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MODELOS DE MATURIDADE VS. TOMADOR DE DECISÃO: REDUZINDO O GAP ATRAVÉS DO MÉTODO UTA

Fabio Reginaldo e Silva, Alexandre Firmo Collares Chaves

(Faculdades Ibmec - Rio de Janeiro)

Resumo: O artigo apresenta uma aplicação do método Utilité Additive – UTA para abordagem do problema de visibilidade do acompanhamento e avaliação da gestão de projetos. O método pertencente à Escola Americana de Apoio Multicritério à Decisão e visa determinar funções de utilidades para os critérios presentes na análise, com base em informações a priori dos gestores do negócio. O estudo foi motivado pela observação de avaliações de projetos baseadas em estruturas de modelos de maturidade que, em sua maioria, desconsideram as prioridades dos tomadores de decisão e a cultura da empresa, direcionando a tomada de decisão para melhorias ineficazes no processo de gestão.

Palavras-chaves: Método UTA; Apoio multicritério a decisão; Função de utilidade

multiatributo; Modelos de Maturidade; Avaliação na Gestão de Projetos; CMMI;

MPS.BR; OPM3; Gestão de Projetos

ISSN 1984-9354

X CONGRESSO NACIONAL DE EXCELÊNCIA EM GESTÃO 08 e 09 de agosto de 2014

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1 - INTRODUÇÃO

Todos os dias, esforços são empreendidos em projetos e empresas investem esperando que estes

investimentos resultem em retorno tangível a curto, médio, ou longo prazo, para o negócio da

empresa. No entanto, um número muito alto de projetos é cancelado, ou terminam sem alcançar os

objetivos esperados. Comumente, projetos terminam com seu orçamento estourado e com suas

restrições perdidas.

A diversidade de maneiras para gestão, despreparo das organizações e gerentes, alinhado com

resultados frustrantes, trás uma preocupação no que tange a qualidade da gestão nos projetos que

estão sendo executados. Há algumas décadas iniciaram estudos que visavam aferir a qualidade na

gestão, foi onde surgiram os modelos de maturidade na gestão de projetos, como CMMI, CMMM,

MPS.BR, OPM3, Prado, dentre outros.

Em um ambiente empresarial onde as empresas se deparam com instabilidade econômica a nível

mundial, alta competitividade, tempo e recursos escassos, dinamismo do mercado, alto nível de

riscos para os negócios e clientes exigindo mais qualidade, as empresas necessitam cada vez mais

de planejamento assertivo, controle eficiente, e tomada de decisões corretas para que seus

negócios mantenham-se sadios.

“Maturidade é o desenvolvimento de sistemas e processos que são por natureza repetitivos e

garantem uma alta probabilidade de que cada um deles seja um sucesso. Entretanto, processos e

sistemas repetitivos não são, por si só, garantia de sucesso. Apenas aumentam a sua

probabilidade.” [KERZNER, 2011]

Um modelo de maturidade é uma estrutura conceitual, composta por processos, resultados

esperados, boas práticas, através do qual uma organização desenvolve-se de modo sistêmico a fim

de atingir um estado futuro desejado. A cada degrau alcançado nessa jornada, o modelo reconhece

e sinaliza o amadurecimento progressivo da organização.

2 - PROBLEMA

Existem vários modelos de maturidade, e estes possuem: considerável base conceitual, órgãos que

regem sua estrutura de funcionamento, desenvolvimento dos manuais e organizações

especializadas em avaliar o grau de maturidade de empresas que realizam projetos, com base

nestes modelos.

No entanto, há hoje aderência limitada aos modelos de maturidade, por motivos como: dificuldade

na implantação da melhoria dos processos, alto custo, expectativas voltadas para retorno comercial


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e não para melhorias processuais, modelos que não representam a realidade das empresas em

termos de prioridade de melhorias, não identificação da empresa com os níveis dos modelos de

maturidade, dentre outros.

Os modelos de maturidade, geralmente, possuem suas estruturas divididas em níveis, visando um

alcance da maturidade por partes, facilitando sua implantação e sua adesão. Estes níveis possuem

processos, e objetivos, a serem melhorados e alcançados, respectivamente. Para que uma

organização passe de um nível para o nível exatamente acima, os resultados esperados pelo

modelo no nível almejado devem ser alcançados e verificados por auditores especializados no

modelo de maturidade que está sendo utilizado para a avaliação da empresa.

Estes níveis, por vezes, não abordam as necessidades mais urgentes de uma determinada

organização, o que torna a implantação do modelo ineficiente, pois há sensação de que o resultado

não está sendo alcançado, mesmo com a implantação de uma determinada melhoria de processo.

