SIMULAÇÃO MONTE CARLO PARA FLUXO DE PROCESSOS UTILIZANDO A FERRAMENTA FUSION ECM SUÍTE

SOCIEDADE EDUCACIONAL DE SANTA CATARINA - SOCIESC
INSTITUTO SUPERIOR TUPY - IST

WILLIAN MEWS

SIMULAÇÃO MONTE CARLO PARA FLUXO DE PROCESSOS UTILIZANDO A
FERRAMENTA FUSION ECM SUÍTE

Joinville
2012

WILLIAN MEWS


Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao
Instituto Superior Tupy - IST como requisito par-
cial para obtenção do Título de Bacharel em En-
genharia da Computação, sob orientação do Pro-
fessor Robson Thanael Poffo.

Joinville
2012

MEWS, WILLIAN. SIMULAÇÃO MONTE CARLO PARA FLUXO DE PROCESSOS UTI-
LIZANDO A FERRAMENTA FUSION ECM SUÍTE. Joinville: SOCIESC, 2012.

WILLIAN MEWS


Esse trabalho foi julgado e aprovado em
sua forma ﬁnal pela banca examinadora
abaixo assinada.

Joinville, 13 de Julho de 2012

Prof. Robson Thanael Poffo - SOCIESC

Prof. Dr. Andre Tavares da Silva - SOCIESC

Felipe Baptista Bahiense - NEOMIND

Dedico este trabalho a pessoa que mais
amo nesse mundo, minha esposa Luisa, a
qual sempre esteve ao meu lado e merece
toda a minha dedicação e carinho.

AGRADECIMENTOS

Primeiramente a Deus, sem Ele nada seria
possível;
A minha esposa, que pacientemente me in-
centivou a elaboração deste trabalho, com-
preendeu minha ausência necessária para
o desenvolvimento do projeto e participou
realizando a revisão;
A minha familia e principalmente minha fa-
lecida vó, que na sua simplicidade e sabe-
doria soube me educar e ensinar valores
que jamais deixarão de fazer parte da mi-
nha vida;
Ao professor Robson, que dedicou seu
tempo para que esse trabalho pudesse ser
realizado;
A Neomind, que disponibilizou espaço e
acreditou no potencial desse projeto;
A todos que não foram mencionados, mas
que, direta ou indiretamente, ajudaram
para a ﬁnalização deste trabalho.

"Se você está à procura de uma grande oportunidade, descubra
um grande problema."

Martinho Lutero

RESUMO

Existem diversas ferramentas de suporte a gestão de projetos e modelagem de fluxo
de processos. Essas ferramentas realizam análises de caminho crítico e gerenciamento da
execução do processo de acordo com o fluxo modelado. Com o crescente número de empre-
sas optando por gerir suas atividades por meio de fluxos de processo de trabalho cada vez
mais torna-se promissor o desenvolvimento de software que permitam a modelagem e geren-
ciamento dos processos. Porém, quando se trata especificamente desse tipo de solução, é
pequeno o número delas que possuem módulo de simulação entretanto tal funcionalidade é de
necessidade do mercado. Neste sentido, o objetivo deste trabalho é desenvolver um módulo de
simulação de processos para a ferramenta Fusion ECM Suíte que é um produto da empresa
Neomind. A metodologia utilizada para o desenvolvimento desse módulo consiste na aplicação
do método Monte Carlo, para a simulação de execução de cada atividade do processo através
da geração de números aleatórios. Como resultado obtem-se o valor total do processo atrelado
a um cenário. Essa rotina pode ser executada inúmeras vezes, gerando resultados estatísti-
cos e diminuindo a margem de erro do valores obtidos. Além disso o módulo de simulação
permite saber qual será o caminho a ser executado em um processo baseado em um cenário
pré determinado. A luz do exposto, conclui-se que através do uso do módulo de simulação
torna-se possível prever possíveis falhas de modelagem do processo ou até mesmo enxergar
melhorias contínuas, assim como mitigar impacto no processo antes de realizá-las no ambiente
corporativo.

Palavras-chave: Método Monte Carlo. Simulação. Fusion ECM Suíte.

ABSTRACT

There are several tools to support project management and process flow designer. These
tools allow to perform critical path analysis and management of process execution according to
the flow modeled. With the growing number of companies opting to manage their activities
through the work process flows increasingly become the promising development of tools that
enable modeling and managing processes. However, when this specific type of tool, the number
of them that have a simulation module is very small even with large market need. Thus, the
objective of this work is to develop a module for process simulation tool Fusion ECM Suite. This
tool is a product of the company Neomind Sollutions. The methodology used for the develop-
ment of this module is the application of the Monte Carlo method for simulation of execution of
each process activity through the generation of random numbers. As a result we obtain the total
value of the process coupled to a scenario. This routine can be executed many times, genera-
ting statistical results and reducing the margin of error to the values. Furthermore, the simulation
module lets you know which flow that will be runs in a process based on a scenario pre registe-
red. Thus, it appears that by using the simulation module becomes possible to predict potential
failure flow modeling or even see improvements, and perform them whether actually impacted in
the process prior to putting it into production.

