
=
com 0,11
>=∑=
j
n
jj kk e nparaj
xv
xv
jj
jj ,...,10)(
100)(0
=⎪⎩
⎪⎨⎧
=
=+
onde v representa o valor da pontuação global de x que mede a sua atratividade
global; njv j ,...,1, = são funções de valor único-atributo; +jx e
0jx , nj ,...,1= são,
respectivamente, os níveis de desempenho bom e neutro definidos para cada
descritor de desempenho njX j ,...,1, = , e njk j ,...,1, = são constantes de escala
(pesos relativos dos critérios).
Os “pesos” relativos dos critérios permitem transformar unidades de valor
parcial em unidades de valor global. Por exemplo, se 20,0=jk , cada unidade de
valor parcial pelo critério j valerá 0,20 unidades de valor global.
Os “pesos” são, portanto, taxas de substituição entre unidades de valor, que
operacionalizam a noção de compensação. Por exemplo, se 30,0=jk e 10,0' =jk ,
a perda de uma unidade de valor parcial em j pode ser compensada pelo ganho de
três unidades de valor parcial em j′ (ver Figura 25, adaptado de Bana e Costa &
Corrêa, 2000)
Valores Parciais
p1 = 0.15
p2 = 0.10
p3 = 0.20
p4 = 0.15
p5 = 0.08
p6 = 0.30
p7 = 0.12
Valor Global = 47
100
75
80
30
60
60
10
PVF7
PVF6
PVF5
PVF4
PVF3
PVF2
PVF1
9
3
8
12
12
3
9
V7
V6
V5
V4
V3
V2
V1
Figura 25: A lógica do modelo aditivo de agregação
O procedimento compensatório de agregação aditiva permite não a
ordenação e termos de atratividade global, mas também a apreciação das
diferenças relativas de atratividade global, isto é, quanto uma alternativa é melhor
do que outra, desde que as escalas njv j ,...,1, = , tenham sido determinadas
independentemente umas das outras (por isso, em termos matemáticos, as escalas
njv j ,...,1, = , terão de ser escalas cardinais e então a escala global também o
será). Assim, para além da propriedade ordinal da isolabilidade, os PVFs terão
ainda que respeitar a propriedade mais exigente da independência no sentido das
diferenças de atratividade, também designada por independência aditiva, por ter a
ver diretamente com a exigência, requerida pela aditividade, de construir escalas
cardinais de valor parcial nos critérios.
Exemplo (continuação):
A Figura 26 mostra na coluna “Global” a atratividade global das
impressoras e dos perfis [bom] e [neutro] (classificados por ordem decrescente de
atratividade). Nas três últimas colunas, as escalas v1, v2 e v3 são apresentadas. Os
respectivos pesos dos critérios aparecem na última linha.
Figura 26: Tabela de Valor.
Por fim, é importante ressaltar que a obtenção de um resultado global não
encerra o processo de apoio multicritério à decisão. É essencial, de forma a
garantir a validade das recomendações feitas pelo facilitador, que seja efetuada
uma exaustiva análise de sensibilidade sobre os resultados, já que a construção do
modelo baseia-se essencialmente em julgamentos subjetivos dos atores
intervenientes no processo.
2.3.5. Análises de sensibilidade e de robustez
O processo de validação do modelo vai permitir que se conheça quais são os
aspectos onde é necessário um aperfeiçoamento do processo decisório,
melhorando assim a confiabilidade dos resultados. Essenciais na elaboração de
recomendações, diversas análises de sensibilidade e de robustez dos resultados do
modelo, assim construído, permitirão compreender o problema em profundidade,
de ajustar o modelo e de formar convicções sobre as prioridades a estabelecer ou
as opções a selecionar.
Em Bana e Costa (1992) são efetuadas análises de sensibilidade face a
variações de pontuações parciais e dos coeficientes de ponderação. A primeira
permite analisar a ordenação final das opções face a variações de pontuações
parciais em múltiplos cenários. Enquanto que, o tipo mais clássico da análise de
sensibilidade nos pesos consiste em analisar as modificações que possam ocorrer
na ordenação global das opções quando se faz variar o coeficiente de ponderação
de um dado critério, mantendo a proporção entre os pesos dos demais. A análise
de sensibilidade no peso de um critério permite dimensionar como uma alteração
de qualquer dos pesos (dentro do intervalo permitido), afetaria os resultados
globais do modelo.
Exemplo (continuação)
A Figura 27 apresenta a análise de sensibilidade no peso do critério
“Velocidade”. Cada linha do gráfico mostra a variação da pontuação global da
opção correspondente quando o peso do critério varia entre 0% a 100%. A linha
vermelha vertical no gráfico representa o peso atual do critério em análise (20.00
no exemplo da Maria).
Note que quando o peso de “Velocidade” aumenta, a pontuação global de
Nomark (no eixo vertical) aumenta e a pontuação global de Conan diminui; a
pontuação global de Nomark seria maior do que a pontuação global de Conan (e
superior a 68,7) se o peso de Velocidade fosse maior que 46,7.
Figura 27: Exemplo de análise de sensibilidade sobre o peso de "Velocidade"
A tomada de decisão envolve, com freqüência, informação escassa,
imprecisa ou incerta. Pode ser útil, por isso, analisar que conclusões robustas se
podem extrair do modelo para níveis variados de escassez, imprecisão ou
incerteza na informação. Sendo assim, para além da análise de sensibilidade
clássica, é muito interessante analisar a “robustez” dos resultados da aplicação do
modelo.
A análise de robustez baseia-se no conceito de dominância aditiva (Bana e
Costa, 1992); diz-se que uma opção domina outra opção se for pelo menos tão
atrativa quanto a outra em todos os critérios e se for mais atrativa do que outra em
pelo menos um dos critérios (situação de “dominância”). Enquanto que, uma
opção domina aditivamente outra opção se, para um determinado conjunto de
restrições na informação, resultar sempre globalmente mais atrativa do que a outra
opção da aplicação do modelo aditivo (situação de “dominância aditiva”).
2.3.6. Sistema de apoio à decisão M-MACBETH
Como vimos anteriormente, a metodologia MACBETH é uma abordagem
interativa que requer apenas julgamentos qualitativos sobre as diferenças de
atratividade. Esses julgamentos expressos pelo decisor são inseridos no sistema
de apoio à decisão M-MACBETH (www.m-macbeth.com), um software
aplicativo que implementa a abordagem MACBETH.
M-MACBETH permite a estruturação de árvores de valor, a construção de
descritores de critérios, o desenvolvimento de funções de valor, a ponderação de
critérios, a pontuação de opções contra critérios, além de extensas análises de
sensibilidade e robustez.
À medida que os julgamentos qualitativos são introduzidos em M-
MACBETH, o software verifica automaticamente a sua consistência e oferece
sugestões para resolver eventuais inconsistências. Depois, o processo
MACBETH de apoio à decisão evolui para a construção de um modelo
quantitativo de avaliação. A partir dos julgamentos do avaliador e utilizando as
funcionalidades do software, uma escala de pontuações em cada critério e pesos
relativos para os critérios são gradualmente sugeridos e discutidos. Em seguida,
uma pontuação global é calculada para cada opção, fazendo a soma ponderada
das suas pontuações nos múltiplos critérios. Essa pontuação global reflete a
atratividade da opção respectiva no conjunto de todos os critérios. O software
também nos permite fazer diversas análises de sensibilidade e robustez dos
resultados do modelo, assim construído, que permitem compreender o problema
em profundidade, ajustar o modelo e formar convicções sobre as prioridades a
estabelecer ou as opções a selecionar, em contextos de tomada de decisão
individual ou em grupo. M-MACBETH oferece numerosas representações
gráficas que facilitam a elaboração de um relatório justificando recomendações
elaboradas.
Um breve levantamento histórico da investigação MACBETH é oferecido
na próxima seção e mostra que, em um nível técnico, MACBETH tem evoluído
através do curso da pesquisa teórica conduzida sobre ele, e também através de
numerosas aplicações práticas.
2.3.7. Breve Histórico da investigação MACBETH
A investigação inicial que deu origem a abordagem MACBETH foi
conduzida por C.A. Bana e Costa e J.-C. Vansnick, no início dos anos 90. A
equipe expandiu nos anos seguintes, quando foi aderido por J.-M. De Corte.
Segundo Bana e Costa (2003) a abordagem MACBETH surgiu como uma
resposta à pergunta: como construir um intervalo de escala de preferências sobre
um conjunto de opções sem forçar avaliadores a produzirem representações
numéricas diretas de suas preferências? Que deu origem ao procedimento de
questionamento MACBETH, que compara dois elementos de cada vez solicitando
somente uma avaliação qualitativa sobre a diferença de atratividade entre os
elementos. De acordo com o método, as seis categorias semânticas "muito fraca",
"fraca", "moderada", "forte", muito forte" ou "extrema" deverão ser representadas
por intervalos de números reais não-sobrepostos (disjuntos) cujos limites devem
ser determinados juntamente com as pontuações de valor numérico para as
opções. Evidentemente, para cada conjunto de julgamentos particular, deverá
começar testando anteriormente a existência de tais intervalos.
Dessa forma, a investigação foi então realizada para encontrar uma resposta
de programação matemática para este problema, o que deu origem à formulação
de uma cadeia de quatro programas lineares concebidos para serem usados na
prática. Estes programas, implementados em GAMS, foram utilizados nas
primeiras aplicações de MACBETH como uma ferramenta de apoio à decisão
para derivar pontuações de valor e pesos no âmbito de um modelo de agregação
aditivo. Entretanto, a investigação teórica conduzida, e inicialmente apresentada
em 1994 na XI Conferência Internacional sobre MCDM, demonstrou a
equivalência da abordagem por limiares e a abordagem por condições de medição.
Em 1997, a primeira versão do software MACBETH foi desenvolvida por
J.-M. De Corte e a principal preocupação principal por trás do desenvolvimento
do primeiro software MACBETH foi a interatividade: ele permitia que
julgamentos fossem codificados de uma forma usuária amigável (algo inexistente
na implementação inicial GAMS), e oferecia uma representação gráfica da escala
de valor MACBETH, permitindo o ajuste direto da pontuação de valor de uma
opção dentro de um intervalo de variação respeitando as condições de medição
relacionadas com a matriz de julgamentos. Além disso, no surgimento de uma
inconsistência, este primeiro software informava ao usuário, de uma maneira
visual, as possíveis alterações que tornariam a matriz de julgamentos consistente,
facilitando muito a interatividade na revisão dos julgamentos.
Mas, mesmo sendo utilizado com sucesso, na prática, este primeiro software
MACBETH impôs várias limitações ao desenvolvimento prático de um processo
de construção de um modelo eficiente, interativo e de aprendizagem. Algumas
destas limitações são apresentadas em Bana e Costa (2003):
1) a determinação das sugestões ainda era heurística e não garantia o
número mínimo de mudanças necessárias para assegurar a consistência;
2) não era possível para o avaliador hesitar entre várias categorias
semânticas quando expressava julgamentos;
3) o avaliador era forçado a dar primeiro todos os julgamentos antes de
executar qualquer processo e, conseqüentemente, a inconsistência dos
julgamentos só poderia ser detectada para uma matriz de julgamentos
completa e só então as sugestões de mudanças poderiam ser discutidas.
Em 1999, os inconvenientes do primeiro software MACBETH levou os
criadores a tomar a decisão de abandoná-lo e desenvolver um software
completamente novo, agora, de fato, um sistema de apoio à decisão, M-
MACBETH (http://www.m-macbeth.com): o primeiro "M" do nome dá ênfase a
sua capacidade de lidar com problemas multicritérios. Sucessivamente melhorado,
M-MACBETH poderia tirar vantagem dos resultados das pesquisas teóricas
realizadas, permitindo que a inconsistência fosse tratada de uma forma
matemática sólida. Este foi o ponto de virada no caminho para encontrar uma
formulação mais interativa. Em primeiro lugar, permitindo trabalhar com matrizes
incompletas e possibilitando a distinção entre incoerência e inconsistência. Em
seguida, deixando esta distinção em dois casos, aplicando a detecção automática
de "inconsistência", ainda para matrizes incompletas e a origem da inconsistência
poderia agora ser facilmente encontrada e explicada ao avaliador.
No que diz respeito à fase de estruturação do processo de apoio à decisão,
M-MACBETH oferece ferramentas para criar facilmente uma árvore de valor e
descritores, para definir uma tabela de impacto, para mostrar perfis de valor de
ações, etc. Também se começou a trabalhar em torno do conceito de "robustez", e
a primeira "tabela de comparações global" apareceu em 2000. Em paralelo, a
utilização extensiva de M-MACBETH em trabalhos de consultoria em
conferência de decisão, levou à adição, em 2001, de várias ferramentas úteis
relativas à análises de sensibilidade.
