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Disciplina: Planejamento e Controle de Processos
Autores: Amilton Serravite e Carolina Nunan
Unidade de Educação a Distância
Planejamento e Controle de Processos
Autores: Amilton Serravite e
Carolina Nunan
Belo Horizonte / 2011
ESTRUTURA FORMAL DA UNIDADE DE EDUCAÇÃO A DISTÃNCIA
REITOR
LUÍS CARLOS DE SOUZA VIEIRA
PRÓ-REITOR ACADÊMICO
SUDÁRIO PAPA FILHO
COORDENAÇÃO GERAL
AÉCIO ANTÔNIO DE OLIVEIRA
COORDENAÇÃO TECNOLÓGICA
EDUARDO JOSÉ ALVES DIAS
COORDENAÇÃO DE CURSOS GERENCIAIS E ADMINISTRAÇÃO 
HELBERT JOSÉ DE GOES
COORDENAÇÃO DE CURSOS LICENCIATURA/ LETRAS 
LAILA MARIA HAMDAN ALVIM
COORDENAÇÃO DE CURSOS LICENCIATURA/PEDAGOGIA 
LENISE MARIA RIBEIRO ORTEGA
INSTRUCIONAL DESIGNER
DÉBORA CRISTINA CORDEIRO CAMPOS LEAL
KELLY DE SOUZA RESENDE
PATRICIA MARIA COMBAT BARBOSA
EQUIPE DE WEB DESIGNER
CARLOS ROBERTO DOS SANTOS JÚNIOR
GABRIELA SANTOS DA PENHA
LUCIANA REGINA VIEIRA
ORIENTAÇÃO PEDAGÓGICA
FERNANDA MACEDO DE SOUZA ZOLIO
RIANE RAPHAELLA GONÇALVES GERVASIO
AUXILIAR PEDAGÓGICO
ARETHA MARÇAL DE MACÊDO SILVA
MARÍLIA RODRIGUES BARBOSA
REVISORA DE TEXTO
MARIA DE LOURDES SOARES MONTEIRO RAMALHO
SECRETARIA
LUANA DOS SANTOS ROSSI 
MARIA LUIZA AYRES
MONITORIA
ELZA MARIA GOMES
AUXILIAR ADMINISTRATIVO
THAYMON VASCONCELOS SOARES
MARIANA TAVARES DIAS RIOGA
AUXILIAR DE TUTORIA
FLÁVIA CRISTINA DE MORAIS
MIRIA NERES PEREIRA
RENATA DA COSTA CARDOSO 
Sumário
8Unidade 1: O Planejamento e a Tomada de Decisão
25Unidade 2: Introdução à Pesquisa Operacional
42Unidade 3: Implantação da Estratégia para Processos
67Unidade 4: Otimização de Recursos Empresariais
87Unidade 5: Planejamento da capacidade para serviços prestados
Ícones
	Comentários
	
	Reflexão
	
	Dica
	
	Lembrete
	
 
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Nosso Tema 
Baseando-se num contexto prático, o planejamento tornou-se essencial para a sobrevivência das organizações e fator crucial para a manutenção das estratégias competitivas. Todo planejamento envolve uma tomada de decisão, que servirá de diretriz para as ações da empresa. 
Esta tomada de decisão necessita ser suportada por análises intra-organizacionais, abordando diversos aspectos e processos envolvidos. Esta disciplina propõe a abordagem de técnicas operacionais e matemáticas que darão respaldo para um bom planejamento e por conseqüência, possibilitará uma gestão eficiente das organizações.
Para facilitar o seu aprendizado está disciplina divide-se em 5 unidades:
1. O Planejamento e a tomada de decisão
2. Introdução à Pesquisa Operacional
3. Implantação da Estratégia para Processos
4. Otimização de Recursos Empresariais 
5. Planejamento da capacidade para serviços e processos
Esperamos que ao final dessa disciplina você consiga executar um planejamento eficaz em sua empresa, através de técnicas de modelagem, e dessa forma tenha êxito em seus objetivos.
 
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Para Refletir 
O Processo de Planejamento e Tomada de Decisão está sempre presente em nossas vidas independente se a nível pessoal, familiar, profissional, sentimental, acadêmico, dentre outros. Para ilustrar esta idéia, temos um exemplo bastante elementar, porém, efetivamente, constante em nosso dia-a-dia. 
Observe a figura abaixo:
 
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Uma ação como esta, de se atravessar uma rua ou avenida, nos exige um planejamento rápido, em que a tomada de decisão deva ser feita com bastante cautela, pois podemos sofrer um acidente ou, até mesmo, perder a vida.
Em poucos segundos, o cérebro de uma pessoa adulta e saudável, em condições normais, tem a capacidade de planejar e tomar a decisão, tomando como base vários fatores como:
· Largura da rua ou avenida a ser atravessada;
· Quantidade de veículos existentes;
· Velocidade dos veículos existentes e aqueles que possam surgir;
· Velocidade adequada dos passos;
· Distância dos veículos em relação a você;
· Tempo necessário para chegar ao outro lado da rua ou avenida, mesmo com a presença do semáforo em alguns casos;
· Nível de risco que se pretende estar vulnerável.
Sendo assim, uma série de processos é analisada, até que se tome a decisão de atravessar. A este processo chamamos de modelo mental de decisão, pois não precisamos elaborar nada mais complexo, o nosso cérebro faz isto automaticamente, já está no nosso DNA! Desnecessário dizer que se a decisão tomada for errada a conseqüência é imediata...
ATROPELAMENTO!!!
 
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Similarmente, isso pode acontecer caso tenhamos muita pressa em resolver alguns problemas sem o devido planejamento, alguns atropelos poderão colocar em risco o bom funcionamento da empresa, sua credibilidade financeira e até mesmo chegar à falência. Por isso, fique atento as considerações que faremos nessa disciplina. 
Unidade 1: O Planejamento e a Tomada de Decisão
 
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1. Conteúdo Didático 
Nosso estudo começa com a abordagem de conceitos e ideias importantes, que servirão de apoio para as unidades seguintes, bem como aspectos e técnicas para a resolução de problemas e tomada de decisão, 
Vamos lá!
1.1. Conceito de Planejamento
Vamos começar com um conceito divulgado por uma fonte bastante conhecida, o Dicionário Silveira Bueno (2000, p. 601):
 
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Planejamento: Projetar; Planificar; Elaborar um projeto.
Planejar: Fazer o plano de; Tencionar, projetar.
Segundo Rebouças (2004), o Planejamento é um processo contínuo, que envolve um conjunto complexo de várias decisões inter-relacionadas.
É relevante frisarmos que o Planejamento, quando existe, acontece sempre antes da ação e está sempre acompanhado por uma visão futura.
O Planejamento é fundamental para decidir os rumos da empresa num determinado período. Por isso, é um processo contínuo, que procura reduzir as incertezas e erros do passado e não deve ser um ato isolado.
A incerteza sempre será um objeto de análise das organizações, porque torna a possibilidade de controle uma questão limitada. Como exemplo: saber qual será o comportamento da concorrência ou se o novo produto terá a aceitação prevista em sua concepção.
O processo do planejamento pode ser definido de várias maneiras, segundo Maximiano (1987):
- Um processo de definir objetivos ou resultados a serem alcançados, bem como os meios para tanto; - Interferir na realidade, com o propósito de passar de uma situação conhecida para outra desejada, dentro de certo intervalo de tempo;
- Tomar no presente decisões que afetam o futuro, visando reduzir sua incerteza.
Sendo assim, podemos dizer que o objetivo principal do Planejamento é enfrentar o futuro, amenizando as incertezas, através de ações. 
Como benefícios para as empresas, podemos citar alguns: 
· Promoção da agilidade das decisões;
· Melhora da comunicação da empresa, uma vez que os objetivos se tornam compartilhados e únicos, promovendo uma consciência coletiva;
· Maior transparência e segurança nas ações;
· Visualização das decisões mais adequadas;
· Maior equilíbrio para combater os imprevistos.
A figura abaixo demonstra as etapas de elaboração de um Planejamento:
÷
÷
ø
ö
ç
ç
è
æ
-
÷
÷
ø
ö
ç
ç
è
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=
μ
λ
μ
.
μ
λ
n
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)
1
(
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r
-
r
=
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1
r
1
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(
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+
r
=
÷
÷
ø
ö
ç
ç
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æ
m
l
=
Fonte: Maximiano (1987, p.97)
A partir de um objetivo, esperam-se alguns resultados, que serão consequências de atividades e recursos disponíveis, baseados em ações padronizadas, de acordo com a política e filosofia da organização, que gerarão informações para controle.
Na verdade, tudo será um processo que requer acompanhamento, avaliações e monitoramento constantes.
O Planejamento também envolve uma série de classificações, que são fundamentais para sua funcionalidade:
· Dimensionamento do tempo: as organizações costumam classificá-lo como de curto, médio e longo prazos.
· Abrangência: pode abranger partes ou toda a organização, vide Figura X.
· Frequência: podem ser revistos em intervalos de tempo variados.
· Formalidade: o planejamento pode ser declarado formalmente, através de documentos ou simplesmente existirem na prática, de uma forma implícita.
Detalhando mais os níveis de abrangênciado Planejamento, podemos dizer que podem ser: estratégico, tático e operacional.
Fonte: autores.
O nível estratégico é formado por poucas pessoas, que geralmente possuem poder e autonomia para decidir os rumos da organização. Este planejamento é a longo prazo, o que significa ter mais de 12 meses, normalmente. Abrange a empresa como um todo e costuma refletir naquelas mais próximas. Por ser de longo prazo e ampla abrangência, apresenta alto risco e pouca flexibilidade.
Já o nível tático, é elaborado por colaboradores de nível intermediário, gerentes e coordenadores, por exemplo. O planejamento possui uma abrangência seletiva, geralmente limita-se à determinada área ou setor, ou gerência e etc. Apresenta um médio prazo e riscos moderados, com flexibilidade razoável.
Por fim, o nível operacional é a base da pirâmide e caracteriza-se pela maior parte da empresa. É um planejamento de curto e curtíssimo prazo, que envolve operacionalização imediata. Normalmente, sua abrangência é bem centralizada numa determinada atividade ou numa área bem específica e seu risco é bem pequeno, até porque possui uma alta flexibilidade, podendo alterar o planejamento sem maiores burocracias ou análises mais complexas.
Todo o planejamento envolverá a análise de pontos fortes e fracos, como fatores internos e, ameaças e oportunidades, como fatores externos, com a conhecida análise SWOT.
Portanto, antes de tudo o fundamental é que se conheça a organização, começando com sua razão de existir (missão), cultura, valores e relações de poder existentes, além da definição do que se espera desta no futuro (visão).
É relevante citar que uma organização poderá exercer os vários níveis de planejamento simultaneamente, uma vez que este é um processo cíclico e deve ser monitorado e avaliado constantemente, conforme figura abaixo.
Processo Cíclico de um Planejamento
(
)
r
-
=
÷
÷
ø
ö
ç
ç
è
æ
m
l
-
m
=
1
r
=
m
l
=
Fonte: Gracioso (1996, p.34)
É sempre bom lembrar que o planejamento deve ser tratado como um processo e todo processo carece de monitoramento e acompanhamento, com o intuito de avaliar e rever suas decisões e ações, sempre que necessário.
Segundo Mintzberg (2004), a Estratégia é um plano, um guia, um ou curso de ação, um posicionamento, que determina os produtos em mercados específicos.
Concluindo, o planejamento requer tomada de decisão e por isso, vamos seguir com alguns pontos importantes sobre o conceito e principais características da Decisão.
1.2. Estruturação da Tomada de Decisão
Qualquer pessoa sabe o que é uma decisão. Como já falamos no início desta unidade, ela está presente em nossas vidas de forma involuntária. Porém, existem técnicas para a preparação de decisões, que vão variar de acordo com o problema e com o tipo de decisão que deve ser tomada.
“Uma decisão é um curso de ação escolhido pela pessoa, como o meio mais efetivo à sua disposição para alcançar os objetivos procurados, ou seja, para resolver o problema que incomoda.” ( ANDRADE, 1998, p.2).
r
-
r
=
l
-
m
l
=
1
 A decisão é o resultado do processo disparado a partir do instante em que foi detectado o problema. 
A decisão é sempre um resultado de um problema detectado, através de seus sintomas. Quando há a percepção de que alguma coisa está errada ou que está fora dos padrões normais, busca-se a identificação do problema, que é a primeira etapa do processo decisório, conforme demonstra a figura abaixo.
r
-
r
=
l
-
m
m
l
=
1
)
(
2
2
r
-
=
l
-
m
m
=
1
1
)
1
(
)
(
r
-
m
r
=
l
-
m
m
l
=
Fonte: Andrade (1998, p.2)
Com relação ao grau de estruturação de uma organização, dizemos que está diretamente relacionado ao nível de disponibilidade de indicadores, dados históricos e informações. Portanto, é considerado um grau de estruturação:
A) Baixo – quando há poucos indicadores, dados e informações;
B) Médio – quando há alguns indicadores, dados e informações;
C) Alto – quando há muitos indicadores, dados e informações.
Os problemas sempre aparecerão, independente do grau de estruturação. O que será diferenciado e fator crítico de sucesso é a escolha da metodologia a ser utilizada para a resolução do problema. Por exemplo, para problemas com alto grau de estruturação, uma das técnicas indicadas seria o da Programação Linear e para os problemas com médio grau de estruturação, a Simulação seria mais adequada.
No próximo item, iremos conhecer as principais características de um Processo Decisório, visualizando sempre como estas interferem no ambiente organizacional.
1.2.1. Características do Processo Decisório
A. Processo Sequencial
Uma decisão raramente é tomada por si só. Geralmente, ela é resultado de várias decisões, podendo até ser de menores dimensões, porém considera vários problemas, fatos anteriores e opiniões diversas.
Mesmo quando se tem a impressão de que a decisão foi tomada por impulso, ela passa por fases de elaboração, que formam a decisão mais atual.
B. Processo Complexo
Considera-se como um processo complexo porque vários aspectos são considerados na tomada de decisão, mesmo se o problema for relativamente fácil de se resolver. A complexidade é encontrada no inter-relacionamento que ela provoca entre pessoas, valores e princípios, comunicação, divergência de objetivos, dentre outros.
E quando falamos em aspectos que devem ser levados em conta, referimo-nos, como exemplo, a:
)
1
(
1
1
r
-
m
=
l
-
m
=
· Nível de decisão dentro da empresa (estratégico, tático e operacional);
· Sistemas de Informação existentes;
· Estilo de liderança dos gestores;
· Tamanho do grupo responsável pelas decisões;
· Aspectos políticos e informais;
· Questões subjetivas como valores e princípios, intuição, experiências pessoais, personalidade e etc.
Se referindo ao último aspecto, uma pessoa pode tomar uma decisão diferente da de outra pessoa, ou ainda, pode tomar a mesma decisão, porém por motivos diferentes, pois o julgamento depende de valores nos quais a pessoa acredita, em suas experiências pessoais e profissionais ou até mesmo em sua intuição, dentre outros.
C. Processo em Ambientes Organizacionais
Essa característica considera a influência que a própria estrutura hierárquica da organização tem nas decisões.
Esse processo se inicia quando uma pessoa ou um grupo de pessoas da empresa, percebe sintomas de que alguma coisa está saindo do estado normal (que foi desejado ou planejado). A partir daí, parte-se para a IDENTIFICAÇÃO DO PROBLEMA e tem início o processo de decisão, que será um instrumento precioso ao sucesso de qualquer organização e de nossas vidas também. Qual organização consegue funcionar sem nenhum problema? Qual ser humano não possui conflitos e questionamentos que precisam de respostas e de decisões para seguir em frente?
No próximo item, iremos abordar algumas técnicas, que serão tratadas com mais detalhes em unidades posteriores, consideradas eficazes para a tomada de decisão.
1.2.2. O Planejamento e a sobrevivência da empresa
A adoção das modernas técnicas gerenciais objetiva criar um ambiente propício à Tomada de Decisão e que possa ser considerado um ponto forte na avaliação da competitividade da empresa no mercado. 
Dificilmente, uma empresa sobrevive no mercado sem planejar a estratégia, por mais elementar que seja. Atualmente, as metodologias mais utilizadas para implementar a estratégia são:
A) Balanced Scorecard – defendida por Robert Kaplan e David Norton, busca a excelência da empresa através de indicadores que se baseiam em: aspectos financeiros, clientes, processos internos e aprendizado e crescimento.
De acordo com o Balanced Scorecard Institute, esse instrumento trata-se de um sistema de planejamento e gerenciamento estratégico, usado para equilibrar ações com a visão e estratégia da organização, melhorar a comunicação interna e externa e monitorar a performance organizacional, de acordo com os objetivos 
Fonte: Disponível em: <http://www.balancedscorecard.org/BSCResources/AbouttheBalancedScorecard/tabid/55/Default.aspx> Acesso em15/11/2009.
B) Gerenciamento pelas Diretrizes – a empresa estabelece metas anuais, baseadas em seu planejamento, de forma que monitora toda a rotina, buscando qualidade e sobrevivência da empresa.
C) Valor Agregado - é uma das ferramentas de avaliação e gerenciamento de projetos mais utilizada no mundo. Também é conhecida como EVA (economic value added), ou valor econômico adicionado.
Ela compara o valor do trabalho realizado com o custo planejado e o custo real integrando custo, cronograma e escopo.
D) Programação Linear – trata-se do uso do modelo matemático de programação linear para a resolução de problemas. Terá sempre uma função objetiva linear e restrições técnicas, representadas por inequações lineares.
=
μ
1
 Existem diversas metodologias além dessas, e algumas serão mais detalhadas nas unidades seguintes. 
Escolhendo a metodologia, a decisão poderá ser tomada e avaliada quanto à sua qualidade. 
Para Andrade (2000), uma decisão pode apresentar dificuldades quando:
· acontecem pré-julgamentos;
· há erros de avaliação;
· há falta de dados ou dados incorretos;
· há falta de habilidade política para vender a solução para outras pessoas e/ou áreas;
· acontecem mudanças bruscas no cenário econômico;
· há falta de tempo hábil.
Dentre essas dificuldades, vale destacar duas questões:
A escolha do problema certo para resolver retrata os dois conceitos: eficiência e eficácia. O primeiro significa fazer certo as coisas. No entanto, primeiro devemos identificar as coisas certas para fazer. O que retrata o conceito de eficácia é o primeiro passo para uma tomada de decisão com qualidade, ou seja, saber qual o problema que requer a solução. E aí, para ilustrar, segue uma frase de Peter Drucker:
“A FONTE MAIS COMUM DE ENGANOS NA ADMINISTRAÇÃO É A ENFASE EM ENCONTRAR A RESPOSTA CERTA, EM VEZ DE PROCURAR A QUESTÃO CERTA PARA RESPONDER.”
Sobre a outra dificuldade, que é a falta de conhecimento satisfatório, também pode ser considerada crítica, pois são raras as condições em que nós e as empresas se veem supridos de todo conhecimento, dotado de todas as possíveis alternativas e consequências para a resolução do problema.
E, assim, vale a percepção das pessoas para tomar as decisões, baseadas em informações parciais, incompletas ou, até mesmo, sem nenhuma destas. Um fator presente aqui é a falta de tempo hábil, ou seja, podem existir as informações necessárias, no entanto para que elas estejam acessíveis, requer tempo, o que muitas vezes inviabiliza a tomada de decisão num determinado momento e pode custar caro para a empresa.
Ainda segundo Andrade (1998), a decisão é considerada de alta qualidade:
· Quando satisfaz os interesses envolvidos e atinge os objetivos pré-estabelecidos;
· Quando adapta os meios e recursos necessários aos objetivos;
· Quando apresenta consistência no curso da ação. 
Sendo assim, todo processo de decisão envolve alta racionalidade. Para optar pela decisão mais adequada, é necessário criar um cenário e visualizar as prováveis consequências, independente da complexidade do problema.
Portanto, as fases do processo de decisão serão as mesmas, de acordo com a figura abaixo:
Fonte: Andrade (1998, p.13). Adaptada por Nunan e Serravite (2009).
Para resolver os problemas, existem modelos prontos, que vão servir para ajudar na tomada de decisão. Nesse caso, embora as fases do processo sejam as mesmas, os modelos vão se diferenciar de acordo com a complexidade do problema. 
Para problemas mais simples, relacionados ao dia a dia na maioria das vezes, usamos nossos próprios modelos mentais, que se baseiam em nossa história de vida, como: educação, cultura, formação, experiências e etc. Para problemas mais complexos, às vezes inéditos, há uma exigência de modelos predeterminados, que vão requerer auxílio da tecnologia de informação. Seguem dois exemplos deste caso.
1) Modelo Mental para solução de problema simples
Este modelo visa à utilização do raciocínio lógico, procurando levantar as vantagens e desvantagens de cada alternativa, segundo os critérios próprios de decisão. Não há a necessidade de aplicação de modelo formal, apenas critérios “subjetivos” como a experiência e o conhecimento dos fatos, por exemplo.
2) Modelo Formal
Envolve muitas variáveis e as alternativas terão prováveis consequências, individualmente, ou seja cada ponto do processo de decisão terá uma relação com o que pode ser feito e o que acontecerá em cada caso. Nesse contexto, torna-se impossível assimilar todas as informações, correlacioná-las e tomar uma decisão adequada, baseando-se apenas no modelo simples. Para exemplicar os diversos modelos formais, podemos citar:
· Modelos matemáticos
· Modelos conceituais
· Modelos heurísticos
Neste caminho, veremos que há um método científico para a tomada de decisões chamado Pesquisa Operacional, que veremos na Unidade 2. 
VAMOS SEGUIR EM FRENTE!!!
2. Teoria na Prática 
A reportagem a seguir refere-se à empresa Dry Wash, que busca crescimento de suas atividades e demonstra o problema a ser analisado e as diversas alternativas prováveis e suas respectivas consequências em cada situação. 
Leia com atenção e ao final da leitura, dê sua opinião, baseado no modelo simples, sobre a tomada de decisão mais adequada, compartilhe informações através do ambiente virtual de aprendizagem.
Estrear no varejo sozinho ou com representantes?
O empreendedor Lito Rodriguez levou a Dry Wash a faturar 35 milhões de reais por ano com um sistema de lavagem de carros a seco. Agora, ele venderá seus produtos em supermercados - e está dividido entre dar esse passo sozinho ou com distribuidores. 
Germano Lüders 
Lito Rodriguez, Fundador da Dry Wash: "O varejo poderá trazer um crescimento de 10% em receitas ainda neste ano"
 