Palavras-chave: Monte Carlo Method. Simulation. Fusion ECM Suíte.

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Figura 1 - Histograma - Exemplo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

Figura 2 - Polígono de Frequência - Exemplo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

Figura 3 - Gráﬁco de frequência acumulada - Exemplo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

Figura 4 - Distribuição Triangular - Exemplo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

Figura 5 - Estrutura Tradicional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

Figura 6 - Visão Departamental x Visão de Processo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

Figura 7 - Subprocesso - Exemplo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

Figura 8 - Rede PERT - Exemplo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

Figura 9 - Caminho Crítico - Exemplo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

Figura 10 - Cadastro de Formulário - Fusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

Figura 11 - Cadastro de Campos de Formulário - Fusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

Figura 12 - Cadastro de um Processo - Fusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

Figura 13 - Ferramenta de Modelagem de Fluxo de Processo - Fusion . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

Figura 14 - Cadastrando uma nova simulação - Fusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

Figura 15 - Cadastro do cenário - Fusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

Figura 16 - Preenchendo os campos do cenário - Fusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

Figura 17 - Listagem de atividades do processo - Fusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

Figura 18 - Preenchendo os dados para simulação da atividade - Fusion . . . . . . . . . . . . . . 57

Figura 19 - Cadastro da simulação completa - Fusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

Figura 20 - Executar simulação - Fusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

Figura 21 - Diagrama de Atividade - Teste de execução do processo - Fusion . . . . . . . . . . 59

Figura 22 - Diagrama de Atividade - Simulação de processo - Fusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

Figura 23 - Fluxo de Atividades Simuladas - Fusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

Figura 24 - Selecionar cenário para visualizar simulação - Fusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

Figura 25 - Resultado da Simulação - Fusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

Figura 26 - Cadastro de Formulário - Caso de Uso - Solicitação de Compra . . . . . . . . . . . 65

Figura 27 - Cadastro do Processo - Caso de Uso - Solicitação de Compra . . . . . . . . . . . . . 66

Figura 28 - Modelagem do Fluxo - Caso de Uso - Solicitação de Compra . . . . . . . . . . . . . . 66

Figura 29 - Cadastro da Simulação - Caso de Uso - Solicitação de Compra . . . . . . . . . . . . 67

Figura 30 - Executar Simulação - Caso de Uso - Solicitação de Compra . . . . . . . . . . . . . . . 67

Figura 31 - Resultado 1 - Caso de Uso - Solicitação de Compra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68



Figura 34 - Diagrama de Classes do Simulador - Fusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 - Distribuição de frequência dos salários semanais de 100 operários . . . . . . . . . 20

Tabela 2 - Distribuição de frequência de idade de consumidores de um supermecado . 21

Tabela 3 - Cálculo das frequências acumuladas para os dados da tabela 1 . . . . . . . . . . . . 23

