MODELO MULTICRITÉRIO DE APOIO À DECISÃO NA GESTÃO DE PROCESSO DE NEGÓCIO

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1 MODELO MULTICRITÉRIO DE APOIO À DECISÃO NA GESTÃO DE PROCESSO DE NEGÓCIO Ana Carolina Scanavachi Moreira Campos (UFPE) Adiel Teixeira de Almeida (UFPE) Muitas organizações estão engajadas em aumentar sua produtividade e em melhorar a qualidade de seus produtos e operações. Uma forma de alcançar tais objetivos é por meio da Gestão de Processo de Negócio (BPM). Técnicas para identificar, anaalisar, avaliar e melhorar os processos são chamadas de Modelagem de Processo de Negócio. A seleção de uma técnica de modelagem interfere diretamente no resultado do BPM. A existência de um número considerável de técnicas e as diversas características presentes em cada uma delas tornam o processo de decisão da escolha da técnica complexo. Neste contexto, este trabalho propõe um modelo para classificação das técnicas de modelagem de processo de negócio baseado nos objetivos da modelagem usando o método ELECTRE TRI-B. Esse modelo serve como base para a avaliação das técnicas de modelagem e para uma pré-análise que subsidiaria uma escolha posterior. Ao final, é apresentado um exemplo a fim de demonstrar o modelo. Palavras-chaves: Apoio Multicritério à Decisão, Gestão de Processo de Negócio,Técnicas de Modelagem de Processo de Negócio

2 1. Introdução O atual cenário de globalização e, por conseguinte a intensa competição entre as organizações pela conquista de maiores parcelas de mercado faz com que as organizações estejam cada vez mais preocupadas com a melhoria da qualidade de seus produtos e operações e ao mesmo tempo com a redução de custos. Em face disso, as organizações têm prestado mais atenção ao apoio da Gestão de Processo de Negócio para adaptarem-se a esse novo e complexo ambiente, se tornarem mais competitivas e para alcançar os seus objetivos de desempenho. A Gestão de Processo de Negócio pode ser definida como uma abordagem que busca melhorar de forma rápida e contínua os processos de negócio. (KO et al., 2009.). Técnicas para identificar, analisar, avaliar e melhorar os processos são chamadas de Modelagem de Processo de Negócio. Portanto, a modelagem é uma ferramenta útil para formalizar o conhecimento sobre os processos de negócio e atualmente existe uma grande quantidade de metodologias e técnicas para a modelagem (LUO & TUNG, 1999). Aguilar-Savén (2004) em seu trabalho descreve as principais técnicas de modelagem de processo de negócio. De acordo com o seu artigo, as principais técnicas são: Fluxograma, Diagrama do Fluxo de Dados (DFD), Diagrama de Papéis e Atividades (RAD), Diagrama de Interação dos Papéis (RID), Gráfico de Gantt, IDEF0, IDEF3, Rede de Petri Colorida (CPN), Método Orientado ao Objeto (OO), técnica do Fluxo de Trabalho (Workflow). O Gráfico de Gantt, apesar de não ser uma técnica utilizada para descrever e analisar o processo, serve para controlar a situação atual de seu desempenho. Maiores informações sobre essas técnicas podem ser encontradas em Damij (2007), Abeysinghe & Phalp (1997), Luo & Tung (1999) e no site IDEF. A seleção de uma técnica de modelagem de processo de negócio interfere diretamente no resultado do BPM, uma vez que cada técnica possui suas próprias características, captura um particular aspecto do processo de negócio e realça um particular ponto de vista. Desta maneira, escolher a técnica de modelagem mais apropriada aos objetivos e resultados que a organização pretende alcançar não é uma tarefa fácil. A existência de um número considerável de técnicas e as diversas características presentes em cada uma delas tornam esse processo de decisão ainda mais complexo. Sendo assim, este trabalho propõe um modelo para classificação das técnicas de modelagem de processo de negócio baseado nos