Em 2003, a possibilidade de lidar com imprecisão (incerteza) acerca dos
impactos de opções, quer de descritores qualitativos ou quantitativos incorporando
a qualquer momento níveis de referência para um critério representando
graficamente as comparações de ações potenciais em qualquer dos dois grupos de
critérios foi adicionado ao software M-MACBETH. Também em 2003, uma
versão do software MACBETH limitada à pontuação e ponderação foi
incorporada ao pacote de software HIVIEW3.
MACBETH tem evoluído através do curso da pesquisa teórica conduzida
sobre ele, e também através de numerosas aplicações práticas em vários contextos
de decisão. A seguir, são apresentadas algumas aplicações práticas da abordagem
MACBETH:
Desenvolvimento de modelos para avaliação de propostas em uma
Companhia Portuguesa de Transmissão Elétrica
Construção de um índice da qualidade total para a Companhia de Gás de
Lisboa
Avaliação de propostas em concursos públicos
Priorização de pontes e túneis na redução de risco de terremoto em Lisboa
Avaliações em transportes
Apoio na escolha da carreira profissional
Construção de um índice de avaliação de desempenho institucional
Elaboração de um índice de capacidade empreendedora em empresas de
base tecnológica
Geração de um índice de Qualidade de Vida na Organização empresarial
(QVO)
Construção de um índice multicritério de bem estar social rural em um
município da região Amazônica
Proposição de um índice de produção para bibliotecas
Avaliação de incidências ambientais de medidas de controlo de cheias em
Ribeira do Livramento
Priorização de projetos hidrelétricos sob a ótica social
Avaliação de projetos mecânicos aerodesign
Resolução de conflitos em projetos de software
Avaliação de desempenho da gestão centralizada de estoque da empresa
Petrobrás
Análise da presença e/ou visibilidade da Universidade Federal Fluminense
Uso de Metodologias Multicritério na Avaliação de Municípios do Paraná
com Base no Índice de Desenvolvimento Humano Municipal
Atribuição de recursos para a construção de novas estradas intermunicipais
na Região de Lisboa
Concepção de novas ligações ferroviárias
Avaliação de estratégias militares
Análise política e alocação de recursos
Desenvolvimento de Planos Estratégicos
Avaliação da capacidade competitiva de empresas têxteis
Modelagem quantitativa de credit scoring
Avaliação das incidências ambientais de medidas de controle de cheias
Construção da ‘matriz de custos’ de um modelo de afetação para gestão de
stands de aeronaves
3 Índice de Qualidade Proposto
3.1. Definição do Problema
A avaliação dos serviços prestados pela concessionária a seus consumidores
cativos é feita pela ANEEL desde 2000 através de uma pesquisa de mercado onde
são avaliados vários atributos de satisfação que, quando processados, geram um
índice de satisfação denominado IASC.
O IASC (Índice ANEEL de Satisfação do Consumidor) com o objetivo de
avaliar o grau de satisfação dos consumidores com os serviços prestados pelas
concessionárias no âmbito residencial. Em termos metodológicos, o IASC é
baseado no congênere ACSI (Índice de Satisfação do Consumidor Norte-
Americano), onde a satisfação é representada como uma variável latente de
caráter multidimensional, através de um modelo de equações estruturais. Os
resultados do IASC são empregados inclusive no cálculo do Fator X, que é um
índice redutor aplicado ao reajuste de tarifa das concessionárias.
Porém, a partir de 2006 o IASC passou a ser questionado por ser um
indicador de satisfação levando em consideração somente o lado do consumidor.
Por esta razão, ele foi retirado como penalizador da tarifa e, desde então, estuda-se
a possibilidade de se definir um indicador de qualidade de fornecimento de
energia que seja mais robusto e que leve em consideração outros aspectos dos
serviços de fornecimento de energia.
Com o propósito de dar resposta a esta necessidade, foi desenvolvido um
modelo multicritério para a definição do Índice de Qualidade de Fornecimento de
Energia Elétrica por uma distribuidora.
82
3.2. Objetivos
O objetivo geral do estudo é desenvolver, via um estudo de caso, um índice
de qualidade de fornecimento de uma distribuidora de energia elétrica, que será
determinado a partir de um modelo de decisão multicritério.
São seus objetivos específicos: Identificar os fatores considerados críticos
no processo de avaliação da qualidade dos serviços prestados pela distribuidora;
Construir os critérios para mensurar os aspectos críticos; Identificar para cada
critério, desempenho em nível de excelência e em nível comprometedor; Construir
taxas de compensação entre os critérios; Avaliar o perfil de desempenho da
distribuidora segundo o modelo multicritério desenvolvido e Gerar conhecimento
para o decisor, sobre o seu sistema de avaliação da qualidade.
Além disso, o Índice de Qualidade proposto neste trabalho permitirá uma
visão unificada e temporal da qualidade dos serviços prestados pela
concessionária, bem como a comparação real deste índice entre as diversas
regionais da empresa.
3.3. Construção do Modelo
Este trabalho de investigação teórico-aplicada permitiu definir um Índice de
Qualidade de fornecimento de uma distribuidora de energia elétrica. Para isto, foi
construído um modelo de avaliação com a utilização de uma metodologia
multicritério, baseado nas convicções do construtivismo e visando gerar
conhecimento a todos os participantes do processo decisório.
Por se tratar de um modelo construtivo a participação do decisor é essencial
na aplicação do método, que exige o envolvimento dos participantes de todos os
departamentos relevantes no contexto de decisão. É dentro deste contexto que foi
desenvolvido um trabalho através de reuniões do facilitador com os profissionais
especializados na área, que atuaram como decisores. O grupo de trabalho foi
formado por 3 especialistas da gestão e qualidade comercial, 4 gestores da
diretoria técnica e 5 especialistas da gerência de serviços ao cliente e atendimento
personalizado, dado que assegurou ampla representação. A autora do presente
trabalho, que conduziu todo o processo de apoio à decisão, atuou como facilitador.
83
O estudo desenvolveu um processo interativo, seguindo a abordagem
multicritério MACBETH e utilizando o sistema de apoio à decisão M-MACBETH
(software aplicativo que executa a abordagem MACBETH) para apoiar esta
tarefa.
A escolha de uma abordagem multicritério para sustentar a construção do IQ
influencia-se essencialmente por dois motivos: primeiro, porque este tipo de
metodologia permite a consideração explícita de todos os aspectos considerados
importantes na avaliação da qualidade da empresa e uma convicção de base é a de
que a introdução explícita de diversos critérios é um caminho melhor para uma
tomada de decisão robusta, quando se enfrenta um problema multidimensional, do
que a simples consideração de um único critério; segundo, porque a abordagem
MACBETH é a que defendemos como a mais adequada às características próprias
deste tipo de contexto de decisão, pois permite agregar os diversos critérios de
avaliação em um critério único de síntese por meio da atribuição de pesos aos
vários critérios, respeitando as opiniões dos decisores.
Desta forma, começou-se por enquadrar e caracterizar o problema,
identificando quais as preocupações estratégicas no âmbito da qualidade e, em
particular, da distribuidora do estudo de caso, e como a construção do modelo
para cálculo do IQ se inseriria neste quadro.
3.3.1. Enquadramento do problema
A qualidade pode ser vista segundo três componentes: qualidade técnica,
qualidade de atendimento ao consumidor e qualidade na satisfação das
necessidades dos clientes. Sendo assim, se o objetivo operacional fundamental
subjacente à construção de um modelo para avaliar a qualidade do fornecimento
da empresa é criar um instrumento dinâmico que auxilie no controle da evolução
da qualidade da empresa ao longo do tempo, este modelo deve
imprescindivelmente contemplar as seguintes áreas de preocupação: “Qualidade
técnica”, “Qualidade de atendimento ao consumidor” e “Qualidade na satisfação
das necessidades dos clientes”. Pretende-se assim, não limitando a satisfação do
consumidor final, que a avaliação da qualidade abranja aspectos relacionados às
áreas técnicas e de atendimento da empresa.
84
Os trabalhos iniciaram-se por um processo de estruturação do problema. As
primeiras reuniões foram feitas com este objetivo, onde se utilizou uma árvore de
pontos de vista de forma a se obter todos os aspectos que os decisores julgavam
relevantes sobre o problema. O procedimento de construção da árvore é bastante
subjetivo. O objetivo principal da construção da árvore de pontos de vista foi a
identificação dos fatores que devem ser levados em consideração na avaliação da
qualidade dos serviços prestados pela concessionária.
A construção do Índice de Qualidade (IQ) partiu, assim, da consideração de
três grandes áreas de preocupação, conforme mostra a Figura 28.
Índice de Qualidade
Qualidade técnica
Qualidade na satisfação
Qualidade do atendimento
Figura 28: Áreas de preocupação a considerar no cálculo do IQ.
A qualidade técnica é a mais envolvida diretamente com a distribuição física
de eletricidade. Já a qualidade na satisfação das necessidades dos clientes, como o
nome sugere, está relacionada com a qualidade da interação entre o distribuidor e
os seus clientes. A qualidade de atendimento ao consumidor por ser analisada pelo
conjunto de atributos dos serviços proporcionados pela concessionária
objetivando satisfazer, com adequado nível de presteza e cortesia, as necessidades
dos solicitantes, segundo determinados níveis de eficiência e eficácia.
No entanto, a simples identificação destes três grandes eixos de avaliação
não é suficiente para tornar o cálculo do IQ operacional, uma vez que as
expressões “satisfação das clientes” ou “atendimento ao consumidor”, por
exemplo, são genéricas demais para permitir que a empresa seja avaliada
objetivamente segundo estes aspectos. Desta forma, a tarefa essencial a ser
desenvolvida na etapa de estruturação do modelo consiste em especificar em que
se traduzem dentro da organização as preocupações “Qualidade técnica”,
85
“Qualidade de atendimento ao consumidor” e “Qualidade na satisfação das
necessidades dos clientes”.
Em termos operacionais, definir em que consiste cada uma destas três áreas
de preocupação traduz-se na identificação dos fatores críticos para a gestão da
qualidade em cada área. No presente contexto de decisão, o termo Fator Crítico de
Qualidade (FCQ) é utilizado para definir qualquer aspecto que surge durante a
discussão como relevante para a avaliação da qualidade dos serviços, podendo ser
objetivos, preocupações, indicadores, características, atributos, etc. Assim, torna-
se necessário especificar em quais fatores críticos da qualidade se decomporão
estas áreas de preocupação.
3.3.2. Fatores Críticos da Qualidade
O papel do facilitador durante o processo de aprendizagem interativa de
estruturação do modelo consiste em estimular a reflexão dos participantes a,
progressivamente, identificar os critérios de avaliação. Desta forma, o facilitador
estimulou um brainstorming com os decisores de cada área de interesse, para que
pudessem ser identificados os fatores críticos considerados relevantes no âmbito
da qualidade.
A agência reguladora de energia elétrica passou a avaliar a qualidade da
energia elétrica através de indicadores de continuidade, de nível de tensão e de
ocorrências emergenciais, indicadores de qualidade do atendimento comercial e
de satisfação do consumidor. As concessionárias estão sujeitas à fiscalização e
aplicação de penalidades por parte do órgão regulador quando não atingirem as
metas estabelecidas para os indicadores de qualidade. Desta forma, o grupo de
trabalho priorizou utilizar como critérios para construção do Índice de Qualidade,
as medidas de qualidade habitualmente fiscalizadas pela ANEEL, relativas à
qualidade técnica, à qualidade do atendimento e à qualidade na satisfação dos
clientes.
Porém, para que seja possível avaliar o desempenho da empresa e o
conseqüente cálculo do seu IQ, é necessário descrever o mais clara e
objetivamente possível o significado de cada um deles. Metodologicamente, esta
clareza e objetividade pretendidas podem ser alcançadas através da associação de
86
um indicador a cada FC. Esta associação se deu através de indicadores mapeados
pela empresa dentro do plano estratégico, para os quais são estabelecidas metas
internas a serem cumpridas. O conceito de indicadores é interessante porque
permite operacionalizar os FCs da Qualidade, já que estes últimos são, em geral,
de natureza essencialmente estratégica e por isso dificilmente podem ser
utilizados como critérios operacionais de avaliação.
3.3.2.1. FCs da Qualidade na satisfação dos clientes
Na área de interesse "Qualidade na Satisfação dos Clientes”, foram
considerados dois fatores críticos, apresentados na Figura 29 através da árvore de
critérios.
Figura 29: FCs a considerar na área Qualidade na satisfação.
A seguir, são descritos de forma sucinta, os aspectos considerados
relevantes no âmbito da Qualidade na Satisfação.
IASC
O IASC (Índice ANEEL de Satisfação do Consumidor) é um instrumento
que mede o desempenho das empresas a partir da percepção dos consumidores.
Ele é o resultado de uma pesquisa de opinião que foi aplicada no ano de 2000,
junto aos consumidores residenciais de energia elétrica. Esta pesquisa é realizada
anualmente com o objetivo de avaliar o grau de satisfação desses consumidores
com os serviços prestados pelas distribuidoras de energia elétrica. A pesquisa
abrange toda a área de concessão das 64 distribuidoras no País. Além de ser um
importante instrumento de aferição da qualidade dos serviços prestados pelas
87
concessionárias, ele auxilia a ANEEL a fiscalizar e regular o mercado de energia
elétrica, inclusive fiscalizar o desempenho das concessionárias. Essas, por sua
vez, têm no IASC um valioso retrato da percepção de seus consumidores, a partir
do qual podem tomar medidas visando a melhoria dos serviços prestados.