Por Carla Aranha
A partir de experimentos caseiros na batedeira da sogra, o paulista Lito Rodriguez, de 41 anos, construiu um negócio inovador num setor em que parecia haver pouco o que inventar - o de lava-carros. Sua empresa, a Dry Wash, cresce com um processo que dispensa o uso de água durante a limpeza dos veículos. No ano passado, a Dry Wash, que já conta com uma rede de 60 franquias, faturou 35 milhões de reais - 30% mais que em 2007.
Rodriguez desenvolveu uma série de produtos para fazer da lavagem a seco de carros uma realidade - de polidores de vidro a removedores de manchas em carpetes. Ao todo, são 40 itens que, além de utilizados pelas franquias, são vendidos a profissionais do setor, como donos de concessionárias e de oficinas mecânicas. Os produtos são responsáveis por mais de metade do faturamento. Agora, Rodriguez quer vendê-los também no varejo, ao consumidor final. "O varejo poderá trazer um crescimento de 10% em receitas ainda neste ano", diz ele, que já desenvolveu o primeiro produto a ser lançado no mercado - um lenço umedecido para limpar carros.
Ao longo dos 15 anos de vida da Dry Wash, a lavagem a seco permitiu a Rodriguez diferenciar sua rede da concorrência e fugir de custos típicos desse mercado - as máquinas de bombear água dos lava-rápidos comuns requerem espaços amplos, caros e difíceis de encontrar em boa parte das capitais. O sistema revelou-se também apropriado ao momento de preocupação com os recursos naturais - a água deverá se tornar uma matéria-prima nobre demais para ser desperdiçada. Rodriguez acredita que, agora que a marca Dry Wash se tornou mais conhecida, seja possível avançar nas prateleiras dos supermercados. "O negócio está suficientemente maduro para dar mais esse passo", diz.
Antes de pôr seu plano em prática, porém, Rodriguez tem de resolver um impasse que, volta e meia, aparece no caminho de muitos empreendedores que precisam se relacionar com o varejo - é melhor distribuir os produtos com uma equipe própria ou recorrer a representantes especializados?
Uma vantagem dos representantes é compensar a falta de experiência de Rodriguez com o varejo - antes de fundar a Dry Wash, em 1994, ele era sócio de uma fundição de estanho. Além disso, trazer essa tarefa para dentro de casa significa investir em logísticae equipes próprias, que podem se tornar grandes demais para dar conta de um setor tão pulverizado como o comércio. Por outro lado, Rodriguez acha que pode ser estratégico ter total controle do processo neste momento de estréia. "Posso ver de perto se os vendedores estão fazendo realmente de tudo para obter bons espaços nas prateleiras", diz ele. Seu receio é aquele que também aflige outros empreendedores que usam os mesmos representantes de grandes empresas - será que eles não preferem dirigir seus esforços para marcas já conhecidas e mais fáceis de vender? Para ajudar Rodriguez a decidir o que é melhor agora, EXAME PME ouviu os consultores Roberto de Lacerda, da Terco Grant Thornton, e Alexandre Nunes, da DealMaker, especializados em pequenas e médias empresas, além de Milton Souza, diretor da marca italiana de produtos esportivos Fila no Brasil, que já lidou com esse tipo de dilema. Leia, a seguir, o que cada um recomenda.
O DILEMA
1. Assumir a distribuição
Vantagem: Ter certeza de que os vendedores estão de fato lutando por um bom lugar na prateleira
Desvantagem: A falta de conhecimento sobre o varejo aumenta o risco de priorizar pontos pouco importantes
2. Contratar distribuidores 
Vantagem: Alcançar grande abrangência logo no início das operações mesmo com um produto desconhecido
Desvantagem: Dividir uma parte dos ganhos com os representantes e ainda correr o risco de que eles priorizem a venda de produtos dos concorrentes.
 
Trabalhar com distribuidores
Roberto de Lacerda, sócio da Terco Grant Thornton
SOLUCÃO: Contratar distribuidores (2)
Colocar o produto nas mãos de distribuidores custa menos que contratar uma equipe de vendas e pode dar mais resultados para quem estreia no varejo. A vantagem é que eles não só conhecem o mercado como são conhecidos por ele - o que aumenta as chances de conseguir espaços nos canais de vendas. Há formas de contornar o medo de terceirizar uma tarefa tão importante. No início, a Dry Wash pode trabalhar com vários distribuidores para conhecer melhor cada um. É importante firmar contratos de curto prazo, de não mais de dois anos, o que garante fle xibilidade para substituir quem não apresentar os resultados esperados. Rodriguez deve ficar de olho no trabalho de cada um, fiscalizando se as entregas vêm sendo feitas no prazo, se não há perdas no transporte e se os caminhões estão em ordem. Ele deve ainda visitar as lojas que comercializam o produto e perguntar aos gerentes se estão satisfeitos com o trabalho do distribuidor. Um problema que pode surgir no início é não conseguir atender à demanda do mercado se ela for grande. Por isso, pode ser interessante começar a trabalhar apenas com o pequeno varejo e, só depois, ir para as grandes redes.
 
Adotar um sistema híbrido
Alexandre Nunes, sócio da consultoria DealMaker
SOLUCÃO: Assumir a distribuição e Contratar distribuidores (1 e 2)
A Dry Wash não pode deixar de levar seus produtos para as grandes redes, como Wal-Mart e Carrefour, nem desprezar o pequeno varejo, no qual conseguiria margens de lucro maiores. O ideal é manter uma equipe de vendas própria para se relacionar com as grandes redes - que, geralmente, preferem comprar direto do fornecedor para eliminar intermediários e obter o preço mais baixo possível. O pequeno varejo ficaria a cargo de distribuidores especializados. No primeiro caso, Rodriguez precisaria contratar um bom gerente de vendas com experiência no grande varejo e algumas pessoas para a parte operacional. Dá para fazer isso com uma equipe reduzida. No caso do pequeno varejo, é importante conseguir uma boa capilaridade. Isso pode ser obtido com representantes regionais, que seriam encarregados de conquistar espaço em cidades do interior de São Paulo e de outros estados. A Dry Wash também precisa ter cuidado em relação à forma como pretende chegar ao varejo. É fundamental pensar em ter uma linha, em vez de fazer lançamentos isolados. Sozinho ou com representantes, é um desafio muito grande chegar a esses canais de vendas com um só produto. E, como a empresa já desenvolveu vários deles, basta fazer algumas adaptações, principalmente de tamanho, para levá-los ao mercado.
 
