O documento discute vários métodos multicritério para apoiar a tomada de decisão em problemas complexos envolvendo múltiplos critérios. Apresenta exemplos de problemas multicritério e descreve brevemente métodos de agregação como MAUT, soma ponderada e produto ponderado, métodos outranking como Electre e métodos como Topsis.
Técnicas para definir, mensurar, analisar e propor soluções para problemas que interferem no desempenho dos processos. Muito utilizadas no Sistema Toyota de Produção - Pensamento Enxuto.
Qualidade e as pessoas, organização para a qualidade, definições segundo a ISO 9000. Impacto organizacional da qualidade, tarefa da organização da qualidade, sistemas certificáveis, O que é ISO, Sete Princípios da Qualidade.
Slides Aula
Tema da Aula: Diagrama de Causa e Efeito (Ishikawa)
Matéria: Qualidade aplicada à Logística
Curso: Logística (Pronatec)
Faculdade: MaxPlank Indaiatuba
Objetivos
Seguindo novas tendências mundiais, indicadores de desempenho demonstra a necessidade de se criar uma estratégia para criar e gerir a realização desse sistema. São constantes as necessidades de criar formas de atender a necessidades de investidores, sócios e colaboradores. Criar metas para que se possa remunerar e premiar as conquistas de resultados, além de balizar a tomada de decisões e os seus efeitos de forma individual e global. O objetivo é demonstrar como utilizar essa ferramenta na obtenção de estimativa de resultados medi-los e utiliza-los para a subsidiar a organização de forma participativa e por meio de iniciativas de desenvolvimento.
Marcio Antônio Rocha.
Graduado como Administrador e Gestor Financeiro, especializado em Gestão Empresarial em Finanças e Controladoria, atua a mais de 20 anos na área administrativa e financeira, já atuou como consultor para reorganização e reestruturação em empresas de pequeno e médio porte. A 10 anos atua como coordenador de finanças em uma empresa do Ramo de Incorporação e Construção Civil.
Salvador Serrato.
Consultor Sênior em Finanças e Custos. Graduado em Ciências Contábeis pela Universidade Capital, MBA em Gestão Empresarial pela FGV - Fundação Getúlio Vargas de São Paulo, Pós Graduado em Administração de Empresas com ênfase em Finanças, pela FECAP - Fundação Escola de Comércio Álvares Penteado.
Cada ferramenta tem sua própria utilização, sendo que não existe uma receita adequada para saber qual a ferramenta que será usada em cada fase.
Isto vai depender do problema envolvido, das informações obtidas, dos dados históricos disponíveis, e do conhecimento do processo em questão em cada etapa.
O ciclo PDCA é uma proposta de abordagem organizada que tem como objetivo solucionar qualquer tipo de problema.
Desta forma, pode-se orientar de maneira eficaz e eficiente a preparação e a execução de atividades planejadas para a solução de um problema.
Técnicas para definir, mensurar, analisar e propor soluções para problemas que interferem no desempenho dos processos. Muito utilizadas no Sistema Toyota de Produção - Pensamento Enxuto.
Qualidade e as pessoas, organização para a qualidade, definições segundo a ISO 9000. Impacto organizacional da qualidade, tarefa da organização da qualidade, sistemas certificáveis, O que é ISO, Sete Princípios da Qualidade.
Slides Aula
Tema da Aula: Diagrama de Causa e Efeito (Ishikawa)
Matéria: Qualidade aplicada à Logística
Curso: Logística (Pronatec)
Faculdade: MaxPlank Indaiatuba
Objetivos
Seguindo novas tendências mundiais, indicadores de desempenho demonstra a necessidade de se criar uma estratégia para criar e gerir a realização desse sistema. São constantes as necessidades de criar formas de atender a necessidades de investidores, sócios e colaboradores. Criar metas para que se possa remunerar e premiar as conquistas de resultados, além de balizar a tomada de decisões e os seus efeitos de forma individual e global. O objetivo é demonstrar como utilizar essa ferramenta na obtenção de estimativa de resultados medi-los e utiliza-los para a subsidiar a organização de forma participativa e por meio de iniciativas de desenvolvimento.
Marcio Antônio Rocha.
Graduado como Administrador e Gestor Financeiro, especializado em Gestão Empresarial em Finanças e Controladoria, atua a mais de 20 anos na área administrativa e financeira, já atuou como consultor para reorganização e reestruturação em empresas de pequeno e médio porte. A 10 anos atua como coordenador de finanças em uma empresa do Ramo de Incorporação e Construção Civil.
