Análise de Decisão Multicritérios (ADMC): O que é, métodos e etapas

Para uma empresa, uma decisão vale muito. Principalmente em indústrias, fazer uma escolha errada é sinônimo de processos ineficientes, diminuição de produtividade, desperdício de recursos, colaboradores desmotivados e, consequentemente, rombo financeiro. A análise de decisão multicritérios é uma ferramenta que garante que essas decisões sejam as mais precisas possível.

O que é análise de decisão multicritérios?

A análise de decisão multicritérios (ADMC) é um método que ajuda as organizações a fazerem decisões consideravelmente mais de um critério simultaneamente. Nesse sentido, a ferramenta é usada quando uma escolha desencadeia uma série de eventos e existem inúmeros fatores que impactam o processo de decisão.

Para tornar a decisão mais assertiva possível, a ADMC engloba diversos métodos que calculam as alternativas de acordo com os critérios definidos. Essa é uma análise matemática e, por isso, precisa ser feita por profissionais capacitados na área.

Ressaltamos que esse artigo não considerará as fórmulas matemáticas usadas nos métodos de ADMC, mas sim os conceitos, intenções e objetivos de cada um desses métodos.

Como fazer uma análise de decisão multicritérios?

Para colocar a análise de decisão multicritérios em prática, é necessário considerar que o modo de aplicação dependerá do método escolhido (que iremos falar posteriormente neste mesmo artigo).

Ainda assim, o passo a passo de construção do ADMC possui etapas comuns na grande maioria dos métodos usados. Nesse sentido, o importante é entender o contexto e o objeto e, assim, fazer os devidos ajustes contextuais nas etapas.

Etapas do ADMC

As etapas da análise de decisões multicritérios são:

1. Definir o problema de decisão:

O problema de decisão é o centro da discussão, por isso sua definição é a primeira etapa. A equipe deve delimitar muito bem os objetivos de resolução, assim como identificar os stakeholders e pensar nas alternativas relevantes para o caso.

Além disso, na etapa de definição do problema, a empresa precisa considerar especialmente os seus fatores contextuais. Algumas organizações têm certas restrições e políticas, por exemplo. Esses itens precisam ser avaliados na hora da construção de alternativas.

2. Escolher e estruturar os critérios:

Entre as opções selecionadas, quais são os fatores que tornam uma alternativa melhor do que a outra? Essa é pergunta que deve ser feita na hora da estruturação dos critérios.

Para estruturar os critérios, as organizações geralmente consultam literatura científica e fazem reuniões para coletar as opiniões de especialistas no assunto e de tomadores de decisão.

3. Medir o desempenho:

O próximo passo é avaliar e determinar o desempenho de cada uma das alternativas selecionadas. Para isso, a organização deve recorrer às evidências científicas disponíveis, principalmente se essas alternativas nunca tiverem sido usadas pelo negócio.

4. Definir os escores das alternativas:

Os escores são a pontuação de cada alternativa, e é nessa etapa que a matemática entra em cena. Para isso, avalia-se cada alternativa considerando os cada um dos critérios escolhidos. Nesse sentido, é importante que seja uma métrica comum para todos os fatores.

5. Definir os pesos dos critérios:

Os critérios costumam ter um nível de importância entre si, chamados de pesos. Dessa forma, a distribuição de pesos aos critérios deve garantir que a combinação entre eles resulte em uma “medida de valor total”.

6. Calcular os escores agregados:

Os escores agregados é a soma dos escores dos critérios, ponderando os seus pesos. O cálculo é feito separadamente para cada uma das alternativas, considerando também os seus próprios escores. A fórmula matemática usada nesse momento dependerá do método escolhido.

7. Considerar as incertezas:

As alternativas delimitadas e seu desempenho, os critérios selecionados e seus escores e pesos e todos os outros fatores da ADMC não respostas exatas, abrindo margem para a incerteza.

Nesse sentido, alguns dos métodos de ADMC consideram essa incerteza por meio de técnicas de análise de sensibilidade probabilística e análise de cenários. Seja como for, a organização deve pensar em uma forma de lidar com as incertezas nas escolhas.

8. Analisar e reportar os resultados:

Geralmente, os resultados da ADMC são representados por tabelas e gráficos que facilitam a organização e compreensão da ferramenta. Dessa forma, o comum é que a análise de resultados eleja uma alternativa vencedora, finalizando o processo de decisão.

Métodos de análise de decisão multicritérios

Para falar sobre os métodos de ADMC é preciso, primeiro, considerar três principais classificações que agrupam as características de como esses métodos são colocados em prática:

Mensuração de valor: os modelos de mensuração de valor são aqueles que usam números para categorizar a posição das opções analisadas. Assim, funções de valor são criadas para gerar escores numéricos de acordo com os critérios pré-estabelecidos.
Sobreclassificação: os modelos de sobreclassificação agrupam as opções de duas em duas, e fazem comparações entre elas, seguindo também os critérios pré-estabelecidos.
Baseado em metas, aspiração ou nível de referência: esses modelos determinam os níveis mais altos de satisfação de seus critérios. Com isso, cria-se uma programação linear para determinar qual das opções chega mais perto desses mais altos níveis de satisfação.

