FRAMEWORK
MULTICORPORATIVO DE
APOIO AO EXECUTIVO
Rudimar Imhof
1 INTRODUÇÃO
• Executivo: objetivo da organização, seus
produtos e serviços
• Indicadores de desempenho
• Custos, os precedentes
• Balanced Scorecard e as perspectivas do
negócio
• Regressão linear
1.1 PROBLEMA
• Decisões executivas em organizações
distintas
1.2 JUSTIFICATIVA
• a falta de informações para tomada de
decisão no momento de concepção de
empreendimentos;
• a falta de critério decisório para
elaboração do planejamento de uma
empresa;
• a falta de critério decisório para adaptação
do planejamento à realidade vivenciada.
1.3 OBJETIVOS
• O objetivo geral do trabalho proposto é
desenvolver um framework como sistema
de apoio ao executivo (SAE) responsável
pelas operações relacionadas a decisões
de
nível
estratégico,
fornecendo
informações
referentes
a
metas,
projeções, reajustes e otimizações para
empresas de qualquer tipo.
2 FUNDAMENTAÇÃO
TEÓRICA
•
•
•
•
2.1 FUNÇÕES DA EMPRESA
2.2 GERÊNCIA DE CUSTOS
2.3 OS INDICADORES
2.4 ESTATÍSTICA À TOMADA DE
DECISÃO
2.1 FUNÇÕES DA EMPRESA
•
•
•
•
•
funções financeiras
funções administrativas
funções comerciais
funções técnicas
funções contábeis
2.2 GERÊNCIA DE CUSTOS
• Duas vertentes:
– custos diretos e indiretos
– custos fixos e variáveis
• Padaveze (2003), “a abordagem de custos
fixos e variáveis tem maior relação com
análise preditiva de comportamento
relacionado a corporação”.
2.3 OS INDICADORES
• Indicadores de desempenho
– Conforme Dias (2007, 13), “para uma micro
ou pequena empresa ter resultado, a escolha
de três a cinco indicadores de desempenho a
ajudaria a atingir o seu resultado
operacional”.
• Indicadores financeiros
– Indicadores de rentabilidade
– Indicadores associados ao risco
2.3.1 Indicadores de
desempenho
2.3.2 Indicadores financeiros
Método de cálculo do indicador
n
VPL = ∑
t =1
FCt
(1 + i ) t
VPLa = VPL *
Atratividade do resultado
VPL > 0
l * (1 + i ) n
(1 + i ) n − 1
VPLa > 0
Valor _ presente _ fluxo _ beneficios
IBC =
Valor _ presente _ fluxo _ investimentos
IBC > 1
ROIA = 100(n IBC − 1)
Ganho além da TMA em relação ao risco
n
TIR = i , quando, VPL = ∑
j =0
[CFj ]
= Zero
(1 + i ) j
Descrição
VPL
Valor presente
líquido
VPLa
Valor presente
líquido
anualizado
IBC
Índice benefício
custo
ROIA
Retorno do
investimento
adicionado
TIR
Taxa interna de
retorno
PB
Retorno do
investimento
PF
Ponto fischer
TIR > TMA
T
PB = ∑ CFt = I 0
Indicador
PB < vida do investimento
t =0
PF = TIR , quando
VPL = ambos _ os _ projetos
Comparação das alternativas
Onde:
i = taxa
n = períodos
CFj = fluxo de investimentos
Demais representações = elementos frequentes como
∑
como representação de um
somatório e também as resultantes dos demais cálculos referenciados pelo cálculo atual.
2.3.3 Balanced Scorecard
• Medição e controle dos indicadores sob 4
perspectivas:
– financeiro;
– clientes;
– processos internos;
– aprendizado e crescimento.
2.4 ESTATÍSTICA À TOMADA
DE DECISÃO
• Regressão linear
• Programação linear
2.4.1 Regressão linear
• Simples e múltipla
• Método dos mínimos quadrados
• Coeficiente de correlação de Pearson
2.4.2 Programação linear
• “É um problema de otimização que consiste
em achar os valores das variáveis x1, x2, ...xn
que minimizam (ou maximizam) a função
objetivo” (LINS, 2006, p. 8).