Sumário

1 INTRODUÇÃO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

2 SIMULAÇÃO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

2.1 CONCEITO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

2.2 ESTATÍSTICA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

2.2.1 Distribuições de Frequência . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

2.2.2 Intervalos de Classes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

2.2.3 Histogramas e Polígonos de Frequência . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

2.2.4 Distribuições de Frequências Cumulativas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

2.3 TIPOS DE DISTRIBUIÇÃO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

2.3.1 Distribuição Triangular . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

2.4 ONDE AS SIMULAÇÕES SÃO APLICADAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

2.4.1 Linhas de Produção . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

2.4.2 Logística . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

2.4.3 Bancos, Supermecados, Escritórios etc. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

2.5 MONTE CARLO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

2.5.0.1 Geração de Números aleatórios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

2.5.0.2 Correlação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

3 GESTÃO DE PROCESSO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

3.1 ORGANIZAÇÃO FUNCIONAL TRADICIONAL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

3.1.1 Estruturação da organização funcional tradicional . . . . . . . . . . . . . . . . 30

3.2 ORGANIZAÇÃO FUNCIONAL POR PROCESSOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

3.2.1 Atividades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

3.2.2 Subprocessos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

3.2.3 Processos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

3.2.4 Tarefas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

3.3 GERENCIAMENTO DE PROCESSOS DE NEGÓCIO . . . . . . . . . . . . . . . . 35

3.3.1 Ciclo BPM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

3.3.2 Riscos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

3.3.3 Custos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

3.3.4 Rede PERT/CPM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

3.3.4.1 Caminho Crítico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

4 PRÁTICA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

4.1 O PROJETO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

4.1.1 A Neomind . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

4.1.2 Fusion ECM Suite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

4.1.3 Workﬂow/BPM (Business Process Management . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

4.1.3.1 O CICLO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

4.2 TECNOLOGIAS A SEREM UTILIZADAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

4.2.1 Java . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

4.2.2 Hibernate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

4.2.3 jQuery . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

4.2.3.1 jqPlot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

4.2.4 HTML (Hyper Text Markup Language) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

4.2.5 CSS (Cascading Style Sheets) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

4.3 ARQUITETURA DO SISTEMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

4.3.1 Portlets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

4.3.2 EForms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

4.3.3 Diagrama de Classe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

4.4 DESENVOLVIMENTO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

4.4.1 Cadastro de Formulários . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

4.4.2 Cadastro de Processo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

4.4.3 Cadastro da Simulação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

4.4.4 Executar Simulação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

4.4.4.1 TESTE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

4.4.4.2 SIMULAÇÃO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

4.4.5 Apresentação dos Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

4.5 ESTUDO DE CASO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

4.5.1 Resultados Obtidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

REFERÊNCIAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

6 APÊNDICES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

16

1 INTRODUÇÃO

Atualmente existem diversas ferramentas de suporte à gestão de projetos e modelagem
de fluxos de processos, tais como MS Project, Primave ou outras soluções distribuídas embar-
cadas em softwares ERP’s. Dentre as técnicas utilizadas para viabilidade destas ferramentas
está a simulação, objeto deste trabalho de conclusão, que pretende traçar estatísticas para ob-
tenção de valores que aproximem o tempo total gasto do projeto com o realizado. Todavia,
na visão de Aguiar e Henning (2010), diversos profissionais de diferentes áreas, inviabilizam
a utilização de softwares de simulação, em decorrência da falta de conhecimento estatístico,
complexidade de utilização ou até mesmo, baixa atratividade pelos resultados oferecidos.

Conforme Prado (2004), a execução do projeto na rotina diária traz situações inespera-
das, uma vez que inúmeras são as variáveis que podem comprometer o sucesso de cada ativi-
dade. Essas atividades estão relacionadas aos riscos pelo qual um projeto pode ser submetido,
como: atraso de entrega, escassez de recursos, alto custo de execução, entre outros. Para o
(INSTITUTE, 2008), riscos em projetos podem ser definidos como um evento ou condição incerta
que, caso venha a ocorrer, terá um efeito positivo ou negativo sobre pelo menos um objetivo
do projeto como tempo, custo, qualidade ou escopo. Todos esses riscos podem comprometer o
sucesso de um projeto e torna-lo inviável quando não previstos antecipadamente.

Comumente, gestores utilizam ferramentas para a modelagem de seus fluxos de tra-
balhos e todas as atividades envolvidas. Nesse sentido, Thiry-Cherques (2008) relata que
softwares como a Microsoft Project realizam cálculos de folgas, durações, recursos entre ou-
tros. Algumas ferramentas permitem a definição dos prazos de execução, tornando possível a
visualização de possíveis caminhos críticos, baseados na rede PERT. Porém, quando se trata
de avaliação de centenas ou até mesmo milhares de cenários que podem ser obtidos com a
execução do projeto, torna-se obrigatória a utilização de simulação estatística. Sendo assim,
viabilizou-se o desenvolvimento de um módulo de simulação de processos baseado no produto
Fusion ECM Suíte, possibilitando a análise antecipada e a detecção de possíveis conflitos ou
atividades que possam comprometer o resultado do projeto.

No entanto, no intuito de simplificar e funcionalizar este método, o objetivo geral desse
trabalho é desenvolver um novo módulo de análise de fluxos de processos, permitindo que
gestores de seus processos possam efetuar estudos e realizar tomadas de decisões através
das simulações geradas pelo sistema utilizando o Método Monte Carlo (MMC), por meio de
cenários que serão apresentados de forma gráfica ou através de relatórios.

17

Para tanto, a metodologia a ser empregada neste trabalho é a pesquisa de caráter des-
critivo, uma vez que haverá a realização de comparações entre os resultados obtidos, conforme
preceitua Gurgacz e Nascimento (2007). Será utilizado como estratégia de pesquisa o estudo
de caso. A pesquisa está direcionada a empresa Neomind Solutions, que desenvolve soluções
voltadas para Gestão de Conteúdo Empresarial. Dentre os módulos existentes no sistema está
o de Gestão de Processos (Workflow) que tem como objetivo gerir o processo existente em
uma organização.