Em termos metodológicos, o IASC é baseado no congênere ACSI (Índice de
Satisfação do Consumidor Norte-Americano), onde a satisfação é representada
como uma variável latente de caráter multidimensional, através de um modelo de
equações estruturais. A metodologia de equações estruturais, aplicada para avaliar
a satisfação do consumidor no setor elétrico, é composta de 5 dimensões avaliadas
no questionário com as devidas escalas de mensuração: Qualidade Percebida,
Valor Percebido, Confiança no Fornecedor, Fidelidade e Satisfação.
Por meio da dimensão Satisfação, mensurado em 3 (três) indicadores:
Desconformidade, Satisfação Global e Distância para a Empresa Ideal com seus
respectivos pesos, médias, valor máximo e mínimo de escala, é obtido o IASC –
Índice ANEEL de Satisfação do Consumidor. A Figura 30 apresenta a influência
de cada indicador sobre as dimensões.
Figura 30: Índice ANEEL de Satisfação dos Clientes
88
Para geração dos índices de satisfação por concessionária, utilizam-se as
médias obtidas para cada uma das empresas nos indicadores de Satisfação Global,
Desconformidade Global, e Distância para uma Empresa Ideal, ponderadas pelos
pesos das mesmas, calculados no modelo PLS (Partial Least Squares – Mínimos
Quadrados Parciais).
De acordo com o método PLS aplicado no modelo, é calculado um peso
para cada indicador que pode variar de zero a um. Quanto maior o peso, maior a
influência do indicador sobre o construto.
Ainda, para este cálculo, deve-se considerar a amplitude da escala, isto é,
numa avaliação péssima, os escores mínimos alcançados correspondem ao ponto 1
nas três escalas, ponderados pelos pesos de cada indicador na variável latente. Da
mesma forma, o escore máximo possível de ser alcançado é o ponto 10 em cada
escala, ponderado pelo peso correspondente na relação com a variável latente.
Para o cálculo do Índice ANEEL de Satisfação do Consumidor (IASC) para
cada empresa, então, deve-se considerar a posição relativa da empresa com
referência à posição máxima possível de ser alcançada pela mesma.
Representando matematicamente:
Onde:
pi = peso calculado pelo modelo estrutural da empresa para o indicador i
Xi = média do indicador i para a empresa em questão
Max (.) = valor máximo da escala do indicador i
Min (.) = valor mínimo da escala do indicador i
Pesquisa ABRADEE
Sob o foco da Associação Brasileira de Distribuidoras de Energia Elétrica –
ABRADEE, a pesquisa anual tem como objetivo:
• Conhecer o grau de satisfação dos clientes residenciais com a qualidade do
produto e dos serviços prestados;
89
• Gerar índices que permitem comparar o desempenho das distribuidoras;
• Identificar o grau de fidelidade dos clientes residenciais;
• Gerar matriz para apoiar a definição de melhorias.
A Metodologia aplicada nas pesquisas realizadas a partir de 1999
compreende: amostra de 625 casos para cada distribuidora, de forma a garantir
uma margem de erro de 4% com um intervalo de confiança de 95,5%;
investigação e ordenação da importância de cada um dos atributos dentro de suas
respectivas áreas e a importância de cada uma dessas áreas nas quais os atributos
estão agrupados; avaliação referente à satisfação com atributos de qualidade e
preço.
A pergunta inicial aos entrevistados, refere-se a percepção inicial deles em
relação a empresa, a seguir as outras perguntas são referentes a questões
específicas quanto a: Fornecimento de Energia, Informação e Comunicação com o
Cliente, Conta de Luz, Atendimento ao Cliente, Imagem e Preço da Energia.
Para cada conjunto de perguntas, um atributo a ser analisado pelos
entrevistados. Esta pesquisa, no entanto, avalia o sentimento dos entrevistados,
isto é, não necessariamente a concessionária estará bem no quesito que o cliente
percebe, mesmo que a concessionária tenha feito um grande esforço de melhoria,
que ela está bem, e vice-versa. Porém como toda pesquisa de opinião retrata a
imagem do entrevistado para o que está sendo entrevistado, considera-se o
resultado desta pesquisa um bom parâmetro de desempenho e comparativo com as
outras empresas do setor. O indicador é composto, portanto da média aritmética
dos atributos pesquisados, e desta feita, pela média dos entrevistados.
Dentre os índices da pesquisas destaca-se o ISQP (Índice de Satisfação da
Qualidade Percebida), utilizando no presente trabalho para compor o fator crítico
“Pesquisas de Satisfação”. O ISQP refere-se à percepção do consumidor em
relação à empresa, quanto a questões específicas: Fornecimento de Energia,
Informação e Comunicação com o Cliente, Conta de Luz, Atendimento ao Cliente
e Imagem.
A seguir, são descritos de forma sucinta, os aspectos considerados
relevantes no âmbito da Qualidade na Satisfação.
90
Pesquisas de Satisfação - Ambos, IASC e ISQP, são instrumentos que
medem o desempenho das empresas a partir da percepção dos consumidores.
Portanto, o indicador associado ao FC “Pesquisas de Satisfação” foi a média entre
o índice ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica) e o índice ABRADEE
(Associação Brasileira de Distribuidoras de Energia Elétrica).
Reclamações – Volume de reclamações recebidas pela empresa, associadas,
por exemplo, a conta não-entregue, aparelho queimado, religação não-executada –
ordem finalizada, serviço não-atendido, prévio aviso não-entregue, atendimento e
serviço mal executado – ligação nova/serviço.
3.3.2.2. FCs da Qualidade técnica
Dentro desta área de interesse "Qualidade técnica” seis fatores críticos
foram considerados. A Figura 31 exibe a árvore de critérios.
Figura 31: FCs a considerar na área Qualidade técnica.
A seguir, são descritos de forma sucinta, os aspectos considerados
relevantes no âmbito da Qualidade técnica.
91
DEC – Duração Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora,
exprime o intervalo de tempo que, em média, cada consumidor ficou privado do
fornecimento de energia elétrica, no período de apuração e relaciona-se com a
gestão do sistema de distribuição. Para sua apuração utilizam-se a seguinte
fórmula:
)/()()(
1 consumidorhCt
itiCaDEC
N
i∑=
×=
onde:
DEC = Duração Equivalente de Interrupção por consumidor expressa em
horas e centésimos de hora, por cliente.
Ca (i) = Número de consumidores do universo considerado, atingidos pela
interrupção (i).
t(i) = Tempo de duração, em horas e centésimos de hora, da interrupção (i).
(i) = Número da interrupção considerada, variando de 1 a N, sendo N o
número de interrupções ocorridas durante o período de apuração.
Ct = Número total de consumidores do universo considerado, entendido
como sendo o número de consumidores existentes no último dia de cada
mês de apuração no caso de apuração mensal e média aritmética dos
números de consumidores existentes nos últimos dias de cada mês do
período, no caso de apuração trimestral ou anual.
FEC – Freqüência Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora,
exprime o número de interrupções que em média cada consumidor sofreu no
período de apuração e reflete a fragilidade do sistema frente ao meio ambiente, o
envelhecimento ou a falta de manutenção adequada. Para sua apuração utilizam-
se a seguinte fórmula:
Ct
iCaFEC
N
i∑== 1
)((interrupções/consumidor)
onde:
FEC = Freqüência equivalente de interrupções por consumidor expressa
em número de interrupções e centésimos do número de interrupções.
92
Ca (i) = Número de consumidores do universo considerado, atingidos pela
interrupção (i).
(i) = Número da interrupção considerada, variando de 1 a N, sendo N o
número de interrupções ocorridas durante o período de apuração.
Ct = Número total de consumidores do universo considerado, entendido
como sendo o número de consumidores existentes no último dia de cada
mês de apuração no caso de apuração mensal e média aritmética dos
números de consumidores existentes nos últimos dias de cada mês do
período, no caso de apuração trimestral ou anual.
No cálculo destes indicadores consideram-se apenas as interrupções com
durações superiores a 1 minuto. O período de apuração dos indicadores pode ser
mensal, trimestral ou anual e eles podem ser computados para diferentes
agregados de consumidores, desde alimentadores, conjuntos de unidades
consumidoras, até regiões maiores como regionais de distribuição, municípios ou
toda a área de concessão. Os indicadores DEC e FEC, embora estejam
associados com interrupções intempestivas e não sejam diretamente controláveis
pelas concessionárias, dependem substancialmente das práticas adotadas no
planejamento, na operação e na gestão da rede de distribuição.
Desligamento por manutenção programado - Interrupção antecedida de
aviso prévio, por tempo preestabelecido, para fins de intervenção no sistema
elétrico da concessionária de distribuição ou de transmissão. A concessionária
deverá avisar a todos os consumidores da respectiva área de concessão sobre as
interrupções programadas, informando a data da interrupção, horário de início e
término e obedecer aos prazos de programação de desenvolvimento da atividade.
Desarme do alimentador permanente - Este indicador está associado
com interrupções intempestivas que não são diretamente controláveis pela
concessionária, dentre as origens das causas de interrupções podemos citar:
fenômenos naturais (tempestades, descargas atmosféricas, inundações,
temperatura), meio ambiente (animais, árvore, poluição), vandalismo, externa ao
sistema e acidentes (pipa, asa delta, pára-quedas, etc).
93
Atendimentos de Emergência - É caracterizado como ocorrência
emergencial todo evento que prejudica a segurança do consumidor ou de
terceiros, ou ainda, a qualidade do serviço prestado, e que necessite que a
concessionária desloque equipes de atendimento de emergência. Para apuração
dos indicadores relativos às ocorrências emergenciais são consideradas todas as
ocorrências, mesmo as improcedentes, como: defeito interno nas instalações do
consumidor ou endereço não localizado pela equipe de atendimento. Entretanto,
não são considerados os atendimentos de serviços de iluminação pública,
reclamações de interrupções do fornecimento de energia elétrica devido à
manutenção programada; e serviços de caráter comercial, como reclamação de
consumo elevado, substituição programada de medidores, corte e religação de
unidades consumidoras.
Reclamações de fornecimento - para o cálculo deste indicador foram
considerados três tipos de reclamações: reclamação de interrupção constante,
reclamação de conexão e reclamação emergência – fora do prazo. A
concessionária de distribuição deverá dispor de sistemas ou mecanismos de
atendimento emergencial, acessíveis aos consumidores, para que os mesmos
apresentem suas reclamações quanto a problemas relacionados ao serviço de
distribuição de energia elétrica, sem prejuízo do emprego de outras formas de
sensoriamento automático da rede.
3.3.2.3. FCs da Qualidade no atendimento
Na área de interesse "Qualidade no atendimento”, foram considerados sete
fatores críticos, especificados por canal de atendimento (call center e agências) e
apresentados através da árvore de critérios na Figura 32.
94
Figura 32: FCs a considerar na área Qualidade do atendimento.
A seguir, são descritos de forma sucinta, os aspectos considerados
relevantes no âmbito da Qualidade no atendimento.
Nível de Serviço - relação entre o total das chamadas atendidas em até
trinta segundos e a soma dos totais de chamadas atendidas, chamadas
abandonadas e chamadas ocupadas, esta multiplicada por um fator K. Deve ser
expresso em termos percentuais. Para sua apuração utiliza-se a seguinte fórmula:
100K) CO de (Total + CAB de Total +CA de Total
segundos 30 até emCA de Total×
×=INB
onde:
CAb = chamada abandonada;
CA = chamada atendida;
CO = chamada ocupada;
K = limitador da incidência de chamadas ocupadas no cálculo do INB. Há
um cronograma de acréscimo deste número com início em 2005, igual a
0,00, e término em 2008, igual a 0,15.
95
Taxa de Abandono - relação entre o total das chamadas abandonadas e o
total de chamadas recebidas por atendentes. Caracteriza-se como chamada
abandonada aquela que após recebida e direcionada para atendimento é
desligada pelo consumidor antes de falar com o atendente responsável por
posição de atendimento. Deve ser expresso em termos percentuais. Para sua
apuração utiliza-se a seguinte fórmula:
100CAR deTotalCAb de Total
×=IAb
onde:
CRA = chamada atendida por atendente.
CAb = chamada abandonada;
Tempo de Espera - razão entre o tempo total de espera, em segundos, e o
total de atendimentos em espera no mesmo período. Caracteriza-se como tempo
de espera, tempo, em segundos, decorrido entre a entrada do solicitante na fila de
espera para o atendimento por atendente, e o início do atendimento respectivo.
Ordem Dentro do Prazo - ordens de serviço finalizadas dentro do prazo
estipulado, são ordens abertas pelo atendimento, onde a própria agência é
responsável pelo fechamento das mesmas.