Sem equipe própria agora
Milton Souza, diretor da Fila
SOLUCÃO: Contratar distribuidores (2)
Como, por enquanto, a Dry Wash lançará apenas um produto, não é uma boa ideia bancar agora uma equipe própria de vendas. Vai sair muito caro. Mas entendo que Rodriguez esteja preocupado em ter controle total sobre a operação, pois aprendi que isso só é possível com uma equipe dedicada. Na Fila, trabalhamos apenas com nossa própria equipe de vendas. No caso da Dry Wash, pode-se estabelecer como meta para um prazo de daqui a dois anos, por exemplo, ter as condições necessárias para manter um departamento de vendas. Quando a empresa já tiver lançado uma variedade interessante de produtos, poderá empregar recursos em funcionários próprios para cuidar das vendas. De qualquer forma, mesmo trabalhando com distribuidores, é preciso estreitar o relacionamento entre a marca e os varejistas para descobrir como os produtos estão sendo percebidos pelo consumidor final. Além disso, relacionar-se bem com o varejo é um exercício essencial para que, no futuro, quando a Dry Wash assumir a distribuição, possa ganhar escala por conta própria. Esse é um trabalho que nunca acaba. Estou sempre viajando pelo país para conversar diretamente com donos de lojas de materiais esportivos. Nada substitui essa vivência.
|Veja também 
Fonte: http://portalexame.abril.com.br/revista/pme/edicoes/0019/estrear-varejo-sozinho-ou-representantes-477760.html. Acessado em 20/11/2009
3. Recapitulando 
O Planejamento e a Tomada de Decisão:
O planejamento é essencial para a sobrevivência das organizações e fator crucial para a manutenção das estratégias competitivas.
O Planejamento é fundamental para decidir os rumos da empresa num determinado período. Por isso, o planejamento é um processo contínuo, que procura reduzir as incertezas e erros do passado e não deve ser um ato isolado.
Todo planejamento envolve uma tomada de decisão, que servirá de diretriz para as ações da empresa.
O objetivo principal do Planejamento é enfrentar o futuro, amenizando as incertezas, através de ações. 
Vantagens:
· Promoção da agilidade das decisões;
· Melhora da comunicação da empresa, uma vez que os objetivos se tornam compartilhados e únicos, promovendo uma consciência coletiva;
· Maior transparência e segurança nas ações;
· Visualização das decisões mais adequadas;
· Maior equilíbrio para combater os imprevistos.
Características de um Processo de Decisão Empresarial:
1- É sequencial: tem início com os sintomas, passa pela identificação do problema, pelas alternativas de solução e escolha da solução mais adequada. 
2- É complexo:
· Envolve informações insuficientes;
· Envolve diversas pessoas e/ou áreas;
· Envolve responsabilidades;
· Envolve comunicação;
· Envolve códigos de Ética;
· Envolve cultura da empresa (regras não escritas);
· Envolve interesses e objetivos diferentes dos participantes.
3- Envolve Julgamento Pessoal:
Uma pessoa pode tomar uma decisão diferente da de outra pessoa, ou ainda, pode tomar a mesma decisão, mas por motivos diferentes, pois o julgamento depende de valores nos quais a pessoa acredita, nas suas experiências pessoais e profissionais (que são únicas), na sua intuição, etc. 
4- Se desenvolve em um Ambiente Institucional: 
Cada empresa tem uma estrutura organizacional e uma ”cultura” próprias, mesmo que todas usem as mais modernas técnicas gerenciais (Qualidade Total, Empowerment, Planejamento Estratégico, etc.). 
O grau de estruturação da tomada de decisão de uma empresa pode ser classificado como:
Baixo – quando há poucos indicadores, dados e informações;
Médio – quando á alguns indicadores, dados e informações;
Alto – quando há muitos indicadores, dados e informações.
E a decisão pode ser classificada como de alta qualidade quando:
 - satisfaz os interesses envolvidos e atinge os objetivos pré-estabelecidos;- adapta os meios e recursos necessários aos objetivos;
 - apresenta consistência no curso da ação.
Assim, podemos concluir que as empresas necessitam de planejar para sobreviver no mercado e poder tomar as decisões mais adequadas para a sua permanência ou mesmo crescimento neste mercado. 
Podemos dizer também que é preferível tomar uma decisão, mesmo que ela se mostre não ser a mais adequada, do que não tomar decisão nenhuma e correr o risco de ser “atropelado” pela falta da tomada de decisão.
Existem diversas metodologias e ferramentas gerenciais para nos auxiliar no planejamento e tomada de decisão e para implantar a estratégia empresarial e nós teremos a oportunidade de conhecer algumas delas nas próximas unidades. 
Unidade 2: Introdução à Pesquisa Operacional
1. Conteúdo Didático 
Nesta unidade, iremos analisar um pouco mais a tomada de decisões, sob um ponto de vista mais técnico. Iremos introduzir a Pesquisa Operacional em nossos estudos como uma ferramenta para a melhoria da qualidade das decisões nas organizações, com o objetivo de alcançar um desempenho satisfatório. Vamos seguir em frente...
1.1. Conceito 
Comumente chamada de PO, a Pesquisa Operacional é consequência da necessidade de encontrar o melhor caminho para solucionar problemas. De acordo com Hillier e Lieberman (2006), desde o advento da Revolução Industrial, o mundo presencia um crescimento exorbitante, tanto no tamanho, como em complexidade nas organizações, devido ao grande aumento na divisão do trabalho e na segmentação das responsabilidades gerenciais. Essa divisão de trabalho se torna negativa, na medida em que as diversas áreas da empresa perdem a visão de como suas atividades interagem com outras e contribuem para o resultado em comum. 
A Pesquisa Operacional surgiu durante a Segunda Guerra Mundial como resultado de estudos realizados por uma equipe multidisciplinar contratada para resolver os problemas militares. Em razão da guerra, havia-se necessidade de alocar, de forma eficiente, os escassos recursos para a operacionalização das diversas atividades.
Tanto os comandos britânicos, quanto os norte-americanos convocaram grande número de cientistas para aplicar a abordagem científica em seus planos estratégicos e táticos. Posteriormente, quando a guerra acabou, encontrou lugar no ambiente empresarial como forma de analisar e desenvolver procedimentos mais eficazes e interações intra e inter-organizacionais.
Dois eventos motivaram o rápido crescimento da Pesquisa Operacional:
1. Melhoria substancial das técnicas de PO, através da ampliação do campo de pesquisa. Um exemplo relevante foi o desenvolvimento de um algoritmo simples, também conhecido como “algoritmo simplex”, proposto por George Dantzig, em 1947, através da Programação Linear, que será tratada em Unidades adiante. Várias ferramentas-padrão da PO surgiram neste momento como: programação dinâmica, teoria das filas e teoria do inventário.
2. Proliferação e Evolução de microcomputadores, possibilitando maior capacidade de armazenamento e recuperação de informações. “Calcular a mão” tornava-se cada vez mais impossível de se executar, devido ao grande número de variáveis. Alem disso, podemos citar a acessibilidade aos computadores pessoais, na década de 80, acompanhada por bons pacotes de softwares.
Portanto, a PO tem como características: 
1. O caráter multidisciplinar e abrangente; o que deu origem ao enfoque sistêmico, ou seja, a visualização do todo. Dessa forma, a empresa deixa de ser analisada de forma fragmentada, por áreas, como exemplo, e passa a ser vista como um único elemento, em que as partes encontram-se integradas. Daí, a necessidade e fator crucial de uma abordagem de equipe;
2. A utilização de modelos como outra característica importante, pois permite que a decisão possa ser testada antes de ser implementada, gerando economia de recursos e experiência.
3. A busca incessante por uma melhor solução, conhecida como solução ótima, e não a melhor solução, uma vez poderia haver várias soluções como melhores. O objetivo é identificar o melhor caminho a seguir.
1.1.1. Mas, afinal, o que é Pesquisa Operacional? 
A partir deste momento, vamos explicar a você o que é a Pesquisa Operacional. Neste primeiro momento, iremos considerar esse conceito do ponto de vista de autores diferentes. Esteja atento como cada um deles define esse tipo de pesquisa.
Hillier e Lieberman (2006) a definem como o próprio nome “pesquisa sobre operações”. Pesquisa no sentido de se buscar um método científico para investigar o problema, começando pela sua observação e formulação, representação, conclusão, experimentação, validação e implementação.
Segundo Medeiros (1998), a Pesquisa Operacional é um método científico de tomada de decisões e consiste na descrição de um sistema organizado com o auxílio de um modelo.
Já para Andrade (2000), resume-se em construir um modelo de sistema real existente, como meio de analisar e compreender o comportamento da situação, com o intuito de apresentar o resultado que se almeja.
Ainda segundo este autor, PO é uma metodologia administrativa que agrega quatro ciências fundamentais para o processo de tomada de decisão: economia, matemática, estatística e informática, oferecendo aos gerentes um conjunto de métodos e modelos para o processo de analise e tomada de decisão.
O conceito de Pesquisa Operacional se diferencia entre os autores, porém não se contradiz, o que significa que se complementam, de forma que você possa formar o seu próprio conceito, baseado em ideias já estabelecidas e com credibilidade científica.
A partir de informações da realidade, torna-se necessária uma simplificação do real, através da construção de um modelo. E como fazer?
A primeira etapa é levantar as variáveis principais do problema, sendo que aquilo que é real muitas vezes é formado por diversas variáveis complexas, e que podem não estar definidas. A partir desse pressuposto, é elaborado um novo ambiente em que as variáveis são reduzidas e por si só ditarão o comportamento da situação, podendo ser modeladas, para efeito de análise.
Esse processo consiste em criar uma estrutura simplificada, capaz de representar a realidade. Para melhor visualização, veja a figura abaixo, observe:
Os problemas, geralmente, são definidos em forma do objetivo, por exemplo, aumentar a rentabilidade, ou em forma de restrições, como por exemplo, a capacidade máxima produtiva. Sendo assim, veremos as fases de um estudo, utilizando a Pesquisa Operacional. Vamos lá?
1.2. Fases de um estudo
Agora, indicaremos as principais fases de um estudo que aplica a Pesquisa Operacional. Vale ressaltar que essa sequência de fases não é absoluta, podendo variar de acordo com cada pessoa ou empresa, pois envolve o tipo de problema em análise e o ambiente em que está envolvido.
De acordo com Andrade (1998), as principais fases são:
Fonte: Andrade (1998, p. 10).
O esquema acima parece ser muito simples, não é? Mas para que você não tenha dúvidas sobre esse assunto, antes de avançar em nossos estudos, vamos considerar cada uma dessas seis fases. Preste muita atenção!
1) Definição do Problema
 Esta fase consiste, exatamente, em reconhecer que existe um problema e que é necessário tomar a decisão mais adequada para solucioná-lo. Baseia-se em três aspectos principais:
I. Descrição exata do objetivo;
II. Identificação das alternativas de decisão existentes;
III. Reconhecimento das limitações, restrições e exigências do sistema.
É essencial que estes aspectos sejam discutidos e acatados por todos os envolvidos, pois assim as soluções finais passam a ser acatadas e validadas, sem questionamentos quanto à sua confiabilidade.
2) Construção do Modelo 
Nesta fase, procura-se identificar o modelo mais adequado ao problema levantado na fase da Definição do Problema. É considerada a fase mais complexa, pois compromete todas as outras fases. Os modelos mais utilizados são os modelos matemáticos que serão tratados nas Unidades a seguir, como o modelo de programaçãolinear.
3) Solução do Modelo
Como o próprio nome diz, é a fase de encontrar a solução, através do modelo escolhido.
4) Validação do Modelo
A validação é necessária, pois analisa o desempenho dos dados contemplados e torna-se possível uma verificação da consistência entre os dados inseridos e as informações resultantes.
Um modelo é considerado válido, segundo Andrade (1998), quando ele for capaz de fornecer uma previsão aceitável do comportamento do sistema e uma resposta que possa contribuir para a qualidade da decisão a ser tomada.
É importante citar que a validação é feita através da relação entre os resultados obtidos e algum comportamento esperado do novo processo na organização.
5) Implementação da Solução
Refere-se à transformação dos resultados obtidos em regras operacionais. Também é considerada como uma fase complexa, pois altera a situação existente. É comum encontrar resistência e oposições por parte da equipe nesta fase. 
6) Avaliação Final
A avaliação dos resultados deve aparecer em todas as fases, pois garantirá uma melhor adequação das decisões às necessidades da organização e aceitação de todas as pessoas e áreas envolvidas. 
Como falado anteriormente, não há regras quanto às fases de um estudo em Pesquisa Operacional (PO).
Sob o ponto de vista do autor Medeiros et al (1998), as fases seriam:
1) Formulação do Problema;
2) Construção do Modelo do Sistema;
3) Cálculo da Solução Através do Modelo;
4) Teste do Modelo e da Solução;
5) Estabelecimento de Controles de Solução;
6) Implantação e Acompanhamento.
O modelo acima é familiar? Se você tem essa impressão não está errado sabe por quê? Esse modelo apresentado por Medeiros é semelhante ao que foi apresentado por Andrade. Vamos observar no quadro comparativo abaixo nomenclatura por cada um desses autores para as fases apresentadas:
	Fase
	Modelo 1- Andrade
	Modelo 2- Medeiros
	1
	Definição do Problema
	Formulação do Problema
	2
	Construção do Modelo
	Construção do Modelo do sistema
	3
	Solução do Modelo
	Cálculo da Solução Através do Modelo
	4
	Validação do Modelo
	Teste do Modelo e da Solução
	5
	Implementação da Solução
	Estabelecimento de Controles de Solução
	6
	Avaliação Final
	Implantação e Acompanhamento
Ressalta-se a fase 2, Construção do modelo do sistema, em que Medeiros vai defender a ênfase em modelos matemáticos, mostrando que são formados por um conjunto de equações e inequações, que vão revelar a função objetivo e as limitações de cada problema, sendo formadas por variáveis, o que veremos mais a frente. 
É fato que a PO teve um grande impacto na melhoria da eficiência das organizações. Apenas para exemplificar, levantamos alguns exemplos de aplicabilidade da PO nas estratégias de grande empresas mundiais, o ano em que foi publicado e o que foi gerado de economia. Veja a tabela a seguir.
	EMPRESAS
	APLICAÇÃO
	ANO
	ECONOMIA ANUAL (US$)
	United Airlines
	Programar turnos de trabalho nos balcões de reserva para atender às necessidades dos clientes a um custo mínimo.
	1986
	6 milhões
	Texaco, Inc
	Misturar, de forma otimizada, a produtos da gasolina, componentes disponíveis, visando atender às exigências de qualidade e de comercialização.
	1989
	30 milhões
	IBM
	Integrar uma rede nacional de inventários de peças de reposição para melhorar os serviços de suporte.
	1990
	20 milhões
	AT&T
	Desenvolver um sistema baseado em PC`s para orientar clientes comerciais no projeto de call centers.
	1993
	750 milhões
	Samsung Electronics
	Desenvolver métodos de redução de tempos de fabricação e níveis de estoques.
	2002
	200 milhões a mais em receitas
Fonte: Hillier e Liberman , 2006, p.4.
1.2.1. O modelo no processo de decisão
Conforme vimos na unidade 1, e ainda segundo Andrade (2000), o processo de decisão é caracterizado por um alto conteúdo de racionalidade e é desenvolvido em ambientes especialmente construídos para propiciar condições adequadas para decisões de qualidade. Em todos os casos, quer se trate de uma decisão pessoal ou empresarial, o processo seguido para se chegar a uma decisão é o mesmo. Ele é tão mais simples e intuitivo quanto mais simples for a decisão.
A pessoa toma contato com o problema (percepção do problema), procura entendê-lo, procurando defini-lo bem, procura enxergar a sua importância, o seu valor, as consequências da ação ou da falta dela, cria alternativas de solução, estabelece critérios para escolha da melhor alternativa e chega a uma conclusão final. 
A figura a seguir ilustra melhor este processo.
Os modelos permitem às pessoas envolvidas no problema a visualização do sistema real em análise, a representação das informações e suas inter-relações, a sistemática de análise e avaliação de cada alternativa e ainda o instrumento de comunicação e discussão com outras pessoas. 
Esse processo pode ser usado em qualquer situação, seja de uma simples escolha de que produto comprar, entre dois tipos disponíveis, até a escolha de qual plano de produção é o mais adequado para uma empresa. 
Para os problemas mais simples, utilizamos os nossos próprios modelos mentais, que resultam da nossa experiência, dos nossos valores e crenças e da nossa formação, que são únicos. Já para problemas complexos, muitas vezes necessitamos de modelos que precisam da utilização de computadores para serem resolvidos.
Vamos ver exemplos de cada um desses modelos?
1.2.1.1. Modelo Mental
Uma dona de casa vai a um supermercado comprar leite para sua casa. Ela precisa decidir entre diversos produtos que estão expostos e vai seguir intuitivamente um modelo de decisão baseado no raciocínio lógico, através do qual procurará elencar as vantagens e desvantagens de cada alternativa, segundo seus próprios critérios de decisão. 
Assim, ela pode identificar intuitivamente algumas diferenças, analisando estes fatores para comparação: 
· Custo;
· Embalagem;
· Valores nutricionais;
· Efeitos para a saúde (integral x desnatado);
· Teor de gordura; 
· Outros.
O número de fatores que podem ser utilizados para fazer essa comparação é muito grande, mas ela só ira avaliar aqueles que ela julga mais importantes, atribuindo pesos para cada um deles. Dessa maneira, ela irá escolher aquele produto que mais se aproximar dos critérios que ela julga fundamentais para a sua escolha.
É importante ressaltar que outra dona de casa pode chegar a escolhas diferentes, ou até mesmo iguais, porém devido a fatores diferentes.
Não foi necessário construir um modelo formal para avaliar as consequências de cada alternativa, a decisão será tomada com base no conhecimento do assunto, na experiência e na racionalidade do processo de análise. A seguir iremos considerar outra situação na qual será necessário utilizar o modelo Formal. Fique atento!
1.2.1.2. Modelo Formal
A partir de um determinado nível de complexidade, torna-se quase impossível estimar corretamente as implicações de uma decisão sem avaliar detalhadamente as informações disponíveis de uma forma lógica e ordenada. Para que você compreenda melhor esse assunto, vamos ver um exemplo prático, citado por Andrade (2000), adaptado pelos autores:
Uma empresa produz vários produtos, que necessitam de uma certa quantidade de mão-de-obra e de matéria-prima para serem produzidos. O problema aqui é calcular as quantidades a serem produzidas de cada um dos produtos, de forma a maximizar a margem de lucro e satisfazer ao mesmo tempo as restrições de mão-de-obra, de matéria-prima e de demanda. Trata-se de um problema típico da Administração da Produção. Os fatores a serem considerados para a solução do problema são:
· Quantidade de mão-de-obra necessária para produzir uma unidade de cada produto;
· Quantidade de matéria-prima necessária para produzir uma unidade de cada produto;
· Custo por unidade de mão-de-obra;
· Custo por unidade de matéria-prima;
· Disponibilidade de mão-de-obra;
· Disponibilidade de matéria-prima;
· Preço unitário de venda de cada produto;
· Demanda de cada produto;
· Restrições técnicas ou tecnológicas.
As alternativas possíveisde planejamento da produção (solução do problema) devem contemplar as informações gerenciais que são fornecidas através de:
· Margem de lucro de cada alternativa;
· Contribuição de cada produto para o lucro;
· Quantidade a produzir de cada produto;
· Quantidade utilizada de mão-de-obra para cada produto;
· Quantidade utilizada de matéria-prima para cada produto; 
· Etc.
Assim, as variáveis são muitas e fica praticamente impossível resolver o problema usando um modelo mental, precisamos de algum modelo formal que nos permita analisar o problema.
Um exemplo deste tipo de modelo pode ser visto na figura a seguir.
Segundo Andrade (2000), este tipo de modelo deve permitir:
a) Representar as relações entre o lucro, o custo e as quantidades disponíveis de mão-de-obra e matéria-prima; 
b) Representar o processo de conversão destas quantidades em produtos;
c) Gerar soluções que respeitem as restrições de disponibilidade de mão-de-obra, matéria-prima, técnicas, tecnológicas e de demanda. 
Para entendermos melhor o modelo, precisamos conhecer quais são os fatores envolvidos nele, o que chamamos de Variáveis.
1.2.1.3. Variáveis
Variáveis são os fatores envolvidos no problema cuja identificação permite compreender a natureza do problema e fornecer elementos para analise e conclusão. São chamadas de variáveis porque podem assumir valores diversos durante o desenvolvimento da solução.
Citando novamente Andrade (2000), podemos classificar as variáveis de um modelo de decisão em três categorias:
1. Variáveis de Decisão;
2. Variáveis Controladas ou Endógenas;
3. Variáveis Não-Controladas ou Exógenas.
Para que você não tenha dúvidas sobre o significado de cada uma dessas categorias, fique atento às definições que serão dadas a seguir. 
Variáveis de Decisão( São aquelas que fornecem informações que servirão de base para chegar a uma decisão. São variáveis conhecidas, em que são atribuídas valor a cada uma delas. Por exemplo, numa área de vendas, a variável de decisão poderia ser a quantidade a ser disponibilizada num período, para atender a demanda.
Variáveis Controladas ( É uma variável gerada pelo próprio modelo, durante o processo de solução, por isto é chamada de endógena. Depende dos dados fornecidos, das hipóteses estabelecidas e da própria estrutura do modelo. 
Variáveis Não-Controladas (São os fatores ou dados externos ao problema, por isto o nome de exógenas. Representam as hipóteses assumidas ou as restrições que devem ser respeitadas. São as variáveis que estão fora do controle de um gestor. Por exemplo, a demanda por produtos.
Você deve estar pensando, nossa que complicação! 