O presente trabalho está dividido em cinco capítulos. No primeiro, é apresentada uma
visão geral do trabalho, demonstrando e justificando a relevância do tema abordado, bem como
o objetivo geral, os objetivos específicos e a metodologia utilizada no desenvolvimento da pes-
quisa. No segundo capítulo, serão abordados conceitos acerca da simulação bem como os
tipos de simulação, onde podem ser utilizadas, qual a finalidade e sobre á técnica de simula-
ção estocástica Método Monte Carlo. O terceiro capítulo traz, também no âmbito conceitual, o
sistema de gestão de processos, desde um comparativo entre o modelo de gestão tradicional
e o modelo de gestão através de processo, até definição de termologias que serão emprega-
das no decorrer do desenvolvimento prático. O quarto capítulo será a parte prática do trabalho,
propondo a relação entre a teoria ora apresentada bem como a utilização de conhecimentos
em Engenharia de Computação para a definição da arquitetura a ser empregada e o desen-
volvimento da aplicação. Ainda nesse capítulo será brevemente abordado sobre a ferramenta
Fusion ECM Suíte, com o objetivo de elucidar acerca da ferramenta que será utilizada para
o desenvolvimento do módulo de simulação. Por fim, no quinto capítulo, serão apresentadas
as considerações finais do trabalho, bem como os resultados obtidos mediante a utilização de
simulação Monte Carlo para fluxo de processos utilizando a ferramenta Fusion ECM Suíte.

18

2 SIMULAÇÃO

2.1 CONCEITO

Filho (2008) descreve que simulação é a possibilidade de projetar um sistema compu-
tacional que se assemelha ao real buscando descrever o comportamento do sistema, construir
hipóteses e assim prever o comportamento futuro.

Por sua vez, Prado (1999), acrescenta que simulação é a técnica que se utiliza de um
computador digital, com objetivo de solucionar um dado problema pela análise de um modelo
que descreve o comportamento do sistema. Dessa forma pode-se dizer que a simulação permite
que diferentes cenários possam ser encontrados através do uso de um modelo pré-deﬁnido.

Esses cenários são como situações inesperadas, ou seja, casos não previstos. No caso
de uma simulação de execução de um projeto onde cada atividade possui seus recursos neces-
sários para a execução e o custo da locação do recurso varia de acordo com os riscos subme-
tidos, pode-se prever situações que tornem o projeto mais caro, como por exemplo: Chuva em
um dia de construção de um prédio. A simulação não somente pode ser utilizada para simulação
de custo, pode auxiliar também na previsão do tempo total de execução de um projeto.

A simulação pode ser classiﬁcada em duas categorias: a simulação computacional e a
simulação não computacional. A simulação computacional, como o próprio nome já diz, neces-
sita da utilização de um computador, diferente da não computacional. A simulação não com-
putacional pode ser observada quando se trabalha com protótipos em escala reduzida, tendo
assim um cenário simulado, porém sem a necessidade de um sistema computacional. (CHWIF;
MEDINA, 2010).

Tanto a simulação computacional quanto a não computacional possibilitam descrever
o comportamento de um sistema, porém quando se trata de previsão de cenários ocultos aos
olhos humanos e que só podem ser previstos através de simulações baseadas e em dados alea-
tórios, utiliza-se a simulação computacional. O número de iterações de uma simulação se limita
apenas na capacidade oferecida pelo equipamento que será utilizado para o processamento da
simulação.

De acordo com Barros (2009), a utilização de simulação para obtenção de análises
podem ser apropriadas pelas seguintes razões:

19

I. O uso de simulação permite avaliar de modo experimental as possíveis intereções in-
ternas de um sistema, desta forma pode-se classificar se o sistema corresponde, por
exemplo, a uma empresa, economia, indústria ou subconjunto deles.

II. Permite estudar as reações do sistema, organização, ou mudança no meio ambiente,
através de alterações do modelo e assim observar os novos resultados obtidos, ou seja,
os efeitos das alterações no comportamento do sistema.

III. Permite um melhor entendimento do sistema, através de informações obtidas em simu-
lações préviamente realizadas. Com esse entendimento do sistema, pode-se sugerir
melhorias e correções, antes do sistema ser realmente colocado em prática.

IV. Pode ser utilizado por estudantes e profissionais como ferramenta pedagógica. Desta
forma o aluno pode realizar análises teóricas ou estatísticas assim como tomar decisões
através dos resultados obtidos. Pode-se encontrar o uso de simulações destinadas a este
fim em disciplinas como administração de negócios, economia, medicina e outros.