objetivos da modelagem usando o método ELECTRE TRI-B, que agrupará as técnicas de modelagem com características semelhantes em categorias. Este modelo serve como base para a avaliação das técnicas de modelagem e para uma pré-análise que subsidiaria uma escolha posterior. Assim, após a classificação das técnicas por grau de adequação ao propósito da modelagem, o decisor pode aprofundar seu conhecimento somente nas técnicas mais apropriadas ao seu objetivo de modelagem antes de tomar uma decisão definitiva. O restante do artigo é organizado como segue. A Seção 2 apresenta conceitos relativos ao Apoio Multicritério à Decisão (MCDA) e ao método ELECTRE TRI-B, além de sumarizar artigos encontrados na literatura que aplicam MCDA na área da Gestão de Processo de Negócio. A Seção 3 descreve o modelo de classificação das técnicas de modelagem de processo de negócio e a Seção 4 apresenta um exemplo para ilustrar esse modelo. Finalmente, a conclusão é apresentada na Seção 5 onde também são dadas sugestões para futuros trabalhos. 2

3 2. Apoio Multicritério à Decisão e Gestão de Processo de Negócio O Apoio Multicritério à Decisão visa estabelecer uma relação de preferências entre as alternativas que estão sendo avaliadas sob a influência de vários critérios, no processo de decisão. Esses múltiplos critérios representam os múltiplos objetivos que o decisor pretende alcançar (ALMEIDA & RAMOS, 2002). Modelos de Decisão Multicritério têm sido aplicados em diferentes áreas a fim de auxiliar os indivíduos a tomarem decisões, tais como na área da saúde, meio ambiente, energia e finanças. Na literatura também é possível encontrar trabalhos que utilizam a abordagem de decisão multicritério para auxiliar a tomada de decisão na Gestão de Processo de Negócio. Por exemplo, Mansar et al. (2009) desenvolveu uma ferramenta de decisão que se baseia no método multicritério AHP (Analytic Hierarchy Process) que ordena as melhores práticas para o Redesign do Processo de Negócio (BPR) com o objetivo de aumentar a eficiência do redesign. A ferramenta fornece uma lista das melhores práticas de acordo com as preferências da equipe de redesign. Yen (2009), por sua vez, propôs uma abordagem baseada no método AHP que integra os diversos resultados apresentados por um processo de negócio e a preferência de todos os stakeholders envolvidos, em um único resultado global do processo. Um modelo para a seleção de BPMS (Business Process Management Software) baseado no método AHP foi proposto por Stemberger et al. (2010). O método AHP também foi utilizado por Felix & Bing (2001) para apoiar a seleção do melhor design de modelo de Sistema de Manufatura Flexível (FMS) viável para a organização, levando em consideração os conceitos da Reengenharia do Processo de Negócio (BPR). Shimizu & Sahara (2000) elaboraram uma ferramenta que utiliza o método AHP e a técnica IDEF0 para apoiar a tomada de decisão racional na Gestão de Processo de Negócio. Por meio da sua utilização, é possível avaliar e escolher entre as opções que foram levantadas no BPM, aquela que de fato melhorará o processo. Um modelo para seleção de um processo para o BPM baseado no método AHP, Fuzzy AHP e BSC (Balanced Scorecard) foi desenvolvido por Cho & Lee (2011). Este modelo utiliza o BSC para definir os critérios de avaliação dos processos e o método AHP e Fuzzy AHP (combinação da teoria dos conjuntos fuzzy com o método multicritério AHP) para selecionar o processo. Embora todos estes trabalhos utilizem o método multicritério AHP para auxiliar a tomada de decisão na área de Gestão de Processo de Negócio, outros métodos multicritério também podem ser usados, tais como ELECTRE, PROMETHEE, Teoria da Utilidade Multiatributo (MAUT). A escolha do método multicritério mais apropriado depende de diversos fatores considerados durante a fase de estruturação do problema. Dentre estes fatores têm-se: as características do problema analisado, do contexto considerado, da estrutura de preferência do decisor e o tipo de problemática que por sua vez está relacionada com o resultado pretendido para o problema (ALMEIDA, 2011). Roy (1996) identifica quatro tipos básicos de problemática: escolha, classificação, ordenação e descrição. Com base nisso, para o problema considerado neste estudo, foi utilizado o método ELECTRE TRI-B, que lida com a problemática de classificação, a seguir descrito. 