Métodos e recursos de análise de riscos para projetos de implantação de ERP influenciados por incertezas sazonais

Autor: Mannini, Paulo
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2018
Předmět:
Druh dokumentu: Dissertação de Mestrado
Popis: O gerenciamento dos riscos constitui um dos pontos fundamentais para o sucesso de projetos de implantação de um Enterprise Resource Planning - Sistema Integrado de Gestão (ERP), visto que são trabalhos complexos com grandes investimentos, longos períodos e alto risco. Um aspecto que influencia significativamente os projetos e que deveria ser considerado na análise de riscos é a sazonalidade, apesar de ser pouco abordado na literatura. Neste sentido, este trabalho tem como objetivo identificar e analisar os métodos e recursos de análise de riscos mais adequados para projetos de implantação de ERP influenciados por incertezas sazonais. No contexto desse trabalho, entende-se por incertezas sazonais como incertezas que ocorrem em determinados períodos do ano, enquanto que a probabilidade de ocorrência será diferente nesses períodos em relação aos outros períodos do ano. Para alcançar o objetivo, esse trabalho foi dividido em quatro partes. A primeira delas é a Revisão Sistemática da Literatura (RSL), que foi realizada para identificar métodos recentemente utilizados por pesquisas da literatura para analisar riscos em projetos. Posteriormente, com os trabalhos selecionados na RSL, foi realizada uma análise de conteúdo semântica para decompor os métodos identificados em recursos de análise de riscos. O grau de importância dos recursos de análise de riscos para os projetos de implantação de ERP influenciados por incertezas sazonais foi validado através da técnica Delphi, com o apoio de especialistas em gerenciamento de projetos. A técnica Delphi foi realizada em duas rodadas que duraram aproximadamente 30 dias cada uma, finalizando a segunda rodada com uma concordância forte entre as opiniões entre 16 participantes, calculada através do coeficiente de concordância W de Kendall. Por fim, as informações obtidas com a técnica Delphi permitiram também priorizar dos métodos de análise de riscos para esses tipos de projetos. O resultado obtido com esta pesquisa foi a identificação de seis métodos e oito recursos mais adequados para analisar riscos em projetos de implantação de ERP influenciados por incertezas sazonais. Destaca-se dentre os métodos de análise de riscos mais adequados o método Matriz de Probabilidade e Impacto, pois foi identificado na literatura utilizando recursos \"Análise de probabilidade e impacto\", \"Matriz de probabilidade e impacto\" e \"Riscos categorizados por fase do projeto\", classificados como muito importantes para analisar riscos nesses tipos de projetos. Também foram analisadas, separadamente, as importâncias atribuídas aos recursos de análise de riscos pelos grupos de participantes do painel Delphi, formados por Profissionais de Projetos e Profissionais de Diretoria. Dentre os seis métodos de análise de riscos mais adequados para projetos de implantação de ERP influenciados por incertezas sazonais, três métodos não são tradicionais na área de gerenciamento de riscos em projetos, o que contribui para profissionais e pesquisadores passem a conhecer e considerar tais métodos nesses tipos de projetos
Risk management is one of the key points for the success of Enterprise Resource Planning (ERP) implementation projects, since they are complex jobs with large investments, long periods and high risk. One aspect that significantly influences the projects and that should be considered in the risk analysis is the seasonality, although it has been low discussed in the literature. In this respect, this work aims to identify and analyze the most suitable resources risk analysis methods and resources for ERP implementation projects influenced by seasonal uncertainties. In the context of this work, seasonal uncertainties mean uncertainties taking place at certain times of the year, while the probability of appearance will be different from these periods to others. To reach the goal, this work was divided into four parts. The first of these is the Systematic Review of Literature, which was carried out to identify methods used recently in literature researches to analyze risks in projects. Subsequently, with the selected papers in the RSL, a semantic content analysis was performed to decompose the methods identified in risk analysis resources. The importance degree of the risk analysis resources to the ERP implementation projects influenced by seasonal uncertainties was validated through the Delphi technique, with the support of project management specialists. The Delphi technique was performed in two rounds that lasted approximately 30 days each, finishing the second round with a high agreement of opinions among 16 participants, calculated through the coefficient of agreement W of Kendall. Finally, the information obtained with the Delphi technique also allowed to prioritize the risk analysis methods for these types of projects. The result obtained with this research was the identification of six most suitable methods and eight most suitable resources to analyze risks in ERP implementation projects influenced by seasonal uncertainties. Among the most adequate risk analysis methods, the Probability and Impact Matrix method was a highlight, as it was identified in the literature using resources like \"Probability and impact analysis\", \"Probability and impact matrix\" and \"Risks categorized by project phase\", classified as very important to analyze risks in these types of projects. It was also analyzed, separately, the importance given to the risk analysis resources by the Delphi panel participants, formed by Project Professionals and Directing Professionals. Among the six most suitable risk analysis methods for ERP implementation projects influenced by seasonal uncertainties, three methods are not traditional in the project risk management area, which contributes to professionals and researchers to know and consider such methods in these types of projects
Databáze: Networked Digital Library of Theses & Dissertations
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