“Modelos de maturidade tendem a negligenciar a potencial existência de múltiplos caminhos

igualmente vantajosos [Teo and King, 1997]. De acordo com Mettler and Rohner [2009], modelos

de maturidade deveriam se configurados com características internas e externas (como, tecnologia,

propriedade intelectual, base de clientes, relacionamento com fornecedores) que podem restringir

a aplicabilidade de um modelo de maturidade em sua versão padronizada [Iversen et al. 1999].

King and Kraemer [1984] postulam que os modelos de maturidades não tenham foco numa

sequencia de níveis pré-definida, mas em fatores que impulsionam a evolução e a mudança. Outra

crítica, refere-se a quantidade de modelos de maturidade quase idênticos, a documentação

insatisfatória do processo de design, e uma adoção não reflexiva do modelo CMM (Becker et al.

2009, Becker et al. 2010, Iversen et al. 1999).” [PÖPPELBUß e RÖGLINGER, 2009]

Nota-se que: a percepção de que os modelos de maturidade não estão alcançando o objetivo de

uma melhoria dos processos nas organizações é de longa data. Há de se destacar que novos

modelos são criados com o intuito de aumentar a concorrência neste mercado, mas surgem com os

mesmo problemas fundamentais já supracitados. Um exemplo, é o Modelo de Processo de

Software Brasileiro, o MPS.BR, que surgiu com o intuito de aumentar a competitividade no Brasil

e conseguiu. A partir deste modelo, os custos para implantação, e avaliação, do CMM no Brasil,

modelo concorrente, diminuíram consideravelmente. Mas a estratégia destes modelos é

equivalente, possuem dificuldades em trazer soluções reais para as organizações que necessitam

de foco no resultado mais rápido, e: que muitas vezes não conseguirá escalar os níveis dos

modelos, fazendo com que os níveis se tornem alternativas inalcançáveis. Apesar de haver


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entendimento da importância dos itens citados no modelo, sua estrutura e forma de implantação,

reduz sua real importância aos olhos dos tomadores de decisão.

3 - OBJETIVO

Este estudo abordou uma análise na gestão de projetos de desenvolvimento de software em

andamento, e encerrados, de uma empresa que terá seu nome resguardado, e neste trabalho será

chamada de empresa FICTICIA SA.

O objetivo desta análise teve foco no processo de desenvolvimento de software, abrangendo

demandas de correções, projetos de melhorias e novos projetos. Na carteira dos projetos

analisados, existiam projetos para o ERP SAP da organização, e projetos de sistemas satélites

desenvolvidos em outras tecnologias como, .NET e Share Point, ambos da Microsoft.

Na avaliação destes projetos, foi utilizada uma atividade de observação documental, procurando

encontrar evidências de resultados esperados para 5 processos, do modelo MPS.BR. Este modelo,

o MPS.BR, foi o utilizado para este estudo, e será apresentado no próximo item, no entanto,

qualquer modelo, ou mais de um modelo, poderia ter sido usado e o estudo teria o mesmo

direcionamento.

O método UTA (Utilité Additive) (JACQUET-LAGRÈZE; SISKOS, 1982) foi empregado nesta

pesquisa com a finalidade de avaliar um subconjunto selecionado de critérios utilizados numa

avaliação de projetos com base em práticas preconizadas pelo MPS.BR. O emprego do método na

pesquisa objetivou principalmente considerar as opiniões coletadas dos decisores para imprimir

uma visão integrada do que o modelo preconizava como prioridade e o que os decisores

entendiam como prioridade para melhoria nos processos da organização.

O intuito do estudo é validar uma percepção de que: uma a análise realizada com base nos

modelos de maturidade e no uso das funções de utilidade identificadas a partir de direcionamentos

dos tomadores de decisão, poderão ser encontradas ações de melhoria prioritárias para a empresa,

de acordo com sua cultura e conhecimento tácito dos decisores sobre seu negócio. Desta forma,

dando aplicabilidade particular ao modelo de maturidade, visando maior assertividade na ordem

de aplicação dos processos a serem melhorados.