2.1 Método ELECTRE TRI-B ELECTRE TRI-B é um método que aloca um conjunto de alternativas A={a 1, a 2, a i } em 3

4 categorias pré-definidas e ordenadas C={C k, C k+1,, C n } considerando o desempenho de A em relação à um conjunto de critérios F={g 1, g 2,,g m } por meio da utilização de relações de sobreclassificação (FIGUEIRA et al., 2005). A relação de sobreclassificação é uma relação binária que permite concluir que a i sobreclassifica a j se houver argumentos suficientes para afirmar que a alternativa a i é pelo menos tão boa quanto a alternativa a j (concordância) e não há nenhuma razão que contrarie esta afirmação (discordância). Dentro do contexto de problemas de classificação a relação de sobreclassificação é usada para estimar o grau de sobreclassificação de uma alternativa a i sobre um índice da referência Ir k que distingue as categorias C k e C k+1 (Figura 1). Os índices de referência são determinados pelo decisor (ZOPOUNIDIS & DOUMPOS, 2002). Categoria C k+3 Ir k+2 Categoria C k+2 Ir k+1 Categoria C k+1 Ir k Categoria C k Figura 1 Definição das categorias pelos índices de referência (Adaptada de Merad et al., 2004) A fim de determinar as relações de sobreclassificação, todas as comparações par a par entre cada alternativa e índice de referência devem ser efetuadas para todos os critérios. Essa comparação permite o cálculo do índice de credibilidade σ(a i, Ir k ) e σ(ir k, a i ). O índice de credibilidade σ(a i, Ir k ) está relacionado com afirmação de que a alternativa a i é pelo menos tão boa quanto o índice referência Ir k, enquanto que o índice de credibilidade σ(ir k, a i ) está relacionado com a afirmação de que o índice de referência Ir k é pelo menos tão bom quanto a alternativa a i (ZOPOUNIDIS & DOUMPOS, 2002). Nesse processo de comparação par a par, a incerteza dos valores dos critérios pode ser levada em consideração por meio de dois limiares: o limiar de indiferença q e e o limiar de preferência p e (MERAD et al., 2004). Cada relação de sobreclassificação é então construída por meio de quatro passos (LOURENÇO & COSTA, 2004): (ver Merad et al. (2004) para mais detalhes) a) Cálculo do índice de concordância parcial (c j ) e índice de concordância global (C); b) Cálculo do índice de discordância (d j ); c) Cálculo do índice da credibilidade (σ); d) Estabelecimento da relação de sobreclassificação. Na construção das relações de sobreclassificação dois tipos de parâmetros relacionados aos critérios estão envolvidos: um conjunto de pesos (w 1,w 2,...,w i ) que expressa a importância relativa entre os critérios e é utilizado no cálculo do índice de concordância global e um conjunto de limiares de veto (v 1 (Ir k ), v 2 (Ir k ),..., v m (Ir k )) que é usado no teste de discordância. v j (Ir k ) representa a menor diferença g j (Ir k ) - g j (a i ), incompatível com a afirmação de que a i SIr k 4

