Modelo de sistema de inferência Fuzzy baseado em matrizes de probabilidade e impacto para classificar riscos em projetos

Domingos Marcio Rodrigues Napolitano, Renato José Sassi

Resumo


Projetos são essenciais para que as organizações implementem suas estratégias e seu sucesso é crucial para as organizações. Porém, em um contexto de incertezas é necessário tratar riscos que ameaçam esse sucesso, alocando recursos para sua prevenção. Para decidir como priorizá-los e alocar recursos usam-se Matrizes de Probabilidade e Impacto (MPIs). As MPIs são construídas com emprego do conhecimento de um especialista humano, em geral é o gerente de projetos. Embora populares, as MPIs podem apresentar deficiências, por exemplo, analisar informações imprecisas oriundas do conhecimento do especialista humano e a impossibilidade de ranqueamento dos riscos classificados característica quando se usam classes discretas. Assim, o emprego de Sistemas de Inferência Fuzzy (SIF) em uma MPI permitiria tratar estas deficiências modelando o conhecimento humano reduzindo sua incerteza. Objetivo geral deste trabalho foi desenvolver um modelo de Sistema de Inferência Fuzzy baseado em MPIs para classificar riscos em projetos. Para atingir esse objetivo conduziu-se experimentos em cinco etapas: (i) Geração da base de dados contendo valores de probabilidade, impacto e risco, variando a correlação entre probabilidade-impacto, (ii) Classificação dos conforme MPI Convencional e a MPI proposta por Cox (2008), (iii) Implementação do SIF com base de regras das MPIs da Fase II, (iv) Aplicação do SIF e (v) Análise dos resultados. Verificou-se que o modelo SIF é vantajoso, comparado às MPIs convencionais possibilitando a classificação dos riscos em uma escala contínua, o que facilita a priorização e alocação de recursos e a redução da incerteza, permitindo classificar riscos em projetos.


Palavras-chave


Sistemas De Inferência Fuzzy. Gestão de Riscos em Projetos. Tomada de Decisão. Matrizes de Risco

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DOI: https://doi.org/10.22279/navus.2018.v8n4.p69-89.717

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