Avaliação do Conhecimento – prova de nivelamento trimestral, que tem
como objetivo avaliar o grau de conhecimento dos representantes de atendimento
dos canais de relacionamento quanto aos procedimentos comerciais. São
abordados todos os procedimentos vigentes, utilizados pelo atendimento. A prova
possui os seguintes critérios de avaliação: excelência – nota igual ou superior a
8,5; satisfatório – nota entre 6,5 e 8,4 e insatisfatório – nota igual ou inferior a 6,4.
Adicionalmente, reuniões de trabalho foram efetuadas e uma análise dos
critérios inicialmente definidos revelou que alguns foram mal definidos, outros
redundantes, e que algumas preocupações estavam faltando na avaliação. Através
da árvore de pontos de vista procurou-se identificar todos os aspectos que
influenciam a avaliação da qualidade dos serviços prestados pela distribuidora,
96
fazendo com que a árvore proposta representasse adequadamente o sentimento do
decisor em relação ao problema. Assim, após várias "idas e vindas" chegou-se à
árvore final de pontos de vista. A Figura 33 mostra uma visão global das três
árvores anteriores, onde estão apresentados os FCQs considerados no cálculo do
Índice de Qualidade.
Figura 33: FCQs considerados no cálculo do índice de Qualidade
Tendo definido os fatores críticos da qualidade e construído a árvore de
pontos de vista, o processo de estruturação caminhou para a construção de
descritores. A próxima seção vai tratar do processo de construção dos descritores.
97
3.3.3. Construção dos Descritores
Através de um trabalho interativo com os especialistas no domínio em
questão, foi iniciado um processo de aprendizagem onde se deseja chegar à
definição de um conjunto de níveis de desempenho bem compreendidos em
relação ao seu significado.
A agência reguladora de energia elétrica passou a avaliar a qualidade da
energia elétrica através de indicadores de continuidade, de nível de tensão e de
ocorrências emergenciais, indicadores de qualidade do atendimento comercial e
de satisfação do consumidor. Estes indicadores são facilmente mensuráveis e
possibilitam um controle por meio de normas e multas em função da performance
verificada. Basicamente, a regulação consiste na avaliação destes indicadores e na
comparação dos valores apurados com níveis máximos toleráveis, denominados
por metas. Ao estabelecer metas, cria-se um mecanismo que incentiva a melhoria
progressiva da qualidade dos serviços de fornecimento (Pessanha & Souza, 2007).
A avaliação dos resultados dos indicadores mapeados pela empresa dentro do
plano estratégico é acompanhada através do Sistema de Metas da empresa (Gestão
a Vista), e avaliados mensalmente os progressos atingidos pela organização.
Desta forma, a construção dos descritores foi realizada com base no Sistema
de Metas de diretorias e áreas da empresa (Gestão a Vista). Cabe ressaltar que as
metas internas estabelecidas pela empresa são sempre mais agressivas que as
metas estabelecidas pela ANEEL, com o objetivo de garantir o alcance das metas
estabelecidas pelo órgão regulador para os indicadores de qualidade.
O próximo passo foi solicitar aos decisores a definição dos níveis de
referência. Foram decididos, tanto um nível de desempenho "neutro”
intrinsecamente (nem satisfatório nem insatisfatório), bem como um nível de
desempenho "bom" (sem dúvida, satisfatório), em cada critério. Os níveis Bom e
Neutro serão necessários para a determinação das taxas de substituição, bem como
para a construção da função de valor de cada critério, a fim de que possa ser
apresentada a escala MACBETH, tendo como âncoras o nível Bom valor 100 e o
nível Neutro valor 0.
A seguir, são apresentadas as escalas de valor construídas bem como os
níveis de referência bom e neutro definidos para os fatores críticos.
98
Tabela 7: Escala de valor construída para os FCs da qualidade
associados à Qualidade técnica
Níveis de desempenho
120% N1
110% N2
100% N3 = Bom
90% N4
80% N5 = Neutro
Pode-se notar que este é um descritor quantitativo. Foram determinados
cinco níveis para o descritor, no entanto, a avaliação de uma ação que possua
qualquer valor intermediário entre os níveis pode ser facilmente calculada por
uma interpolação linear. Também é importante lembrar que os descritores já
possuem uma estrutura de pré-ordem completa, ou seja, um nível superior é
sempre preferível a um nível inferior. Além disso, o nível de 80% refere-se ao
valor de desempenho realizado em dezembro do ano anterior, já o nível de 100%
refere-se ao valor da meta estipulado pela empresa.
Da mesma forma que para os aspectos que compõem a Qualidade técnica,
os FCs relacionados a Qualidade do atendimento, exceto para o indicador Tempo
Médio de Espera, e o FC Reclamações, relacionado a Qualidade na satisfação,
também foram operacionalizados através de um descritor tendo como base o
Sistema de Metas (Gestão a Vista). Na Tabela 8 são apresentadas as escalas de
valor construídas bem como os níveis de referência bom e neutro definidos.
Tabela 8: Escala de valor construída para os FCs da qualidade
associados à Qualidade do atendimento e
para o FC Reclamações
Níveis de desempenho
120% N1
110% N2
100% N3 = Bom
90% N4
80% N5 = Neutro
Nas Tabelas 9 e 10 são apresentadas as escalas de valor construídas bem
como os níveis de referência bom e neutro definidos para o FC Tempo Médio de
99
Espera, relacionado à Qualidade do atendimento e para o FC Pesquisas de
Satisfação, associado à Qualidade na satisfação, respectivamente.
Tabela 9: Escala de valor construída para o FC Tempo Médio de Espera
Níveis de desempenho
7 minutos N1
8 minutos N2
10 minutos N3 = Bom
12 minutos N4
14 minutos N5 = Neutro
Tabela 10: Escala de valor construída para o FC Pesquisas de Satisfação
Níveis de desempenho
0 N1
20 N2
40 N3
60 N4 = Neutro
80 N5 = Bom
100 N6
A atividade de construção dos descritores foi interessante e proveitosa, uma
vez que foi possível a utilização do Sistema de Metas da empresa. Estas metas,
embora ousadas, foram julgadas apropriadas para a avaliação no sentido de
possibilitar uniformizar os resultados e utilizar o índice proposto para avaliar a
evolução em direção às metas da empresa. Além disso, a tarefa de geração dos
níveis de impacto fez surgir aspectos mais operacionais relacionados aos critérios,
desta forma tornando-os mais compreensíveis.
No entanto, de maneira a fazer evoluir o processo de apoio à decisão faz-se
necessário a construção de escalas de valor cardinais, sobre cada um dos critérios.
Esta atividade vai servir de base para uma nova fase de estudo, a fase de apoio à
avaliação. A tarefa de construção destas escalas foi feita através da abordagem
MACBETH. Como já foi ressaltado, MACBETH requer apenas julgamentos
qualitativos sobre as diferenças de atratividade entre elementos para gerar
pontuações em cada critério.
100
3.3.4. Construção de função de valor MACBETH
Considere o critério "DEC" associado à área técnica. Começamos pedindo
aos decisores para julgar qualitativamente as diferenças de atratividade entre os
vários níveis de seu descritor de desempenho. O grupo de trabalho (GT) primeiro
julgou a diferença entre o nível mais preferido N1 e o nível menos preferido N5,
de acordo com o modo de questionamento a seguir: Dado que 120% é mais
atrativo que 80%, que diferença de atratividade você sente entre 120% e 80%:
"muito fraca", "fraca", "moderada", "forte", "muito forte" ou "extrema"? Em
outras palavras, qual o impacto de passar de 80% para 120%? O GT considerou
unanimente esta diferença como sendo extrema (ver matriz de julgamentos na
Figura 28). O GT foi em seguida questionado sobre a diferença entre o segundo
nível mais preferido N2 e o nível menos preferido N5, que foi considerado
novamente como sendo extrema. O processo continuou até completar a última
coluna da matriz de julgamentos, a primeira linha da matriz foi a próxima
preenchida, seguida pela diagonal acima da diagonal principal, e, finalmente, os
julgamentos restantes foram avaliados. Assim que cada julgamento era inserido na
matriz, o software automaticamente verificava a consistência da matriz, sugerindo
modificação(ões) de julgamento que poderiam ser feitas para corrigir eventuais
inconsistências detectadas. Se inseguro sobre esta diferença de atratividade, foi
permitido ao GT escolher várias categorias sucessivas. Os julgamentos dados pelo
GT são representados na Figura 34.
Figura 34: Matriz de julgamentos – DEC
A partir da matriz de julgamentos completa e consistente, MACBETH criou
uma escala numérica. A Figura 35 abaixo mostra a escala obtida através da
metodologia MACBETH, tanto na forma numérica quanto na forma gráfica. A
apresentação das escalas no formato gráfico foi de grande auxílio no processo de
101
validação das mesmas junto ao decisor. A escala foi então discutida a fim de
garantir que representasse devidamente a magnitude relativa dos julgamentos do
decisor.
Figura 35: Função de valor – DEC
A escala obtida para DEC foi considerada pelos decisores bastante
representativa dos seus sentimentos. Segundo suas próprias palavras, realmente
entre os níveis 100% e 120% o esforço é muito grande para se conseguir uma
pequena variação, mas quando se está abaixo da meta (100%) o incremento não é
tão substancial. Este sentimento foi indiretamente expressado nos julgamentos de
valor necessários à construção da matriz, e a escala obtida teve um
comportamento compatível com estes julgamentos. Pode-se notar que passar de
90% (onde não se alcançou a meta) para o nível 100% (meta) não gera um
impacto tão acentuado, quanto passar de 100% para 110% (83 pontos). Uma
observação importante é que, embora o gráfico não o mostre, são admitidos
valores acima de 120 e abaixo de 80. O que o software faz é calcular o valor a
partir da reta mais próxima. Para valores de desempenho intermediários aos
valores apresentados na escala a pontuação é calculada por interpolação linear
entre os dois valores mais próximos.
FEC
Para este fator crítico foram obtidos exatamente os mesmos resultados do
fator crítico anterior (DEC). Ambos são indicadores de continuidade do
fornecimento.
102
Em seguida todo o processo foi repetido para criar escalas de valor para os
demais critérios. E os resultados são apresentados a seguir:
Reclamações de fornecimento
Aqui pode-se ressaltar a característica quase linear da função de valor dos
decisores em relação aos níveis de impacto deste descritor. A escala obtida é
quase uma reta, o que está de acordo com os julgamentos de valor dos decisores,
já que é possível constatar pela matriz que a diferença de atratividade entre os
níveis 80% e 90% é a mesma diferença de atratividade entre os níveis 90% e
100% (moderada) e é quase a mesma entre os níveis 100% e 110% e entre os
níveis 110% e 120% (fraca). A escala construída para este critério é bem
comportada, apenas havendo um crescimento acentuado de pontuação entre os
níveis 100% e 110%, ou seja, quando a empresa já ultrapassa a meta proposta
interna. No entanto, a partir do alcance da meta (100%) a escala tornou-se linear,
o que significa que os esforços em melhorar de 100% para 110% ou melhorar de
110% para 120% são iguais e importantes para a empresa.
Figura 36: Matriz de julgamentos - Reclamações de fornecimento
Figura 37: Função de valor - Reclamações de fornecimento
103
Atendimentos de Emergência
O salto de 80% para 90% é o que possui menos impacto, uma vez que a
empresa ainda se situa muito abaixo da meta. Observe que há um crescimento
acentuado de pontuação entre os níveis 90% e 100%, ou seja, quando a empresa
caminha em direção a meta. Para os decisores os esforços de melhorar de 90%
para 100% e melhorar de 100% para 110% são similares e, portanto estes saltos
recebem mesma pontuação (60 pontos), o que foi refletido através do
comportamento linear da função de valor. No entanto, ao se passar de 110% para
120% o incremento é substancial e considerado muito difícil pela empresa.
Figura 38: Matriz de julgamentos - Atendimentos de Emergência
Figura 39: Função de valor - Atendimentos de Emergência
Desligamento por manutenção programado
Para este critério, os esforços para se obter níveis de desempenho entre 90%
e 100% (alcance da meta) são considerados bem maiores que nos demais
intervalos, o que pode ser visto claramente na função de valor dos decisores. Além
disso, passar de 80% para 90% não gera um impacto tão acentuado (33 pontos)
104
quanto passar de 100% para 110% ou passar de 110% para 120% (50 pontos).
Desta forma a escala obtida foi considerada bastante representativa dos
sentimentos decisores.
Figura 40: Matriz de julgamentos - Desligamento programado
Figura 41: Função de valor - Desligamento programado
Desarme do alimentador permanente
De acordo com os decisores, os saltos de melhoria entre 80% e 90%, neste
indicador, não provocam uma modificação tão acentuada nos valores da escala
(40 pontos), uma vez que neste intervalo a empresa se situa abaixo da meta.
Segundo comentários dos decisores, os incrementos só começam a aumentar
significativamente à medida que a empresa caminha em direção a meta, ou seja,
quando se está próximo do prazo estabelecido de cumprimento dos serviços. Além
disso, os esforços de melhorar de 100% para 110% e melhorar de 110% para
120% são similares (60 pontos), caracterizando o comportamento linear da função
de valor.