5 Esses parâmetros devem ser definidos pelo decisor (LOURENÇO & COSTA, 2004). O estabelecimento da relação de sobreclassificação se dá por meio do índice de credibilidade (σ) e do nível de corte (λ). O valor do nível de corte varia entre 0,5 e 1 e é definido pelo decisor. As alternativas e os índices de referência podem se relacionar da seguinte forma (YU, 1992; MERAD et al., 2004): a) σ(a i, Ir k ) λ e σ(ir k, a i ) λ, a i e Ir k são indiferentes; b) σ(a i, Ir k ) λ e σ(ir k, a i )<λ, a i sobreclassifica Ir k ; c) σ(ir k, a i ) λ e σ(a i, Ir k )<λ, Ir k sobreclassifica a i ; d) σ(a i, Ir k )<λ e σ(ir k, a i )<λ, a i e Ir k são incomparáveis. Para alocação das alternativas nas categorias, o método ELECTRE TRI-B emprega dois procedimentos, o pessimista e o otimista (ZOPOUNIDIS & DOUMPOS, 2002). A diferença entre eles está na ordem seguida para a comparação das alternativas com os índices de referência. O processo pessimista é mais exigente e aloca cada alternativa à categoria mais elevada para qual a alternativa a i sobreclassifica o índice de referência da categoria inferior. Já o processo otimista é o contrário, aloca cada alternativa à categoria menos elevada para qual o índice de referência da categoria superior sobreclassifica a alternativa a i (LOURENÇO & COSTA, 2004). Divergências entre as duas classificações podem acontecer e origina das situações de incomparabilidade entre a alternativa e o índice de referência. Nessas situações, o decisor pode adotar uma das duas classificações conforme o seu perfil. (MOUSSEAU & SLOWINSKI, 1998).Caso deseje ser prudente, optará pelo procedimento pessimista. 3. Modelo para Classificação das Técnicas de Modelagem de Processo de Negócio O modelo proposto neste trabalho para avaliação e classificação das técnicas de modelagem se baseia no Apoio a Decisão Multicritério, especificamente no método multicritério ELECTRE TRI-B. Este modelo tem por objetivo auxiliar na tomada decisão da escolha da técnica de modelagem a ser utilizada no BPM, pois por meio da sua utilização o indivíduo identifica dentre todas as técnicas de modelagem, aquelas que mais se adequam ao seu objetivo de modelagem, podendo então a partir daí aprofundar seu conheciemento nessas técnicas para depois tomar uma decisão mais concisa. O modelo segue as etapas a seguir descritas (Figura 2). Como é fundamental ter pleno conhecimento do que se deseja obter com a modelagem antes de selecionar uma técnica, a primeira etapa então consiste em determinar a finalidade da modelagem, isto é o seu objetivo. Essa finalidade pode ser por exemplo, a de compreender a estrutura e a dinâmica dos processos, ou a de entender os problemas atuais do processo e identificar as possibilidades de melhoria, ou a de assegurar que os todos os envolvidos (empregados, fornecedores, clientes) tenham um entendimento comum do processo, ou a de controlar e monitorar as atividades do processo, etc. A finalidade não necessariamente se traduz em um único objetivo, dependendo da situação pode ser uma combinação de vários objetivos. Assim, a finalidade pode ser a de compreender a estrutura do processo e ao mesmo tempo a de implantar um sistema para controlar os processos. Definido o(s) objetivo(s) da modelagem passa-se então à etapa seguinte. A segunda etapa consite na definição das técnicas de modelagem que serão avaliadas. Como em um momento mais adiante será necessário avaliar essas técnicas em relação aos critérios que serão definidos na etapa a seguir, faz se necessário também na presente etapa coletar informações sobre essas técnicas. Não é preciso aprofundar no conhecimento destas técnicas 5

6 neste momento, visto que essa atividade deve ser feita somente após a classificação e apenas sobre as técnicas que foram classificadas como mais apropriadas para a modelagem. Os critérios representam os pontos de vista através dos quais se deseja avaliar as técnicas de modelagem de processo de negócio. A definição dos critérios depende do propósito da modelagem (etapa 1), dos participantes envolvidos, das intenções de desenvolver futuros projetos na área do BPM, do ambiente e tipo de sistema de produção onde será feita a modelagem. A determinação deve ser um processo iterativo com o objetivo