V. Utilizado para estimular o interesse e o entendimento de pessoas e é extremamente útil
para orientação.

VI. O desenvolvimento de um sistema de simulação computacional pode ser mais viável do
que a simualação de sistemas reais. Além disso, geralmente sugere-se modificações no
sistema devido ao conhecimento obtido no planejamento do estudo de simulação compu-
tacional. Estas modificações podem ser realizadas e testadas antes de ser realizado a
implementação do sistema através de simulações.

VII. Permite avaliar as variáveis com maior importância no sistema e suas interações.

VIII. Auxilia na prevenção de resultados inesperados.

IX. Possibilita o estudo dinâmicos em tempo real, tempo reduzido ou tempo estendido.

2.2 ESTATÍSTICA

A simulação demanda de um número significativo de dados para poder ter sua eficiência.
Esses dados, se não tratados e formatados de maneira que um usuário possa compreender o
resultado, não terá o efeito esperado. Para facilitar o entendimento dos valores gerados utiliza-
se de técnicas estatísticas.

20

Segundo Kazmier (2007), a estatística está diretamente relacionada com o conjunto de
técnicas usadas em uma coleção, organização, análise e interpretação dos dados. Esses re-
sultados podem ser representados de maneira quantitativa ou qualitativa. Os resultados quanti-
tativos são representados numericamente diferente dos resultados qualitativos que expressam,
por exemplo, quais são as preferências de um certo grupo de individuos obtidos por meio de
uma pesquisa de campo.

2.2.1 Distribuições de Frequência

Para apresentação dos resultados de uma simulação, pode-se agrupar valores em clas-
ses e assim registrar a incidência dos valores levando em consideração os intervalos de classe.
Para representar o agrupamento dos dados, utiliza-se um distribuição de frequência. A distri-
buição de frequência pode ser representada através de uma tabela contendo os intervalos de
classe e a quantidade de registros para cada intervalo.

Tabela 1: Distribuição de frequência dos salários semanais de 100 operários

Salário semanal(R$) Número de operários
240 |– 260 7
260 |– 280 20
280 |– 300 33
300 |– 320 25
320 |– 340 11
340 |– 360 4
Total 100

2.2.2 Intervalos de Classes

Cada classe de uma distribuição de frequência, possui um limite de classe inferior e su-
perior. Esses limites indicam os valores registrados inclusos dentro da classe. A amplitude de
classe, ou os intervalos de classe deﬁnem a faixa de valores inseridos na classe. Em implemen-
tações realizadas através do uso de computadores, na grande maioria das vezes se tem como
objetivo que todos os intervalos de classe de uma determinada distribuição de frequência sejam
iguais. Sendo assim, pode se utilizar a fórmula seguinte para determinar o valor aproximado do
intervalo de classe:

21

maior valor dos menor valor dos
−
dados não-agrupados dados não-agrupados
Intervalo de Classe =
número de classes desejadas

Em uma distribuição de frequência realizada através de um estudo referente a idade
de individuos que costumam frequentar um supermecado não acompanhados, onde a idade
máxima fosse 81 anos e a minima de 12 anos e a quantidade de classes dado como objetivo
fosse 4, a fórmula anterior poderia ser representada da seguinte forma:

81 − 12
Intervalo de Classe = = 17, 25 = 18
4

A distribuição de frequência para uma pesquisa de 100 consumidores de um superme-
cado, levando em consideração o intervalo de frequência de 18 e a quantidade de classes igual
a 4 seria seria:

Tabela 2: Distribuição de frequência de idade de consumidores de um supermecado

Idade Quantidade de consumidores
12 |– 30 28
30 |– 48 39
48 |– 66 25
66 |– 84 8
Total 100

2.2.3 Histogramas e Polígonos de Frequência

Para alguns usuários a utilização de tabelas para a representação dos resultados de
análise estatística se torna algo complexo e demora para se obter as devidas conclusões. Para
isso existem forma gráficas para a representação desses resultados. Uma dessas formas é a
utilização de histogramas.

Kazmier (2007) define histograma como um gráfico de barras utilizado para apresenta-
ção de um distribuição de frequência. Conforme pode ser observado na Figura 1, o histograma
apresenta no seu eixo horizontal os limites de classes extatos e por sua vez, no eixo vertical
são apresentados os valores quantitativos incidentes a cada intervalo de classe.

Outro gráfico muito comum utilizado para representar uma distribuição de frequência é
o polígono de frequência. O polígono de frequência é representado por um gráfico de linhas.

22

Kazmier (2007) descreve que o número de registros em cada classe é representado através de
um ponto acima do ponto médio da classe. O nome polígono é dado porque utiliza-se de uma
série de segmentos de retas para ligar os pontos, formando assim a imagem de um polígono,
como mostra a Figura 2.