105
Figura 42: Matriz de julgamentos - Desarme do alimentador
Figura 43: Função de valor - Desarme do alimentador
Nível de Serviço
A escala obtida para Nível de Serviço foi considerada pelos decisores
bastante representativa dos seus sentimentos. Segundo suas próprias palavras, para
cada incremento de 1%, em Nível de Serviço, é necessário um investimento muito
grande (R$). Este fato levou a julgamentos de valor praticamente idênticos entre
níveis diferenciados. Passar de 80% para 90% possui um impacto forte, e
melhorar de 90% para 100% gera um impacto tão acentuado quanto o anterior
(forte). Observe que os níveis que se situam acima da meta (100%) foram bastante
valorizados pelo decisores, é interessante notar que um salto de 80% para 100%
apresenta um acréscimo de 100 pontos na escala, enquanto que um salto de 100%
para 120% (mesmo intervalo), apresenta um acréscimo de 325 pontos. Podemos
ainda dizer que de 110% para 120% é um salto quase impossível.
Cabe destacar, que os resultados obtidos para este fator críticos foram os
mesmos para os dois canais de atendimento (call center e lojas).
106
Figura 44: Matriz de julgamentos - Nível de Serviço Call Center
Figura 45: Função de valor - Nível de Serviço Call Center
Taxa de Abandono Call Center
A escala obtida é quase uma reta, demonstrando que a diferença de
atratividade de passar de um nível de desempenho de 90% para 100% é igual a
diferença de atratividade de passar de 100% para 110% ou passar de um nível de
desempenho de 110% para 120%. O que significa que qualquer melhoria de 10
pontos percentuais, seja onde for, terá sempre o mesmo impacto. Isto é claramente
visto na matriz, onde todas estas diferenças de atratividade foram consideradas
pelo decisor como sendo fraca. Segundo comentários do decisor, a função de
valor apresentou este comportamento, pois na definição da meta proposta interna
para este indicador, excepcionalmente, houve um decréscimo em relação ao ano
anterior e, portanto já inciou-se o ano com o alcance da meta (100%). De acordo
com os decisores, os saltos de melhoria neste indicador, tendo como base a meta
proposta, são fáceis de serem atingidos e, portanto não foram muito valorizados
pelos especialistas. Nota-se que o salto de 80% para 90% não provoca uma
modificação significativa nos valores da escala (33 pontos), uma vez que neste
intervalo a empresa se situa muito abaixo da meta.
107
Figura 46: Matriz de julgamentos - Taxa de Abandono Call Center
Figura 47: Função de valor - Taxa de Abandono Call Center
Ordem Dentro do Prazo Lojas
Na Figura 48 são apresentados os julgamentos qualitativos dados pelos
decisores para o FC Ordem Dentro do Prazo.
Figura 48: Matriz de julgamentos - Ordem Dentro do Prazo
A escala MACBETH sugerida foi discutida a fim de garantir que
representasse devidamente a magnitude relativa dos julgamentos do decisor. Os
decisores discordaram e o software mostrou o intervalo no qual a pontuação
poderia ser ajustada, mantendo a coerência com os julgamentos dados
anteriormente (ver Figura 49).
108
Figura 49: Ajuste de escala para Ordem Dentro do Prazo.
As pontuações foram alteradas de forma que a função de valor refletisse os
sentimentos dos decisores, como mostra a Figura 50.
Figura 50: Função de valor - Ordem Dentro do Prazo
Como pode-se ver através da função de valor obtida para este critério, cada
aumento percentual neste indicador é considerado muito difícil pelos decisores.
Passar de 80% para 90% gera um impacto acentuado (100 pontos), porém à
medida que a empresa trabalha em direção ao alcance da meta (100%), o
acréscimo na pontuação é bastante significativo (200 pontos). Passar de 100%
para 110% ainda gera um impacto acentuado, porém não tanto quanto o anterior.
Observa-se que a partir do alcance da meta (100%), os esforços para os
incrementos diminuem. De fato, segundo comentários dos decisores, os esforços
de melhoria entre os níveis de desempenho de 90% a 100% (alcance da meta) são
considerados bem maiores que os demais, o que pode ser visto claramente na
função de valor dos decisores.
109
Tempo Médio de Espera Lojas
Na Figura 51 são apresentados os julgamentos qualitativos dados pelos
decisores para o FC Tempo Médio de Espera.
Figura 51: Matriz de julgamentos - TME
A escala MACBETH sugerida foi discutida a fim de garantir que
representasse devidamente a magnitude relativa dos julgamentos do decisor. Os
decisores discordaram e o software mostrou o intervalo no qual a pontuação
poderia ser ajustada, mantendo a coerência com os julgamentos dados
anteriormente (ver Figura 52). As pontuações foram alteradas de forma que a
função de valor refletisse os sentimentos dos decisores, como mostra a Figura 53.
Figura 52: Ajuste de escala para TME
110
Figura 53: Função de valor - TME
A função de valor obtida apresenta um acréscimo pouco significativo no
impacto de 14 para 12 minutos em média de espera (20 pontos), o que significa
que para níveis de desempenhos abaixo de 12 minutos não há um incremento tão
substancial. É interessante notar que diminuir o tempo médio de espera de 12 para
10 minutos foi bastante valorizado pelos decisores, o que resultou em uma
diferença de pontuação bastante acentuada entre esses níveis (80 pontos). Passar
de 10 para 8 minutos ainda gera um impacto acentuado, porém não tanto quanto o
anterior. Observa-se que a partir do alcance da meta (10 minutos) a escala tornou-
se linear, o que significa que os esforços em melhorar de 10 para 8 minutos ou
melhorar de 8 para 7 minutos são iguais e importantes para a empresa.
Avaliação do Conhecimento
A Figura 54 mostra a matriz de julgamentos para o fator crítico Avaliação
do Conhecimento. Cabe destacar, que os resultados obtidos para este fator crítico
foram os mesmos para os dois canais de atendimento (call center e lojas).
Figura 54: Matriz de julgamentos - Avaliação do Conhecimento
111
Observam-se julgamentos de valor praticamente idênticos entre níveis
diferenciados, este fato levou a uma escala construída, para este critério, bem
comportada e linear. É interessante notar que qualquer salto de mesmo intervalo,
seja onde for, terá sempre o mesmo acréscimo de pontuação na escala. Os
decisores concordaram com os avanços lineares apresentados pela função
MACBETH sugerida, apresentada na Figura 55.
Figura 55: Função de valor - Avaliação do Conhecimento – Call Center
Pesquisas de Satisfação (IASC e ISQP)
A Figura 56 mostra a matriz de julgamentos para o fator crítico Pesquisas de
Satisfação. Vale lembrar que para este FC, os níveis 60% e 80% foram definidos
como Neutro e Bom, respectivamente. Observe ainda que, a diferença de
atratividade de passar do nível Neutro para o nível Bom foi julgada como sendo
muito forte (Figura 56).
Figura 56: Matriz de julgamentos - Pesquisas de Satisfação
112
Observe através do comportamento da função de valor, apresentada na
Figura 57, que à medida que os valores do índice aumentam cada melhoria é mais
valorizada, de acordo com os decisores. Passar de 0% para 40% tem um impacto
fraco, porque é muito difícil uma empresa se situar entre esses níveis de
desempenho. De 40% a 60% começamos a ter um salto maior, pois já nos
aproximamos de valores aceitáveis, embora ainda seja negativo. De 60% a 100%
temos uma inclinação grande e praticamente linear, o que significa que não só
cada salto igual no índice terá a mesma variação de pontuação como também
esses saltos são importantes para a empresa. É interessante notar que passar de
60% para 80% foi bastante valorizado pelos decisores, o que resultou em uma
diferença de pontuação bastante acentuada entre esses níveis de desempenho (100
pontos).
Figura 57: Função de valor - Pesquisas de Satisfação
Reclamações
Pode-se observar no gráfico, a característica quase linear da função de valor
do decisor para os níveis de desempenho abaixo de 110%. A escala obtida entre
80% e 110% é quase uma reta, o que está de acordo com os julgamentos de valor
dos decisores, já que é possível constatar pela matriz que a diferença de
atratividade entre os níveis 80% e 90% é a mesma entre os níveis 90% e 100%
(fraca) e é quase a mesma entre os níveis 100% e 110% (moderada). Acima deste
nível a diferença de atratividade é bastante acentuada, uma vez que um nível de
desempenho acima de 110% já foi considerado excelente. Este aumento da
diferença de atratividade caracteriza o formato da curva obtida.
113
Figura 58: Matriz de julgamentos - Reclamações
Figura 59: Função de valor - Reclamações
Através dos procedimentos apresentados nesta seção foram construídas
escalas de valor cardinais sobre todos os fatores críticos do problema. As escalas
cardinais obtidas através da metodologia MACBETH foram consideradas, pelos
decisores, bastante representativas dos seus sentimentos, possibilitando uma
avaliação local da empresa. No entanto, para que seja possível uma avaliação
global da mesma, um passo ainda necessita ser dado, a obtenção de informações
inter-critérios, ou seja, os pesos que vão possibilitar agregar as avaliações locais.
A próxima seção apresenta o trabalho desenvolvido para a determinação dos pesos
dos critérios.
3.3.5. Ponderação dos critérios
Uma vez realizados todos os julgamentos absolutos de valor segundo cada
um dos critérios, é necessário a obtenção de pesos, para uma avaliação global.
114
3.3.5.1. Referências de ponderação
Em MACBETH, a ponderação dos critérios requer que sejam definidas duas
referências de ponderação, com base nos níveis de impactos bom e neutro,
segundo cada critério. Como ambos os níveis neutro e bom tinham sido
previamente determinados pelos decisores, eles permitiram que cada critério fosse
representado por um perfil de referência que tenha o desempenho bom nesse
critério e neutro nos demais critérios.
Na Tabela 11 abaixo, são apresentados os perfis de referência, tomando-se
como referência os níveis neutro e bom, dos fatores críticos associados à
Qualidade técnica. Note que [tudo inf.] representa um perfil de referência com
desempenho neutro em todos os critérios.
Tabela 11: Referências globais da área Qualidade técnica
Referências Globais DEC FEC Desarme Desligamento Atend.
Emerg. Reclam.
Forn. [DEC] 100% 80% 80% 80% 80% 80% [FEC] 80% 100% 80% 80% 80% 80% [Desarme] 80% 80% 100% 80% 80% 80% [Desligamento] 80% 80% 80% 100% 80% 80% [Atend. Emerg.] 80% 80% 80% 80% 100% 80% [Reclam. Forn.] 80% 80% 80% 80% 80% 100% [tudo inf.] 80% 80% 80% 80% 80% 80%
Conforme descrito no Capítulo 2, a determinação dos pesos foi feita em dois
passos: Primeiramente, realizou-se a ordenação dos critérios que estavam sendo
analisados, para em seguida, a partir de uma matriz de juízos de valor, gerar uma
escala que normalizada forneceu os pesos entre estes critérios, utilizando-se os
níveis bom e neutro dos descritores para os julgamentos.
3.3.5.2. Ordenação dos pesos dos critérios
A ordenação dos pesos dos critérios é determinada pela ordenação das
“Referências globais” em termos da sua atratividade global. Inicialmente o
procedimento de ordenação foi efetuado, até que as referências globais se
encontrassem em ordem decrescente de atratividade (global), de cima para baixo
na coluna da matriz de ponderação.
115
A classificação final dos perfis de referência para os fatores críticos
associados à Qualidade técnica é mostrada na Figura 60.
100% 100% 100% 100%BOM
NEUTRO80% 80% 80% 80%
100%
80%
100%
80%
DEC FECDesligamentoprogramado
Reclamaçõesfornecimento
Atendimentosemergência
Desarmealimentador
1 1 3 245
Figura 60: Referências “Bom” e “Neutro” dos FCs relativos a Qualidade técnica
Como nota-se os decisores propuseram a seguinte ordenação, por ordem
decrescente de atratividade global: [DEC] e [FEC] foram considerados os mais
importantes, seguidos por [Desarme], seguido por [Reclamação], seguido por
[Atendimento] e finalmente [Desligamento/manutenção]. Note que os perfis de
referência [DEC] e [FEC] foram considerados como sendo igualmente atrativos,
portanto, serão atribuídos a eles pesos iguais.
3.3.5.3. Avaliação qualitativa de diferenças de atratividade global
A segunda etapa foi emitir os julgamentos de valor sobre as diferenças de
atratividade entre cada par de critérios associados à “Qualidade técnica”. Foi
construída uma matriz que incorporou os julgamentos, onde os elementos foram
ordenados em uma seqüência decrescente de atratividade, em que o critério
considerado mais importante na etapa anterior situou-se em linha mais acima que
os demais, e em coluna, mais a esquerda. A Figura 56 mostra essa matriz e os
julgamentos. Note que a referência global [tudo inf.] está na base da ordenação,
porque [tudo inf.] é dominado por qualquer das outras referências globais (por
definição, cada uma destas é mais atrativa que [tudo inf.] no respectivo critério e
igualmente atrativa em cada um dos critérios restantes).