de especificar critérios que são completos (exaustivos), não redundante, mensuráveis e conciso. (KEENEY & RAIFFA, 1993). Tendo em mente essas considerações definem-se os critérios na etapa 3. A quarta etapa consiste na avaliação de cada técnica de modelagem de processo de negócio por cada critério estabelecido. Nessa fase são utilizadas as informações colhidas anteriormente (etapa 2) sobre as técnicas de modelagem. Dependendo do critério, poderá haver avaliação quantitativa ou qualitativa. Os pesos dos critérios representam suas importâncias relativas e o seu valor aumenta em função da importância relativa do critério. Assim, o decisor na etapa 5 deve expressar a importância de cada critério em termos de sua contribuição para a conquista do(s) objetivo(s) da modelagem. Na sexta etapa devem ser definidas as categorias que servirão como padrão para classificar as técnicas de modelagem. Como cada categoria é definida por dois índices de referência (um superior e outro inferior), é necessário especificar os valores desses índices. As categorias devem ser definidas de acordo com a preferência do decisor. A etapa 7 consiste na determinação dos valores dos parâmetros que devem ser definidos de acordo com a estrutura de preferência do decisor. Assim, os valores dos limiares de preferência (p) e indiferença (q) para cada critério, a fim de levar em consideração a imprecisão das avaliações das técnicas de modelagem, devem ser especificados pelo decisor. Ele deve também estabelecer o limiar de veto (v) para cada critério, que como mencionado anteriormente está relacionado com a idéia de veto em relação à afirmação de que a alternativa sobreclassifica o índice de referência. E por último deve determinar o nível de corte (λ) que é considerado o menor valor do índice de credibilidade (σ(a i, Ir k ) (σ(ir k, a i )) compatível com a afirmação de que a alternativa a i sobreclassifica o índice de referência Ir k (índice de referência Ir k sobreclassifica a alternativa a i ). Deve-se ter cuidado com a escolha do nível de corte uma vez que ele desempenha um papel importante na classificação das alternativas. Caso o seu valor seja alto (próximo à 1), as alternativas, no procedimento pessimista, serão alocadas à categorias mais baixas e no procedimento otimista, nas mais altas. E caso o seu valor seja mais baixo (próximo à 0,5) acontecerá o inverso. A oitava etapa consiste na classificação das técnicas de modelagem. Para a construção do modelo e obtenção do resultado pode-se utilizar uma ferramenta que está disponível na internet no site do LAMSADE (www.lamsade.dauphine.fr/) ou o software Microsoft Excel. Obtido o resultado, é necessário fazer a análise sensitiva (etapa 9) para validar a robustez da classificação e a análise do comportamento do resultado por meio da variação dos parâmetros (p,q,v, λ). 6

7 1) Definir o(s) objetivo(s) da modelagem 2) Definir as técnicas de modelagem que serão avaliadas 3) Determinar os critérios de avaliação 4) Avaliar as técnicas de modelagem em relação a cada critério 5) Estabelecer o peso de cada critério 6) Definir as categorias e seus limites 7) Estabelecer os parâmetros 8) Executar o modelo 9) Realizar análise sensitiva do resultado Figura 2 Modelo para classificação das técnicas de modelagem de processo de negócio 4. Exemplo de Aplicação do Modelo O gerente de uma empresa fabricante de eletrodomésticos decidiu fazer a modelagem do processo de desenvolvimento de produto devido aos constantes atrasos que estavam ocorrendo no lançamento de novos produtos. Assim, todas as atividades envolvidas desde a concepção (idéia) do produto até a entrega desse produto ao departamento de produção industrial deveriam ser modeladas. Uma vez que não está clara para a empresa a relação de dependência entre as atividades que devem ser desempenhadas durante o processo de desenvolvimento de novos produtos, bem como os responsáveis por cada uma dessas atividades, a modelagem deveria explicitar esses pontos. 7