Salvador Serrato.
Consultor Sênior em Finanças e Custos. Graduado em Ciências Contábeis pela Universidade Capital, MBA em Gestão Empresarial pela FGV - Fundação Getúlio Vargas de São Paulo, Pós Graduado em Administração de Empresas com ênfase em Finanças, pela FECAP - Fundação Escola de Comércio Álvares Penteado.
Cada ferramenta tem sua própria utilização, sendo que não existe uma receita adequada para saber qual a ferramenta que será usada em cada fase.
Isto vai depender do problema envolvido, das informações obtidas, dos dados históricos disponíveis, e do conhecimento do processo em questão em cada etapa.
O ciclo PDCA é uma proposta de abordagem organizada que tem como objetivo solucionar qualquer tipo de problema.
Desta forma, pode-se orientar de maneira eficaz e eficiente a preparação e a execução de atividades planejadas para a solução de um problema.
Inteligência Artificial, Data Science, Machine Learning, Engenharia do Conhecimento, Sistemas Especialistas, Redes Neurais, Raciocínio Baseado em Casos, Gestão do Conhecimento
Indústria 4.0 e pilares da i4.0: Big Data, Robotização avançada, simulação, integração de sistemas, internet of things, ciber-segurança, cloud computing, manufatura aditiva (impressão 3D) e realidade aumentada
Proposta de Modelo de Classificação de Riscos de Contratos PúblicosRommel Carvalho
Palestra ministrada pelo Leonardo Jorge Sales no 2o Seminário sobre Análise de Dados na Administração Pública @ http://www.brasildigital.gov.br/
Resumo: Contratos públicos são o meio pelo qual os recursos do governo são aplicados e as políticas públicas são desenvolvidas. No Brasil, respondem por mais de 19% do PIB. Considerando o desafio das instituições de controle governamental brasileiras de garantir eficiência e regularidade nesses processos, propõe-se neste trabalho a utilização de modelos econométricos para seleção de casos para auditoria. São desenvolvidas três abordagens, sendo a primeira a estruturação de um modelo de classificação de risco do fornecedor (empresa contratada), baseado em características como sua capacidade operacional e histórico de contratações anteriores, e a segunda um modelo mais amplo de classificação do risco dos contratos, com base nas características do próprio fornecedor, do contrato e da licitação que o antecedeu. Esses dois modelos usarão a técnica de regressão logística para a estimação dos parâmetros. A terceira abordagem propõe um modelo de decisão multicritério para seleção final de contratos a serem auditados considerando os scores de risco criados juntamente com os aspectos logísticos mais relevantes para a execução das fiscalizações. O modelo multicritério utilizará a técnica de Analytic Hierarchy Process (AHP).
Palestrante: Leonardo Jorge Sales - Ministério da Transparência, Fiscalização e Controle
Currículo: Possui graduação em Administração pela Universidade Federal de Pernambuco e Pós-Graduação em Auditoria Governamental pelo Instituto Serzedello Correa - ISC, do Tribunal de Contas da União e Mestrado em Economia pela Universidade de Brasília (UNB). Tem experiência profissional nas áreas de controle governamental, auditoria interna e análise de dados aplicada à detecção de fraudes e ao desenvolvimento de indicadores de risco e qualidade. Trabalha atualmente no Ministério da Transparência, Fiscalização e Controle (MTFC), exercendo suas atividades na Diretoria de Pesquisas e Informações Estratégicas.
Modelos de Apoio à Decisão_Relatório Trabalho 2Luis Neto
Modelos de Apoio à Decisão. Mestrado de Planeamento e Operação de Transportes, Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa. Nota do Trabalho 17 / 20. Nota final 14 / 20.
Decision Support Models. MSc Transport Planning and Operation, Instituto Superior Tecnico, Lisbon University. Project course grade 17 / 20. Final grade 14 / 20
Desenvolvendo a equipe para focar em metas operacionais e financeiras desafiadoras, porem possíveis de serem atingidas. Queremos que nosso método de trabalho seja avaliado pelas melhorias em seus resultados e admirado pela superação das metas atingidas.