Com as classificações em mente, podemos passar para os métodos de ADCM mais usados:

MAUT

Categoria: Mensuração de valor

A teoria da utilidade multiatributo, ou simplesmente MAUT, é o método de ADCM capaz de agrupar inúmeros fatores, quantitativos e qualitativos, em uma função numérica simples. Além disso, é um dos únicos métodos que consideram incertezas.

Na prática, o método MAUT considera inúmeros critérios previamente definidos, e seus subcritérios consequentes, e atribui pesos e notas para cada um deles. Posteriormente, a equipe avalia e dá a pontuação para cada um dos subcritérios, chegando a um escore final.

AHP

Categoria: Mensuração de valor

O método de cálculo AHP, de forma resumida, agrupa os critérios e subcritérios em níveis hierárquicos. Portanto, sua construção depende de uma análise sobre a relação entre esses critérios, percebendo qual é mais relevante no processo como um todo.

Nesse sentido, o método AHP entra na mensuração de valor pois os responsáveis costumam dar uma “nota” para os níveis de prioridade de cada opção avaliada no processo.

Entretanto, esse método também bebe da fonte dos modelos de sobreclassificação pois é comum que se faça uma comparação entre duas ou mais opções para definir qual delas está em um nível hierárquico superior.

Electre

Categoria: Sobreclassificação

Electre significa eliminação e escolha como expressão da realidade e o método se divide em uma família com seis membros: Electre I, II, III, IV, IS e TRI. Em conjunto, essa família ajuda na escolha e ordenação dos critérios em avaliação.

Nesse sentido, o método Electre toma posse de dois conceitos de sobreclassificação:

Concordância: uma alternativa é um pouco melhor do que a outra;
Discordância: faltam critérios para determinar que uma opção seja realmente melhor do que a outra.

As alternativas costumam ser formadas por subconjuntos de fatores. Nesse sentido, com esses critérios em mente, podemos sumarizar a família Electre da seguinte forma:

Electre I: escolha das alternativas, usando critério “verdade”;
Electre II: ordem das alternativas, usando critério “verdade”;
Electre III: ordem das alternativas, usando pseudocritério;
Electre IV: escolha das alternativas, usando pseudocritério e não considerando pesos nos critérios;
Electre TRI: classificação das alternativas, usando pseudocritério.

Promethee

Categoria: Sobreclassificação

Assim como o método Electre, o método Promethee também se divide em uma família com seis membros: Promethee I, II, III, IV, V VI. Dessa forma, o método Promethee, dentro da análise de decisões multicritérios, costuma ser usando para determinar a preferências de opções discretas.

Em resumo, os membros da família Promethee tem as seguintes funções:

Promethee I: ordena parcialmente as alternativas, considerando índices de preferência e índices de indiferença;
Promethee II: ordena integralmente as alternativas;
Promethee III: decide a preferência entre as alternativas que apresentam problemas estatocáticos;
Promethee IV: ordena integralmente ou parcialmente as alternativas em conjuntos contínuos;
Promethee V: considera restrições e gargalos na ordenação das alternativas;
Promethee VI: considera intervalos nos pesos dos critérios usados na ordenação das alternativas.

TOPSIS

Categoria: Metas, aspiração ou nível de referência

O método TOPSIS é o suprassumo dos modelos de metas, aspiração ou nível de referência. De forma geral, ele determina o ideal positivo e o ideal negativo dos critérios e avalia cada uma das alternativas, priorizando aquela mais próxima ao ideal positivo.

Goal Programming

Categoria: Metas, aspiração ou nível de referência

O método Goal Programming costuma ser usado em problemas de larga escala, ou seja, quando há muitas alternativas. Dessa forma, seu principal objetivo é encontrar uma solução que atenda aos diferentes critérios pré-definidos de uma só vez.

Macbeth

O nome shakesperiano do método é apenas uma coincidência, uma vez que macbeth se refere a medir a atratividade por uma técnica de avaliação baseada em categorias.

Nesse sentido, o método se baseia em associar as preferências, essencialmente do tipo valor, com a comparação entre as alternativas discutidas. Para isso, o método compara os critérios pré-estabelecidos com as opções em questão.

Fuzzy Set Theory

O método Fuzzy Set Theory é usado para lidar com alternativas conflituantes, com informações imprecisas. Por isso, muitas vezes, essas alternativas transitam entre mais de um conjunto de opções e seguem o raciocínio de aproximação. Dessa forma, sua estruturação costuma depender de simulações de cenário.

MPD

O método MPD também é usado para lidar com alternativas com informações imprecisas. Se destaca dos outros métodos pois permite a incorporação de opiniões dos tomadores de decisão. Além disso, esse é um método que precisa de uma maior atenção na análise, pois seus resultados não são tão claros.

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