8 Os objetivos dessa modelagem são, portanto, o de conhecer todas as atividades envolvidas nesse processo e documentá-las de modo a obter uma visão geral do processo, o de expressar a relação de dependência entre as atividades e o de indicar os responsáveis por cada atividade. As técnicas de modelagem consideradas para este caso foram baseadas no estudo de Aguilar- Savén (2004), assim as técnicas a serem avaliadas são: Fluxograma, Diagrama do Fluxo de Dados (DFD), Diagrama de Papéis e Atividades (RAD), Diagrama de Interação dos Papéis (RID), Gráfico de Gantt, IDEF0, IDEF3, Rede de Petri Colorida (CPN), técnica do Fluxo de Trabalho (Workflow). O Método Orientado ao Objeto (OO) não foi considerado, uma vez que as informações encontradas no estudo de Aguilar-Savén (2004) não foram suficientes para realizar a avaliação dessa técnica. Os critérios foram estabelecidos a partir dos requisitos necessários da modelagem. Assim, por exemplo, como é fundamental que a técnica seja de fácil comprensão por todos os envolvidos no processo, é necessário então avaliar as técnicas de modelagem de processo de negócio quanto ao critério interpretação. De forma semelhante, foram estabalecidos os outros critérios, sendo eles: flexibilidade, construção, distinção entre as atividades principais e secundárias, indicação de responsabilidade, visão geral do processo, relação de dependência entre as atividades e quantidade de sistemas de apoio. A avalição das técnicas perante cada critério foi realizada com base no estudo de Aguilar- Savén (2004), onde as características de cada técnica de modelagem são comentadas. A fim de avaliar as técnicas de modelagem de processo de negócio, uma escala verbal (tabela 1) foi desenvolvida pelo analista. Escala Verbal 1 Escala Verbal 2 Escala Verbal 3 Valor Numérico Muito Alto (MA) Muito Fácil (MF) Sim (S) 9 Alto (A) Fácil (F) - 7 Médio (M) Médio (M) - 5 Baixo (B) Difícil (D) - 3 Muito Baixo (MB) Muito Difícil (MD) Não (N) 1 Tabela 1 Escala verbal Com base então no estudo de Aguilar-Savén (2004) e na tabela 1 foi construída a Matriz de Avaliação das técnicas de modelagem de processo de negócio (tabela 2). Critério Fluxograma DFD RAD RID Gantt IDEF0 IDEF3 CPN Workflow Interpretação MF F F M F MD MF MD MF Flexibilidade MA M M M MB MB MB M MA Construção MF M F D F D MD D MF Distinção entre as atividades principais/secundárias N S N N N S N N N Indicação de responsabilidade N S S S S S N N S Visão geral do processo N N N S N S S N S Relação de dependência entre as atividades S S S S N S S N S Quantidade de sistemas de apoio Tabela 2 Avaliação das técnicas de modelagem de processo de negócio Para definição dos pesos foi utilizada uma escala de 1 a 5, onde 5 é o mais importante e 1 o menos importante. Dessa forma, por exemplo, como um dos objetivos principais da 8

9 modelagem é que ela apresente a relação de dependência entre as atividades do processo, o critério Relação de dependência entre as atividades foi definido com peso igual a 5. Tabela 3 apresenta os demais pesos dos critérios atribuídos pelo gerente (decisor). Critério Peso Interpretação 3 Flexibilidade 1 Construção 1 Distinção entre atividades principais/secundárias 3 Indicação de responsabilidade 4 Visão geral do processo 5 Relação de dependência entre atividades 5 Quantidade de sistemas de apoio 2 Tabela 3 Peso dos critérios Para a presente situação, o gerente decidiu que as técnicas de modelagem deveriam ser classificadas em três categorias conforme a sua adequação para conduzir a modelagem: Categoria 1, Mais Apropriada: as técnicas alocadas nessa categoria são adequadas para realizar a modelagem; Categoria 2, Possivelmente