23/04/2014 - 11ª Semana FGV: Palestra "Desafio de gerir empresas competitivas...EMPZ Educação e Serviços
Palestra "Desafio de gerir empresas competitivas em cenários de incertezas", ministrada pelo Professor da FGV Almir Carvalho Reis, realizado na 11ª Semana FGV.
Modelos de avaliação de propostas - Gatewit ComprasGatewit
Gatewit Compras - Modelos de Avaliação de Propostas
Objetivos:
Minimizar a complexidade na avaliação de soluções;
Aumentar o compliance e sustentabilidade no contrato;
Identificar os impactos totais no processo de negócio;
Tornar visível a capacidade apresentada;
Servir de baseline para a futura avaliação de fornecedores;
Indice:
- Evolução dos Modelos de Avaliação de Propostas
- Maturidade organizacional e Modelos de Avaliação de Propostas
- Exemplos
- Contributos e composição dos Modelos
- O Total Cost of Ownership nos Modelos de Avaliação de Propostas
- O contributo das ferramentas de Life-Cycle Cost Analysis para os M.A.P.
- Impacto dos M.A.P. na execução do contrato
- Boas Práticas
Gatewit Compras
Gatewit Compras - Modelos de Avaliação de Propostas
Objetivos:
Minimizar a complexidade na avaliação de soluções;
Aumentar o compliance e sustentabilidade no contrato;
Identificar os impactos totais no processo de negócio;
Tornar visível a capacidade apresentada;
Servir de baseline para a futura avaliação de fornecedores;
Indice:
- Evolução dos Modelos de Avaliação de Propostas
- Maturidade organizacional e Modelos de Avaliação de Propostas
- Exemplos
- Contributos e composição dos Modelos
- O Total Cost of Ownership nos Modelos de Avaliação de Propostas
- O contributo das ferramentas de Life-Cycle Cost Analysis para os M.A.P.
- Impacto dos M.A.P. na execução do contrato
- Boas Práticas
Métodos multicritério de apoio a decisão - métodos aditivos
1. Métodos multicritério
Prof. Dr. Mauricio Uriona Maldonado
EPS 7009 – Teoria da Decisão
Departamentode Engenharia de Produçãoe Sistemas
Métodos aditivos
3. Exemplos de problemas com Múltiplos
Critérios
• O que levar em consideração na compra de um carro ?
• Quais critérios (fatores) ?
COMPRA DE UM CARRO
Alternativas
Atributos (ou Critérios)
Potência do
motor
Velocidade
máxima
Capacidade do
Bagageiro
Consumo de
Combustível
Preço Custos Anuais
de
Manutenção
HP km/h litros km/litro R$ R$/ano
Carro 1 60 145 320 15 20.400 950
Carro 2 65 145 390 15 24.500 800
Carro 3 55 140 250 20 23.000 930
Carro 4 80 175 850 12 29.000 1.000
Carro 5 120 180 530 10 25.000 1.000
Carro 6 110 185 460 11 28.500 1.100
4. Exemplos de problemas com Múltiplos
Critérios
MULTIPLOS OBJETIVOS DE UMA EMPRESA
Uma empresa visa o lucro, mas também
visa, por exemplo, o bem estar dos seus
trabalhadores.
5. Exemplos de problemas com Múltiplos
Critérios
SELEÇÃO DE PESSOAL
§ experiência
profissional;
§ formação acadêmica;
§ capacidade de
liderança;
§ QI
§ Etc...
6. Exemplos de problemas com Múltiplos
Critérios
SELEÇÃO DE SOFTWARE ERP
§ Funcionalidade;
§ Facilidade de uso;
§ Desempenho;
§ Escalabilidade;
§ Etc.
7. Portanto…
Alguns problemas – a maioria deles – constam de
múltiplos critérios (ou objetivos) inter-
relacionados e inter-dependentes, dificultando a
escolha da melhor alternativa, ou seja, da
otimização da decisão (p.ex. Do valor monetário
esperado)
10. Métodos de agregação (aditivos)
§ Assumem uma função de valor para cada critério, para
a obtenção da função valor global;
§ Nestes métodos utiliza-se a lógica da compensação,
ou seja, de que um critério com baixo desempenho
para a alternativa a, pode ser compensado pelo
melhor desempenho de outro critério para a mesma
alternativa a;
§ A lógica da compensação considera, portanto, que
existem trade-offs entre os critérios.
