É Válido Utilizar a Lógica Fuzzy para a Projeção de Indicadores?

As ferramentas da área de Avaliação de Desempenho Empresarial vêm sendo utilizadas para facilitar a medição eficiente do desempenho organizacional. A maioria dos planos consiste basicamente em traduzir a visão e estratégia em objetivos e medidas de desempenho. Para uma maior precisão destas medidas é possível utilizar-se da matemática nebulosa (Lógica Fuzzy) para fazer estas projeções.

Edson Ricardo Gonçalves, sob a orientação de Maria Augusta Soares Machado, desenvolveu uma ensaio para a “Utilização da Lógica Fuzzy para Projeção dos Indicadores de Desempenho Estratégico” (2007) de uma organização, baseado no fato de que para o modelo de gestão que as empresas usam atualmente, faz-se necessário a projeção dos indicadores de desempenho para que se possa a todo o momento, estar monitorando a projeção com a meta, saber onde a organização irá chegar. Nesta metodologia, os indicadores selecionados, a partir de uma grande empresa de energia (Petróleo e Gás) foram:

– Na Perspectiva Financeira: ROCE – Representa o retorno econômico do capital empregado. Compara o lucro operacional após o imposto de renda e contribuição social sobre o lucro, com o capital empregado.

– Na Perspectiva de Mercado: IACV – Índice de atendimento à cadeia de valor, que mede o atendimento aos compromissos de qualidade e de previsão de produção de petróleo e do gás natural, assumidos.

– Na Perspectiva de Processos Internos: CE – Custo da extração, que é a razão entre os custos de extração e o volume comercializado de óleo e gás natura, no período.

– Na Perspectiva de Aprendizado e Crescimento: ISE – Índice de satisfação dos empregados, que mede a satisfação dos empregados em relação aos processos de trabalho e às práticas de gestão.

A aplicação das regras fuzzy ao indicador ROCE foi feita a partir dos seguintes parâmetros:

Quatro variáveis de entrada e uma de saída

– Produção de óleo: 21.600.000 a 25.200.000 barris/mês

– Preço do barril: R$116,00 a R$ 136,88

– Custo: R$1.500.000 a R$1.800.000

– Capital empregado: R$2.150.000 a R$2.300.000

– ROCE: 31 a 91%

Alimentação das regras

– Com ajuda de uma planilha MSExcel, considerando as várias possibilidades de cada variável (baixa, média e alta) e suas combinações entre si, foram apuradas as saídas do ROCE.

– Geradas 81 regras e inseridas no software Matlab®.

Para entender a Lógica Fuzzy, recomenda-se o livro “Inteligência Computacional Aplicada à Administração, Economia e Engenharia em Matlab®” (2007) ou os posts do blog Gestão Empresarial em Gotas (http://www.quanticaconsultoria.com/nossos-blogs/mapa-do-blog-geg/): “O Conceito de Lógica Fuzzy”, “O que é Fuzificação e Defuzificação de valores” e “Regras Fuzzy”.

Para saber como utilizar a Lógica Fuzzy no software Matlab® é recomendado assistir ao vídeo “Tutorial Lógica Fuzzy Matlab®” (http://www.youtube.com/watch?v=BptosN9sePc), no Youtube.

A aplicação das regras fuzzy ao indicador IACV foi feita a partir dos seguintes parâmetros:

Duas variáveis de entrada e uma de saída

– Qualidade: 70 a 100

– Atendimento: 70 a 100

– IACV: 70 a 100

A aplicação das regras fuzzy ao indicador CE foi feita a partir dos seguintes parâmetros:

Quatro variáveis de entrada e uma de saída

– Custos com Pessoal: Informação interna sensível

– Custos com Material: Informação interna sensível

– Custos com Serviços: Informação interna sensível

– Totalização destes custos sobre a produção: Informação interna sensível

– CE: Informação interna sensível

A aplicação das regras fuzzy ao indicador ISE foi feita a partir dos seguintes parâmetros:

Duas variáveis de entrada e uma de saída

– Satisfação dos empregados com os processos de trabalho: 70 a 100

– Satisfação dos empregados com as lideranças: 70 a 100

– ISE: 70 a 100

Ao final da simulação, a lógica fuzzy mostrou vantagens em sua utilização para algumas das variáveis selecionadas, mas também certo grau de inconsistência para outras. Portanto, seu uso é válido para projeções de indicadores, mas a utilização desta metodologia para projeções em larga escala ainda carece de mais ensaios e simulações com dados reais de empresas.

Para saber mais sobre o tema visite o site da Quântica Treinamento Empresarial em http://www.quanticaconsultoria.com