Figura 1: Histograma - Exemplo

Figura 2: Polígono de Frequência - Exemplo

2.2.4 Distribuições de Frequências Cumulativas

A distribuição de frequência acumulada é dada através da soma das frequência dos va-
lores inferiores ou iguais ao valor em questão (CASTANHEIRA, 2008). Em outras palavras Kazmier
(2007) deﬁne frequência cumulativa como a identiﬁcação do número acumulado de observações
registradas inferiormente ou igual ao limite superior exato de cada classe da distribuição.

23

Tabela 3: Cálculo das frequências acumuladas para os dados da tabela 1

Salário semanal(R$) Número de operários (f) Frequência acumulada (cf)
240-259 7 7
260-279 20 20 + 7 = 27
280-299 33 33 + 27 = 60
300-319 25 25 + 60 = 85
320-339 11 11 + 85 = 96
340-359 4 4 + 96 = 100
Total 100

Figura 3: Gráfico de frequência acumulada - Exemplo

2.3 TIPOS DE DISTRIBUIÇÃO

Para cada cenário a ser empregado na simulação, é necessária a escolha do modelo de
distribuição de probabilidades numéricas que melhor represente a realidade. Para a obtenção
de um melhor resultado, o ideal é ter uma base de dados contendo resultados passados, ou
seja, histórico de execução.

Conforme Fernandes (2005), no caso de não se ter histórico de execução, ou se esses
forem insuficientes, pode-se utilizar de dois possíveis caminhos. O primeiro é o estudo referente
à utilização de modelagens tradicionais, como, por exemplo:

(a) Distribuição Exponencial: Utilizada geralmente na teoria de filas para a modelagem de lap-
sos temporais aleatórios, como o surgimento de um possível cliente em um chaveiro.

(b) Distribuições Lognormal e Gama: Comumente utilizada na modelagem de cenários onde
não é permitida a utilização de números negativos, como por exemplo, em previsões de
chuva ou em previsão de falhas de uma máquina.

24

(c) Distribuição Beta: Essa é uma extensão da distribuição binomial utilizada na modelagem de
proporções aleatória. Esse modelo é facilmente observado em redes PERT para obtenção
de tempos aleatórios das atividades de um processo ou projeto.

Já o segundo caminho citado por Fernandes (2005), utilizado em caso de ausência de
dados referente a um histórico de execução de dada atividade, é a utilização de distribuição
triangular ou Beta-PERT.

2.3.1 Distribuição Triangular

A distribuição triangular necessita apenas três dados de entrada, sendo eles um va-
lor para qual o risco é mínimo, um segundo valor onde o risco é máximo e um terceiro valor
considerado risco mais provável. O valor mais provável pode ser obtido através do uso do co-
nhecimento heurístico ou através da obtenção da moda realizada sobre os dados históricos de
execução do processo e suas atividades.

2(x−A)
= (C−A)(B−A) para A≤x ≤C
f (x)
2(B−x)
= (B−C)(B−A) para C ≤x≤B

Figura 4: Distribuição Triangular - Exemplo

25

2.4 ONDE AS SIMULAÇÕES SÃO APLICADAS

Segundo Prado (1999), a simulação pode ser aplicada a inúmeras realidades encontra-
das no mundo atual, sendo em uma produção manufaturada até os ambientes escritoriais. Em
outras palavras o autor define que qualquer processo que possa ser descrito, pode utilizar de
simulação. Prado cita algumas áreas que podem utilizar de simulações, como:

2.4.1 Linhas de Produção

Em diversas áreas e setores onde a simulação pode ser aplicada, está a área de linha
de produção, ela se destaca pela quantidade de aplicações de modelagem desenvolvidas. Di-
ferentes cenários podem ser inseridos dentro deste item, desde empresas manufatureiras até
minerações.

I. A simulação utilizada em processos produtivos pode antecipar possíveis gargalos decor-
rentes de alterações do fluxo produtivo existente. Desta forma a simulação auxilia na
geração de possibilidades que tendam ao melhor cenário.

II. Pode-se utilizar também para a definição da melhor política de estoque de um parque
fabril.

2.4.2 Logística

Logística é uma área que pode ser encontrada em diferentes cenários, como: em indús-
trias, banco, tráfego de uma cidade etc. Os meios de transporte utilizados são diversos, como:
empilhadeira, no caso de indústria, pessoas, no caso de um banco onde pessoas são respon-
sáveis por deslocar os documentos de um lugar para o outro entre outros meios comumente
observados.

A simulação utilizada em sistemas rodoviários possibilita realizar o dimensionamento de
um pedágio ou até mesmo, ajustar o fluxo de veículos de uma cidade, com o ajuste dos tempos
e sincronização dos semáforos.