Calma! Mais à frente, veremos um exemplo para entendermos melhor. Então, vamos para o próximo passo, que é conhecer os tipos de modelos.
1.2.1.4. Tipos de Modelos
Como vimos na Unidade 1, foram citados os tipos de modelo, que são:
· Modelos Conceituais;
· Modelos Heurísticos; 
· Modelos Matemáticos ou Simbólicos.
Você saberia explicar no que consistem esses modelos? É vital que você tenha esse assunto bem claro. Visando facilitar seu entendimento, elaboramos uma descrição de cada modelo descrito acima. Preste muita atenção.
 Modelos Conceituais( Relacionam de forma sequencial e lógica as informações e as fases do processo de decisão, de forma a permitir o desenvolvimento da solução de maneira controlada e consistente com os objetivos. Um exemplo deste modelo é a figura apresentada na página 5, que nos mostra as fases de um estudo de PO.
 Modelos Heurísticos( São usados quando o problema é muito complexo e é impraticável ou extremamente caro utilizar equações matemáticas. São modelos baseados em regras empíricas ou intuitivas, que permitem avançar para soluções mais elaboradas. Um bom exemplo são aqueles que se utilizam das técnicas de “inteligência artificial”.
 Modelos Matemáticos ou Simbólicos( São baseados no pressuposto de que todas as informações e variáveis podem ser quantificadas. Para tanto, usamos símbolos e funções matemáticas para representá-las. Eles são divididos em dois grandes tipos: simulação e otimização, que serão detalhados, a seguir.
Modelos de Simulação segundo Medeiros et al (1998), simular significa reproduzir o funcionamento de um sistema real com o auxilio de um modelo, o que permite testar algumas hipóteses sobre o valor de variáveis controladas, dando a quem faz a análise um considerável grau de liberdade e flexibilidade com relação à escolha da ação mais adequada. As conclusões são usadas para melhorar o desempenho do sistema em analise.
Segundo Andrade (2000), isso significa que podem ser criados ambientes futuros possíveis e as alternativas pode ser testadas com perguntas do tipo: “E se fizer isso, o que acontecerá com aquilo?” 
Uma característica importante é que o critério de escolha da melhor alternativa não é definido na estrutura do modelo, ou seja, é externo a ele.
Na figura, podemos ver o processo de decisão com modelos de simulação. 
Modelos de Otimização: não permitem flexibilidade na escolha de alternativas. Segundo Andrade (2000), são estruturados para selecionar uma única alternativa de solução ÓTIMA, conforme critérios definidos previamente. Nesse caso, o critério faz parte da estrutura do modelo e a melhor alternativa, ou alternativa ÓTIMA é obtida através de análises matemáticas, que usam métodos sistemáticos de solução chamados algoritmos. São métodos especializados e muito utilizados em problemas em que as variáveis podem assumir muitos valores ou variar em intervalos muito amplos. 
Na figura a seguir, podemos ver o processo de decisão com modelos de otimização. 
Nas unidades seguintes, mais precisamente na unidade 4, teremos a oportunidade de detalhar a aplicação desses modelos, através de exemplos e exercícios.
Anime-se e vamos lá !!!
2. Teoria na Prática 
A reportagem abaixo, divulgada pela Gazeta Mercantil, mostra uma importante decisão que uma das maiores empresas produtoras de papel teve que tomar para conseguir competitividade no mercado internacional. De acordo com as previsões de demanda, a Indústria Suzano precisou investir em uma nova linha de produção para satisfazer um concorrido mercado, cobiçado por grandes empresas de todo o mundo.
Para a tomada de decisão, houve a necessidade de aplicação de modelos, possibilitando confiança e credibilidade quanto ao novo posicionamento.
Leia o texto, com atenção, e veja a identificação das variáveis logo em seguida!
Suzano reformula logística para sustentar expansão da produção
Empresas
Depois de aplicar US$ 1,3 bilhão em uma nova linha de produção de celulose em Mucuri, na Bahia - o que elevou sua produção em um milhão de toneladas destinadas exclusivamente ao demandado mercado internacional - a Suzano se deparou com duas variáveis que não estavam delineadas em seu projeto de viabilidade do investimento.
A desvalorização de mais de 40% na cotação do dólar, que estabelece os preços da celulose no mercado internacional, e a pressão dos custos provocada pelo aumento do combustível. Diante dos desafios da nova realidade o jeito foi atacar o ponto mais sensível de toda a operação, a área de logística, responsável por 20% dos custos totais da companhia.
"Neste cenário, se a operação não for enxuta e eficiente as margens começam a se estreitar demais", explica o diretor executivo de operações, Ernesto Pousada. Mesmo com a alta dos preços da celulose no mercado internacional, a receita em dólar não tem sido suficiente para compensar os custos pagos em real, de acordo com o executivo. 
Com a nova realidade, que ampliou sua capacidade de exportação de 40% para 60%, a Suzano estabeleceu três pilares básicos: revisão das parcerias em transporte, recursos humanos e tecnologia. Assim, a empresa redimensionou e reestruturou as parcerias logísticas. "Revisamos todos os contratos com nossos fornecedores, seja rodoviário ou naval", explica. Isso incluiu uma redução do número de fornecedores para ampliação do controle logístico e melhoria no contato com os clientes. O objetivo é ampliar a qualidadedo atendimento e rapidez na entrega. 
Como é uma grande exportadora brasileira em contêiner, a empresa conseguiu, com essas revisões, economizar cerca de R$ 50 milhões. "No final, o operador logístico é o contato da Suzano com o cliente e pode comprometer a imagem da empresa", diz Pousada, acrescentando que a meta, com essa mudança, é atender a 95% dos pedidos dentro do prazo, superando os atuais 90%. 
Outro ponto essencial foi a contratação de pessoal apto a atender o cliente da melhor forma possível. E o terceiro ponto fundamental foi a adoção de novas tecnologias de informação, que permitem rastrear toda a cadeia da celulose, desde a entrada da madeira nas fábricas até a entrega dos fardos em seus destinos. Para isso, foi implantado um Centro de Controle Logístico na Bahia que utiliza tecnologia GPS para rastreamento de todo o trajeto da madeira - da floresta até as fábricas - para garantir controle total dos insumos, organização dos caminhões ao redor da planta e permitir o mapeamento completo da produção. 
O projeto completo, orçado em US$ 1 milhão, permitirá uma economia de R$ 100 milhões, incluindo os ganhos dos contratos, e garantirá maior competitividade à companhia para consolidar-se como um dos grandes fornecedores mundiais de celulose. 
"Com este investimento teremos um maior ganho maior de produtividade e eficiência, o que impacta diretamente nos nossos resultados", diz Pousada. Fora da fábrica, a tecnologia permite ainda saber onde a carga está e quando será entregue, ampliando ainda mais a racionalização do processo de negócio de papel e celulose. 
Para o monitoramento do transporte de contêineres, foi desenvolvido em parceria com a GT Nexus e a Multicom.net uma nova ferramenta que permitirá à Suzano visualizar a posição de seus navios nos oceanos em todo o mundo. Ainda esse ano será concluído o projeto de automação dos terminais nos portos, o que permitirá ter visibilidade completa dos estoques internacionais. 
"Conseguiremos saber quais são os portos mais eficientes e aqueles onde existem gargalos", explica Pousada.
(Fonte: Disponivel em: www.multicomnet.com.br/arquivos/projeto_cecol_gazeta_mercantil.doc Acesso em: 28/12/2009).
Vamos encontrar exemplos de variáveis essenciais para iniciarmos a análise! Não se esqueça de que a primeira tarefa a fazer é delimitar o problema.
Problema: Investir em um projeto de expansão da produção de uma fábrica, de forma a obter o máximo retorno.
Variáveis de decisão: taxa de retorno para cada alternativa do projeto; custo de oportunidade; demanda internacional. 
Variáveis Controladas: valor final do investimento; custos de implantação.
Variáveis Não-controladas: projeção da demanda dos produtos a serem produzidos; taxas cambiais. 
3. Recapitulando 
Pesquisa Operacional:
Pesquisa Operacional ou PO é um campo multidisciplinar de conhecimento científico utilizado para fazer frente aos problemas de tomada de decisão. Identifica as soluções que melhoram os resultados anteriores significativamente com relação a desempenho e otimização.
Características:
· Aplicação em problemas decisórios do cotidiano das empresas,seja ela de bens ou serviços e em todas as áreas de negócios, como: finanças, marketing, operações, logística e gerenciamento de pessoal, nos setores públicos e privados. 
· Investimento necessário para o desenvolvimento e a implementação de um método de PO é relativamente pequeno e o período de retorno também.
· Utilização de modelos para representar o mundo real.
Principais fases:
· Formular o problema;
· Construção de um modelo para representar o sistema;
· Achar ou deduzir uma solução para o modelo;
· Testar o modelo e a solução;
· Controlar os resultados;
· Implementar a solução.
Tipos de Modelos:
· Mentais, usados para a solução de problemas simples e 
· Modelos formais, que são utilizados para a solução de problemas mais complexos.
Que ainda podem sofrer mais uma classificação:
· Modelos conceituais;
· Modelos heurísticos; 
· Modelos matemáticos ou simbólicos, que podem ser de simulação ou otimização.
Variáveis:
· Variáveis de decisão, que são aquelas que fornecem informações que servirão de base para chegar a uma decisão. São variáveis conhecidas, controladas ou não.
Unidade 3: Implantação da Estratégia para Processos
1. Conteúdo Didático 
Nesta unidade, iremos nos aprofundar um pouco mais nas ferramentas e metodologias utilizadas para implantação da estratégia nas empresas e que foram citadas na Unidade1. Como já dissemos, a adoção das modernas técnicas gerenciais objetivam criar um ambiente propício à Tomada de Decisão e podem ser consideradas como um ponto forte na avaliação da competitividade da empresa no mercado. 
Iremos introduzir essas metodologias em nossos estudos como uma ferramenta para a implantação da estratégia e melhoria da qualidade das decisões nas organizações, com o objetivo de alcançar um desempenho satisfatório. Vamos seguir em frente...
1.1. Conceitos
Relembrando o que vimos na Unidade1, a implementação da estratégia é um processo e não um evento, e sempre acontecem situações novas que necessitam de reavaliação da estratégia e ajustes corretivos. A busca de melhores maneiras de executar as estratégias é um processo contínuo. Assim, podemos dizer, fazendo uma adaptação de Andrade (2000), que o Planejamento dentro de uma empresa pode ser visto com dois enfoques:
· Enfoque Clássico: Busca da otimização de recursos (humanos, financeiros, tempo, materiais, etc.).
· Enfoque Atual: Identificação correta do problema (ou ainda, identificação do problema correto).
E podemos afirmar, sem dúvida alguma, que:
 “Um planejamento mal feito pode ser pior que a falta de planejamento”. (SERRAVITE, 2009)
Para iniciarmos nossos estudos, vamos ver quais são os conceitos de Projeto e Processos, pois muita gente confunde os dois.
· Projeto: Combinação de atividades inter-relacionadas que devem ser executadas em uma determinada ordem, para que sejam completadas. As atividades não são repetitivas e têm início, meio e fim. Cada projeto é único. 
Ex.: Construção de uma linha de montagem para produção de 01 carro. 
· Processos: Combinação de atividades inter-relacionadas que devem ser executadas em uma determinada ordem para que sejam completadas. Porém, as atividades são repetitivas, rotineiras, e não se encerram.
Ex.: Montagem do carro
Com a colocação desses conceitos, vamos começar o estudo das técnicas utilizadas para Planejamento, Programação e Controle de Projetos e Processos, como aquelas que visam à implantação da estratégia, através do gerenciamento dos processos. Vamos lá?
1.2. Gerenciamento pelas Diretrizes (GD)
Nesta metodologia, vamos nos apoiar no trabalho desenvolvido pelo prof. Vicente Falconi Campos, conhecido nacional e internacionalmente por ser um dos maiores conhecedores do assunto, tendo dedicado grande parte da sua vida ao estudo, desenvolvimento, implantação e acompanhamento desta e de outras metodologias ligadas ao que se costuma chamar de TQM ou TOTAL QUALITY MANAGEMENT. 
Vamos introduzir os conceitos, a sequência e as regras que devem ser seguidas, para que possamos implantar o Gerenciamento pelas Diretrizes numa empresa. 
Faremos isso como se fosse uma “receita de bolo” que deve ser seguida, mas que pode e deve ser adaptada ao “gosto” de cada um, ou seja, à “cultura” da empresa, pois, senão, não irá funcionar! Vamos ver como é isso? 
1.2.1. Fases de Implantação
Para a implantação desta ferramenta, devemos nos apoiar nos seguintes passos:
1. Preparação do Gerenciamento pelas Diretrizes (GD);
2. Como estabelecer a primeira meta anual;
3. Como estabelecer a primeira diretriz do presidente;
4. Como conduzir o primeiro desdobramento das diretrizes;
5. Como conduzir a execução das medidas;
6. Como verificar o atingimento das metas;
7. Como conduzir o diagnóstico das diretrizes;
8. Como fazer a reflexão;
9. Como incorporar os resultados do gerenciamento pelas diretrizes no gerenciamento da rotina do trabalho do dia a dia;
10. Como padronizar o sistema de gerenciamentopelas diretrizes.
Agora que você já sabe quais passos são necessários percorrer, vamos detalhar o que deve ser em cada um desses momentos. Fique atento, é muito importante a execução correta deles, pois isso garantirá o êxito da implantação do Gerenciamento pelas Diretrizes na empresa.
· Passo 1: Preparação para o GD
A preparação do Gerenciamento de Diretrizes consiste em: identificar, levantar informações e documentos essenciais. 
· Passo 2: Primeira Meta Anual
As metas são escolhidas após análise dos resultados do GD do ano anterior (Reflexão Anual) e da capacidade da organização em responder às necessidades previstas em seus Planos de Médio e Longo Prazo. O atingimento das metas é favorecido pelo domínio das técnicas de Gerenciamento da Rotina do Trabalho do Dia a Dia e do PDCA por parte de todas as pessoas/setores da empresa.
Apenas relembrando: O que é PDCA?
Mais uma vez, vamos usar a definição do prof. Falconi, Campos (2002), que é aquela que mais se aproxima do significado do termo em inglês:
P- Planejar (Plan) 
D- Desenvolver (Do)
C- Checar (Check)
A – Agir (Act)
Caso a organização não tenha feito o GD anteriormente, ela deve:
· Avaliar a situação organizacional, considerando pontos fortes e fracos da organização;
· Estabelecer UMA meta atingível focada na maior oportunidade de negócios da organização, sendo que, nos próximos anos, poderão existir até três metas.
O ideal é de que esta meta seja acompanhada por todos. Por isso, é muito utilizada a Gestão à Vista, em que os resultados são afixados em local público e todos têm acesso ao seu acompanhamento.
· Passo 3: Diretriz do Presidente
A diretriz engloba metas e medidas necessárias para um resultado satisfatório, que é consequência da solução de problemas, considerados como a diferença entre a meta e a situação atual.
Para estabelecer diretrizes, devem estar presentes representantes da Presidência, das Diretorias, da área de Qualidade e, eventualmente se houver, da Consultoria.
· Passo 4: Desdobrar Diretrizes
As metas devem ser detalhadas, realizáveis e viáveis, partindo sempre da necessidade da organização e do consenso e equilíbrio das diretrizes discutidas e aprovadas pela presidência e diretorias.
Dizemos que as metas estabelecidas pela presidência são desdobráveis às Diretorias. Por exemplo: se a diretriz da Presidência é “Aumentar o faturamento”, para a Diretoria Comercial, a Meta seria: “Aumentar as vendas para 1.200 peças/mês até dezembro de 2010”. 
O importante é que o resultado do somatório de todas as metas de todas as Diretorias deve ser suficiente para atingir a diretriz do Presidente.
Vale citar que o desdobramento de uma diretriz estará completo quando resultar em Planos de Ação, que são de fato o produto de um Planejamento.
Apenas relembrando, o Plano de Ação, na maioria dos casos, utiliza a metodologia da Qualidade 5W e 2H, em que: 
Acentuar o quê? E por quê (separado)
· Passo 5: Execução das Medidas
Os Gestores devem estar em contínuo acompanhamento das ações para atingir as metas.
É importante a identificação do problema ou fenômeno e, a partir daí, gerar ações que visem a um melhor aproveitamento e resultado.
Esse passo exige um envolvimento de toda a equipe, sob a coordenação e responsabilidade de um Gestor, que precisa ter uma visão assertiva e conciliadora frente aos problemas apontados pela equipe.
· Passo 6: Atingimento de Metas
Para gerenciar todas as ações necessárias, prioritárias e suficientes para atingir a meta, por melhor que seja a capacidade de planejamento da equipe, é necessária a criação de itens de controle.
Caso o item de controle indique que a meta não está sendo atingida, é sinal de que podem existir outros fatores importantes no processo, que afetam o resultado desejado e que não foram considerados. Esses fatores precisam ser encontrados através da análise do processo.
Quando há a indicação de que uma meta não foi atingida, dizemos que há uma Anomalia.
· Passo 7: Diagnósticos das Diretrizes
O diagnóstico se assemelha ao trabalho de um médico ao procurar constatar os sintomas de um doente e localizar as causas desses sintomas para subsequente tratamento.
O diagnóstico feito pela Presidência é conduzido, em princípio, para que possam verificar o nível de atingimento das metas decorrentes da Diretriz e se o GD está sendo promovido de forma efetiva.
· Passo 8: Reflexão
Não existe Gerenciamento pelas Diretrizes sem a prática da reflexão.
As análises dos resultados alcançados são feitas pelos níveis gerenciais da organização, trimestralmente, e o relato resultante desta análise é divulgado no chamado “Relatório de Reflexão”.
Os resultados e experiências do ano corrente são resumidos no Relatório de Reflexão Anual, cujo exemplo podemos ver na figura a seguir.
Fonte: Campos (2002, p.155).
· Passo 9: Incorporação dos Resultados na Rotina
Após reflexão e análise dos resultados, estes devem ser incorporados no Gerenciamento da Rotina. Para isso, deve-se atentar para dois pontos:
1. Transferência do resultado de atingimento da meta (incorporação do novo item de controle);
2. Transferência do conteúdo da execução da medida (alterar procedimentos operacionais).
· Passo 10: Padronização do SGD
O Sistema de Gerenciamento pelas Diretrizes deve ser considerado como um processo qualquer. Por isso, é necessário padronizar todo esse processo, através de um “Manual do Gerenciamento pelas Diretrizes”.
Seguidos esses passos, respeitando as particularidades de cada organização, o Gerenciamento de Diretrizes estará implantado e será uma importante ferramenta para acompanhamento do Planejamento, visando à melhoria nas decisões e nos resultados.
No próximo item, veremos uma outra ferramenta, também para apoiar o Planejamento Estratégico das organizações, chamado Balanced Scorecard.
1.3. Balanced Scorecard (BSC)
Essa metodologia também é utilizada para implantação e acompanhamento da estratégia, através do gerenciamento dos processos. Iremos nos apoiar em grandes mestres da área, como Kaplan e Norton, autores do livro “A estratégia em Ação” (1997) e autores do primeiro artigo sobre BSC (1992), chamado “The Balanced Scorecard – Measures that Drive Performance”, publicado pela Harvard Business Review.
Surgiu entre os sistemas contemporâneos de mensuração e avaliação de desempenho, em 1990, quando o Instituto Norlan Norton, unidade de pesquisa e desenvolvimento da KPMG, patrocinou um estudo chamado “Measuring Performance in the Organization of the Future.”, com o objetivo de avaliar a forma como os executivos de empresas se sentiam seguros com os métodos existentes de avaliação do desempenho empresarial.
Apurou-se nesta pesquisa que os objetivos estratégicos são atingidos quando a alta administração é capaz de difundir uma visão comum e induzir ações relevantes para que seja atingido o sucesso empresarial. A terminologia balanced, normalmente, é utilizada para ressaltar o equilíbrio entre os objetivos empresariais de curto e longo prazo e a utilização de medidas financeiras e não financeiras. Por sua vez, o termo scorecard é utilizado para evidenciar a maneira como os resultados são demonstrados.
Afinal, o que é isso?
De acordo com Kaplan e Norton (1997), é um sistema de medição de desempenho que, além do foco tradicional, controle, é um sistema gerencial que também tem foco na estratégia.
Ainda segundo seus idealizadores, é um instrumento que integra as medidas derivadas da estratégia sem menosprezar o desempenho passado, sob quatro perspectivas diferentes. Assim, esse modelo traduz a missão e a estratégia da empresa em objetivos e medidas tangíveis. As medidas representam o equilíbrio entre os indicadores externos (voltados para acionistas e clientes) e as medidas internas dos processos críticos de negócios (como a inovação, o aprendizado e o crescimento).
Ele procura esclarecer e traduzir a visão estratégica da empresa, através do planejamento e estabelecimento de metas, fazendo a comunicação e vinculação delas e dando feedback, que proporciona o que podemos chamar de aprendizado estratégico.Podemos entender melhor essa definição através da figura a seguir:
Fonte: Kaplan e Norton (2005, p.12).
O Balanced Scorecard procura responder às seguintes questões:
· O que gera valor?
· O que destrói valor?
· Como construir e gerenciar os ativos intangíveis?
· Como agregar vantagens competitivas ao negócio?
A partir das respostas, torna-se possível identificar os objetivos mais importantes para os quais a organização deve dirigir atenção e recursos, além de criar as bases de um sistema de gestão estratégica que ordena temas organizacionais, informações e um conjunto de processos gerenciais críticos.
Para a criação dessa base de gestão, o BSC vai privilegiar os elos entre as diversas áreas, tendo como diretriz a sua própria estratégia. Por isso, antes de iniciar o processo de criação e implantação do BSC, a empresa deve tomar duas providências:
1. Obter consenso na alta administração sobre objetivos estratégicos relacionados à adoção desta ferramenta;
2. Definir o líder do processo, geralmente um alto executivo da organização.
	Diretrizes Estratégicas
	Perspectivas do BSC
	