4 - REFERENCIAL TEÓRICO

4.1 Método UTA


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O tratamento de critérios ordinais começou com os estudos de Young, De Leeuw e Takane (1976),

e Jacquet-Lagrèze e Siskos (1978). Este último refere-se à pesquisa da apresentação do método

UTA na série "Cahiers du LAMS ADE" e indica o início real de desenvolvimento de métodos de

desagregação. Ambas as equipes de pesquisa enfrentou o mesmo problema: inferir funções de

valor adicional desagregando um ranking de alternativas de referência. (JACQUET-L AGRÈZE;

SISKOS, 1982)

O método UTA faz a ordenação completa de um conjunto discreto de alternativas, a partir de um

subconjunto próprio do conjunto original de alternativas, empregando um procedimento

matemático de programação linear para avaliar funções de utilidade associados a cada critério que

avalia as alternativas. Dentro de um contexto de comparações globais com este sub-conjunto de

alternativas, definidas pelos tomadores de decisão, o chamado conjunto de referência. Cada

alternativa é considerada como um todo e não há separação, mesmo que mental, entre critérios.

(Jacquet-Lagréze e Siskos 1982).

O método assume que as preferências no conjunto de referência devem ser transitivo (que

concordam, uns com os outros) e declara este pressuposto para alcançar consistência mínima dos

resultados. A qualidade dos resultados obtidos, o que depende do tamanho do conjunto de

referência, é também considerada uma falha do método, pois o UTA retorna informações

confiáveis quando se tem um conjunto de referência bem classificado, e que não requer uma

grande quantidade de informação a partir dos tomadores de decisão (Pomerol e Barba-Romero

2000). Fato este que pode ser contornado com uma boa estruturação do problema e um bom

método de definição dos critérios e alternativas.

Desta forma, a função objetivo do modelo UTA busca minimizar o somatório dos erros associados

ao valor global das alternativas, de modo a respeitar as preferências propostas a priori pelos

tomadores de decisão. Assim, o problema de regressão ordinal que é tratado pelo método UTA é o

seguinte:

Tendo uma estrutura de preferência de pré-ordem R, (≻, ~) com “≻” significando preferência

estrita e “~” a indiferença em um conjunto de alternativas ou ações, o ajuste da função de utilidade

aditiva baseado em critérios múltiplos é obtido de tal modo que a estrutura de preferência

resultante seja tão consistente quanto possível com a estrutura inicial (JACQUET-LAGRÈZE;

SISKOS, 1982), proposta a priori pelos decisores. A estrutura para implementar este método são a


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ordenação a priori dos decisores e a matriz de avaliação, que é a representação do desempenho das

alternativas em relação aos critérios.

Em um problema de Apoio Multicritério à Decisão, o conjunto de alternativas viáveis é avaliado

por um conjunto de critérios definidos pelos avaliadores, com a finalidade de analisar as

características das alternativas. No modelo aditivo, quando se emprega somente um critério, a

preferência entre as alternativas, dentre o conjunto de alternativas A, pode ser explicitada como

segue (Equações 1 e 2);

a ≻ b gi (a) > gi (b), para i = 1, ..., n, (1)

a ~ b gi (a) = gi (b), para i = 1, ..., n, (2)

que significa que este critério define no conjunto A uma relação de ordem (≻, ~) das alternativas.

Considere-se o conjunto de alternativas A, que é avaliado por um conjunto de critérios g = (g1, g2,

g3,..., gn) sendo n o número de critérios e gi o desempenho no critério i.

Denomina-se a agregação de todos os critérios em um único critério de função de utilidade

multiatributo e é representada como U(g) = U (g1, g2, g3, ... gn). Chama-se de “P” a relação de

preferência estrita e de “I” a relação de indiferença (ROY; BOUYSSOU, 1993; VINCKE, 1989)

entre duas alternativas, respectivamente.

Se g(a) = [g1(a), g2(a), g3(a), ..., gn(a)] é a avaliação multicritério de uma alternativa a, então se

observam as seguintes propriedades da função de utilidade multiatributo U, em relação ao

conjunto de alternativas A:

U [ g(a) ] > U [ g(b) ] aPb (3)

U [ g(a) ] = U [ g(b) ] aIb (4)

e a relação R = P ᴗ I define uma pré-ordem das alternativas. A função de utilidade é aditiva

quando tem a forma abaixo (Equação 5):

(5) em que cada ui (gi) é a utilidade marginal do desempenho gi no critério i. Uma hipótese

fundamental que é preciso respeitar quando se aplica uma função de utilidade aditiva é a condição

de independência mútua dos critérios em função das preferências (KEENEY; RAIFFA, 1993;

ZOPOUNIDIS; DIMITRAS, 1998).


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Considere gi* e gi* o limite inferior e superior de cada critério i presente num problema decisório.