26

2.4.3 Bancos, Supermecados, Escritórios etc.

Supermecados são cenários populares, assim como bancos. Nesses cenários, a simu-
lação é empregada para a definição de caixas de atendimento, de modo que as filas estejam
abaixo do que se foi planejado para obtenção da melhor satisfação do cliente.

(a) O sistema real ainda não existe: nessa situação o emprego da simulação terá o objetivo de
planejar o futuro do sistema. Esse sistema pode ser uma nova unidade ou até mesmo um
novo negócio, por exemplo;

(b) Experimentar com o sistema real é dispendioso: o modelo poderá apresentar um resultado
que auxiliará em forma de indicação e com um menor custo, quais são os benefícios de se
investir na compra de um novo equipamento, por exemplo;

(c) Experimentar com o sistema real não é apropriado: um caso que pode ser observado atra-
vés desse item é, por exemplo, o serviço emergencial. O serviço emergêncial deve prever
antecipadamente a logística que será utilizada no acionamento e atuação utilizando um
modelo simulado através de um computador. Não se pode permitir que seja necessário
provocar uma situação real de acionamento, ou seja, realizar um desastre para poder utili-
zar dos serviços emergenciais.

2.5 MONTE CARLO

Monte Carlo é uma cidade situada em Mônaco, e muito famosa por seu cassino. Os
cassinos são conhecidos por oferecerem atrativos baseados em jogos de azar, ou seja, a sorte
de um ganhador está relacionada diretamente a um sistema aleatório.

O Método de Monte Carlo surgiu oficialmente em 1949, através de um artigo publicado
pelos matemáticos John Von Neumann e Stanislaw Ulam. O artigo The Monte Carlo Method
foi publicado após estudos realizados em função do desenvolvimento da bomba atômica dos
aliados durante a segunda guerra mundial. O método recebeu esse nome em homenagem ao
tio de Stanislaw Ulam que era frequentador do cassino de Monte Carlo. O método passou a ser
mais conhecido com o advento das calculadoras e computadores, por se tratar de um método
numérico (TOO, 2010).

Conforme Barros (2009) o método Monte Carlo inquire as distribuições estocásticas de
diversos dados estatísticos e determina os resultados de infringir presunções sobre outras dis-
tribuições. Com outras palavras, pode-se afirmar que Monte Carlo utiliza de números aleatórios
e probabilidades de modo a solucionar um dado problema.

27

Aguiar e Henning (2010) afirmam que a utilização do método Monte Carlo nas empresas
é comum em problemas de análise de riscos, gestão e controle de estoque, fluxo de produção,
filas de espera e manutenção de máquinas. Os autores ainda descrevem que para esses pro-
blemas a análise torna-se trabalhosa e a utilização do Método Monte Carlo (MMC) pode ser
uma excelente alternativa para avaliar de forma experimental os efeitos conjuntos das variáveis
aleatórias no sistema.

2.5.0.1 Geração de Números aleatórios

Existem diversas técnicas para geração de números aleatórios. Essas técnicas tem sido
sugeridas, testadas e utilizadas nos últimos anos. Algumas das diferentes técnicas são basea-
das em fenômenos aleatórios, outros sobre os procedimentos de recorrência determinísticos.

Antes de John von Neumann sugerir o modelo de geração de números aleatórios utili-
zando operações aritméticas de um computador, não se acreditava que seria possível gerar tais
números a não ser utilizando um dispositivo mecânico ou eletrônico. Dispositivos mecânicos cri-
ariam os verdadeiros números aleatórios porém isso tornava o processo lento e as sequências
geradas por eles não podem ser reproduzidas. Com o advento computacional isso se tornou
mais fácil. John von Neuman, avaliando as dificuldades existentes, propôs o método denomi-
nado como quadrado médio. Esse método tinha como objetivo elevar o número anterior ao
quadrado, extrair os digitos do meio e asssim por diante repetir o processo (RUBINSTEIN, 2009).
Exemplo de uma geração de números aleatórios partindo de um número de quatro digitos:

Exemplo:

x1 = 7676
x12 = 58920976
x2 = 9209
x22 = 84805681
x3 = 8056

Com o passar dos anos e a evolução da tecnologia computacional, viu-se a possibilidade
de executar simulações baseadas em números aleatórios através do uso do computador. Isso
fez com que o modelo descrito manualmente fosse implementado utilizando de linguagens de
programação. Isso tornou o processo de simulação mais fácil e rápido. Pode-se executar o
mesmo modelo milhares de vezes, ou melhor, quantas vezes julgar necessário. Nesse caso a
única limitação é o poder computacional disponível na máquina.