Apropriada, as técnicas alocadas nessa categoria possivelmente são adequadas para realizar a modelagem; Categoria 3, Não Apropriada, as técnicas alocadas nessa categoria não são adequadas para realizar a modelagem. Dessa forma, como existem três categorias, dois índices de referência (Ir 1 e Ir 2 ) devem ser estabelecidos. O índice Ir 1 determina o desempenho mínimo que uma técnica deve ter para estar na categoria 1 e o índice Ir 2 o desempenho mínimo para a técnica estar na categoria 2, caso contrário ela será alocada na categoria 3. Esses índices (Tabela 4) foram determinados com base na estrutura de preferência do decisor de acordo com a escala verbal usada para avaliar as técnicas de modelagem. Como quanto melhor forem avaliadas as técnicas nesses critérios mais apropriadas e completas elas serão, o índice de referência que delimita a primeira categoria (categoria Mais Apropriada) deve possuir um valor maior do que o Ir 2. Critério Ir 1 Ir 2 Interpretação 5 3 Flexibilidade 5 3 Construção 5 3 Distinção entre atividades principais/secundárias 5 3 Indicação de responsabilidade 9 5 Visão Geral do processo 7 5 Relação de dependência entre atividades 9 5 Quantidade de sistemas de apoio 8 5 Quanto aos parâmetros, tem-se: Tabela 4 Índices de referência Os limiares de preferência (p) e indiferença (q) não foram considerados pelo decisor, pois não são aplicáveis ao tipo de escala utilizada que contém valores inteiros no intervalo de 1 a 9; Pelo mesmo motivo os limiares de veto para cada critério não foram utilizados; O nível de corte (λ) foi definido pelo decisor igual a 0,6. 9

10 Com base em todas essas informações o modelo foi executado no Microsoft Excel. A Tabela 5 apresenta o resultado da classificação considerando tanto o procedimento otimista quanto o pessimista. Categoria Técnicas Otimista Pessimista Fluxograma 2 3 DFD 1 1 RAD 2 3 RID 1 1 Gantt 2 3 IDEF0 1 1 IDEF3 1 3 CPN 3 3 Workflow 1 1 Tabela 5 Resultado da classificação Considerando o procedimento otimista, verifica-se que as técnicas DFD, RID, IDEF0, IDEF3 e Workflow foram alocadas na categoria Mais Apropriada. As técnicas Fluxograma, RAD e Gráfico de Gantt foram alocadas na categoria Possivelmente Apropriada e na categoria Não Apropriada foi alocada a técnica CPN. Considerando o procedimento pessimista, foram alocadas na categoria Mais Apropriada as mesmas técnicas que haviam sido alocadas pelo procedimento otimista, com exceção da técnica IDEF3 que passou agora a ser classificada como Não Apropriada. Na categoria Possivelmente Apropriada não foi alocada nenhuma técnica e na categoria Não Apropriada foram alocadas, portanto, as demais técnicas em avaliação. Como visto anteriormente os procedimentos otimista e pessimista são diferentes, portanto é possível que eles aloquem algumas alternativas em categorias diferentes. Por último, conforme o modelo proposto neste artigo é necessário realizar a análise sensitiva do resultado. 4. Conclusão O modelo proposto neste artigo objetiva auxiliar os decisores na seleção da técnica de modelagem de processo de negócio para o BPM. Por meio do seu uso, os decisores podem organizar a informação, tornar critérios conflituosos explícitos, gerenciar a subjetividade e mover em direção a uma decisão. Para tal fim, a abordagem multicritério foi considerada, em especial o método ELECTRE TRI-B que lida com problemas de classificação. Esse modelo classifica as técnicas de modelagem de processo de negócio em categorias servindo para uma pré-análise que subsidiaria uma escolha posterior, visto que por meio da sua utilização o indivíduo identifica dentre todas as técnicas de modelagem aquelas que mais se adequam ao seu objetivo de modelagem, podendo então a partir daí aprofundar o seu conheciemento nessas técnicas para depois tomar uma decisão mais concisa. Uma revisão da literatura também foi realizada a fim de investigar a utilização da abordagem multicritério na área de Gestão de Processo de Negócio. Uma extensão deste trabalho seria o desenvolvimento de um modelo que auxilie os decisores à determinarem os critérios de avaliação das técnicas de modelagem, criando uma forma de 10