Assumindo um não decréscimo das preferências em cada critério, então as utilidades marginais ui

são funções monótonas crescentes ou decrescentes. Portanto, podem-se normalizar as funções de

utilidade dentro do intervalo [0,1], obtendo-se:

(6) e ui(gi*) = 0 para todo i = 1, 2, ..., n (7)

Empregam-se as Equações (6) e (7) na normalização das funções de utilidade. Faz-se uso da

Equação (6) na normalização dos valores máximos de cada critério, limitando que este somatório

dos valores máximos de cada critério seja igual a uma unidade. Já a Equação (7) por sua vez

atribui o valor zero ao valor inicial de cada critério. Desta forma, as funções de utilidade que serão

determinadas para cada critério apresentam um valor inicial igual a zero e o valor máximo a ser

determinado por meio de programação linear.

Para implementar o método UTA, é necessária uma avaliação multicritério, que avalie as

alternativas em relação aos critérios. Para a pré-ordem R definida em A ou A’, em que A’ é um

subconjunto das alternativas representativas presentes em A, o tomador de decisão expressa sua

preferência ou sua indiferença global para cada par (a, b) ∈ A'.

Para cada alternativa de A’, a função de utilidade calculada U'[g(a)] difere da verdadeira U[g(a)]

em um erro σ(a):

Considerando-se as relações de preferência (3) e de indiferença (4), além da função de utilidade

(8), tem-se:

U' [ g(a) ] - U' [ g(b) ] ≥ δ Se o decisor indicar a P b (9)

U' [ g(a) ] - U'[ g(b) ] = 0 Se o decisor indicar a I b (10)

sendo δ > 0 um número real pequeno empregado a fim de separar significativamente duas classes

da pré-ordem R. Assumindo a existência de transitividade, o agente decisor só precisará fazer (m –

1) comparações entre alternativas, na quais m corresponde ao número de alternativas de A’.

Substituindo (8) em (9) e (10), tem-se:


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Consideram-se as funções ui como sendo lineares por intervalos. Para definir tais intervalos, o

agente de decisão escolhe αi pontos do intervalo [gi*, gi*] em que a função ui está definida.

Determina-se cada ponto gij pela seguinte fórmula (Equação 13):

e j variando de 1 até αi. Esses pontos vão definir (αi –1) intervalos equidistantes de [gi*, gi*]

(Equação 14).

Satisfaz-se a hipótese da monotonicidade das preferências das utilidades marginais ui(gi) requerida

por este método pelo seguinte conjunto de restrições:

em que Si ≥ 0 é o limite de indiferença definido para cada critério i. Estimam-se as variáveis de

decisão que representam as utilidades marginais ui (gij) e os erros σ(a) por meio do programa

linear [PPL1] (16) considerando as seguintes restrições:

a) restrições devido às preferências (11) e às indiferenças (12) entre as alternativas a

A';

b) restrições devido aos limites superiores (6) e inferiores (7) de cada critério;

c) restrições que garantam a hipótese da monotonicidade das utilidades marginais

(15); e

d) restrições devido à não negatividade das variáveis de decisão do modelo,

apresentadas nas inequações (17) e (18).

A função objetivo do primeiro programa linear [PPL1] (16) corresponde à minimização do


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somatório dos erros σ(a) associados às utilidades de cada alternativa a A', para respeitar a

ordenação a priori fornecida pelos decisores.

A solução ótima do primeiro programa linear [PPL1] (16) será aquela (ou aquelas) que obtenha o

melhor valor para a função objetiva. Seja F* o valor ótimo obtido por meio do primeiro programa

linear.

O método UTA, além da obtenção de uma solução ótima do PPL1 (16), outras soluções são

pesquisadas, incluindo-se,

F ≤ F* + k(F*) (19)

como uma nova restrição. Os vértices deste novo poliedro correspondem às funções de utilidade,

em que um ou mais critérios atingem um peso extremo (ou máximo ou mínimo). Assim, a

exploração do novo poliedro é feita resolvendo dois novos problemas de programação linear:

[PPL2] min ui (gi*), para i = 1, 2, 3, ..., n (20)

[PPL3] max ui (gi*), para i = 1, 2, 3, ..., n (21)

para cada critério. Esta etapa é chamada de análise pós-otimização. Apresentam-se a seguir estes

dois novos problemas de programação linear:


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[PPL2] min ui(gi*), para i = 1, 2, 3, ..., n (20)

Sujeito a:

[PPL3] Max ui (gi*), para i = 1, 2, 3, ..., n (21)

Sujeito a:

O [PPL2] (20) pesquisa os valores mínimos que as variáveis que representam os valores máximos


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de cada critério podem assumir respeitando além das restrições do [PPL1] (16), a restrição (19) e a

restrição referente à folga da solução do [PPL1] (16).