	Financeira
	Dos Clientes
	Dos Processos
	Do Aprendizado e do Conhecimento
	Empresas Individuais (membros da Cadeia)
	Excelência na utilização de ativos
	Melhorar o ciclo e Fluxo de caixa; Aumentar a receita de vendas; e Melhorar o retorno sobre o investimento (ROI). 
	
	Reduzir a quantidade de Inventário e aumentar a acuracidade das revisões.
	Incentivar sugestões dos empregados para a implementação de melhorias contínuas.
	
	Confiabilidade e
Responsabilidade
	
	Nível de satisfação dos clientes.
	Melhorar a qualidade e melhorar a utilização da capacidade.
	
	
	Agilidade
	
	Melhorar o tempo de ciclo para atendimento dos clientes (lead time).
	Melhorar a flexibilidade (volume, mix, planejamento da produção, entrega e introdução de novos produtos) e melhorar a lead time.
	
	
	Redução de Custos
	
	
	Redução de custos dos processos: reduzir custos com garantia, devolução e concessão de descontos e reduzir custos com materiais/ produtos.
	
	De Cooperação e de Colaboração (membros da Cadeia)
	Planejamento em Conjunto
	
	
	Planejar desenvolvimentos de produtos e processos de abastecimento e distribuição.
	Planejar a troca de informações entre as empresas e os membros da cadeia.
	