A primeira pergunta para os decisores foi redigida da seguinte forma:
"Imagine que existe uma situação com desempenho neutro em todos os critérios,
qual seria o impacto de passar do nível neutro para o nível bom em DEC,
116
mantendo todos os demais constantes?” Novamente foi solicitado ao decisores
um julgamento qualitativo MACBETH. A resposta dos decisores foi: que o
impacto é extremo. Em seguida, a mesma pergunta foi feita para cada um dos
outros critérios, completando assim a última coluna da "matriz de ponderação de
julgamento" (Figura 62). Note que, o que está sendo pedido aos decisores é uma
avaliação qualitativa da atratividade global de cada critério.
O passo seguinte foi solicitar os julgamentos qualitativos dos decisores
referentes à diferença de atratividade entre critérios. Por exemplo, o
preenchimento do elemento da matriz que avalia a diferença de atratividade entre
DEC e Desligamento programado é preenchido com a reposta a seguinte pergunta:
Dado que para a qualidade técnica, passar do nível neutro para o nível
bom em DEC é mais atrativo que passar do nível neutro para o nível bom em
Desligamento programado, qual é essa diferença de atividade (indiferente, muito
fraca, fraca, moderada, forte, muito forte, extrema)?
A Figura 61 mostra um gráfico que pode auxiliar na compreensão do que
está sendo questionado acima, utilizando-se os níveis neutro e bom como
referenciais.
100% 100%BOM
NEUTRO80% 80%
100% 100%BOM
extrema
NEUTRO80% 80%
DECDesligamentoprogramado
DECDesligamentoprogramado
Figura 61: Diferença de atratividade entre [DEC] e [Desligamento programado]
117
Posteriormente foram feitas comparações semelhantes entre os demais
critérios, completando assim a matriz de julgamentos MACBETH (ver figura 56).
Note que as referências globais [DEC] e [FEC] foram consideradas como sendo
igualmente atrativas, portanto, para a célula que compara estes dois critérios foi
selecionado “nula” na barra de julgamentos MACBETH. Como os critérios a
serem avaliados já encontram-se em ordem decrescente de atratividade, só é
necessário preencher a matriz triangular superior (a outra parte da matriz
representaria os julgamentos inversos). Além disso, para obter pesos para os
critérios não é necessário introduzir um julgamento para cada par de critérios.
Cabe ressaltar ainda que, se inseguro sobre esta diferença de atratividade,
foi permitido aos decisores escolher várias categorias sucessivas. Como “nula”
representa igual atratividade, “nula” não pode ser combinada com qualquer das
outras seis categorias de diferença de atratividade. Assim como antes, controles de
consistência foram feitos automaticamente cada vez que um julgamento era
inserido na matriz. Como os decisores estavam satisfeitos com o processo e não
quiseram fornecer outros julgamentos, a escala de pesos MACBETH inicialmente
proposta pelo software foi apresentada, discutida, e ajustada.
Figura 62: Matriz de julgamentos para ponderação dos FC relativos à Qualidade técnica.
3.3.5.4. Quantificação dos pesos
Ao decisor foi, então, pedido para examinar e confirmar os pesos, e também
foi informado o intervalo em que o peso relativo do critério poderia ser alterado,
respeitando a compatibilidade com a matriz de julgamentos de ponderação. A
Tabela 12 apresenta os limites superior e inferior para os critérios associados à
área de interesse “Qualidade Técnica” (observe-se que ao alterar um dos limites
para um dos critérios, todos os valores de pesos para os demais critérios são
alterados, de modo a manter soma igual a 100%).
118
Tabela 12: Intervalos dos pesos para os FCs associados à Qualidade técnica
Limite Inferior
Peso Sugerido
Limite Superior
DEC 23,56 24,5 26,64 FEC 23,56 24,5 26,64 Desarme do alimentador 20,02 20,5 24,96 Desligamento programado 0,02 2,5 3,96 Reclamação de fornecimento 12,54 16,0 17,62 Atendimento de Emergência 10,55 12,0 13,31
Os pesos relativos finais dos critérios são apresentados na Figura 63. Estes
pesos são representados no software M-MACBETH, sob a forma de um
"histograma".
Figura 63: Pesos da área Qualidade técnica.
Pode-se observar que, segundo os julgamentos dos decisores, os fatores
críticos DEC e FEC possuem a mesma importância relativa, possuindo um peso
em torno de 24%. Observe que juntos, os indicadores de continuidade representam
quase 50% do Índice de Qualidade da área técnica. Considerou-se FC – Desarme
do alimentador, o segundo mais importante, respondendo por 20,5% do total da
qualidade técnica da empresa. O FC – Desligamento programado - foi
considerado o menos importante, representando apenas 2,5% do total. Isto porque,
segundo os decisores, existe inferência sobre este indicador e, portanto a empresa
pode promover ações para que o mesmo não seja violado, o que não acontece com
o FC - Desarme do alimentador, indicador associado a interrupções intempestivas
que não são diretamente controláveis pela concessionária.
119
Exatamente da mesma forma, todos estes procedimentos foram repetidos
para a área Qualidade no atendimento, construindo assim, que a matriz de
ponderação de juízos demonstrada na Figura 64.
Figura 64: Matriz de julgamentos para ponderação dos FCs relativos à Qualidade no
atendimento.
Tal como antes, foram efetuados automaticamente controles de consistência
cada vez que um julgamento foi inscrito na matriz. O software MACBETH então
criou a escala de ponderação mostrada no gráfico de histograma 65. Aos decisores
foi, então, pedido para examinar e confirmar os pesos. Para facilitar esta tarefa, foi
mostrado a eles o intervalo em que o peso relativo do critério poderia ser alterado,
respeitando a compatibilidade com a matriz de julgamentos de ponderação.
Figura 65: Pesos da área Qualidade no atendimento
Nota-se que uma importância relativa equilibrada dos fatores críticos, entre
os canais de atendimento (call center e agências). Os fatores críticos Nível de
Serviço foram considerados os mais importantes, e possuem a mesma importância
relativa para os dois canais de atendimento, sendo responsáveis por 44% da
qualidade do atendimento comercial. Os fatores críticos, Taxa de Abandono e
Tempo Médio de Espera, foram considerados como contribuintes de 35% do total,
120
e se considerou que os fatores críticos Avaliação do Conhecimento dos atendentes
representam 10% da qualidade do atendimento.
Tabela 13: Intervalos dos pesos para os FCs associados à Qualidade do atendimento
Limite Inferior
Peso Sugerido
Limite Superior
Nível de Serviço - Call Center 18,21 22,0 28,54 Nível de Serviço - Lojas 18,21 22,0 28,54 Taxa de Abandono - Call Center 14,31 17,5 24,97 Tempo Médio de Espera - Lojas 14,31 17,5 24,97 Ordem Dentro do Prazo - Lojas 0,04 11,0 19,96 Avaliação do Conhecimento - Call Center 0,02 5,0 9,06 Avaliação do Conhecimento - Lojas 0,02 5,0 9,06
Em seguida, os pesos relativos aos fatores críticos associados à Qualidade
na satisfação dos clientes foram definidos em uma sessão em grupo usando o
procedimento de ponderação MACBETH, descrito anteriormente. O grupo foi
primeiro convidado a examinar as três situações hipotéticas: a situação hipotética
[todos inferior], cujos desempenhos são iguais aos níveis neutro nos critérios, e as
duas situações hipotéticas [Pesquisas de Satisfação] e [Reclamações]. O grupo foi,
então, solicitado para classificar as situações hipotéticas em ordem decrescente de
prioridade global e, posteriormente, para comparar par a par cada duas delas
usando categorias de diferenças qualitativas MACBETH na prioridade global. A
Figura 66 mostra essa matriz e os julgamentos.
Figura 66: Matriz de julgamentos para ponderação dos FC relativos
à Qualidade na satisfação
A partir desses julgamentos, uma escala de ponderação MACBETH foi
obtida e a partir de sua discussão os pesos finais relativos mostrados no
histograma encontrado na Figura 67 foram definidos. A Tabela 14 exibe os
intervalos em que os pesos relativos dos critérios poderiam ser alterados,
respeitando a compatibilidade com a matriz de julgamentos de ponderação.
121
Figura 67: Pesos da área Qualidade na satisfação
Tabela 14: Intervalos dos pesos para os FCs associados à Qualidade na satisfação
Limite Inferior
Peso Sugerido
Limite Superior
Pesquisas de Satisfação IASC e ISQP
50,01 65,0 99,99
Reclamações 0,02 35,0 49,99
A escala de ponderação representada no gráfico de histograma (Figura 61)
mostra que o fator crítico Pesquisas de Satisfação foi considerado mais
importante, sendo responsável por 65% da avaliação da qualidade na satisfação,
enquanto que as Reclamações representam 35% do Índice de Qualidade da área de
satisfação dos clientes.
3.3.5.5. Ponderação das Áreas de Interesse
Em função da forma como o problema foi estruturado, para se obter a
avaliação global da empresa, além dos pesos dos critérios associados a cada área
de interesse, foi necessário obter os pesos de cada área de interesse. Desta forma,
foi construída uma matriz de juízos de valor, semelhante àquelas construídas para
determinação dos pesos dos fatores críticos. Apenas as comparações são
levemente diferentes. Na Figura 68 estão apresentados os julgamentos qualitativos
dos decisores relativos à atratividade global de cada área de interesse.
122
Figura 68: Matriz de julgamentos para ponderação das áreas de interesse.
A partir deste conjunto de julgamentos, a metodologia MACBETH é
executada, exatamente da mesma forma já descrita, primeiramente para a
verificação de eventuais inconsistências semânticas e cardinais e depois para a
determinação de uma escala de valor que represente os julgamentos de valor do
decisor. Estes pesos são representados sob a forma de um "histograma" (Figura
69) e ao decisor é, então, pedido para examinar e confirmar os pesos, e também é
informado o intervalo em que o peso relativo do critério pode ser alterado,
respeitando a compatibilidade com a matriz de julgamentos de ponderação
(Tabela 15). A seguir são apresentados os coeficientes de ponderação para as
áreas de interesse.
Figura 69: Pesos das áreas de interesse
Tabela 15: Intervalos dos pesos para as Áreas de Interesse
Limite Inferior
Peso Sugerido
Limite Superior
Qualidade Técnica 33,36 45 49,98 Qualidade na Satisfação 33,35 35 49,97 Qualidade do Atendimento 0,03 20 33,3
Nota-se que a área de interesse "Qualidade técnica" é responsável por 45%
da avaliação da qualidade dos serviços prestados pela empresa. De acordo com
123
Almeida et al. (2004), a distribuição de energia elétrica, como qualquer outro
serviço, pode conter falhas durante sua prestação. No entanto, falhas mais graves
como a interrupção, podem gerar grandes prejuízos, cuja peculiaridade não é
comum a outros tipos de prestações de serviços. O prejuízo aqui mencionado não
significa apenas a quantidade de dinheiro que a distribuidora deixa de receber
quando a carga é interrompida. A falha pode atingir grandes proporções se afetar
indústrias que tenham sua produção comprometida e que possam mover processos
judiciais, implicando em penalizações financeiras contra a concessionária. Piores
ainda são os casos em que as interrupções no fornecimento de energia possam
afetar a vida humana, por exemplo, se a energia for interrompida para um hospital
ou para a residência de um indivíduo que utilize um aparelho de sobre-vida, como
um pulmão artificial.
No histograma de pesos apresentado na Figura 69, pode-se observar que a
área de interesse "Qualidade na satisfação" representa 35% do total. Segundo
Anderson & Fornell (2000), a manifestação do grau de satisfação do consumidor
com bens e serviços prestados pelas empresas se constitui na mais legitima forma
de orientação para a melhoria dos produtos e serviços, além de possibilitar o
exercício da cidadania. Além disso, o tratamento eficaz e eficiente das
reclamações dos consumidores contribui para a satisfação do consumidor bem
como proporciona a concessionária a oportunidade de eliminar suas causas e
melhorar a prestação do serviço.
Também pode ser visto, que a área de interesse "Qualidade no
atendimento", analisada pelo conjunto de atributos dos serviços proporcionados
pela concessionária objetivando satisfazer, com adequado nível de presteza e
cortesia, as necessidades dos solicitantes, segundo determinados níveis de
eficiência e eficácia, representa 20% da avaliação da qualidade dos serviços
prestados pela distribuidora.
A Figura 70 a seguir, apresenta os pesos atribuídos a cada FC que compõe o
IQ da Distribuidora, bem como os pesos relativos as três grandes áreas de
preocupação.