• Composta por:
– Variáveis de decisão
– Função objetivo
– Restrições
• Solução através do tableau simplex
2.5 RACIOCÍNIOS E SEUS
TIPOS
• Exemplo conforme Pierce (1972 apud
HEINZLE, 2011, p.140):
Dedução
Regra: Todos os feijões deste pacote são brancos
Caso: Estes feijões provêm deste pacote
Resultado: Estes feijões são brancos
Indução
Caso: Estes feijões provêm deste pacote
Resultado: Estes feijões são brancos
Regra: Todos os feijões deste pacote são brancos
Abdução
Regra: Todos os feijões deste pacote são brancos
Resultado: Estes feijões são brancos
Caso: Estes feijões provêm deste pacote
2.6 CLASSIFICAÇÃO DE
SISTEMAS
2.7 SUPORTE A DECISÕES
• Paradigma
multicritério
construtivista
–
Metodologias
– Analytical Hierarchy Process (AHP) – Grau de importância para
o atributo
– Electre - ELimination Et Choix Traduisant la Realité – Relações
de importância
• Paradigma racionalista – Pesquisa operacional
2.8 FRAMEWORK
• Frozen Spots e Hot Spots - partes fixas e
partes flexíveis
• Dependency injection (DI)
• Inversão de controle (IoC)
• Herança das características
2.8 FRAMEWORK
2.9 TRABALHOS
CORRELATOS
• Heckler (2009): ferramenta de apoio para
a Gerência de Configuração
• Silva (2010): arcabouço de tomada de
decisão
colaborativa
para
o
gerenciamento da evolução de empresas
virtuais.
• Casotti (1993): modelagem de problemas
da vida real por meio de um software de
apoio a decisão
3 DESENVOLVIMENTO
•
•
•
•
•
3.1 SISTEMA ATUAL
3.2 ESPECIFICAÇÃO DOS REQUISITOS
3.3 ARQUITETURA DO FRAMEWORK
3.4 MODELO DE NEGÓCIOS
3.5 RACIOCÍNIOS À TOMADA DE
DECISÃO
• 3.6 PRODUÇÃO DO BSC
• 3.7 IMPLEMENTAÇÃO
• 3.8 RESULTADOS E DISCUSSÃO
3.1 SISTEMA ATUAL
• O framework deve ser multicorporativo e,
desta forma, necessita ser construído de
forma a suportar diferentes aplicações.
Por essa razão, qualquer sistema pode
fazer uso do framework desde que
implementadas
suas
interfaces
de
referência.
3.2 ESPECIFICAÇÃO DOS
REQUISITOS
Requisitos Funcionais
RF01: O framework deverá fornecer interfaces com implementações de
referência para entrada de dados
RF02: O framework deverá retornar ao sistema lista de metas baseadas nas
margens
RF03: O framework deverá retornar ao sistema lista de projeções baseadas nos
totalizadores informados;
RF04: O framework deverá retornar ao sistema reajustes baseados nos totais
apresentados
RF05: O framework deverá retornar ao sistema otimizações baseadas nas
informações do processo de aquisição/produção
Caso de Uso
UC01
UC02
UC03
UC04
UC05
3.2 ESPECIFICAÇÃO DOS
REQUISITOS
Requisitos Não Funcionais
RNF01: O framework deverá utilizar UML como linguagem de modelagem
RNF02: O framework deverá utilizar Java como linguagem de programação
RNF03: O framework deverá utilizar Eclipse como IDE para desenvolvimento em Java
RNF04: O framework deverá utilizar bibliotecas como WEKA, Apache POI e Apache Commons
Math para implementação das rotinas relacionadas às projeções, cálculos financeiros e otimizações.
3.3 ARQUITETURA DO
FRAMEWORK
3.4 MODELO DE NEGÓCIOS
3.4 MODELO DE NEGÓCIOS
3.4 MODELO DE NEGÓCIOS
3.5 RACIOCÍNIOS À TOMADA
DE DECISÃO
• Dedução
–
fase
metas
pelo
caminhamento raiz nó final do grafo de
precedência de cálculos
• Indução
–
fase
reajustes
pelo
caminhamento nó final raiz do grafo de
precedência de cálculos
3.6 PRODUÇÃO DO BSC
• O framework implementa a produção dos
indicadores remetendo-os a aplicação, a
qual os exibirá nas perspectivas do BSC.