Já o [PPL3] (21) pesquisa os valores máximos que as variáveis que representam os valores

máximos de cada critério podem assumir respeitando as mesmas restrições do [PPL2] (20).

As variáveis de decisão deste modelo são as funções de utilidades marginais ui(gij) dos critérios e

o erro associado à ordenação das alternativas σ(a). Pelo método UTA calcula-se as médias das

variáveis que representam as funções de utilidades marginais ui(gij) obtidas pela análise de pós-

otimização [PPL2] e [PPL3].

Com estas médias, pode-se avaliar a U(g(a)) de todas as alternativas a ∈ A, sejam ou não estas

alternativas do conjunto de referência A’.

4.2 – Modelo de Maturidade (MPS.BR)

A Associação para Promoção da Excelência do Software Brasileiro (Softex) executa, desde 1996,

iniciativas de apoio, desenvolvimento, promoção e fomento para impulsionar a Indústria Brasileira

de Software e Serviços de TI, a Softex é responsável pela gestão do modelo de maturidade

MPS.BR.

Este programa para melhoria de processo do software brasileiro é apoiado pelo governo federal

(MCT-Ciência e Tecnologia, FINEP, BID). Adequado ao perfil de todas as empresas brasileiras

públicas e privadas, com foco nas micro, pequenas e média empresas. Em conformidade com as

normas ISO 12207/15504 (Processos do ciclo de vida do software) e compatível com CMMI

[SOFTEX, 2012]

Este modelo surgiu como uma alternativa ao alto custo de implementação do CMMI, oferecendo

uma maior escalada em níveis para adequação ao mercado brasileiro.


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Figura 1 Modelo de Níveis do MPS.BR

No Modelo de Referencia MPS, os processos estão distribuídos nos níveis da seguinte forma:

Nível G – Parcialmente Gerenciado: este nível é alcançado, quando a organização atender os

resultados esperados para os seguintes processos: Gerência de Requisitos e Gerência de Projetos;

Nível F – Gerenciado: além dos processos do nível anterior a organização deve atender os

resultados para processos de: Medição, Gerência da Qualidade, Gerência de Portfólio, Gerência

de Configuração e Aquisição;

Nível E – Parcialmente Definido: além dos processos do nível anterior a organização deve atender

os resultados para processos de: Gerência de Projetos (Evolução), Gerência de Reutilização,

Gerência de Recursos Humanos, Definição de Processos Organizacionais e Avaliação e Melhoria

de Processos Organizacionais;

Nível D – Largamente Definido: além dos processos do nível anterior a organização deve atender

os resultados para processos de: Verificação, Validação, Projeto e Construção de Produto,

Integração de Produto e Desenvolvimento de Requisitos;

Nível C – Definido: além dos processos do nível anterior a organização deve atender os resultados

para processos de: Gerência de Riscos, Desenvolvimento para reutilização e Gerência de

Decisão;

Nível B – Gerenciado Quantitativamente: além dos processos do nível anterior a organização deve

atender os resultados para processos de: Gerência de Projetos (Evolução);

Nível A – Em Otimização: Para alcançar o nível A do MPS.BR, a organização não necessita

implementar nenhum processo, ou evolução de processo, novo. No entanto, alguns resultados e

atributos que não foram cobrados nos níveis anteriores, são esperados para o Nível A.

5 – MÉTODO DO ESTUDO DE CASO


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5.1 – Ferramenta Utilizada

O método UTA, originalmente proposto por E.Jacquet-Lagrčze e J.Siskos em 1982, ganhou

popularidade com a implementação de um software chamado PREFCALC, escrito por E.Jacquet-

Lagrčze. Desde então, este software foi melhorado e modificado por autores sobre o tema, até

resultar no UTA Plus, neste documento citado como UTA+.

O Software UTA+ é a ultima implementação do método UTA no ambiente Windows. Ele resume

importantes contribuições feitas por outros autores e oferece algumas novas possibilidades, em

particular, uma "compensação" de funções marginais utilidade controlados pelo usuário e do uso

de intensidades de preferência, além da classificação definida pelo usuário. Estas funcionalidades,

e a facilidade de manuseio da ferramenta, foram as variáveis que levaram a aplicação da

ferramenta para o estudo.

5.2 – Definição dos Critérios

Na empresa FICTÍCIA SA, foram entrevistados gerentes de projetos, coordenadores, analistas de

negócio e usuários envolvidos nos projetos, além de análise documental, observação e reuniões

com a alta gestão, os tomadores de decisão.

A definição dos critérios considerou estudo realizado pelo PMI – Project Management Institute,

que utilizou base de pesquisa de bechmaking para elencar os principais problemas em projetos,

além de reuniões com a alta gestão para identificação dos mesmos.