124
11,0%
5,0%
5,0%
45%
35%
20%
22,0%
22,0%
17,5%
17,5%
16,0%
12,0%
65,0%
35,0%
24,5%
24,5%
20,5%
2,5%
Índice de Qualidade
Qualidade técnica
Qualidade na satisfação
Qualidade do atendimento
Desarme do alimentador permanente
Desligamento programado
Reclamação de fornecimento
FEC
DEC
Atendimento de Emergência
Pesquisas de Satisfação – IASC e ISQP
Reclamações
Taxa de Abandono - Call Center
Tempo Médio de Espera - Lojas
Ordem Dentro do Prazo - Lojas
Nível de Serviço - Lojas
Nível de Serviço - Call Center
Avaliação do Conhecimento - Call Center
Avaliação do Conhecimento - Lojas
Figura 70: Coeficientes de ponderação para as três grandes áreas de preocupação do
Índice de Qualidade para os FCs relativos cada área de interesse.
Com os pesos calculados para todos os fatores críticos definidos e para as
três áreas de interesse, seria possível agora partir para uma avaliação global da
empresa nas três áreas de interesse.
3.3.6. Modelo utilizado na definição do Índice de Qualidade
Como dito anteriormente, a abordagem MACBETH permite agregar os
diversos critérios de avaliação em um critério único de síntese por meio da
atribuição de pesos aos vários critérios, respeitando as opiniões dos decisores. A
aplicação de um modelo aditivo hierárquico de agregação das avaliações parciais
da distribuidora pelos vários fatores da qualidade identificados, tendo em conta os
coeficientes de ponderação, traduziu-se na determinação do Índice de Qualidade
Global da organização.
125
Numericamente, para cada componente, o Índice de Qualidade Global é
expresso pela sua pontuação global IQ (Distribuidora) dada por:
( ) ( )∑=
⋅=n
jjj oraDistribuidqikoraDistribuidQI
1
com ∑=
=n
jjk
11 e 0>jk ),...,1( nj = e
⎩⎨⎧
==
0)(100)(
jj
jj
neutroiqbomiq
onde:
• ( )oraDistribuidQI é o valor global da Distribuidora;
• ( )oraDistribuidqi j é o valor parcial que mede a qualidade parcial da
Distribuidora no j-ésimo fator da qualidade.
• jbom e jneutro são, respectivamente, os níveis de desempenho bom e
neutro do descritor associado ao j-ésimo fator da qualidade;
• jk é a constante de escala (peso) para o j-ésimo fator da qualidade,
refletindo a sua importância relativa dado os n intervalos definidos pelos
níveis jbom e jneutro ),...,1( nj = .
Todas as considerações acima só tem sentido tendo como base os n
intervalos definidos pelos níveis jbom e jneutro ),...,1( nj = . Esta afirmação é
crucial para uma correta determinação das constantes de escala. De fato, dentro de
uma perspectiva de um modelo de agregação aditiva não tem sentido afirmar que
jj kk ′> , só porque o fator da qualidade j é mais importante que o fator da
qualidade j′ , porque jk e jk ′ , não podem ser tomados independentemente dos
intervalos de impactos dos respectivos descritores e das unidades das funções de
valor.
4 Resultados
4.1. Perfil de impactos
Os desempenhos reais mensais da concessionária do estudo de caso, em
cada critério definido foram inseridos no sistema de apoio a decisão M-
MACBETH e, a partir da introdução destes valores de desempenhos no modelo
determinou-se, através das escalas de valor cardinais, quantos pontos a empresa
obteve neste critério. Vale lembrar que, a construção dos descritores foi realizada
com base no Sistema de Metas de diretorias e áreas da empresa (Gestão a Vista),
desta forma, a avaliação dos resultados do modelo foi realizada através da
introdução prévia dos avanços mensais atingidos pela organização. Para testar o
modelo, foram utilizados dados mensais do período de janeiro a junho de 2009 e,
portanto o Índice de Qualidade proposto neste trabalho permitiu uma visão
unificada e temporal da qualidade dos serviços prestados pela concessionária. No
Anexo, são apresentadas as tabelas de desempenho para cada área de interesse e
fornece uma visão do perfil de impacto da empresa nos meses avaliados.
4.2. Avaliações Locais
Através do perfil de impacto é possível fazer uma avaliação local da
empresa segundo cada um dos critérios. Adicionalmente foram criadas duas
referências fictícias definidas pelos níveis de impacto considerados bom e neutro
em todos os descritores. Note-se que [tudo sup.] representa um perfil de referência
que tenha o desempenho bom em todos os critérios, ou seja, este perfil define uma
situação de alcance da meta (100%) em todos os fatores críticos considerados. Da
mesma forma, a construção de um perfil de referência [tudo inf.] define uma
situação de desempenho neutro (80%) em todos os critérios. As avaliações locais
são úteis para fins de comparação dos desempenhos reais da empresa com níveis
de referência neutro e bom.
127
4.2.1. Qualidade Técnica
Na Figura 71 estão representados graficamente os perfis de pontuações da
empresa na área Qualidade técnica, jun/09. Os perfis das pontuações da empresa
para os meses de janeiro a maio de 2009, apresentaram comportamento idêntico
ao mês de junho. Isso porque a empresa obteve desempenhos iguais durante todo
o período de estudo. Através dos resultados das avaliações locais, ficou evidente
que a empresa obteve uma avaliação em nível de excelência (bem acima do nível
Bom) em todos os fatores críticos associados à Qualidade técnica.
Figura 71: Avaliação local – Qualidade técnica, jun/09.
4.2.2. Qualidade na Satisfação dos Clientes
A seguir, na Figura 72 estão representados graficamente os perfis de
pontuações da empresa na área Qualidade na satisfação dos clientes, jun/09. Os
perfis das pontuações da empresa para os meses de janeiro a maio de 2009,
apresentaram comportamento idêntico ao mês de junho. Isso por causa da
periodicidade do FC Pesquisas de Satisfação e porque a empresa obteve
desempenhos iguais durante todo o período de estudo, para o FC Reclamações.
Nota-se que, para o FC Pesquisas de Satisfação, a empresa obteve uma avaliação
acima do nível neutro, porém ainda muito abaixo do nível bom. Já para o FC
Reclamações, a empresa obteve pontuação em nível de excelência (bem acima do
nível Bom).
128
Figura 72: Avaliação local – Qualidade na satisfação, jun/09.
4.2.3. Qualidade no Atendimento
Na Figura 73 estão representados graficamente os perfis de pontuações da
empresa na área Qualidade no atendimento, jun/09. Os perfis de pontuações da
empresa para os meses de janeiro a junho de 2009, apresentaram comportamento
semelhante a junho e estão representados graficamente no Anexo. Observa-se que
a empresa ficou abaixo do nível neutro, somente no FC Nível de Serviço das
Agências já indicando uma provável área onde ações de melhoria deveriam ser
sugeridas. Em relação ao FC Tempo Médio de Espera a empresa apresentou
avaliação acima do nível neutro, porém ainda muito longe do nível bom. Nos
demais fatores críticos associados à Qualidade no atendimento, a empresa
apresentou desempenhos acima do nível bom e, portanto obteve avaliação em
nível de excelência nestes critérios.
Figura 73: Avaliação local – Qualidade no atendimento, jun/09.
129
Note que estas avaliações são limitadas ao critério em consideração, por isto
chamadas de avaliação "local", para se distinguir da avaliação "global" (ou seja,
ao nível de toda a família de critérios).
4.4. Índices de Qualidade Parciais
Uma vez que já foram obtidos todos os coeficientes de ponderação
necessários, pode-se agregar estas avaliações parciais de forma a se obter uma
avaliação global da empresa. Em função da forma como o problema foi
estruturado, o procedimento de agregação foi aplicado aos fatores críticos
relativos a cada área de interesse e às três grandes áreas de preocupação do Índice
de Qualidade. Estes pesos possibilitaram a construção de três mini-modelos de
agregação para que se pudesse gerar uma avaliação da empresa segundo as três
grandes áreas de interesse. As Tabelas 16, 17 e 18 apresentam as avaliações
globais da empresa, que representam os Índices de Qualidade Parciais de cada
área de interesse, janeiro a junho de 2009. Estes resultados podem ser
visualizados, graficamente, através de um gráfico de barras ou por meio de um
gráfico tipo termômetro.
Tabela 16: Índice de Qualidade na Satisfação dos Clientes, jan a jun/09
Tabela 17: Índice de Qualidade Técnica, jan a jun/09
130
Tabela 18: Índice de Qualidade no Atendimento, jan a jun/09
Através da análise dos resultados obtidos, ficou evidente que a empresa
obteve Índices de Qualidade em nível de excelência em todas as áreas de
interesse. Os decisores foram enfáticos ao considerar que estes resultados refletem
a tendência de cumprimento das metas internas propostas pela empresa. Ao
estabelecer metas, cria-se um mecanismo que incentiva a melhoria progressiva da
qualidade dos serviços de fornecimento. Observe também que a empresa obteve
Índices de Qualidade Parciais semelhantes durante todo o período de estudo.
4.5. Análise de sensibilidade
Ao decisor foi, então, mostrada uma análise de sensibilidade para qualquer
um dos pesos para a qual ele não estava certo (Figura 74), o que lhe permitiu ver
como uma alteração de qualquer dos pesos (dentro do intervalo permitido) afetaria
o resultado global do modelo.
Figura 74: Análises de sensibilidade sobre os pesos dos FCs
DEC e Nível de Serviço, respectivamente.
131
Embora a análise da sensibilidade tenha sido realizada e os pesos
temporariamente alterados de modo a dimensionar como essas mudanças
impactariam os resultados globais, em última análise, como uma grande mudança
nas ponderações seria necessária para qualquer reordenamento dos resultados
obtidos, os pesos foram deixados intocados.
4.6. Índice de Qualidade Global
Finalmente, a aplicação do modelo aditivo hierárquico de agregação dos
índices parciais da distribuidora pelas três áreas de preocupação identificadas,
tendo em conta os coeficientes de ponderação, traduziu-se na determinação do
Índice de Qualidade de fornecimento de energia elétrica da distribuidora. Na
Tabela 19 estão apresentados os resultados finais do modelo, ou seja, o IQ Global
da organização e três índices parciais para as três áreas definidas.
Tabela 19: Índice de Qualidade da distribuidora e IQs Parciais, jan a jun/09.
IQ Parciais
IQ Global
Técnica Satisfação Atendimento
Janeiro 202,42 241,4 144,57
215,93
Fevereiro 200,89 241,4 144,57 208,32
Março 199,77 241,4 144,57 202,7
Abril 197,40 241,4 144,57 190,87
Maio 196,03 241,4 144,57 184,01
Junho 193,00 241,4 144,57 168,86
[Bom] 100 100 100 100
[Neutro] 0 0 0 0
O Índice de Qualidade foi concebido tendo em conta que se trata de uma
ferramenta de auxílio à gestão de topo da empresa, ou seja, ao nível gerencial. Em
termos administrativos, após uma eventual verificação de maus resultados em uma
determinada área, uma análise detalhada dos fatores críticos é que vai permitir a
devida correção de forma a atingir os desempenhos esperados. Essa constatação
pode ser feita através dos Índices de Qualidade Parciais e vai permitir uma visão
mais focalizada em cada área de interesse.
132
4.7. Índices de Qualidade Locais
Através da análise dos resultados obtidos para a empresa como um todo,
concluiu-se que a empresa apresentou Índices de Qualidade em nível de
excelência em todas as áreas de interesse. No entanto, isto não implica
necessariamente em uma melhoria significativa do desempenho em todos os
conjuntos de unidades consumidoras. Portanto, foram consideradas as
peculiaridades das regionais da empresa através da comparação real do índice
proposto entre as diversas regionais. Essa distinção é necessária, pois as regionais
são geograficamente e politicamente diferentes, além disso, são estabelecidas
metas locais para cada regional. Para este estudo a distribuidora do estudo de caso
foi dividida em nove regionais, dentro da área de concessão. Porém este tipo de
avaliação limitou-se a área técnica, já que não foi possível esta divisão da área de
concessão para os dados de desempenho da empresa nas áreas de atendimento e
satisfação dos clientes. A Tabela 20 apresenta os Índices de Qualidade Técnica
por Regionais, janeiro a junho/09. No Anexo são apresentadas as avaliações locais
das regionais segundo cada um dos critérios da área qualidade técnica.
Tabela 20: Índices de Qualidade Técnica por Regionais, jan a jun/09.