11 operacionalizar essa atividade. Além disso, propor uma maneira dos decisores expressar os pesos dos critérios de uma maneira clara e livre de erros. Outra sugestão seria considerar o uso de modelos de decisão em grupo, especialmente acoplados com processos de negócio colaborativos. Referências ABEYSINGHE, G. & PHALP, K. Combining Process Modelling Methods. Information and Software Technology. Vol. 39, p , AGUILAR-SAVÉN, R.S. Business Process Modelling: Review and Framework. International Journal of Production Economics. Vol. 90, p , ALMEIDA, A.T. O Conhecimento e o Uso de Métodos Multicritério de Apoio a Decisão. 2. ed. Recife: Editora Universitária, ALMEIDA, A.T & RAMOS F.S. (Org). Gestão da Informação na competitividade das organizações. 2. ed. Recife: Editora Universitária, CHO, C. & LEE, S. A Study on Process Evaluation and Selection Model for Business Process Management. Expert Systems with Applications. Vol. 38, p , DAMIJ, N. Business Process Modelling Using Diagrammatic and Tabular Techniques. Business Process Management Journal. Vol. 13, p.70-90, FELIX, T.S. & BING, J. The Application of Flexible Manufacturing Technologies in Business Process Reengineering. International Journal of Flexible Manufacturing Systems. Vol. 13, p , FIGUEIRA, J.; GRECO, S. & EHRGOTT, M. (Ed) Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys. Springer, IDEF, Integrated Definition Methods web page: < KEENEY, R. L.; RAIFFA, H. Decisions with multiple objectives: preferences and value tradeoffs. New York: Cambridge University Press, KO R.K.L.; LEE, S.S.G. & LEE E.W. Business process management (BPM) standards: a survey. Business Process Management Journal. Vol.15, p , LAMSADE, web page: <www.lamsade.dauphine.fr/> LOURENÇO, R.P. & COSTA, J.P. Using ELECTRE TRI Outranking Method to Sort MOMILP Nondominated Solutions. European Journal of Operational Research. Vol. 153, p , LUO, W. & TUNG, Y. A Framework for Selecting Business Process Modeling Methods. Industrial Management & Data Systems. Vol. 99, p , MANSAR, S.L.; REIJERS, H.A. & OUNNAR, F. Development of a Decision-Making Strategy to Improve the Efficiency of BPR. Expert Systems with Applications. Vol. 36, p , MERAD, M.M.; VERDEL, T.; ROY, B. & KOUNIALI, S. Use of Multi-Criteria Decision-Aids for Risk Zoning and Management of Large area Subjected to Mining-Induced Hazards. Tunnelling and Underground Space Technology. Vol. 19, p , MOUSSEAU, V. & SLOWINSKI, R. Inferring an ELECTRE TRI Model from Assigment Examples. Journal of Global Optimization. Vol. 12, p , ROY, B. Multicriteria Methodology for Decision Aiding. Netherlands: Kluwer Academic Publishers, SHIMIZU Y. & SAHARA Y. A Supporting System for Evaluation and Review of Business Process through Activity-Based Approach. Computers and Chemical Engineering. Vol. 24, p , STEMBERGER, M.I.; BOSILJ-VUKSIC, V. & JAKLIC, J. Business Process Management Software Selection Two Case Studies. Ekonomska Istrazivanja-Economic Research. Vol. 22, p.84-99, YEN, V.C. An Integrated Model for Business Process Measurement. Business Process Management Journal. Vol. 15, p , YU, W. Aide Multicritère à la Décision dans le Cadre de la Problématique du Tri. Ph.D. Thesis, Université de 11

12 Paris-Dauphine, XXXI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO ZOPOUNIDIS, C. & DOUMPOS, M. Multicriteria Classification and Sorting Methods: A Literature Review. European Journal of Operational Research. Vol. 138, p ,

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