	Ações Colaborativas
Conjuntas
	Influência do Relacionamento EVA
e no lucro das empresas.
	Satisfação dos clientes finais na cadeia
envolvida.
	Desenvolver esforços conjuntos para melhorar a qualidade e tempo, resolver problemas e eliminar atividades duplicadas e desperdícios nos processos e reduzir custos de processos e interface entre os membros da cadeia. 
	Nível de automação nos processos de contato e nível de troca e compartilhamento
de informações.
1.3.1. Perspectiva Financeira
As medidas financeiras são valiosas para sintetizar as consequências econômicas imediatas de ações consumadas e indicam se a estratégia de uma empresa, sua implementação e execução estão contribuindo para a melhoria dos resultados financeiros.
Os objetivos financeiros devem servir de foco para objetivos das outras perspectivas, como clientes, processos internos, crescimento e aprendizado. Exemplos de indicadores dessa perspectiva são:
· Redução de custos;
· Retorno sobre Investimento (ROI);
· Valor Econômico Agregado (EVA).
1.3.2. Perspectiva dos Clientes
Na perspectiva dos clientes do BSC, as empresas devem identificar os segmentos de clientes e mercado nos quais desejam competir. Esses segmentos representam as fontes que irão produzir o componente de receita dos objetivos financeiros da empresa.
A perspectiva dos clientes permite que as organizações alinhem suas medidas essenciais de resultados relacionados a clientes – satisfação, fidelidade, retenção, captação e lucratividade – com segmentos específicos de clientes e mercado.
Além de satisfazer e encantar o cliente, as empresas devem, na perspectiva dos clientes do Balanced Scorecard, traduzir suas declarações de missão e estratégia em objetivos específicos baseados no mercado e nos clientes.
Os indicadores mais utilizados para mensurar essa perspectiva são:
· Participação de Mercado;
· Retenção de Clientes;
· Captação de Clientes;
· Satisfação de Clientes;
· Lucratividade de Clientes.
1.3.3. Perspectiva dos Processos Internos
Derivam de estratégias explícitas voltadas para o atendimento das expectativas dos clientes-alvo, conforme podemos visualizar na figura a seguir, de acordo com Kaplan e Norton (1997).
Fonte: Autores. 
O processo de inovação está sempre presente nessa perspectiva, pois deve-se procurar não só manter o mercado atual, como conquistar novos mercados, através do desenvolvimento de novos produtos e serviços.
1.3.4. Perspectiva Aprendizado / Crescimento
Os objetivos nas perspectivas financeiras, do cliente e dos processos internos, revelam onde a empresa deve se destacar para obter um desempenho excepcional. Já os objetivos da perspectiva de aprendizado e crescimento oferecem a infraestrutura que possibilita a consecução de objetivos ambiciosos nas outras três perspectivas.
Preocupa-se em garantir o desenvolvimento e a renovação de capacidades, relacionadas com os resultados de longo prazo. Para isso, três capacidades devem ser monitoradas. São elas:
1. Capacidade dos funcionários;
2. Capacidade dos sistemas de informação;
3. Motivação, empowerment e alinhamento.
A implantação do BSC visa criar uma visão compartilhada das metas da organização entre todos os seus níveis, visando direcionar a empresa para seu sucesso futuro, definindo quais objetivos a atingir e medindo o seu desempenho.
Na opinião de Leite (2004), o BSC é uma excelente alternativa para resolver o paradigma Estratégia versus Ação existente nas empresas modernas. Entretanto, há algumas premissas intrísecas que geram certa confusão durante sua execução.
No próximo item, veremos uma outra forma de gerenciamento do planejamento, bastante utilizado nos dias atuais, principalmente quando utilizado com o apoio de softwares.
1.4. Rede PERT/ COM
Essas ferramentas foram desenvolvidas de forma independente no final da década de 50, porém tiveram suas origens praticamente simultâneas e com conteúdos semelhantes, apenas com algumas pequenas diferenças, consideradas irrelevantes, somente pelo contexto histórico. Por isso, a técnica é comumente conhecida como PERT- CPM.
Seus significados são:
CPM – Critical Path Method – Método do Caminho Crítico.
PERT – Program Evaluation and Review Technique – Técnica de Avaliação e Revisão de Programas.
O método CPM foi desenvolvido pela equipe da DuPont de Nemours & Company para aplicação em projetos de construção (veja a figura ao lado). Apenas em caráter ilustrativo, esta empresa teve origem francesa e foi fundada em 1802. Está presente em mais de 70 países, inclusive no Brasil e oferece um imenso e diversificado mix de produtos e serviços para mercados como o de agricultura, nutrição, transportes, construção e vestuário. 
Já o método PERT foi desenvolvido pela Marinha americana para aplicação no projeto dos mísseis Polaris, utilizados em submarinos e programados para serem imperceptíveis aos radares, característica inédita até então. Esse projeto envolvia a participação de 250 grandes empresas e 9.000 empresas terceirizadas. O grande desafio era controlar o projeto, dado o gigantesco número de atividades envolvidas, diante da pressão de terminá-lo o mais breve possível. O fato é que sua duração era prevista para cinco anos e, no entanto, durou apenas três. A redução foi atribuída ao uso do PERT. Essa metodologia se baseia no conceito de projeto, já conceituada na Unidade 2, em que relata a combinação de atividades que devem ser executadas, numa ordem, até sua conclusão.
Todo projeto se inicia com o seu escopo (foco) e objetivos. A partir do momento em que estão identificados, o projeto deve ser detalhado em atividades, com seu tempo de execução, recurso necessário e atribuição de responsabilidades. Um dos instrumentos mais utilizados para visualização destafase é o diagrama de barras ou de Gantt, de acordo com a figura a seguir. Consertar a figura.
Fonte: Andrade (2004, p.148)
Este diagrama é considerada uma técnica bastante simples, antiga e limitada, uma vez que não retrata a interdependência entre as atividades. Sendo assim, o diagrama de setas é bastante útil e contribuiu para melhor visualização do projeto. Veja a figura a seguir, que retrata, de forma elementar, o diagrama de setas.
Fonte: Andrade (2004, p.148)
A atividade é sempre composta por dois eventos, um inicial e outro final. Sendo assim, podemos concluir que, em muitas ocasiões, o evento final de uma atividade pode ser o evento inicial de outra.
Vale destacar que:
Segundo Santos (2003), Atividade é a execução efetiva de uma operação, quando são consumidos recursos e tempo, e Evento é o marco que caracteriza um determinado instante em um projeto. Não são consumidos recursos nem tempo em um evento.
Por isso, há dois tipos de diagramas de setas: sem escala e em escala.
O Diagrama de Setas Sem Escala, também conhecido como Diagrama PERT, é o mais utilizado. Para sua construção, são necessários os seguintes dados:
· Relação de atividades, isto é, a lista de tarefas que compõem o projeto.
· Ordem de relacionamento e dependência, isto é, quais são as antecedentes e as subsequentes à cada atividade.
· Duração prevista de cada atividade.
No caso do CPM, é necessário o conhecimento do custo de cada atividade também, neste momento.
E também existem regras que devem ser respeitadas. São elas:
1. Cada seta representa uma atividade distinta. Portanto, cada atividade deve ter somente uma seta.
Fonte: Andrade (2004, p.149). Adaptada pelos autores.
2. Duas atividades não compartilham o mesmo evento inicial e o mesmo final. Caso isso ocorra, exige-se a criação de uma atividade-fantasma. 
Fonte: Andrade (2004, p.149).
3. As atividades-fantasmas devem ser utilizadas em situações em que existam atividades independentes que compartilhem as mesmas atividades antecedentes, ou seja, elimina a dependência indesejada.
Fonte: Andrade (2004, p.149). Adaptada pelos autores.
4. Para atividades condicionantes, deve-se usar a representação da atividade-fantasma.
(
Fonte: Andrade (2004, p.149). Adaptada pelos autores.
Como exemplo de uma rede PERT, vamos visualizar a tabela a seguir, que demonstra um projeto de elaboração de uma apostila.
	ATIVIDADE
	DEFINIÇÃO
	DEPENDÊNCIA
	A
B
C
D
E
F
G
	Definição do escopo
Pesquisa bibliográfica
Texto preliminar
Digitação
Desenhos
Revisão
Correção e impressão
	_
A
B
C
C
D e E 
F
Fonte: Andrade (2004, p.149).
O Diagrama de Setas Em Escala acrescenta variáveis quanto ao tempo de execução da atividade.
	ATIVIDADE
	DEFINIÇÃO
	DURAÇÃO (Semana)
	DEPENDÊNCIA
	A
B
C
D
E
F
G
	Definição do escopo
Pesquisa bibliográfica
Texto preliminar
Digitação
Desenhos
Revisão
Correção e impressão
	1
4
2
2
3
2
2
	_
A
B
C
C
D e E 
F
Ainda utilizando o exemplo do projeto de elaboração de uma apostila, veja a nova tabela e o diagrama a seguir.
Fonte: Andrade (2004, p.149)
Observe que a atividade E tem duração de três semanas e a atividade F depende de D e E, podendo se iniciar apenas quando estas terminarem. A seta tracejada na décima semana demonstra uma folga de tempo em relação à atividade E.
O PERT trabalha com três estimativas de tempo:
· Tempo otimista – condições favoráveis.
· Tempo mais provável – tempo mais próximo da realidade.
· Tempo pessimista – condições desfavoráveis.
Por esse motivo, o PERT possui características probabilísticas e variáveis aleatórias. Portanto, para calcular o tempo de cada atividade, é necessário usar formulas. A partir deste momento, devemos levantar as datas de ocorrências dos eventos iniciais e finais, bem como identificar as atividades críticas e não-críticas. 
Mas o que são atividades críticas e não-críticas? Fique atento à explicação abaixo:
 Atividades Críticas( são aquelas que não possuem folgas, isto é, um mínimo de atraso pode afetar todo o projeto.
 Atividades Não-Críticas( apresentam folgas e podem sofrer um atraso limitado, sem prejudicar a finalização do projeto.
Além disso, aspecto que você deve observar atentamente são as datas de ocorrências, que são chamadas de Cedo e Tarde. Cada uma dessas nomeações indica uma condição diferente para a ocorrência. Observe:
Cedo( data mais cedo possível para a ocorrência de um evento, sem atrasos.
Tarde( data máxima para a ocorrência de um evento para que não cause atrasos nas atividades seguintes.
A tabela abaixo retrata as regras para o cálculo do Cedo e Tarde dos eventos, segundo Andrade (2004):
	CEDO
	TARDE
	Considerando que o evento inicial tenha cedo igual a 0, o cedo de cada evento é o cedo anterior mais a duração da atividade.
	Considerando que o tarde do evento final igual ao cedo calculado, o tarde de cada evento é o tarde posterior menos a duração da atividade.
	Quando em um evento chegam duas ou mais atividades, o cedo é considerado o maior entre os valores calculados anteriormente.
	Quando de ume vento partem duas ou mais atividades, o tarde é considerado o menor valor entre os valores calculados anteriormente.
Outro conceito importante e que merece ser citado é o Caminho Crítico.
O Caminho Crítico é formado pelas atividades mais relevantes do projeto para fins de controle, pois elas não podem sofrer qualquer tipo de atraso, e se isso acontecer irá refletir diretamente no prazo fixado para o término do projeto.
O Caminho Crítico é constituído pelas atividades (interligadas) de menor folga ou de folga nula, entre o evento inicial e o evento final, o qual, inclusive, pode passar pelas atividades fantasmas.
Portanto, para criarmos a Rede PERT / CPM é só seguir as etapas abaixo: 
1- Montar o Diagrama ou a Rede, que é a representação gráfica do projeto.
2- Calcular as datas mais cedo e mais tarde
# Data mais cedo – é o momento no qual é possível terem sido concluídas todas as atividades que condicionam um evento. 
 # Data mais tarde – é o último momento permissível para as atividades chegarem a um determinado evento sem atrasar o início das atividades que lhes sucedem. 
3- Calcular o Tempo Disponível - TD
O TD deve ser calculado com o objetivo de verificar a disponibilidade de tempo de cada atividade para poder fazer os ajustes necessários de forma a não atrasar o prazo fixado para o término do projeto.
4- Calcular as Folgas das Atividades
As folgas são estabelecidas com o objetivo de verificar a diferença entre as possíveis datas de início (cedo inicial e tarde inicial) e suas possíveis datas de término (cedo final e tarde final).
5- Determinar o caminho crítico.
· Datas Limite:
· PDI=Primeira Data de Início: Data mais cedo possível para se iniciar a atividade.
 PDI= Cedo do Evento Inicial (Ci) + 1
· PDT=Primeira Data de Término: Primeira data possível para se terminar uma atividade.
 PDT=PDI+Duração da Atividade-1
· UDT= Última Data de Término: Última data para se terminar a atividade
UDT=Tarde do Evento Final (TF)
 UDI= Última Data de Início: É a data máxima para se iniciar uma atividade, sem atrasar as seguintes.
UDI=UDT- Duração+1
· Cálculo das Folgas das Atividades:
Importância: Conhecer as folgas para alocar corretamente os recursos.
TD= Tempo Disponível para a Execução: É o tempo necessário para executar uma atividade sem atrasos anteriores e sem provocar atrasos nas próximas. 
TD=Tarde do Evento Final - Cedo do Evento Inicial (TD=TF –Ci)
FT= Folga Total: É o atraso máximo que a atividade pode ter, sem atrasar a sua conclusão. 
FT=TD-Duração 
FL=Folga Livre: É o atraso máximo que a atividade pode ter, sem atrasar a data do cedo do evento final.
FL=(CF-Ci)-Duração
FD=Folga Dependente: É o atraso máximo que uma atividade pode ter, iniciando no Tarde Inicial e terminando no Tarde Final.
FD=(TF-Ti)-Duração 
FI=Folga Independente: É o atraso máximo que uma atividade pode ter, iniciando no Tarde Inicial e terminando no Cedo Final.
FI=(CF-Ti)-Duração 
NOTA: é a única folga que pode dar NEGATIVA, nesse caso, a folga=zero. 
Nas unidadesseguintes, vamos conhecer algumas práticas da Pesquisa Operacional em que os conceitos vistos aqui serão de importante utilidade. Siga em frente!
2. Teoria na Prática 
Leia a reportagem abaixo, da Revista Exame, que retrata uma aplicação do BSC em instituições públicas.
Perceba que a aplicação desses tipos de métodos é ilimitada, podendo ser aplicada em vários setores da organização, como Recursos Humanos, que é o caso da reportagem. Divirta-se!
Mais para os melhores
Porto Alegre mostra que funcionário público pode — aliás, deve — perseguir metas e ser recompensado quando consegue atingi-las.
Por Roberta Paduan  | 02.10.2008 
Revista EXAME – 
Em junho deste ano, 15 funcionários da prefeitura de Porto Alegre passaram duas semanas nos Estados Unidos. Não, esta não é mais uma daquelas histórias escandalosas de servidores públicos que fazem turismo à custa do contribuinte. Nesse caso, servidores, todos concursados, participaram de um treinamento na escola de negócios da Universidade George Washington, na capital americana, uma referência mundial na área de gestão pública. Durante o curso, os alunos assistiram a quase uma dezena de palestras sobre questões como o impacto da globalização no setor público e o funcionamento de parcerias público-privadas. Também visitaram várias instituições, entre elas o Banco Interamericano de Desenvolvimento e o Banco Mundial, onde aprenderam como esses organismos funcionam e o tipo de financiamento que oferecem a governos de todo o mundo. A experiência teve um sabor especial para os participantes: o do reconhecimento, algo raríssimo no ambiente do funcionalismo. “Sou concursada há 19 anos e nunca tinha feito um curso fora do país”, afirma Viviane Maria Loss, pedagoga de 44 anos e primeira colocada na seleção dos funcionários premiados com a viagem a Washington. “Além do aprendizado, não dá para negar o orgulho de sermos reconhecidos pelo nosso trabalho.”
A experiência da prefeitura de Porto Alegre merece destaque justamente por se basear no conceito de meritocracia, prática quase inexistente nos órgãos de governo brasileiros. Viviane e os outros 14 servidores que participaram do curso nos Estados Unidos formam uma espécie de tropa de elite da capital gaúcha. Eles foram os primeiros colocados entre 131 inscritos no Sistema de Reconhecimento e Capacitação, competição criada pela prefeitura no início do ano com o objetivo de capacitar funcionários com cargo de chefia. Os que tiveram melhor avaliação foram premiados com o curso de duas semanas em Washington, e os 20 seguintes foram a Brasília para participar de um congresso de três dias sobre gestão pública. “Foi uma satisfação receber esse grupo, por saber como e por que essas pessoas chegaram aqui”, diz James Ferrer, diretor do centro para assuntos latino-americanos da Universidade George Washington. “Sabíamos que o curso era um prêmio dado a pessoas avaliadas com base em critérios objetivos, não por serem parentes ou afilhadas de algum político.”
De fato, o grupo passou por uma maratona de provas. Os 131 foram avaliados em três fases. Primeiro, pelo desempenho obtido em um curso de gestão de projetos elaborado pela prefeitura em parceria com entidades e escolas do setor privado: o Movimento Brasil Competitivo, o Programa Gaúcho de Qualidade e Produtividade e a Escola Superior de Propaganda e Marketing. A avaliação também considerou o desempenho das áreas em que cada um trabalha. Por fim, todos foram entrevistados por auditores de consultorias privadas especializadas em gestão. Nessa fase, os auditores testaram não apenas se os funcionários tinham conhecimentos de gestão mas também se os aplicavam no dia-a-dia. “Um dos grandes méritos desse sistema de avaliação foi a transparência em todas as fases do processo”, afirma Luiz Pierry, presidente do Programa Gaúcho de Qualidade e Produtividade. A maneira de aumentar a transparência foi encontrada na parceria com as três entidades independentes, que participaram desde a definição de quem poderia entrar na competição até a forma de dar nota aos concorrentes. Uma das regras estabelecidas foi que só profissionais concursados pudessem participar. “O objetivo é que o conhecimento adquirido nos treinamentos permaneça na prefeitura, o que não aconteceria se profissionais comissionados participassem, pois eles vão embora quando o prefeito muda”, diz Pierry.
O Sistema de Reconhecimento e Capacitação de Porto Alegre faz parte de um programa mais amplo, que começou a ser implantado em 2005, de modernização da administração municipal. A descrição das transformações e a maneira como elas foram realizadas até agora são, no mínimo, surpreendentes. “Pelo menos os conceitos e as tecnologias de gestão estão afinados com o que há de melhor nas empresas privadas”, diz Carlos Arruda, professor da escola de negócios Fundação Dom Cabral, de Belo Horizonte. O primeiro passo das mudanças foi a definição de três grandes objetivos para nortear os quatro anos de mandato do atual prefeito José Fogaça. São eles: garantir o equilíbrio das contas públicas, promover a inclusão social e fazer isso tudo buscando a sustentabilidade ambiental. A partir daí, foram estabelecidos 21 programas estratégicos como meio de alcançar os objetivos — todos geridos por funcionários de carreira. Esses 21 programas, por sua vez, desdobraram-se em mais de 470 ações de trabalho, atreladas a metas e indicadores. Em suma, foi criado um mapa estratégico, implantado por meio do que se chama Balanced Scorecard, metodologia de gestão de estratégia elaborada pelos americanos David Norton e Robert Kaplan e utilizada por muitas das maiores empresas globais.
Fonte: http://portalexame.abril.com.br/revista/exame/edicoes/0928/economia/m0168502.html
3. Recapitulando
Nesta unidade, apresentamos-lhe algumas das principais metodologias/ferramentas para implantação da estratégia nas empresas.
Como dissemos, a implementação da estratégia é um processo e não um evento e sempre acontecem situações novas que necessitam de reavaliação da estratégia e ajustes corretivos. A busca de melhores maneiras de executar as estratégias é um processo contínuo (portanto, faz parte do que chamamos em Qualidade Total de um processo de Melhoria Contínua).
Vimos também que o Planejamento dentro de uma empresa pode ser visto com dois enfoques:
· Enfoque Clássico: Busca da otimização de recursos (humanos, financeiros, tempo, materiais, etc.).
· Enfoque Atual: Identificação correta do problema (ou ainda, identificação do problema correto).
Além disso, pudemos compreender a diferença dos conceitos de Projeto e Processos, pois muitas pessoas confundem os dois.
· Projeto: Combinação de atividades inter-relacionadas que devem ser executadas em uma determinada ordem, para que sejam completadas. As atividades não são repetitivas e têm início, meio e fim. Cada projeto é único. 
· Processos: Combinação de atividades inter-relacionadas que devem ser executadas em uma determinada ordem para que sejam completadas. Porém, as atividades são repetitivas, rotineiras, e não se encerram.
As principais ferramentas/metodologias que visam à implantação da estratégia através do gerenciamento de processos são: 
- O Gerenciamento pelas Diretrizes (GD), que foi (e é) utilizado pelo governo Aécio Neves em Minas Gerais para implantação da estratégia de governo, através do “choque de gestão”, com consultoria do prof. Vicente Falconi Campos e equipe. Deu tão certo que está sendo utilizado pelo governo de São Paulo (José Serra) e do Rio de Janeiro (Sergio Cabral), e que já vem apresentando resultados significativos, o que mostra que esse tipo de ferramenta pode ser utilizado tanto para empresas públicas quanto privadas.
Ficamos conhecendo quais são os 10 passos necessários para a implantação do Gerenciamento pelas Diretrizes em uma empresa:
1- Preparação do Gerenciamento pelas Diretrizes (GD);
2- Como estabelecer a primeira meta anual;
3- Como estabelecer a primeira diretriz do presidente;
4- Como conduzir o primeiro desdobramento das diretrizes;
5- Como conduzir a execuçãodas medidas;
6- Como verificar o atingimento das metas;
7- Como conduzir o diagnóstico das diretrizes;
8- Como fazer a reflexão;
9- Como incorporar os resultados do gerenciamento pelas diretrizes no gerenciamento da rotina do trabalho do dia-a-dia;
10- Como padronizar o sistema de gerenciamento pelas diretrizes.
- Balanced Scorecard (BSC), que a exemplo do (GD) é outra ferramenta utilizada para gerenciamento de processos em grandes empresas, como General Motors (GM) e Fiat Powertrain Technologies (FPT), por exemplo. 
Já o BSC utiliza-se das perspectivas a seguir, para alcançar seus objetivos:
· Perspectiva Financeira;
· Perspectiva do Cliente;
· Perspectiva dos Processos Internos;
· Perspectiva do Aprendizado e Crescimento.
Vimos também o PERT/CPM, uma ferramenta muito poderosa para o controle de PROJETOS e que é a base dos principais softwares de gerenciamentos de projetos como, por exemplo, o MSProject, utilizado universalmente, e o Primavera, usado principalmente na construção civil. 
Unidade 4: Otimização de Recursos Empresariais
1. Conteúdo Didático 
Na Unidade 2, vimos o quanto é importante a utilização de um Modelo para a resolução de problemas e para o processo de decisão. Através de um Modelo e de sua metodologia de aplicação, tornamos possível a simulação de cenários ou, até mesmo, de nos alertamos para o melhor caminho a seguir.
Lembramos que os modelos podem ser: conceituais, simbólicos/matemáticos ou heurísticos. A Unidade 2 foi finalizada com os conceitos sobre modelos de simulação e otimização. Chegou o momento de colocarmos esses conceitos na prática!!! Mãos à obra!!!! 
1.1. Processo de Modelagem
De acordo com Andrade (2004), esses modelos procuram nos fornecer uma representação do mundo real, através de alternativas, antes de qualquer implementação.
A grande vantagem deles modelos consiste na possibilidade de simularmos os acontecimentos.
É muito importante que você compreenda como acontece a construção desses modelos. A partir desse momento, vamos explicar melhor como acontece esse processo, portanto fique atento!
1.1.1. Construção de Modelos de Simulação
Para a construção dos modelos de simulação, é importante seguir algumas fases, e sua ordem pode variar de acordo com a organização. Porém, todas as fases, considerando as informações presentes em cada uma, são essenciais para a criação de um cenário, que vai representar a realidade naquele momento. Como devemos prosseguir para aplicarmos os modelos de simulação? Observe a figura a seguir.
Fonte: Autores 
Entenda melhor como é construído o modelo de simulação até aqui, por conhecer os aspectos fundamentais desse processo que serão explicados a partir desse momento. A primeira fase se trata da definição do problema. É a fase de coleta de dados e informações e identificação das questões que devem ser solucionadas.