Os critérios utilizados na pesquisa foram:

C1: Os projetos terão menos mudanças de escopo, ou estas serão bem controladas para e

não gerarão impactos negativos;

C2: Os projetos atrasarão menos;

C3: Haverá maior comprometimento das áreas, e alta gestão;

C4: Os projetos terão sua prioridade, e recursos, balanceados de acordo com as

expectativas da empresa;

C5: Menos erros ocorreram na gestão;

C6: A motivação e o envolvimento da equipe aumentará;


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Figura 2 Definição dos Critérios na Ferramenta

5.3 – Definição das alternativas

Após discussão com os tomadores de decisão, foram identificados os processos candidatos a

avaliação no estudo. Para escolha dos processos, foram considerados, as recomendações do

modelo de maturidade para uma empresa com processos ad hoc e, na visão dos envolvidos, quais

processos/resultados esperados têm mais influência no resultado da empresa segundo os critérios.

Foram selecionados, os resultados esperados de 5 processos do MPS.BR, resumidos abaixo:

Gerência de Requisitos e Desenvolvimento de Requisitos: A principal motivação para utilização

de um processo de gerência e desenvolvimento de requisitos é estabelecer e manter uma boa

comunicação com os fornecedores de requisitos, assegurando um bom entendimento das

necessidades do cliente, aumentando as chances de sucesso do projeto. (SOFTEX, 2012)

Verificação, Validação e Testes: os processos de verificação, validação e testes, é a detecção de

defeitos o mais cedo possível, visando o desenvolvimento de software com alto padrão de

qualidade. Uma vez que a qualidade de um produto de software está diretamente relacionada à sua

quantidade de defeitos, estes devem ser detectados o mais cedo possível, evitando o retrabalho e

diminuindo os custos de correção, que crescem consideravelmente à medida que são propagados

para fases posteriores do processo de desenvolvimento. (SOFTEX, 2012)

Gerencia de Configuração: A principal motivação para utilização de um processo de gerência de

configuração é tratar de forma efetiva as questões relacionadas ao desenvolvimento em paralelo

entre as equipes, solucionando os problemas de sincronismo e conflitos entre atividades

concorrentes, através do controle da evolução de todos os artefatos gerados no ciclo de vida do

processo de desenvolvimento. (SOFTEX, 2012)


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Gerência de Qualidade: A principal motivação para utilização de um processo de garantia da

qualidade é manter o controle sobre a utilização dos processos na organização, identificando as

oportunidades de melhoria nos métodos e padrões estabelecidos. (SOFTEX, 2012)

Gerência de Projetos: A principal motivação para utilização do processo de Gerência de Projeto é

a necessidade de planejamento e controle das atividades de desenvolvimento, considerando as

necessidades e o balanceamento entre as demandas conflitantes em termos de qualidade, escopo,

tempo e custos, visando à entrega do produto de acordo com os seus requisitos. (SOFTEX, 2012)

Medição: A principal motivação para utilização de um processo de medição é apoiar a tomada de

decisão em relação aos projetos, processos e atendimento aos objetivos organizacionais. O uso de

comparações de indicadores e medidas entre projetos pode prover importantes informações e

análises para a identificação de problemas ou sucessos comuns à organização e, a partir daí,

originar melhorias nos processos ou confirmar o efeito de uma boa prática adotada. A análise de

séries históricas também permite a identificação de tendências e, assim, uma tomada de decisão

mais rápida e acertada. (SOFTEX, 2012)

Alternativas

Abaixo estão listadas as alternativas para melhorias nos projetos, que são avaliados numa escala

com valores de 1 a 4. Representando respectivamente:

1. não impacta,

2. fracamente recomendada,

3. parcialmente recomendada,

4. fortemente recomendado.

Segundo o modelo de maturidade, numa estrutura de avaliação que colhe evidências de que boas

práticas / resultados esperados, não estão implementadas na organização, já gera uma lista de

alternativas a serem priorizadas para melhoria, dependendo do nível que se almeja alcançar do

modelo. No entanto, neste estudo, esta estrutura será o conjunto de alternativas discretas A.

Processo Resultado esperado

Gerência de

Requisitos /

Desenvolvimento

de Requisitos

1 - As pessoas autorizadas a definir e a alterar requisitos são identificadas e existe um

documento de requisitos que represente seu entendimento, viabilizando um aceite pelo

cliente ou um representante

...

13 - Os requisitos são validados pelo cliente ou representante

Verificação,

Validação e Testes

14 - Os produtos de trabalho sujeitos à verificação são identificados

...