12. Sistemas de apoio à decisão
§ Os SAD são aplicativos interativos que suportam a tomada
de decisão;
§ Os SAD ajudam na análise de soluções de problemas
específicos, para avaliação de oportunidades estratégias ou
para acompanhar atividades em execução (p.ex. decisões
de make/buy, decisões sobre quais produtos desenvolver e
quais introduzir ao mercado);
§ Três características importantes:
§ Interfaces interativas fáceis de utilizar;
§ São construidos a partir de modelos que possibilitam a análise
‘what-if’;
§ Dados de múltiples fontes (internas e externas)
13. Sistemas de apoio à decisão
§ Os SAD utilizam modelos matemáticos sofisticados e
técnicas estatísticas para analisar os dados e para
apresentá-los num formato que possa ser utilizado
pelos tomadores de decisão;
§ Exemplo: O que acontecerá ao ponto de equilíbrio – de
um determinado produto – se o preço de venda e o
custo de fabricação de uma unidade (custo variável)
aumentar ou diminuir?
PE = Q x P = (Q x CV) + CF
25. Score
SP1 0.504
SP2 0.174
SP3 0.657
SP4 0.452
SP5 0.420
MAUT
A melhor alternativa será aquela com o score mais alto, neste
caso, o smartphone SP3.
26. Método da Soma Ponderada
§ Consiste em identificar “pesos” para cada atributo
(critério);
§ Logo, cada opção (alternativa) é computada, a partir
da soma dos critérios ponderados.
∑=
j
ijji awv *
Onde:
§ aij : Atributo da alternativai considerandoo critério j;
§ wj : peso do critério j
§ vi : Escore total
27. Método da Soma Ponderada
1. Determinar os critérios do problema;
2. Determinar o peso de cada critério ;
3. Obter o escore da opção i utilizando cada
critério j;
4. Computar a soma dos escores ponderados
para cada opção.
28. Método da Soma Ponderada
• Objetivo:
• selecionar um carro;
• Critérios:
• Estilo, confiabilidade, economia de
combustível;
• Alternativas:
• Peugeot 307, VW Golf, Fiat Punto, Ford
Focus.
29. Método da Soma Ponderada
Peso 0,3 0,4 0,3 vi Ranking
Estilo Confiabilidade
Economia
Combustível
Peugeot 7 9 9 8,4 1
VW 8 7 8 7,6 2
Fiat 9 6 8 7,5 3
Ford 6 7 8 7,0 4
§ Matriz m x n;
§ m = 4 alternativas (modelos de carro);
§ n = 3 atributos (critérios);
§ aij : Peugeot, VW, Fita, Ford;
§ wj : Estilo, Confiabilidade, Economia Combustível
30. Método do Produto Ponderado
• Similar ao método da soma ponderada (ou
seja, cada atributo recebe um peso).
∏=
=
n
j
w
iji
j
av
1
)(
Onde:
§ aij : atributo da alternativa i considerandoo critério j;
§ wj : peso do critério j
§ vi : valor da função multiatributopara alternativa a;
§ n : número de critérios
31. Método do Produto Ponderado
Peso 0,3 0,4 0,3 vi Ranking
Estilo Confiabilidade
Economia
Combustível
Peugeot 7 9 9 8,35 1
VW 8 7 8 7,58 2
Fiat 9 6 8 7,39 3
Ford 6 7 8 6,96 4
§ Matriz m x n;
§ m = 4 alternativas (modelos de carro);
§ n = 3 atributos (critérios);
§ aij : Peugeot, VW, Fita, Ford;
§ wj : Estilo, Confiabilidade, Economia Combustível
32. Método Topsis
• Technique of Order Preference by Similarity to
Ideal Solution;
• O método considera três tipos de atributos:
o Atributos ou critérios de benefício qualitativos;
o Atributos de benefícioquantitativos;
o Atributos de custo.
• O método hipotetiza duas alternativas artificiais:
o Alternativaideal: aquela com os melhores resultados
para todos os atributos considerados;
o Alternativaidealmente negativa: aquela com os
piores resultados.
33. Método Topsis
Peso 0,1 0,4 0,3 0,2
Estilo Conf.
Econ.
Comb.
Custo
Peugeot 7 9 9 8
VW 8 7 8 7
Fiat 9 6 8 9
Ford 6 7 8 6
• Matriz m x n;
• m = 4 alternativas (modelos de carro);
• n = 3 atributos (critérios);
• aij : Peugeot, VW, Fiat, Ford;
• wj : Estilo, Confiabilidade, Economia Combustível e Custo
34. Método Topsis
Peso 0,1 0,4 0,3 0,2
Estilo Conf.