Após essa fase, precisamos levantar as variáveis que são imprescindíveis para o processo. Nesse caso, são duas: as Variáveis Endógenas, geradas pela primeira fase, e as Exógenas, que são as influências externas e as variáveis controladas pela gerência.
Na fase 3, após ter acesso às variáveis significativas, deve ser estipulada uma relação entre elas, que deve ser formalmente escrita em formato matemático. A partir daí, precisamos da ajuda da tecnologia para codificar os modelos. Em geral, são enormes e complexos, tornando a codificação “humana” impossível. Dependendo da complexidade, com o uso do programa Excel, da Microsoft, pode-se atingir um resultado satisfatório. Outros casos exigem a colaboração de um especialista em programação.
Uma vez finalizadas as fases anteriores, são realizados testes do modelo, para que este possa ser validado e aceito. Segundo Andrade (2004), é uma fase trabalhosa do processo e deve ser realizada com cuidado.
Após os testes, o modelo poderá ser utilizado ou não. Caso seja validado, será capaz de gerar respostas para as questões levantadas na fase 1. Agora que você já sabe como construir os modelos de simulação, vamos ver um exemplo de aplicação desse importante recurso? 
1.1.2. Exemplo de Modelos de Simulação
Vale relembrar aqui a contribuição deste modelo para a organização, possibilitando uma simulação da decisão, antes da tomada de decisão real. Para melhor visualizar as fases de construção, leia o exemplo abaixo.
Conforme Andrade (2004), para exemplificar um modelo de simulação, podemos montar o modelo na seguinte sequência. 
a) Definição do problema:
Uma empresa produz um produto X e deseja simular o lucro que ela poderia obter a partir de várias hipóteses de preço deste produto.
Ora, sabemos que o preço e a demanda variam em relação inversa. Logo a Receita obtida com a venda deste produto também irá variar em função do preço. Podemos então simular essa relação através da representação simplificada da figura abaixo:
Fonte: Andrade (2004, p.14)
b) Definição das variáveis:
· Preço: preço unitário de venda do produto.
· Quantidade: quantidade vendida por mês.
· Receita: receita total obtida com a venda do produto.
· Lucro: lucro líquido obtido no mês.
c) Modelo: 
Com base na figura anterior, podemos montar o modelo que simula o Lucro em função do Preço do produto na forma matemática:
· Quant = 1000 – (10 x Preço) 
· Ora, sabemos que Receita = Quant x Preço e
· Lucro = Receita – Custo, logo 
· Lucro = (Quant x Preço) – Custo e 
· Lucro = ((1000 – (10 x Preço)) x Preço) - Custo, logo,
· Lucro = (1000 Preço – 10 Preço2) – Custo 
d) Aplicação do modelo no processo de decisão:
Essa equação pode ser representada pela curva da figura a seguir:
Fonte: Araújo (2004, p.15)
Desta curva podemos deduzir que o Preço deverá ser escolhido entre os valores do intervalo de 
P1 e P2, para obtermos o maior lucro possível.
Com esse exemplo, podemos perceber que um problema bastante simples aparentemente, exige uma simulação relativamente complexa e demanda especialistas para fazê-lo, utilizando para tal programas (softwares) específicos. 
1.2. Modelos de Otimização
Os modelos de otimização são diferentes dos de Simulação, pois não tem o objetivo de simular o resultado e sim de apontar a solução considerada “ótima”. 
As organizações deverão optar por aquele modelo mais adequado para sua realidade, de acordo com o problema a ser solucionado. Geralmente, é utilizado um só modelo para cada situação, uma vez que a resposta será direcionada ao problema levantado. Veja bem, se a organização quer saber qual a quantidade de recursos materiais necessários para atender uma determinada demanda, ela deveria optar pelo modelo de simulação. A partir daí, ela teria condições de representar cenários diferentes. E caso, o problema seja verificar o impacto de um aumento de demanda, diante os custos produtivos atuais, ela deveria optar pelo modelo de otimização, uma vez que apontará a quantidade a ser produzida adequada para se manter os custos equilibrados.
1.2.1. Construção de Modelos de Otimização
Suponha que você tenha um problema a ser resolvido em sua empresa. Você gostaria de encontrar uma solução para resolver esse caso ou encontrar uma solução que seja excelente para a resolução do seu problema? Parece obvio, mas é lógico que você preferirá a solução excelente. Nesta parte do curso, vamos considerar como acontece a construção dos modelos de Otimização.
É importante ressaltar que, embora pareça similar aos modelos de simulação, as fases dos modelos de otimização possuem uma lógica diferente para se estruturarem.
As fases para implantação deste modelo são:
Fonte: Autores 
Você conseguiu entender a construção do modelo de Otimização? Para facilitar a sua compreensão, esteja atento às explicações sobre as principais fases desse processo.
Na fase 1, o problema é identificado quando se procura a melhor solução, não há a intenção de obter tentativas.
A função objetivo se refere ao critério de otimização das variáveis de decisão, em formato matemático.
As restrições consistem em expressar, de forma matemática, as condições das variáveis perante o problema. Apartir daí, escolhe-se o melhor método e aplica-se como se fosse um exercício de matemática.
A avaliação da solução é bastante importante neste modelo porque requer uma análise qualitativa sobre o número gerado. Nesta hora, é levada em conta a experiência do Gestor e da equipe envolvida com o problema. A solução gerada pelo modelo, por si só, sem a devida interpretação e entendimento, não será capaz de satisfazer as expectativas da organização.
Vantagens do modelo: 
· Mais simples,
· Solução programável em computador,
O Sistema é composto de:
· Função Objetivo: função a ser otimizada, maximizada ou minimizada.
· Equação Linear 
Ex. Lucro= Ax1 + Bx2, 
onde x1 e x2 são variáveis controladas (variáveis de decisão).
· Restrições Técnicas:
· Inequações Lineares
Ex.: Cx1 + Dx2 <=10
 Ex1 – Fx2 >= 20
· Restrições de não-negatividade:
x1>=0 e x2>=0
· Roteiro para solução:
1) Definir o objetivo;
2) Definir as variáveis de decisão;
3) Definir as restrições:
a) Técnicas;
b) Não-negatividade.
· Representação do Modelo:
Max Z = c1X1 +c2X2+ ... + cnXn
Sujeito a:
a11X1 + a12X2 + … + a1nXn ( b1
a21X1 + a22X2 + … + a2nXn ( b2
.
.
.
am1X1 + am2X2 + … + amnXn ( bm
Xj ( 0 para j = 1, …, n
1.2.2. Exemplo de Modelo de Otimização 
 Você deve estar pensando: Já conheço diversas fórmulas e sei os aspectos importantes que envolvem cada fase do processo de construção do modelo de Otimização, mas como posso utilizar esses conhecimentos em uma empresa? Vamos entender como fazer esse processo através de um exemplo de Medeiros da Silva (1998), adaptado pelos autores. Então, vamos lá... 
Certa empresa fabrica 2 produtos P1 e P2. O lucro por unidade de P1 é de $80,00 e o lucro unitário de P2 é de $120,00. A empresa necessita de 2 horas para fabricar uma unidade de P1 e 3 horas para fabricar uma unidade de P2. O tempo mensal disponível para essas atividades é de 160 horas. As demandas esperadas para os 2 produtos levaram a empresa a decidir que os montantes produzidos de P1 e P2 não devem ultrapassar 40 unidades de P1 e 30 unidades de P2 por mês. Construa o modelo matemático de programação linear do sistema de produção mensal com o objetivo de maximizar o lucro da empresa.
Solução:
1st. Primeiro devemos definir as variáveis de decisão:
· O que queremos saber? 
Qual é a quantidade mensal de produtos P1 e P2 que deve ser produzida, então as variáveis de decisão serão:
· X1 = quantidade mensal de produto P1 que deve ser produzida
· X2 = quantidade mensal de produto P2 que deve ser produzida
2nd. Em seguida, devemos definir o objetivo:
· O objetivo é maximizar o lucro, ou seja, traduzindo isto em equações matemáticas:
Lucro devido a P1 = L1 = lucro unitário de P1 x quantidade de P1 a ser produzida 
3rd. Substituindo os dados do problema na equação, temos: 
L1 = 80 X1
Lucro devido a P2 = L2 = lucro unitário de P2 x quantidade de P2 a ser produzida 
· Fazendo a substituição na equação acima:
· L2 = 120 X2
· Lucro total = L1 +L2, logo
· Lucro Total = 80 X1 + 120 X2
· Logo, a Função Objetivo pode ser representada por: Max Lucro = 90 X1 + 120 X2 
4th. Agora devemos verificar quais são as restrições do problema:
· Disponibilidade de horas por mês para a produção: 160 
· Tempo necessário para produzir 01 unidade de P1 = 2 h
· Tempo necessário para produzir 01 unidade de P2 = 3 h. Logo, 
· Para produzirmos a quantidade mensal de unidades de X1, precisamos de 2X1 horas e 
· Produzirmos a quantidade mensal de unidades de X2 precisamos de 3X2 horas. Assim, 
· Para produzirmos X1 e X2 precisamos de: ( 2X1 + 3X2) horas. Logo,
· A função que representa a restrição de quantidade de horas pode ser representada pela inequação: 2X1 + 3X2 <= 160 ok
· Disponibilidade de mercado (demanda):
· Demanda de P1 = 40
· Quantidade mensal de produto P1 que deve ser produzida = X1
· Função que representa esta restrição: X1<= 40
· Demanda de P2 = 30
· Quantidade mensal de produto P2 que deve ser produzida = X2
· Função que representa esta restrição: X2<= 30
· Resumo do modelo matemático para o problema apresentado:
· Objetivo; Max Lucro = 90 X1 + 120 X2 
· Sujeito a: Restrições Técnicas:
· 2X1 + 3X2 <= 160
· X1<= 40
· X2<= 30
· Restrições de não-negatividade (afinal de contas, não se pode produzir quantidade negativa de produto!):
· X1 >= 0
· X2 >= 0
Os exemplos de modelos de otimização podem ser expressos em gráficos. Geralmente, a visualização por gráficos requer maior conhecimento das fases da construção, pois, geralmente, aparecem apenas os resultados encontrados, isto é, nem sempre que efetuar a analise terá acesso aos cálculos feitos. Veja o passo-a-passo da resolução gráfica, através do exemplo a seguir.
1.3. Resolução Gráfica
Segundo Medeiros da Silva (1998), essa técnica consiste em representar num sistema de eixos ortogonais o conjunto das possíveis soluções do problema, isto é, o conjunto de pontos (X1, X2) que atendem às restrições do problema. 
O desempenho do modelo é avaliado através da representação gráfica da função objetivo. As soluções são classificadas de acordo com sua posição no gráfico. A partir desse momento, vamos ver em detalhes como isso é realizado. Fique atento!
Gráfico do conjunto de soluções:
Para representarmos o conjunto possível de soluções na forma gráfica, vamos relembrar alguns conceitos. 
· A representação gráfica de uma equação linear com 2 variáveis é uma reta.
· A representação gráfica de uma inequação linear com 2 variáveis é um semiplano definido pela reta correspondente à equação.
Vamos ver um exemplo de Medeiros da Silva (1998), para entendermos melhor? Então, vamos lá!
Exemplo: 
Representar graficamente a solução do sistema:
Max Lucro = 2X1 + 3X2
Sujeito a:
4 X 1 + 6 X 2 <= 60 
X1 + X2 >= 12
X1>= 0
X2>= 0
Vamos representar cada uma das retas correspondentes:
Para isto igualamos a equação:
1) 4X1 +6X2 = 60
Fazendo X1 = 0, temos 4.0 + 6 X2 = 60, logo X2 = 10
Fazendo X2 = 0, temos 4X1 + 6 .0 = 60, logo X1 = 15
Com estes 2 pontos, podemos traçar a reta 1 no gráfico abaixo.
2) X1 +X2 = 12
Fazendo X1 = 0 temos .0 + X2 = 12, logo X2 = 12
Fazendo X2 = 0 temos X1 + 0 = 12, logo X1 = 12
Com estes 2 pontos, podemos traçar a reta 2 no gráfico abaixo.
A região de solução está compreendida abaixo da reta 1, pois a inequação 1 é <= 60 e acima da reta 2, pois a inequação 2 é >= 12.(vide área sombreada no gráfico abaixo). 
Depois, avaliamos a função objetivo e, para isso, atribuímos um valor para L, por exemplo, L= 24.
Como L = 2X1 + 3X2, podemos fazer:
 2X1 + 3X2 = 24
Fazendo X1 = 0, temos 0 + 3X2 = 24, logo X2 = 8
Fazendo X2 = 0, temos 2X1 + 0 = 24, logo X1 = 12
e atribuímos um novo valor para L, por exemplo, L= 45
Como L = 2X1 + 3X2, podemos fazer:
 2X1 + 3X2 = 45
Fazendo X1 = 0, temos 0 + 3X2 = 45, logo X2 = 15
Fazendo X2 = 0, temos 2X1 + 0 = 45, logo X1 = 22,5
Traçando essas retas no gráfico e lembrando que estamos falando de Máximo Lucro, concluímos que o maior valor possível de L na região de solução sobre a reta 1, no segmento PQ e o ponto de maior valor neste segmento é o ponto Q, onde X1= 15 e X2 = 0. A esses pontos chamamos ponto ótimo.
Substituindo esses valores na equação de Max lucro, temos:
Max Lucro = 2.15 + 3.0 = 30 
Fonte: Medeiros et al (1998, p.30)
Encerramos nossas considerações sobre a representação gráfica e damos início a uma outra forma de se construir o modelo de otimização, que é através de planilhas eletrônicas, geralmente utilizando o programa Excel, da Microsoft. Vale ressaltar aqui que, uma vez que o problema é muito complexo e envolva um número amplo de variáveis, a única forma de ser resolver é utilizando recursos computacionais, como o programa Arena, já conhecido no mercado.
1.4. Planilhas Eletrônicas para solução de otimização
O software Excel da Microsoft é uma ferramenta bastante utilizada para a solução de otimização. A grande vantagem desta ferramenta é acessibilidade e afinidade dos usuários, que, na maioria das vezes, já utiliza o famoso “pacote Office”.Para que você compreenda melhor como utilizar essa ferramenta, vamos apresentar a seguir as etapas que você deverá executar. Utilize essas informações para facilitar o seu trabalho!
A primeira etapa é Carregar a Planilha
Em caráter ilustrativo, utilizaremos o exemplo:
Achar X1, X2 e X3 de modo a 
Maximizar L = 12 . X1 + 8 X2 + 6 X3
Sujeito a: 2 . X1 + 1 . X2 + 1 . X3 ≤ 16
 3 . X1 + 4. X2 ≤ 48
Agora, observe as planilhas abaixo:
Fonte: Araújo (2004, p.37)
Fonte: Araújo (2004, p.37)
Fonte: Araújo (2004, p.37)
Perceba que:
1) Os coeficientes da matriz foram digitados nos campos identificados com o título Coeficientes das Restrições. Nos campos em branco, digitar 0.
2) Os termos independentes devem ser digitados nas células marcadas com o título Disponibilidades.
3) Os lucros unitários devem ser digitados nos campos correspondentes e, em seguida, lançar as relações matemáticas das restrições no campo de quantidade utilizada.
4) E, por fim, você deve criar uma fórmula para o valor da função objetivo.
A segunda etapa é Programar o Solver
O Solver é uma função disponível no Programa Excel. Entra-se no Menu “Ferramentas”. 
1) Parâmetros do Solver/ no campo “Definir célula de destino”, informar a célula que terá a função objetivo.
2) No campo “Igual a”, informar MAX, já que se trata de maximização.
3) No campo “Células variáveis”, informar o intervalo de células que contêm as variáveis.
4) No campo “Submeter às restrições”, usar o comando “Adicionar” para as restrições do modelo.
Fonte: Araújo (2004,p.38)
5) O comando “Resolver” procura a solução para o problema.
Fonte: Araújo (2004, p.38)
6) O resultado será apontado nas células das variáveis.
Fonte: Araújo (2004, p.39)
Observou como o processo é simples? Utilize esse recurso para simplificar seus calculos e, dessa forma, economize tempo e agregue qualidade ao seu trabalho. Para consolidar os estudos até este momento, resolva a questão da seção Teoria na Prática! Prepare-se para a Unidade 5!!!
2. Teoria na Prática 
Leia o Estudo de Caso abaixo e veja um modelo matemático de otimização:
Um sitiante está planejando a sua estratégia de plantio para o próximo ano, sabendo que o agronegócio está “bombando”!
 Por informações obtidas nos órgãos governamentais, ele sabe que as culturas de soja, feijão e milho serão as mais rentáveis na próxima safra. Por experiência, sabe que a produtividade de sua terra para as culturas acima é a seguinte:
	Cultura
	Produtividade (kg/m2) 
	Lucro (R$/kg de produção)
	Soja 
	0,5 
	 10,00
	Feijão 
	0,7
	 7,00
	Milho
	0,9
	 4,00
Por falta de um local de armazenamento próprio, a produção máxima está limitada a 100.000 kg.
A área cultivável do sítio é de 500.000 m2. Para atender às demandas do seu próprio sítio, é preciso que se plante 700 m2 de soja, 1500 m2 de feijão e 12.500 m2 de milho.
Sua dúvida é saber qual a área mais adequada para a plantação de cada cultura, com o objetivo de alcançar o maior lucro possível. Para resolver essa questão, devemos construir o modelo matemático de programação linear, de modo a maximizar o lucro do sitiante para o plantio do próximo ano.
Vamos lá! A seguir, iremos montar o modelo matemático do problema acima e ajudar o sitiante a maximizar seus lucros!
Solução:
Primeiro, devemos definir as variáveis de decisão:
· O que queremos saber? 
Qual é a área que deve ser plantada de soja, de milho e de feijão, então as variáveis de decisão serão:
· X1 = área de soja que deve ser plantada
· X2 = área de milho que deve ser plantada
· X3 = área de feijão que deve ser plantada
Em seguida, devemos definir o objetivo:
· O objetivo é maximizar o lucro, ou seja, traduzindo isso em equações matemáticas:
Lucro devido a X1 = L1 = lucro unitário de X1 x produtividade de X1 x area de X1 a ser plantada; 
 Lucro devido a X2 = L2 = lucro unitário de X2 x produtividade de X2 x area de X2 a ser plantada; 
Lucro devido a X3 = L3= lucro unitário de X3 x produtividade de X3 x area de X3 a ser plantada, logo: 
Max Lucro = 10,0x 0,5 X1 + 7,0 x 0,7 X2 + 4,0 x 0,9 X3
Max Lucro = 5,0 X1 + 4,9 X2 + 3,6 X3
 Agora, devemos verificar quais são as restrições do problema:
· Produção máxima = 100.000 kg 
· Produtividade do feijão = 0,5 kg/ m2
· Produtividade da soja = 0,7 kg/ m2
· Produtividade do milho = 0,9 kg/ m2
· Para produzirmos a máxima quantidade de feijão, precisamos de uma área de 0,5 kg/m2 vezes X1 m2 . 
· Para produzirmos a máxima quantidade de soja, precisamos de uma área de 0,7 kg/m2 vezes X2 m2 e 
· Para produzirmos a máxima quantidade de milho, precisamos de uma área de 0,9 kg/m2 vezes X3 m2. 
· Assim, a quantidade máxima de feijão, soja e milho é: ( 0.5X1 + 0,7 X2 + 0,9 X3) kg, logo
a função que representa a restrição de quantidade máxima de feijão, soja e milho que pode ser produzida pode ser representada pela inequação: 0.5X1 + 0,7 X2 + 0,9 X3 <= 100.000kg
Demanda própria = 700 m2 para soja; 1.500 m2, para feijão e 12.500 m2 para milho 
Área cultivável = 500.000 m2 
Logo:
X1 + X2 + X3 <= 500.000 m2
e
X1 >= 700 m2
X2 >= 1.500 m2
X3 >= 12.500 m2
Restrições de não-negatividade (afinal de contas, não se pode plantar quantidade negativa de área!):
· X1 >= 0
· X2 >= 0
· X3 >= 0
· Resumo do modelo matemático para o problema apresentado:
· Objetivo; Max Lucro = 5,0 X1 + 4,9 X2 + 3,6 X3 
· Sujeito a:
 Restrições Técnicas:
 0.5X1 + 0,7 X2 + 0,9 X3 <= 100.000kg
 X1 + X2 + X3 <= 500.000 m2
 X1 >= 700 m2
 X2 >= 1.500 m2
 X3 >= 12.500 m2
· Restrições de não-negatividade:
· X1 >= 0
· X2 >= 0
· X3 >= 0
É isso! Vamos seguir em frente!
3. Recapitulando
Nesta unidade, apresentamos-lhe alguns dos principais modelos de modelagem utilizados para simulação e otimização de recursos empresariais.
Vimos também que os Modelos de Otimização Linear têm como vantagens:
· São mais simples;
· As soluções são programáveis em computador.
O Sistema é composto de:
· Função Objetivo: função a ser otimizada, maximizada ou minimizada.
· Equação Linear 
Ex. Lucro= Ax1 + Bx2, 
Onde x1 e x2 são variáveis controladas (variáveis de decisão).
· Restrições Técnicas:
· Inequações Lineares
Ex.: Cx1 + Dx2 <=10
 Ex1 – Fx2 >= 20
· Restrições de não-negatividade:
x1>=0 e x2>=0
Em seguida, vimos que esses modelos têm como roteiro para solução:
1. Definir o objetivo;
2. Definir as variáveis de decisão;
3. Definir as restrições:
· Técnicas;
· Não-negatividade.
Depois, vimos duas maneiras de resolver esses modelos:
· Através da solução gráfica;
· Através de planilhas eletrônicas utilizando o programa SOLVER do MS-Excel.
Pratique com os exemplos e divirta-se! Até a Unidade 5!!! Até a próxima! 
4. Referências 
ANDRADE, E. L. Introdução à pesquisa operacional: métodos e modelos para a análise de decisão. 3. ed. Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos Editora, 2000.
CAMPOS, V. F. Gerenciamento pelas diretrizes: (Hoskin Kanri) o que todo membro da alta administração precisa saber para entrar no terceiro milênio. 3. ed. Belo Horizonte: INDG Tecnologia e Serviços, 2002.
FARIA, A. COSTA, M. Gestão de Custos Logísticos. São Paulo: Atlas, 2007.
GRACIOSO, F. Planejamento estratégico orientado para o mercado. 3. ed. São Paulo: Atlas, 1996.
HILLIER, F. e LIEBERMAN, G. Introdução à Pesquisa Operacional. 8. ed. São Paulo: McGraw-Hill, 2006. 
KAPLAN, R. NORTON.D.A Estratégia em Ação. 19. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, Campus, 2005.
LEITE, Ricardo. Balanced Socorecard na Logística. Disponível em: HTTP://www.ietec.com.br, acesso em 29/12/09.
MAXIMIANO, Antônio Cesar. Administração de Projetos: como transformar idéias em resultados. São Paulo: Atlas, 1997.
MEDEIROS DA SILVA, E.; et. al. Pesquisa operacional – para os cursos de: Economia, Administração, Ciências Contábeis. 3. ed. São Paulo: Atlas, 1998.REBOUÇAS, Djalma. Planejamento Estratégico: conceitos, metodologias e práticas. São Paulo: Atlas, 2004.
http://www2.dupont.com/Our_Company/en_US/ consulta em 28/12/09.
Unidade 5: Planejamento da capacidade para serviços prestados
1. Conteúdo Didático 
Nesta última unidade, veremos um método para solução de um problema bastante recorrente na realidade das empresas, que é o congestionamento. 
Esperar em uma fila é uma das ocorrências mais comuns no nosso dia a dia. Esperamos na fila para fazermos a matrícula, para passar pelo caixa no supermercado, para pagar uma conta no banco, para abastecer o carro e etc.
O objetivo seria analisar a estrutura de atendimento da organização, com o objetivo de identificar os gargalos do processo, que incidem em congestionamentos.
1.1. Conceitos e Aplicações gerenciais aos problemas de congestionamento
O pioneiro no estudo das filas de espera foi A.K. Erlang, um engenheiro dinamarquês, que publicou, na década de 1910-1920, vários trabalhos sobre o assunto quando da implantação do serviço telefônico em Copenhague, na Dinamarca.
A Pesquisa Operacional é bastante utilizada nas organizações, como forma de auxílio na tomada de decisões, como já vimos nos capítulos anteriores. Para modelar e resolver problemas de congestionamento, utilizaremos as técnicas da Teoria das Filas.
Essa teoria trata problemas de congestionamento de sistemas que envolvem a presença de “alguém” (clientes) solicitando “serviços” de alguma maneira. Filas podem existir na forma de pessoas ou objetos esperando por algum tipo de serviço abstrato, ou seja, não tão visível como uma fila facilmente vista, como uma de navios esperando para atracar no Porto.
Na maioria das vezes, as filas expressam um problema econômico, que envolve dois custos: custo da fila
 e custo do serviço
. 
Para entender melhor, veja o gráfico abaixo:
Fonte: Autores (2010).
O objetivo do gráfico é demonstrar o ponto ótimo que minimiza a função total, embora mensurar esses custos não seja tarefa simples. O custo ótimo que equilibra os dois custos corresponde ao ponto em comum às duas parábolas.
Exemplos de aplicações no ramo empresarial, segundo Andrade (2002):
· Estabelecimento de uma política de atendimento ao público, em empresas concessionárias de serviços públicos, determinando o número de atendentes e a especialização de cada um;
· Estudo de um sistema de almoxarifados, de modo a determinar os custos totais de operação;
· Estudo da operação de um centro de processamento de dados com o objetivo de determinar políticas de atendimento e prioridades para a execução dos serviços;
· Determinação de equipes de manutenção em grandes instalações, onde há custos elevados associados a equipamentos danificados, à espera de reparos;
· Estudo de operação de caixas com o objetivo de estabelecer uma política ótima de atendimento ao público;
· Programação de tráfego aéreo nos aeroportos.
· Tempo de espera em comunicações telefônicas;
· Programação de linhas de montagem.
Podemos citar ainda outros exemplos práticos de estabelecimento de políticas de atendimento ao público e a serviços: 
· Determinação do número de atendentes;
· Determinação do número de caixas (bancos, supermercados);
· Determinação do número de mecânicos e eletricistas numa equipe de manutenção; 
· Determinação do número de pistas em um aeroporto;
· Determinação do número de vagas em estacionamentos;
· Determinação do número de bombas e de frentistas em postos de gasolina; 
· Determinação do número de médicos em uma clínica;
· Determinação do número de leitos em hospitais;
· Sincronização de semáforos;
· Etc..
É importante citar que, em todos esses exemplos, há alguém solicitando serviços que estão vulneráveis pelas limitações do próprio sistema. E quando as limitações se sobressaem, provavelmente esse alguém fará parte de uma fila, até que o serviço se realize.