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25 - Os resultados das atividades de validação são analisados e disponibilizados para as

partes interessadas

Gerência de

Configuração

26 - Foi estabelecido e mantido um sistema de gerência de configuração, visando à

integridade de todos os produtos de trabalho elaborados no processo de desenvolvimento

...

32 - São realizadas auditorias objetivas sobre a gerência de configuração, assegurando que

os itens de configuração e as baselines estão íntegros, completos, corretos e consistentes

Gerência de

Qualidade

33 - Existem registros de avaliações dos produtos de trabalho gerados em relação aos

padrões, procedimentos e requisitos aplicáveis, realizadas por equipes independentes e

baseadas em critérios objetivos

...

36 - Ações corretivas para a resolução das não-conformidades são estabelecidas e

acompanhadas até a sua conclusão, e, quando necessário, são escalonadas para os níveis

superiores visando a sua efetivação

Gerência de

Projeto

37 - O escopo do trabalho para o projeto é definido

...

54 - Ações para corrigir desvios em relação ao planejado e para prevenir a repetição dos

problemas durante a monitoração são identificadas, analisadas, estabelecidas,

implementadas e acompanhadas até a sua conclusão, e, quando necessário, escalonadas

para níveis hierárquicos superiores

Medição

55 - Os objetivos da organização e as necessidades de informação de processos técnicos e

gerenciais são identificados, e os objetivos de medição para atender a estas demandas são

estabelecidos e mantidos ao longo do tempo

...

61 - Os resultados da medição são comunicados aos interessados de forma a apoiar

decisões na organização e nos projetos, conforme pertinente

Tabela 1 Alternativas elencadas

Na tabela acima, foram retirados itens do questionário em virtude da manutenção da privacidade

do dicionário aplicado, que teve base no modelo do MPS.BR, com adaptações para a empresa.


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Figura 3 Definição e pontuação das alternativas na ferramenta

Os valores definidos para as alternativas, é o resultado das médias das avaliações dos critérios para

cada alternativa apontada pelos entrevistados, como tabela abaixo.

Alternativas C1 C2 C3 C4 C5 C6

A1 3,00 3,00 2,00 2,00 4,00 4,00

A2 3,00 3,00 4,00 3,00 2,00 2,00

... ... ... ... ... ... ...

A61 1,00 4,00 2,00 4,00 2,00 3,00

Tabela 2 Média dos critérios levantados com os envolvidos nos projetos para as alternativas

5.4 – Definição da matriz de preferência A’ junto aos decisores (Alta Gestão)

A partir de um levantamento com base num questionário, que apresenta os resultados esperados

pelo modelo de maturidade para os tomadores de decisão envolvidos, foram identificados quais

dos resultados esperados podem melhorar os critérios identificados acima, independentemente do

processo e ordem proposta pelo modelo. Neste ponto foi identificado, com base na opinião dos

tomadores de decisão, quais seriam os resultados esperados mais importantes para potencialização

e melhoria dos critérios definidos.

Desta forma foi solicitado que estes decisores identificassem, das 61 alternativas, 3 para cada

grupo de prioridade, que fossem: alta, média e baixa. Esta escolha partia da opção de 3 linhas da

lista apresentada acima, para cada grupo de prioridade.

Na tabela abaixo é apresentada a tabela que indica a escolha dos decisores (alta gerencia) sobre

quais resultados esperados de cada processo do modelo, trariam resultado de alto, médio ou baixo

impacto sobre os critérios definidos.

Prioridades Alternativas

Prioridade Alta A3 A13 A37


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Prioridade Média A33 A42 A44

Prioridade Baixa A19 A21 A29

Tabela 3 - Preferência dos Tomadores de Decisão ( A' )

Figura 4 Aplicação das preferências dos decisores

6 – RESULTADO

A partir destas configurações o Método UTA já pôde ser aplicado pela ferramenta, pois já possui

as informações necessárias para aplicação das Programações Lineares.

Figura 5 Execução das Programações Lineares

O coeficiente de Kendall é usado para medir a correlação entre a classificação definida pelos

tomadores de decisão e a classificação obtida utilizando a função de utilidade encontrado por

regressão ordinal. O valor varia entre -1 e 1. Se = 1, em seguida, os rankings são idênticos

(função objetivo do problema LP é igual a zero), se = -1 os dois rankings são completamente

inversa. É geralmente assumido que ≥ 0,75 é um valor aceitável.


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Figura 6 Ranking resultante da aplicação do Método UTA

A lista apresentada acima representada o resultado da aplicação do método UTA para identificação das prioridades para melhorias de processo na empresa FICITICIA SA, que leva em consideração o conhecimento tácito e cultura dos tomadores de decisão desta organização.

