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Tomada de decisões complexas nas Organizações

A tomada de decisão com o uso de métodos multicritério na prática

Toda decisão envolve risco, e os métodos estruturados existem para minimizarmos tais riscos nas decisões relevantes, sobretudo as estratégicas, para a organização. Esses métodos tiram as decisões do campo abstrato e permitem a imparcialidade na escolha de uma solução para a oportunidade em questão, ao mesmo tempo que são capazes de agregar a preferência de quem toma a decisão. Mesmo partindo de critérios subjetivos, o MCDA (Multi-Criteria Decision Analysis) é a opção que permite tangibilizar a decisão de forma padronizada e acessível.

Retomando o assunto do artigo A Tomada de Decisão nas Organizações, revisitamos o tema tomada de decisões trazendo alguns exemplos, conforme sugerido por alguns dos nossos leitores, agora focando na abordagem prática do MCDA para as corporações.

Decisões corriqueiras como a aquisição de materiais de escritório, a contratação de treinamentos, móveis ou comodities em geral, não necessitam de análises muito complexas. Nesses casos, geralmente um simples workflow de aprovação com alçadas e critérios relacionados a relação custo e benefício são suficientes para que se chegue a uma escolha. Contudo, as decisões podem ser assuntos extremamente complexos se existirem diversos critérios a serem considerados e dependendo do reflexo estratégico ou tático que pode gerar para a empresa. A escolha de fornecedores, a avaliação estratégica da organização, a aquisição de uma nova tecnologia para os processos fabris ou de serviço, dentre outras, requerem um estudo mais apurado e o MCDA possibilita uma abordagem racional e contundente.

Num exemplo prático, foi realizado um estudo comparativo entre o desempenho estratégico de unidades de negócio de uma corporação tendo como critérios as 12 possíveis associações existentes entre as dimensões dos 3Ps (People, Planet, Profit – pessoas, planeta, lucro) e as dimensões do BSC (Balanced ScoreCard – aprendizando e crescimento; processos internos, mercado e financeira). Nesse caso, o MCDA permite a obtenção de uma pontuação de desempenho global calculada a partir de notas atribuídas às associações estabelecidas, conforme ilustrado na tabela abaixo.

desempenho estratégico de unidades de negócio.PNG

Na solução desenvolvida, tem-se ainda que as entradas são apenas as notas individuais para cada associação, uma vez que os pesos são obtidos pela série histórica (data analytics) de todas as respostas obtidas e é atualizado conforme mais empresas participam do estudo. Verifica-se, nesse caso, que o MCDA acrescenta inteligência (IA – Inteligência Artificial) na classificação da abordagem estratégica das empresas, diferenciando esse modelo daqueles apresentados pelas classificações usuais existentes.

Assim, esse exemplo reforça a integração da tomada de decisão com as ferramentas da transformação digital, tornando cada vez mais robusto o modelo estabelecido e as decisões ou rankeamento entre empresas (nesse caso) cada vez mais fundamentadas.

Analisemos agora outro exemplo, este envolvendo uma das atividades mais críticas de um gestor na cadeia de suprimentos, que consiste na seleção de fornecedores para sua base de suprimentos, pois faz-se necessário garantir que o fornecedor selecionado consiga atendê-lo com o desempenho necessário. Selecionar o fornecedor (s) correto significa reduzir custos de compra, melhorar a competitividade e a satisfação do cliente. Para auxiliar nesta tarefa, nós podemos usar o método AHP-COPRAS. Para isso, vamos considerar um problema de decisão que envolve ordenar seis fornecedores em potencial considerando 4 critérios (C): C1 = atraso na entrega do produto (%); C2 = Custo; C3 = Risco e C4 = desempenho do serviço fornecido.

Neste caso, o método AHP (Analytic Hierarchy Process) é usado para atribuir os pesos aos critérios, segundo a preferência dos decisores. Esta etapa é importante, pois permite modelar e agregar a preferência da empresa (decisor) à decisão. Por exemplo, o critério desempenho pode ser muito mais importante para a empresa do que o critério custo e, neste caso, esta preferência é considerada no cálculo do resultado final.