Esse “alguém” pode ser uma área da empresa, um fornecedor, um sistema, um colaborador, uma máquina ou equipamento, ou, até mesmo, outra empresa, dentre outros. Portanto, vamos chamá-lo de “cliente”.
Devemos salientar que as periodicidades e a duração das ocorrências serão sempre variadas e nunca semelhantes.
As irregularidades nas ocorrências determinarão o funcionamento do sistema que serão expressos em termos probabilísticos no estudo da Teoria das Filas. Quando o tamanho da fila ultrapassa o valor esperado (considerado normal), diz-se que o sistema está congestionado, consequentemente a qualidade e a produtividade caem e os custos tendem a aumentar. 
1.1.1. Condicionantes na operação dos sistemas
Alguns fatores podem interferir na operação dos sistemas. Dependendo do nível de interferência, o seu desempenho pode ficar comprometido. Para Andrade (2002), são eles:
1. Forma de atendimento;
2. Modo de Chegada;
3. Disciplina da fila;
4. Estrutura do sistema.
Como estrutura básica do sistema de filas, podemos considerar a imagem abaixo:
Fonte: Santos (2003).
1st. Forma de atendimento:
Geralmente, as estruturas de atendimento são formadas por pessoas, instalações, equipamentos e energia elétrica. Para que o funcionamento ocorra dentro do nível de serviço esperado, esses componentes devem estar em sintonia.
Para que essa sintonia ocorra, alguns processos e indicadores seriam de vital importância, pois, é através desses levantamentos que se torna possível o aprimoramento do desempenho do sistema. Como exemplo, podemos citar: treinamento da equipe e dimensionamento das capacidades. Sendo assim, os levantamentos estatísticos são os primeiros passos para aplicar a Teoria das Filas e são essenciais para determinar a distribuição de probabilidades.
Os processos de chegada, na maioria dos casos, são processos aleatórios e, por isso, a distribuição probabilística é essencial. 
O Mecanismo de Serviço (Forma de Atendimento) é o modo pelo qual os clientes são atendidos e que podem ser:
· Determinísticos (Duração do Atendimento Definido);
· Aleatórios (Duração do Atendimento segundo uma Distribuição Probabilística).
Trataremos a distribuição probabilística de atendimento através da Distribuição Exponencial Negativa que representa a probabilidade de “x” ocorrências de um evento cuja probabilidade é “f”, num conjunto de “n” experimentos, onde m é a taxa de atendimento.
2nd. Modo de Chegada
O número de clientes que chegam por unidade de tempo varia segundo o acaso, ou seja, é aleatório. Por isso, o levantamento estatístico é tão importante, pois possibilita uma distribuição de probabilidades e uma previsão de demanda. Caso o evento varie com o tempo, diz-se que o sistema está em estado “não-estacionário” ou ”transitório”.
Porém, se estiver no chamado “estado estacionário”, indica que a distribuição de probabilidades do processo de hoje será a mesma de amanhã.
Processo de Chegada: Modo pelo qual os clientes chegam ao Posto de Serviço. 
· Determinísticos (Chegada Definida. Ex.: atendimento com hora marcada);
· Aleatórios (Chegada de Clientes segundo uma Distribuição Probabilística). 
Trataremos a distribuição probabilística de chegadas através da Distribuição de Poisson, que representa a probabilidade de “x” ocorrências de um evento cuja probabilidade é “p”, num conjunto de “n” experimentos.
A figura abaixo demonstra a relação Probabilidade x Número de atendimentos.
Fonte: ANDRADE (2002, p.95)
3rd. Disciplina da Fila
É o conjunto de regras que determinam a ordem em que os clientes serão atendidos. 
Para dar início a essa questão, algumas perguntas devem ser feitas:
a) Quantas filas existem no sistema?
b) Como os usuários são escolhidos da(s) fila(s) para receber o serviço?
c) Há limite para o tamanho da fila?
Os critérios do atendimento podem variar, por exemplo, por ordem de prioridades, ou por ordem de chegada, ou por qualquer elemento que identifique uma sequência no atendimento.
Se considerarmos um banco, há dois critérios: um, com relação à prioridade dos maiores de 60 anos, grávidas e com crianças de colo; e outro, por ordem de chegada, na qual as pessoas usam a senha emitidaneste momento.
Já num pronto atendimento de um hospital, a disciplina é estipulada pela gravidade do estado da pessoa quando se apresenta a uma triagem.
Assim, a Disciplina da Fila (modo pelo qual os clientes esperam pelo serviço, após a chegada) pode ser:
 - PEPS ( Primeiro a Chegar, Primeiro a Ser Atendido;
- UEPS ( Último a Chegar, Primeiro a Ser Atendido;
 - POR PRIORIDADES: Idosos, Gestantes, Crianças, etc.
4th. Estrutura do Sistema
Os sistemas de filas sempre terão estruturas próprias e diferentes. É importantíssimo determinar a estrutura do sistema, pois darão a ideia da dimensão e dos envolvidos nele.
Geralmente, cinco estruturas básicas definem o sistema:
a) 1 Fila e 1 Canal - canal único;
 b) 1 Fila e 2 Canais em Paralelo;
 c) 1 Fila e 3 Canais em Paralelo;
 d) 3 Filas e 3 Canais em Paralelo;
e) Sistema Complexo de Filas ( Filas e Canais em Série e em Paralelo).
 Embora todas as situações de filas sejam basicamente similares, na prática, pode surgir um número quase infinito de situações.
Observe as figuras abaixo, que demonstram a variação de estruturas:
Fonte: ANDRADE (2002, p.96).
1.1.2. Medidas da efetividade de um sistema
Num estudo sobre sistemas de filas, devem-se identificar alguns indicadores de desempenho, que ajudarão na medição de sua efetividade, bem como no levantamento de melhorias a serem feitas.
Os parâmetros dependerão do contexto e serão analisados, relacionados com outros ou isoladamente.
Veja os exemplos a seguir:
· O tempo médio de cada cliente na fila;
· A previsão de existir um determinado número de clientes em tal dia, a tal hora.
· Número médio de veículos por dia.
· Número de atendentes por número de ligações mensais.
Os indicadores de desempenho são importantes e fazem parte do processo de planejamento, dando-nos condições para analisar as falhas e possíveis melhorias numa determinada tarefa ou processo, No próximo item, iremos nos familiarizar com alguns conceitos que são essenciais para o entendimento e a aplicação da Teoria das Filas. 
1.2. Simbologia
A simbologia se refere à definição dos termos e conceitos utilizados na aplicação da Teoria das Filas.
Entende-se por:
· Cliente: Unidade de chegada que requer atendimento. Os clientes podem ser pessoas, máquinas, peças, etc.
· Fila (Linha de Espera): Número de clientes esperando atendimento. Normalmente, a fila não inclui o cliente que está sendo atendido.
· Canal de Atendimento: Processo ou sistema que realiza o atendimento do cliente. Pode ser um canal múltiplo ou único.
· Congestionamento: a demora para concluir uma determinada atividade, como por exemplo, a espera de clientes para um atendimento ou a espera de um motorista para descarregar sua carga. 
Outras convenções em filas é que, se nada for dito, considerar:
· Tamanho da população: infinito
· Tamanho permitido para a fila: infinito
· Distribuição de chegadas: Poisson
· Distribuição de serviços: Exponencial
· Fila: única
· Seleção para atendimento: PEPS
No próximo item, veremos uma forma de se levantarem as informações necessárias para a distribuição de probabilidades, que é a distribuição de Poisson. As formas mais encontradas, além desta, são: distribuição binomial, lei dos grandes números, distribuição normal e distribuição exponencial negativa.
1.3. Levantamento de dados: Distribuição de Poisson
Esta técnica é utilizada quando a probabilidade da ocorrência do evento é grande, mas a ocorrência real tem baixa probabilidade. É muito importante para a descrição de fenômenos que ocorrem, independentemente, entre si e estão aleatoriamente espaçados no tempo, no espaço, e etc.
As propriedades da distribuição de Poisson, adaptada à Teoria das Filas, são:
· O número de chegadas (ou de serviços completados) em uma unidade de tempo especificada é independente do número de chegadas (ou término dos serviços) em qualquer outra unidade. Essa propriedade se adapta perfeitamente a um sistema de filas e, para exemplificar, vamos imaginar a chegada de clientes numa agência bancária. É obvio que o número de chegadas no minuto entre 14:53 e 14:54 é independente das chegadas no minuto entre 14:55 a 14:56.
· O número médio de chegadas por unidade de tempo é proporcional ao tamanho da unidade de tempo. Assim, se na agência bancária, a média é de 2 chegadas por minuto, ela será de 120 chegadas por hora e 720 chegadas por dia, considerando o dia de 6 horas.
· A probabilidade da ocorrência de duas chegadas simultâneas (ou término de dois serviços) em uma unidade muito pequena tende a ser zero.
· A probabilidade de uma chegada ocorrer em uma unidade de tempo muito pequena, ∆t, é sempre a mesma, independente do instante de ∆t.
1.4. Modelo matemático e solução
Mostraremos a seguir as equações que definem o modelo. Mas antes iremos definir os componentes delas. As fórmulas matemáticas estão no item 1.4.1.1
λ (lâmbda) – Taxa de chegada dos clientes na fila para serem atendidos. A taxa de chegada é considerada aleatoriamente, distribuída segundo a distribuição de Poisson, sendo λ o valor médio das chegadas.
μ (mi) – Taxa segundo a qual um canal de atendimento pode efetuar o atendimento requerido pelo cliente. A taxa de atendimento será considerada aleatoriamente distribuída segundo uma distribuição exponencial negativa, sendo 1/μ o valor médio da duração do serviço. Como exemplo, se a unidade de tempo for 1 hora e μ for igual a 5 serviços por hora, enquanto o canal permanece ocupado, então o tempo médio de serviço 1/μ é 1/5 (0,2) de hora. 
Prioridade – Método de decidir qual o próximo cliente a ser atendido. O pressuposto mais comum é o de que quem chegou primeiro será atendido primeiro.
Tamanho da População – Tamanho do grupo que fornece os clientes. Se houver apenas alguns clientes em potencial, a população será finita. Se houver um número grande, diz-se que a população é infinita.
Desde que a taxa de chegada λ seja menor do que a taxa de atendimento μ, “ρ” ( 1, logo o “estado estacionário” é alcançado, e a fila se comporta independentemente do estado inicial. A probabilidade de n clientes na fila permanece constante com o tempo. 
“ρ” (rô) é frequentemente chamado de “intensidade de tráfego”, “fator de utilização” ou “taxa de ocupação” do sistema.
1.4.1. Teoria das Filas: Modelo de 1 fila e 1 canal de serviço:
Agora que já conhecemos os componentes, podemos ver as equações que definem o modelo de 1 fila e 1 canal com população infinita.
É o sistema mais comum e que serve de base para todos os outros, pois todos podem ser decompostos em vários sistemas de 1 canal e 1 fila. 
Seja:
P(n) – Probabilidade que haja “n” clientes no sistema (1 sendo atendido e “n-1” na fila);
λ – Taxa média de chegada;
μ – Taxa média de serviço;
ρ – Taxa de ocupação.
1.4.1.1. Equações Básicas do Sistema
A) Probabilidade de haver “n” clientes no sistema:
 Ou,
B) Probabilidade de que o número de clientes no sistema seja superior a um certo valor “r”:
 P(n ( r) 
C) Probabilidade de que o sistema esteja ocioso:
 P(n = 0) 
 D) Probabilidade de que o sistema esteja ocupado:
P(n ( 0) 
Parâmetros relativos à quantidade de clientes:
E) Número Médio de Clientes no Sistema (NS):
NS 
F) Número Médio de Clientes na Fila (NF) ( inclui filas de tamanho zero:
NF 
G) Número Médio de Clientes na Fila (para Fila ( 0, ou seja, para quando existe uma Fila):
NF (Fila ( 0) 
Parâmetros relativos aos tempos gastos pelos clientes:
H) Tempo Médio de Espera na fila por Cliente (TF):
TF 
 I)Tempo Médio de Espera no Sistema por Cliente (TS):
 TS 
Por favor, repense esse fechamento da unidade, pois ainda teremos mais um tema a ser desenvolvido.
1.5. Taxa de Serviço para Mínimo Custo Total do Sistema:
Como já vimos nesta unidade, nos sistemas de filas, temos dois tipos de custos:
1. Custo do Cliente: custo devido ao tempo de espera na fila ou no atendimento.
2. Custo do Atendimento: custos devidos ao processo de atendimento (salários, aluguéis, equipamentos, etc) que podem ser agrupados em um custo médio por atendimento.
 Já o CustoTotal do Sistema: é a soma do Custo do Cliente e do Custo do Atendimento.
Este custo não é, necessariamente, da mesma organização, por exemplo: em uma loja de departamentos, o Custo do Cliente é do próprio cliente, que gasta seu tempo na fila do caixa e o Custo de Atendimento é da loja, mas a responsabilidade pelos dois custos é da organização, pois um cliente que gasta muito tempo na fila, certamente, pensará duas vezes para continuar comprando naquela loja.
Nosso objetivo, portanto, é determinar a taxa de serviço que dará o menor custo total do sistema.
Considerando: 
CT = custo total do sistema
CE = custo médio de permanência do cliente no sistema
CA = custo de atendimento médio 
CE unitário = custo de permanência unitário (por cliente) do cliente no sistema
CA unitário = custo de atendimento unitário (por cliente)
Assim, as equações que traduzem essa relação são:
CT = CE + CA
CE = CE unitário x NS
Dessas equações, podemos deduzir que a taxa de serviço que dá o mínimo custo total do sistema é :
μ* = λ + RAIZ QUADRADA de ( λ . CE unitário/CA unitário)
A Teoria das Filas é bastante encontrada em nosso dia a dia. Com os conceitos e informações aprendidas nesta unidade, podemos perceber uma série de técnicas em que a organização pode usufruir para melhorar seu nível de serviço, deixando o cliente cada vez mais satisfeito.
2. Teoria na Prática 
Leia o Estudo de Caso abaixo e veja um exemplo de aplicação da Teoria das Filas, para um modelo de 1 fila e 1 canal de distribuição:
Análise de uma equipe de apoio administrativo
Uma seção de apoio administrativo, ligada à linha de produção de uma grande indústria, é encarregada de preencher diversos tipos de formulários referentes à requisição de peças e manutenção de equipamentos.
Para o bom desempenho da linha de produção, essa seção deve processar os formulários rapidamente, de forma a não causar atrasos nos processos produtivos que dependem das requisições e dos formulários processados.
Por outro lado, o sistema tem características aleatórias, já que os encarregados da produção não podem prever com muita antecipação os pedidos que devem ser feitos.
Deseja-se estudar o funcionamento da equipe, de forma a determinar os elementos de decisão com relação a uma possível ampliação.
· Levantamento de Dados:
 Analisando cuidadosamente a operação do sistema, concluiu-se que os “clientes” da seção eram os formulários e requisições, uma vez que eram esses elementos que exigiam tempo da equipe, ou seja, requeriam serviços.
· Com base nos levantamentos do número de pedidos e de formulários atendidos por dia e no tempo de preenchimento dos formulários, chegou-se aos seguintes dados:
· λ = 15 pedidos (média de pedidos por dia);
· μ = 21 formulários (média de formulários preenchidos por dia);
· Logo: 22,86 minutos (tempo médio de preenchimento de 1 formulário –considerando um dia útil de 8 h);
Ou seja: 1/21= 0,476 x8 h/dia = 0,3810 h x 60 min = 22,86 min
Calcular as Medidas de Desempenho do Sistema:
· Taxa de utilização da seção (ρ): ρ = λ/ μ = 15/21 = 0,7143
· Número médio de pedidos na seção: NS 
= 15 / (21-15) =15/6 = 2,5
· Número médio de pedidos aguardando processamento: NF 
= 152 / (21(21-15) = 225 / (21 x 6) = 225 / 126 = 1,7857
· Tempo médio gasto na seção por formulário, antes do preenchimento:
 TF 
= 15/ (21(21-15) = 15/(21 x 6) = 15/ 126 = 0,1190 dias x 8 h/dia = 0,9524 h x 60 min/h =
= 57,1429 min 
· Tempo médio gasto na seção por formulário, incluindo espera e preenchimento: 
TS 
= 1 / (21 – 15) = 1/6 = 0,1667 dias x 8 h/dia = 1,3336 h x 60 min/dia = 80,00 min
Analisando os resultados acima, podemos ver que a seção não está sobrecarregada, já que o preenchimento dos formulários consome apenas 71,43% de seu tempo útil, o que significa que ela tem 28,57% (100,00% - 71,43%) de seu tempo ocioso (disponível). 
Além disso, pode-se ver que cada formulário permanece dentro da seção entre espera e processamento, aproximadamente 1,3336 horas (80,00 minutos), em média, o que parece ser um tempo razoável para esse tipo de trabalho. Desse tempo, o formulário fica aguardando o processamento, em média, aproximadamente 1 hora.
Também o número de requisições esperando o processamento não é elevado (NF = 1,7857), o que indica que a seção está operando satisfatoriamente.
Conclusão: Não é necessário fazer uma ampliação nesta seção.
.
3. Recapitulando
 A Teoria das Filas (Teoria de Congestionamento) tem grande aplicação na administração de empresas e envolve a presença de “clientes” solicitando “serviços”. 
Dentre as diversas aplicações da Teoria das Filas, podemos destacar o estabelecimento de políticas de atendimento ao público e a serviços como: 
· Determinação do número de atendentes; determinação do número de caixas (bancos, supermercados); determinação do número de mecânicos e eletricistas numa equipe de manutenção; determinação do número de pistas em um aeroporto; determinação do número de vagas em estacionamentos; determinação do número de bombas e de frentistas em postos de gasolina; determinação do número de médicos em uma clínica; determinação do número de leitos em hospitais; sincronização de semáforos; etc.
Tem como principais características: 
· Clientes solicitando serviços que são limitados pelas restrições do sistema;
· Possibilidade de formação de filas.
Quando o tamanho da fila ultrapassa o valor esperado (que nós consideramos normal), dizemos que o sistema está congestionado, consequentemente a qualidade e a produtividade caem e os custos tendem a aumentar. 
Estruturas do sistema (modelos de fila):
a) 1 Fila e 1 Canal;
b) 1 Fila e 2 Canais em Paralelo;
c) 1 Fila e 3 Canais em Paralelo;
d) 3 Filas e 3 Canais em Paralelo;
e) Sistema Complexo de Filas ( Filas e Canais em Série e em Paralelo).
 Embora todas as situações de filas sejam basicamente similares, na prática pode surgir um número quase infinito de situações.
Elementos do sistema (filas):
1- Processo de Chegada: Modo pelo qual os clientes chegam ao Posto de Serviço. Podem ser: Determinísticos (Chegada Definida. Ex.: atendimento com hora marcada); ou Aleatórios (Chegada de Clientes segundo uma Distribuição Probabilística);
2- Disciplina da Fila: Modo pelo qual os clientes esperam pelo serviço após a chegada. Podem ser: PEPS ( Primeiro a Chegar Primeiro a Ser Atendido; UEPS ( Último a Chegar Primeiro a Ser Atendido; ou ainda POR PRIORIDADES: Idosos, Gestantes, Crianças, etc.;
3- Mecanismo de Serviço (Forma de Atendimento): Modo pelo qual os clientes são atendidos: Determinísticos (Duração do Atendimento Definido); ou Aleatórios (Duração do Atendimento segundo uma Distribuição Probabilística).
Modelo matemático e solução:
Prioridade – Método de decidir qual o próximo cliente a ser atendido. O pressuposto mais comum é o de que quem chegou primeiro será atendido primeiro.
Tamanho da População – Tamanho do grupo que fornece os clientes. Se houver apenas alguns clientes em potencial, a população será finita. Se houver um número grande, diz-se que a população é infinita.
Desde que a taxa de chegada λ seja menor do que a taxa de atendimento μ, “ρ” ( 1, o “estado estacionário” é alcançado, e a fila se comporta independentemente do estado inicial. A probabilidade de n clientes na fila permanece constante com o tempo. 
4. Referências 
ANDRADE, E. L. Introdução à pesquisa operacional: métodos e modelos para a análise de decisão. 3. ed. Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos Editora, 2000.
CAMPOS, V. F. Gerenciamento pelas diretrizes: (Hoskin Kanri) o que todo membro da alta administração precisa saber para entrar no terceiro milênio. 3. ed. Belo Horizonte: INDG Tecnologia e Serviços, 2002.
FARIA, A. COSTA, M. Gestão de Custos Logísticos. São Paulo: Editora Atlas, 2007.
GRACIOSO, F. Planejamento estratégico orientado para o mercado. 3. ed. São Paulo: Atlas, 1996.
HILLIER, F. e LIEBERMAN, G. Introdução à Pesquisa Operacional. 8. Ed. São Paulo: McGraw-Hill, 2006. 
KAPLAN, R. NORTON.D.A Estratégia em Ação. 19. ed. Rio de Janeiro: Elsevier,Campus, 2005.
LEITE, Ricardo. Balanced Socorecard na Logística. Fonte: Disponível em: HTTP://www.ietec.com.br, acesso em 29/12/09.
MAXIMIANO, Antônio Cesar. Administração de Projetos: como transformar idéias em resultados. São Paulo: Editora Atlas, 1997.
MEDEIROS DA SILVA, E.; et. al. Pesquisa operacional – para os cursos de: Economia, Administração, Ciências Contábeis. 3. ed. São Paulo: Atlas, 1998.
REBOUÇAS, Djalma. Planejamento Estratégico: conceitos, metodologias e práticas. São Paulo: Editora Atlas, 2004.
SANTOS, M. Apostila de Pesquisa Operacional. Universidade Estadual do Rio de Janeiro. 2003.
Objetivos
Informações
Para
Controle
Padrões
Específicos
de Ação
Atividades
e
Recursos
Resultados 
Finais
Esperados
SINTOMAS
IDENTIFICAÇÃO DO PROBLEMA
PROCESSO DECISÓRIO
Escolha do problema certo para resolver
Conhecimento Insuficiente
Percepção do Problema
Reconhecimento do Problema
Criação de Alternativas
Avaliação das Alternativas
DECISÃO
Fonte: As imagens ilustrativas deste material foram retiradas do Google Imagens > Acesso em: 23/11/2009
Vale frisar que a palavra “modelo” está sempre presente nos conceitos de Pesquisa Operacional.
E o que é modelar?
MODELAR É REPRESENTAR O SISTEMA FÍSICO REAL (SFR), EM FORMA FÍSICA OU SIMBÓLICA, CONVENIENTE PARA PREDIZER OU DESCREVER O SEU COMPORTAMENTO.
Sistema Real existente
Sistema reduzido às
Variáveis principais
MODELO
Definição do Problema
Construção do Modelo
Solução do Modelo
Validação do Modelo
Implementação da Solução
Avaliação Final
(Fonte: Disponível em: � HYPERLINK "http://g1.globo.com/Noticias/Economia_Negocios/foto/0,,11274468,00.jpg" �http://g1.globo.com/Noticias/Economia_Negocios/foto/0,,11274468,00.jpg� Acesso em: 28/12/2009).
 É imprescindível que a organização tenha disponível: 
Explicação dos objetivos do padrão;
Definição dos termos utilizados;
Documentos (regulamentos) correlatos;
Planejamento do GD (desdobramento das metas e medidas);
Acompanhamento e controle;
Ações a serem tomadas no final do ano;
Fluxograma do Sistema de GD;
Formulários a serem utilizados.
Qualidade 2H
Qualidade 5W
WHAT= o que?
WHO = quem?
WHY = porque?
WHEN= quando?
HOW= como?
HOW MUCH= quanto?
WHERE = onde?
Portanto, o BSC é considerado uma ferramenta organizacional que pode ser utilizada para importantes processos gerenciais:
Estabelecimento de metas individuais e de equipe;
Remuneração;
Alocação de recursos;
Planejamento;
Orçamento;
Feedback;
Aprendizado estratégico.
Ainda, sob quatro perspectivas, tendo como exemplo a figura a seguir:
Perspectiva Financeira;
Perspectiva do Cliente;
Perspectiva dos Processos
 Internos; Perspectiva do Aprendizado e Crescimento.
Adaptado. Fonte: Faria e Costa (2007, p. 379).
Criação de valor para os acionistas 
Sucesso na satisfação dos Clientes 
Atuação nos processos mais críticos
Os processos internos são aqueles capazes de fazer com que a organização produza, com o intuito de criar valor, sempre.
Fonte: <� HYPERLINK "http://www.pcilimited.com/DuPont-Oval.jpg" �http://www.pcilimited.com/DuPont-Oval.jpg�> Acesso 02/02/2010.
A técnica PERT-CPM surgiu da necessidade de técnicas mais completas e que fossem capazes de planejar, programar e controlar as atividades, através de boa comunicação pessoal.
Atividades
Evento Final
Evento Inicial
Evento Inicial
Evento final
Atividades
B�
C
A
Diagrama Incorreto
Atividade - Fantasma
Atividades
B�
C
A�
B�
C
A�
D
B�
C
A�
D
Diagrama Incorreto
Diagrama Correto
C
A�
Classificação das Prioridades:
1ª - FT
2ª - FD 
3ª – FL
Fonte: Disponível em:< � HYPERLINK "http://www.circuitomt.com.br/materia/foto/2040/5kttxo/FILA_DE_BANCO3.jpg" �http://www.circuitomt.com.br/materia/foto/2040/5kttxo/FILA_DE_BANCO3.jpg�>
 Acesso em: 25/03/2010
Mundo Externo
Chegadas
Disciplina
da Fila
Serviços
População
Processo de Chegadas
Fonte: Disponível em: <http://ego.globo.com/Gente/foto/0,,21327537-EXH,00.jpg> Acesso em: 25/02/2010
Fonte: Disponível em: < �HYPERLINK "http://img372.imageshack.us/i/autocarrokk8.jpg/"�http://img372.imageshack.us/i/autocarrokk8.jpg/�> Acesso em: 26/02/2010
Fonte: Andrade (1998, p.8). Adaptado pelos autores.
� Custo da fila: é inversamente proporcional ao custo de serviço. Trata-se do custo pela fila formada, o que incide em atrasos, multas, reclamações.
� Custo do serviço: é o custo de construir e manter o funcionamento da estrutura da operação. Quanto maior a estrutura oferecida, maior seu custo. É o custo de manutenção das estações que prestam determinados serviços.
Unidade de Educação a Distância | Newton Paiva
 2| P á g i n a