3.7 IMPLEMENTAÇÃO
• 3.7.1 Técnicas e ferramentas utilizadas
• 3.7.2 Estrutura de funcionamento das
fases
• 3.7.3 Operacionalidade da
implementação
3.7.1 Técnicas e ferramentas
utilizadas
•
•
•
•
•
•
•
•
Linguagem Java
Reflection
Dependency injection
IDE eclipse
Biblioteca WEKA
Biblioteca apache commons math
Biblioteca apache POI
Estilo arquitetural em camadas
3.7.1.1 Apache POI
• Dentre os métodos mais comuns
encontrados nos pacotes FinanceLib e Irr,
vale destacar:
– npv(double r, double[] cfs) – para trazer a
valor presente;
– pmt(double r, double n, double p, double f,
boolean t) – para pagamento periódicos;
– irr(double[] income) – para taxa interna.
3.7.1.2 Waikato Environment
for Knowledge Analysis
• ARFF:
– @RELATION
– @ATTRIBUTE
– @DATA
• Trecho de código exemplo:
– Instances instances = arffLoader.getDataSet();
– LinearRegression linearRegression = new
LinearRegression();
– linearRegression.buildClassifier(instances);
3.7.1.3 Apache Commons
Math
• LinearConstraint(coefficients, relationship,
value) – restrições;
• LinearObjectiveFunction(coefficients,
constantTerm) – função objetivo;
• PointValuePair pointValuePair =
simplexSolver.optimize(linearObjectiveFun
ction, constraints, goalType,
restrictToNonNegative) – solução;
3.7.2 Estrutura de
funcionamento das fases
•
•
•
•
3.7.2.1 Fase Metas
3.7.2.2 Fase Projeções
3.7.2.3 Fase Reajustes
3.7.2.4 Fase Otimizações
3.7.2.1 Fase Metas
Controles
Totalizadores
Indicadores
3.7.2.2 Fase Projeções
3.7.2.3 Fase Reajustes
• Resolução pela programação linear (PPL).
– “Conversamos sobre o assunto e o seu caso
é bem complexo, pois teríamos restrições
sem coeficientes constantes (números), mas
sim variáveis. Assim não é um problema de
programação linear, o que torna sua
modelagem bastante complexa e sua
resolução ainda mais” (POSSAMAI, 2012).
3.7.2.3 Fase Reajustes
3.7.2.4 Fase Otimizações
3.7.3 Operacionalidade da
implementação
• Herda-se a classe abstrata Core do
framework; implementam-se as interfaces
necessárias; injetam-se os valores pelos
seus respectivos métodos assessores e
invoca-se um dos métodos disponíveis
para a estimativa desejada.
3.8 RESULTADOS E
DISCUSSÃO
Projeções estimadas
Totalizadores
Estimativa
Junho
Importância Expectativa
Julho
Agosto
R$ 63.333
R$ 55.333
R$ 47.333
1
2
(R$ 23.766)
(R$ 30.866)
(R$ 37.966)
1
2
Custos fixos
R$ 54.000
R$ 54.000
R$ 54.000
2
3
Faturamento
R$ 58.333
R$ 50.333
R$ 42.333
1
2
(R$ 25.136)
(R$ 32.746)
(40.356)
1
3
R$ 99
R$ 96
R$ 94
2
3
721
726
731
2
3
121
123
124
1
2
Faturamento
total
Saldo fluxo
caixa
total liquido
Lucro liquido
operacional total
Faturamento por
cliente
Orçamentos
aprovados
Orçamentos
elaborados
4 CONCLUSÕES
• Maior dificuldade encontrada foi tentar atender a
todos os aspectos conceituais de forma amena e
não incorrer em quebra de paradigma de nenhum
dos conceitos levantados.
• Framework procura atender a todos os objetivos
mencionados através da concepção de suas fases
de processamento.
• Avalia-se seu resultado final em uma escala de
ruim a ótimo como moderado, pois apesar dos
objetivos estarem inicialmente abrangidos, fazemse necessários ainda alguns importantes
elementos, fruto talvez de contribuições futuras.
4.1 EXTENSÕES
• Crescimento do grafo de precedência de
cálculos incluindo-se possivelmente mais
indicadores.
• Estimativas também com a regressão
linear múltipla