Figura 7 Funções aditivas dos critérios

7 – CONCLUSÕES

Entendemos que este estudo possui grande utilidade na área de melhoria de processos para gestão

de projetos. Entende-se que este é um tema extremamente atual e que carece de novos estudos e

simulações.

Será de grande valia para a comunidade que se envolve em condução de projetos uma alternativa

viável aos modelos de maturidade existentes, mas utilizando suas premissas e seus estudos

prévios. Uma adição considerando apenas a visão da corporação envolvida, onde termos uma


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visão matricial e não uma visão linear como os modelos sugerem, onde não se consegue adequar

os objetivos dos modelos aos interesses de negócio das empresas.

Este estudo gera a oportunidade de priorizar não apenas por processos de um determinado modelo

de maturidade, mas de definir a prioridade dentre os resultados esperados de vários modelos de

maturidade. Propõe-se a possibilidade de mesclar o que for mais adequado para uma determinada

empresa. É necessário esclarecer que para a replicação da simulação, os responsáveis devem ter

competências em melhoria de processos e conhecer profundamente os modelos de maturidade

para que os valores dos mesmos sejam explicados para os entrevistados.

8 – REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

BARBA-ROMERO, S., POMEROL, J.C. Decisiones Multicriterio – Fundamentos Teóricos y

Utilización Práctica. 1 ed. Espanha, Alcalá: Servicio de Publicaciones de la Universidad de

Alcalá, 1997, 420 p.

FIGUEIRA, J., GRECO, S., EHRGOTT, M. Multiple Criteria Decision Analysis – State of the Art

Surveys, Springer Science + Business Media, Inc., 2005

GOMES, L.F.A.M., GOMES, C.F.S., ALMEIDA, A.T. Tomada de Decisão Gerencial: Enfoque

Multicritério. 1ed. São Paulo, Ed. Atlas, 2002.

GOMES, L.F.A.M., GONZÁLEZ -ARAYA, M.C., CARIGNANO, C. Tomada de Decisões em

Cenários Complexos. 1ed. São Paulo: Editora Thonson, 2003.

GONZÁLEZ-ARAYA, M.C., RANGEL, L.A.D, LINS, M.P.E., GOMES, L.F.A.M. “Building the

Additive Utility Functions for CAD-UFRJ Evaluations Staff Criteria”, Annals of Operational

Research, Kluwer, v.116, p. 271-288, 2002.

KERZNER, Harold R.; Using the Project Management Maturity Model, 2a Edição, 2011; Editora

Wiley.

KODIKARA, P. N.; Multi-Objective Optimal Operation of Urban Water Supply Systems, School

of Architectural, Civil and Mechanical Engineering Faculty of Health, Engineering and Science

Victoria University, Australia, 2008


21

INSTITUTE, Project Management (PMI); Organizational Project Management Maturity Model

OPM3 Knowledge Foundation; Inc. Newtown Square, Pennsylvania USA; 2004; ISBN 1-930699-

40-9.

INSTITUTE, Project Management (PMI); PMBOK®: Um Guia do Conjunto de Conhecimentos

em Gerenciamento de Projetos, Terceira edição, 2004. 405p; Uma Norma Nacional Americana

ANSI/PMI 99-001-2004.

INTERNATIONAL STANDARD ORGANIZATION (ISO) 10006. Quality management:

guidelines to quality in project management. [S.l.]: ISO, 1997.

PÖPPELBUß, Jens; RÖGLINGER, Maximilian; What makes a useful maturity model? A

Framework of General Design Principles for Maturity Models and its demostration in business

process management, 2009.

RANGEL, L.A.D., GOMES, L.F.A.M. “Avaliação de candidatos ao curso de Engenharia de

Produção de Volta Redonda da UFF: um quadro de referência multicritério”, XXXII SBPO -

Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, Campos do Jordão, nov. 2001.

RANGEL, L.A.D., SOARES DE MELLO, J.C.C.B., GOMES, G.G., GOMES, L.F.A.M.

“Avaliação da Interiorização dos Cursos da Universidade Federal Fluminense com o Uso

Conjugado dos Métodos UTA e MACBETH”, Portugal: Investigação Operacional, v.23, pg.1-21,

2003.

ROY, B., BOUYSSOU, D. Aide Multicritère à la Decision: Methodes et Cas. 1ed. Paris : Ed.

Economica,1993., 695 p.

SOFTEX ; Guia Geral MPS de Software, 2012; ISBN 978-85-99334-42-3.

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