Regional Janeiro Fevereiro Março Abril Maio Junho I 241,4 194,66 206,96 241,4 139,73 134,14 II -14,49 -124,3 -74,84 -86,71 -92,25 -97,83 III 241,4 241,4 241,4 229,73 203,15 203,15 IV 142,84 -25,93 -55,33 -113,58 -160,94 -2,65 V -25,93 63,5 65,14 193,88 130,1 143,96 VI 203,96 241,4 241,4 241,4 241,4 241,4 VII 4,18 -128,7 191,18 183,83 169,13 157,46 VIII 229,73 241,4 229,73 229,73 229,73 241,4 IX 181,38 177,06 175,83 229,73 178,93 178,93 [Bom] 100 100 100 100 100 100 [Neutro] 0 0 0 0 0 0
Note que as Regionais II e IV apresentaram os piores desempenhos, sempre
abaixo do nível neutro e, portanto obtiveram índices negativos nos resultados do
modelo, já indicando prováveis áreas onde ações de melhoria deveriam ser
sugeridas. Note que a Regional I apresenta índices em nível de excelência (bem
acima do nível Bom), porém observa-se uma diminuição destes valores ao longo
133
do período de estudo. Também pode ser visto que as Regionais III, VIII e IX
apresentam índices razoavelmente homogêneos sem nenhuma melhora
significativa, sempre acima do nível bom. Já a Regional V apesar de apresentar
valores inferiores a um nível bom nos primeiros meses, vem apresentado um
aumento significativo do índice de qualidade técnica. A Regional VI apresenta os
melhores desempenhos, com valores muito acima do nível bom. Note também que
a Regional VII apresenta em janeiro um índice acima do nível neutro, porém
ainda muito abaixo do nível bom, observe ainda uma queda significativa em
fevereiro seguida de um aumento também significativo nos meses seguintes.
Esta avaliação permitiu a identificação de regionais onde o desempenho se
encontra abaixo do esperado e poderia auxiliar no gerenciamento da melhoria da
qualidade dentro da área de concessão da distribuidora, de forma a evitar que esta
melhoria se concentre apenas em uma região da área de concessão. Esta percepção
também motivou a discussão das metas locais e permitiu uma visão do índice
proposto mais focalizada em cada regional da distribuidora.
5 Discussão e Conclusão
A abordagem MACBETH seguida neste trabalho provou ser bastante
adequada a este tipo de avaliação multicritério. A escolha de uma abordagem
multicritério para sustentar a construção do IQ influenciou-se essencialmente por
dois motivos: primeiro, porque este tipo de metodologia permitiu a consideração
explícita de todos os aspectos considerados importantes na avaliação da qualidade
da empresa e uma convicção de base é a de que a introdução explícita de diversos
critérios é um caminho melhor para uma tomada de decisão robusta, quando se
enfrenta um problema multidimensional, do que a simples consideração de um
único critério; segundo, porque a abordagem MACBETH é a que defendemos
como a mais adequada às características próprias deste tipo de contexto de
decisão, pois permitiu agregar os diversos critérios de avaliação em um critério
único de síntese por meio da atribuição de pesos aos vários critérios, respeitando
as opiniões dos decisores.
Outra característica valorizada é que MACBETH é uma abordagem
interativa concebida para construir um modelo de valores quantitativos,
desenvolvido de uma forma que evita que os facilitadores obriguem os decisores a
produzirem representações numéricas diretas de suas preferências. MACBETH
requer apenas julgamentos qualitativos sobre as diferenças de atratividade entre
elementos para gerar pontuações e pesos em cada critério. Esse tipo de
procedimento de julgamento motiva discussão e aprendizagem no âmbito do
grupo de trabalho, contribuindo para o desenvolvimento de um sistema de valores
em grupo.
Por outro lado, respostas de natureza qualitativa deixam muito espaço para
interpretações. A diferença de atratividade “fraca", por exemplo, pode sugerir
diferentes magnitudes de vários indivíduos, ou mesmo para a mesma pessoa em
diferentes contextos. Outra desvantagem é a possibilidade de se tornar um método
cansativo caso haja necessidade de um grande número de comparações.
135
No presente trabalho a interatividade se beneficiou muito através da
exploração de um sistema de apoio à decisão extremamente eficiente e fácil de
utilizar, como é realmente o caso do software aplicativo M-MACBETH. O
software permitia que julgamentos fossem codificados de uma forma usuária
amigável, e oferecia uma representação gráfica da escala de valor MACBETH,
permitindo o ajuste direto da pontuação de valor de uma opção dentro de um
intervalo de variação respeitando as condições de medição relacionadas com a
matriz de julgamentos. Todas as janelas de output do software podem ser usadas
de uma forma interativa com quaisquer janelas de input, permitindo analisar
interativamente as conseqüências nos resultados do modelo de alterar
julgamentos, performances, pontuações ou pesos.
Além disso, a sistemática de controle de inconsistências pareceu ser muito
útil, uma vez que proporcionou uma grande oportunidade para rever os
julgamentos realizados. O fato de as várias maneiras de corrigir essas
inconsistências terem sido apontadas pelo software (quando havia mais de uma
maneira) obrigou o processo de pensamento a ser consideravelmente mais
completo - constantemente verificar o nível de certeza com a qual o decisor fez, e
não apenas o seu julgamento atual, mas principalmente os anteriores.
Por se tratar de um modelo construtivo exigiu o envolvimento dos
especialistas de todos os departamentos relevantes a serem utilizados na
construção do modelo. Foram efetuadas reuniões de trabalho com participantes de
diferentes departamentos, tais como os gestores da diretoria técnica, gerência de
serviços ao cliente e atendimento personalizado e gerentes da qualidade comercial,
dado que assegurou ampla representação. Além disso, envolveu todos os membros
do grupo em todas as fases, o que nos permitiu compreender certos aspectos
existentes não compreendidos por todos os membros do grupo. Por último,
permitiu o comprometimento com o modelo por ser um produto do grupo.
Num processo de Apoio à Decisão, a tarefa de ser facilitador é, no mínimo,
desafiadora. O facilitador precisa atuar como mediador de conflitos, procurando
fazer com que o grupo chegue a uma solução de compromisso, além de catalizar
as informações de todos os envolvidos no processo decisório.
Este trabalho apresentou as diferentes componentes deste processo
interativo sócio-técnico.
136
A visualização em forma de árvore dos aspectos considerados relevantes no
âmbito da qualidade permitiu uma percepção mais estruturada do problema.
O processo de definição dos fatores críticos foi uma parte importante da
estruturação do problema, uma vez que os decisores priorizaram utilizar como
critérios para construção do Índice de Qualidade, indicadores já mapeados pela
empresa dentro do plano estratégico, tornando possível avaliar o desempenho da
empresa e o conseqüente cálculo do seu IQ. A escolha dos indicadores, também
proporcionou pensamento e aprendizado, além de gerar conhecimento,
possibilitando um melhor e maior entendimento da situação de decisão por parte
dos atores.
A atividade de construção dos descritores foi interessante e proveitosa, uma
vez que foi possível a utilização do Sistema de Metas de diretorias e áreas da
empresa (Gestão a Vista). Estas metas, embora ousadas, foram julgadas
apropriadas para a avaliação no sentido de possibilitar uniformizar os resultados e
utilizar o índice proposto para avaliar a evolução em direção às metas da empresa.
Em relação ao processo de avaliação, a obtenção das escalas de valor foi o
momento no qual o modelo tornou-se menos transparente para os decisores. Foi
essencial, portanto, um trabalho por parte do facilitador para, primeiramente,
expor aos decisores qual a função de seus julgamentos de valor, e, em segundo
lugar, para validar as escalas obtidas. As escalas cardinais obtidas através da
metodologia MACBETH foram consideradas, pelos decisores, bastante
representativas dos seus sentimentos, possibilitando uma avaliação local da
empresa.
A etapa de obtenção dos pesos tem duas finalidades básicas. Os pesos, além
de serem usados quantitativamente na composição do índice de qualidade dos
serviços de fornecimento, podem ser usados como ferramentas nos
direcionamentos de prioridades a serem executadas pela empresa, já que pesos
mais elevados significam maior importância relativa à área de interesse ou fator
crítico de qualidade.
Em função da forma como o problema foi estruturado, para se obter a
avaliação global da empresa, além dos pesos dos critérios associados a cada área
de interesse, foi necessário obter os pesos de cada área de interesse. Estes pesos
possibilitaram a construção de um mini-modelo de agregação para que se pudesse
gerar uma avaliação da empresa segundo cada área de interesse em questão.
137
Através dos resultados das avaliações locais foi possível observar alguns
aspectos interessantes do trabalho. Depois de impactada sobre o modelo, foram
identificados os fatores críticos em que a distribuidora estava acima do nível Bom
(nível de excelência) ou abaixo do nível Neutro (nível comprometedor),
permitindo a devida melhoria do desempenho das áreas de forma a atingir os
desempenhos esperados.
Finalmente, a aplicação de um modelo aditivo hierárquico de agregação das
avaliações parciais da empresa pelos vários fatores da qualidade identificados,
tendo em conta os coeficientes de ponderação, traduziu-se na determinação do
Índice de Qualidade Global da Distribuidora. Além disso, o Índice de Qualidade
proposto neste trabalho permitiu uma visão unificada e temporal da qualidade dos
serviços prestados pela concessionária, bem como a comparação real deste índice
entre as diversas regionais da empresa.
A metodologia multicritério, por ser uma técnica construtivista, pôde
proporcionar aos decisores um grande aprendizado em relação ao seu problema,
gerando conhecimento suficiente para proporcionar segurança na definição do
índice. Ao final deste trabalho, como resultados do esforço mental, os decisores e
o facilitador ficaram enriquecidos de conhecimentos adquiridos sobre qualidade
de fornecimento, como também sobre a abordagem MACBETH, apreendidos das
discussões e pesquisas que se fizeram necessárias, ao longo do processo de
construção do modelo.
Sendo assim, foi atingido o objetivo geral proposto para este trabalho, que
foi desenvolver, via um estudo de caso, um índice de qualidade de fornecimento
de uma distribuidora de energia elétrica, através de um modelo de decisão
multicritério, considerando as componentes associadas à satisfação do consumidor
final, bem como aspectos relacionados às áreas técnicas e de atendimento.
Os objetivos específicos também foram atingidos: os fatores críticos para
avaliação da qualidade dos serviços prestados pela distribuidora foram
identificados através da árvore de valor, que forneceu ao decisor uma idéia
estruturada do problema; a construção de critérios para mensurar os aspectos
críticos, foi atendida através da construção de descritores para cada um dos fatores
críticos, tornando-os inteligíveis; foram identificados os níveis de excelência e
comprometedor, quando solicitado ao decisor identificar para cada descritor os
desempenhos Bom (acima deste nível situa-se o nível de excelência) e Neutro
138
(abaixo deste nível comprometedor); foram determinados os pesos dos critérios; a
avaliação do perfil de desempenho da distribuidora segundo o modelo
multicritério desenvolvido foi atendida; a construção do modelo e o esforço
mental dos decisores proporcionaram geração de conhecimento para estes sobre a
qualidade dos serviços da organização.
O modelo multicritério seguido é suficientemente genérico para ser
facilmente aplicável a outras distribuidoras de energia elétrica. O índice proposto
pode ser adaptado e servir como medida de comparação da qualidade dos serviços
prestados entre as diversas distribuidoras. Desta forma, o presente trabalho
também se apresenta como uma contribuição ao órgão regulador, que vem
estudando a possibilidade de se definir um indicador de qualidade de
fornecimento de energia que seja mais robusto e que leve em consideração outros
aspectos dos serviços de fornecimento de energia.
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Anexo
Jan: perfil Fev: perfil
Mar: perfil Abr: perfil
Mai: perfil Jun: perfil
Figura I: Avaliação local – Qualidade no atendimento, jan a jun/09.
REGIONAL I
151
Figura III: Avaliação local da Qualidade técnica - Regional II, jan a jun/09.
REGIONAL III
Figura IV: Avaliação local da Qualidade técnica - Regional III, jan a jun/09.
152
REGIONAL IV
Figura V: Avaliação local da Qualidade técnica - Regional IV, jan a jun/09.
REGIONAL V
154
Figura VII: Avaliação local da Qualidade técnica - Regional VI, jan a jun/09.
REGIONAL VII
Figura VIII: Avaliação local da Qualidade técnica - Regional VII, jan a jun/09.
155
REGIONAL VIII
Figura IX: Avaliação local da Qualidade técnica - Regional VIII, jan a jun/09.
REGIONAL IX
156
Figura X: Avaliação local da Qualidade técnica - Regional IX, jan a jun/09.
Tabela I: Tabela de desempenho da área Qualidade na satisfação
Pesquisas Reclamações_s Janeiro 66.79 120
Fevereiro 66.79 120 Março 66.79 120 Abril 66.79 120 Maio 66.79 120 Junho 66.79 120
Tabela II: Tabela de desempenho da área Qualidade técnica
DEC FEC Desarme Reclamações_t Emergência Desligamento Jan 120 120 120 120 120 120 Fev 120 120 120 120 120 120 Mar 120 120 120 120 120 120 Abr 120 120 120 120 120 120 Mai 120 120 120 120 120 120 Jun 120 120 120 120 120 120
Tabela III: Tabela de desempenho da área Qualidade no atendimento
Serviço_CC Abandono_CC Nivelamento_CC Serviço_Loja Ordem TME Nivelamen_LojaJan 120 120 120 100 120 11.55 120 Fev 120 120 120 96 120 12.03 120 Mar 120 120 120 91 120 12.1 120 Abr 118 120 120 85 120 12.25 120 Mai 117 120 120 81 120 12.23 120 Jun 114 120 120 79 114 11.9 120
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