Já a ordenação das alternativas é feita de forma objetiva, por meio do COPRAS (Improved COmplex PRoportional ASsessment Method), utilizado para ordenar as alternativas (fornecedores), considerando os valores objetivos que cada fornecedor possui para os critérios. Ao final, tem-se a ordenação dos fornecedores e os seus respectivos valores relativos em relação ao melhor fornecedor, qual seja, a diferença em relação ao maior cotado (coluna Relação %).

Um exemplo de aplicação desse método permite chegar ao seguinte resultado:

potenciais fornecedores.PNG

Na tabela verificamos os potenciais fornecedores e os seus respectivos valores objetivos para cada critério, além do peso de cada critério, que foram estimados pelo método AHP. O peso refere-se à ponderação dos fornecedores considerando-se os critérios.  Fornecedores com maiores pesos são os melhores, considerando os critérios e os pesos estabelecidos. A relação traz ainda a informação em porcentagem da distância de cada um dos fornecedores em relação ao melhor. No exemplo abordado, verificamos que o fornecedor 1 (F1) foi o melhor pontuado, seguido pelo fornecedor 4 (F4), com 1% de diferença entre ambos. Nesse caso, pode-se considerar ambos F1 e F4 equivalentes, permitindo-se optar por qualquer um dos dois sem perdas em relação ao atendimento dos critérios e das preferências dos decisores.

Ñão há como negar a utilidade do MCDA na tomada de decisões complexas nas organizações, principalmente se envolverem avaliações críticas complexas dos decisores e quando suas consequências influenciarem diretamente a estratégia organizacional. Nesse contexto, o método possibilita mais segurança na escolha da melhor alternativa na prática, mitigando riscos em função de critérios estabelecidos e reduzindo as influências de fatores subjetivos na tomada de decisão.

Para quem quiser aprofundar um pouco mais o tema

Os parágrafos abaixo foram retirados do texto para não cansar o leitor, mas mantidos para quem se interessar pelo assunto:

Existem vários métodos para tomada de decisão no mercado, que vão desde o mais “simples” AHP (Analytic Hierarchy Process) de Saaty[1], passando pelo fuzzy, DEMATEL (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory), este último desenvolvido pelo Battelle Institute de Genebra, Suiça, entre 1972 e 1976, para solucionar problemas de grupos complexos e inter-relacionados, dentre outros métodos existentes. Isso sem falar na associação entre eles, como no exemplo apresentado no artigo, que consiste em minha tese de doutorado (Alaercio), que trabalhou com a associação entre o ANP (Analytic Network Process), o DEMATEL, que formam o método denominado DANP, e o VIKOR (VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje – sigla bósnia para solução de otimização e compromisso de multi-critério) em sua versão modificada.

Chegou-se a essa composição de métodos estudando modelos que se adaptavam ao meu, que consistia na avaliação de empresas segundo critérios que associam a matriz TBL X BSC (Triple Bottom Line e Balance Scorecard) referida no texto. Quem quiser saber mais, existem 2 estudos muito interessantes: Chen et al. (2015)[2] e Deng et al. (2018)[3], além da minha tese de doutorado que é pública[4].

 

Coautores: Alaercio Nicoletti Junior e Maria Célia de Oliveira.

Maria Célia de Oiveira é Doutora em Engenharia de Produção, professora da Escola de Engenharia da Universidade Presbiteriana Mackenzie na disciplina Tomada de Decisão.


[1]  Saaty, T. L (1980). The Analytic Hierarchy Process. N. York, USA: McGraw-Hill

[2] Chen, F. H.; Tzeng, G. H.; Chang, C. C. (2015). Evaluating the enhancement of corporate social responsibility websites quality based on a new hybrid MADM model. International Journal of Information Technology & Decision Making, 14(03), 697-724.

[3] Deng, D.; Wen, S.; Chen, F. H.; Lin, S. L. (2018). A hybrid Multiple Criteria Decision Making model of sustainability performance evaluation for Taiwanese Certified Public Accountant Firms. Journal of Cleaner Production, 180, 603-616.

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