Econ.
Comb.
Custo
Peugeot 7 9 9 8
VW 8 7 8 7
Fiat 9 6 8 9
Ford 6 7 8 6
230 215 273 230
15,17 14,66 16,52 15,17
Passo 1a: Calcular (Σa2
ij )1/2 para cada coluna
35. Método Topsis
Estilo Confi. Econ. Comb. Custo
Peugeot 0.46 0.61 0.54 0.53
VW 0.53 0.48 0.48 0.46
Fiat 0.59 0.41 0.48 0.59
Ford 0.40 0.48 0.48 0.40
Passo 2a: Dividir cada colunapor (Σx2
ij )1/2 para obter rij
36. Método Topsis
Estilo Confi. Econ. Comb. Custo
Peugeot 0.046 0.246 0.163 0.106
VW 0.053 0.191 0.145 0.092
Fiat 0.059 0.164 0.145 0.119
Ford 0.040 0.191 0.145 0.079
Passo 3a: Multiplicarcada rij pelo peso wj para obter vij :
Wj 0.1 0.4 0.3 0.2
38. Método Topsis
Estilo Confi. Econ. Comb. Custo
Peugeot (0.046-.059)2 (0.246-.246)2 (0.163-.163)2 (0.106-.079)2
VW (0.053-.059)2 (0.191-.246)2 (0.145-.163)2 (0.092-.079)2
Fiat (0.059-.059)2 (0.164-.246)2 (0.145-.163)2 (0.119-.079)2
Ford (0.040-.059)2 (0.191-.246)2 (0.145-.163)2 (0.079-.079)2
0.0295
0.0594
0.0927
0.0608
Passo 4a: Determinar a distânciada solução ideal A* por
filas:
39. Método Topsis
Passo 4a: Determinar a distânciada solução ideal A*
Si*
Peugeot 0.0295
VW 0.0594
Fiat 0.0927
Ford 0.0608
Si
* = [ Σ (vj
*– vij)2 ] ½
40. Método Topsis
Estilo Confi. Econ. Comb. Custo
Peugeot 0.046 0.246 0.163 0.106
VW 0.053 0.191 0.145 0.092
Fiat 0.059 0.164 0.145 0.119
Ford 0.040 0.191 0.145 0.079
Passo 4b: Determinar a solução negativa ideal A- por filas:
Wj 0.1 0.4 0.3 0.2
A- = {0.040, 0.164, 0.145, 0.119}
41. Método Topsis
Estilo Confi. Econ. Comb. Custo
Peugeot 0.0000 0.0066 0.0003 0.0002
VW 0.0002 0.0007 0.0000 0.0007
Fiat 0.0004 0.0000 0.0000 0.0000
Ford 0.0000 0.0007 0.0000 0.0016
Passo 4a: Determinar a distânciada solução ideal negativaA-
0.0851
0.0402
0.0198
0.0481
42. Método Topsis
Passo 4b: Determinar a distânciada solução ideal negativa A-
Si-
Peugeot 0.0851
VW 0.0402
Fiat 0.0198
Ford 0.0481
Si
- = [ Σ (vj
-– vij)2 ] ½
43. Método Topsis
Passo 5: Calcular la proximidaderelativa à solução ideal
Si* Si
- Ci*
Peugeot 0.0295 0.0851 0,74
VW 0.0594 0.0402 0,40
Fiat 0.0927 0.0198 0,18
Ford 0.0608 0.0481 0,44
Ci
* = Si
- / (Si
* +Si
- )
Escolhe-se a alternativa com maior Ci*
44. Bibliografia
1. Ragsdale, Cliff T. (2015). Modelagem de Planilha e
Análise de Decisão: Uma introdução prática a
business analytics. Cengage Learning. 616p. Cap.
14. Análise de Decisão.
2. Taylor, B. W. (2013). Introduction to management
science. Prentice Hall. Cap 9. Multicriteria decision
making. Pp.422-476.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-
NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
45. Prof. Dr. Mauricio Uriona Maldonado
EPS 7009 – Teoria da Decisão
Departamentode Engenharia de Produçãoe Sistemas
Métodos multicritério
Métodos aditivos