28

A linguagem de programação Java, criada pela empresa Sun Microsystem e atualmente
mantida pela empresa Oracle, possui uma função de geração de números aleatórios desde
a sua versão 1.0. A classe Random da biblioteca java implementa um gerador de números
aleatórios, o que facilita ainda mais o processo de simulação.

Exemplo de um código em java:

Code 2.1: Exemplo de uma classe java para geração de números aleatórios
1 package random ;
2

3 import j a v a . u t i l . Random ;
4

5 public class RandomExemplo
6 {
7 public s t a t i c void main ( S t r i n g [ ] args )
8 {
9 Random rnd = new Random ( ) ;
10

11 / ∗ ∗ A função nextDouble ( ) r e t o r n a um v a l o r do t i p o double
12 ∗ entre 0 e 1.
13 ∗
14 ∗ A função System . o u t . p r i n t l n ( ) imprime o r e s u l t a d o
15 ∗ no console
16 ∗∗/
17 System . o u t . p r i n t l n ( rnd . nextDouble ( ) ) ;
18 }
19 }

2.5.0.2 Correlação

Quando se trata de geração de números aleatórios deve-se levar em consideração a
correlação entre os números gerados. O Método Monte Carlo avalia o grau de correlação entre
os eventos. Por definição do método, todos os eventos não podem estar correlacionados, ambos
agem independentemente.

A verificação de correlação dos eventos são fácilmente identificadas quando existe cor-
relação direta, ou seja, 100% de correlação. No caso de existir correlação parcial, o processo
de análise torna-se mais difícil.

Conclui-se este capítulo, apresentando conceitos sobre estatística e simulação numé-
rica. Foi abordado também especificamente sobre o Método Monte Carlo através de citações

29

dos principais autores. Inicia-se um novo capítulo abordando os conceitos de gestão de proces-
sos, realizando um comparação com o modelo de gestão organizacional.

30

3 GESTÃO DE PROCESSO

3.1 ORGANIZAÇÃO FUNCIONAL TRADICIONAL

A organização funcional tradicional é a mais conhecida dentre os diferentes tipos de
organizações. Essa é caracterizada pela burocracia e o pensamento mecanicista. Esses con-
ceitos foram instituídos devido à chegada das máquinas na indústria, principalmente durante
a revolução industrial. Uma organização funcional tem seu trabalho organizado com base na
função desempenhada, dividindo em departamentos como, por exemplo, finanças, marketing,
contabilidade e outros (SCHIAR; DOMINGUES, 2002).

Schiar e Domingues (2002) acrescentam que com a chegada do modelo produtivo Taylor-
fordista, evidenciou a total despreocupação com o aspecto humano, passando a pensar ainda
mais na maximização da eficiência e a eficácia no processo produtivo, onde o ser humano, ope-
rário, não necessita pensar e sim executar suas atividades, pois o pensar é de responsabilidade
do gerente.

3.1.1 Estruturação da organização funcional tradicional

Segundo Picchiai (2010), a organização de estrutura funcional tradicional possui as se-
guintes características:

(a) Um responsável chefe para cada função. Desta maneira, funcionários subordinados exer-
cem diferentes funções na organização e ficam sob o mando de um ou mais chefes.

(b) As funções são organizadas de acordo com os tipos de recursos técnicos utilizados.

(c) Seus objetivos planejados a longo prazo.

(d) Necessidade básica é a especialização, devido a necessidade do conhecimento para a
execução de uma atividade.

(e) A estrutura organizacional é dividida de acordo com as funções, como: produção, finanças,
recursos humanos, marketing etc.

(f) Todos os níveis de execução se submetem funcionalmente aos seus correspondentes níveis
de comando funcional, ou seja, hierarquicamente.

31

Picchiai (2010) ainda cita que esse modelo facilita a formação de equipes de trabalhos e
valoriza o especialista, o que resulta em qualidade do serviço prestado, harmonia no ambiente
de trabalho e também satisfação pessoal e profissional.

Em contrapartida, esse modelo causa distorção dos objetivos e falta de clareza na co-
municação devido ao número de superiores na escala hierárquica.

Figura 5: Estrutura Tradicional

3.2 ORGANIZAÇÃO FUNCIONAL POR PROCESSOS

Atualmente, há empresas que optam por gerir suas atividades por meio de fluxos de
processo de trabalho, objetivando a melhora do resultado em detrimento do tempo utilizado.

Processos são definidos como uma sequência de atividades, como por exemplo: pro-
cessos jurídicos, processos químicos, processos de produção etc. Dentre outros estão os pro-
cessos de negócio, que abrangem diferentes áreas de ocupação (BALDAN ROGéRIO VALLE; AL.,
2010).

De acordo com Gonçalves (apud STEWART, 1992), gestão por processos diverge da ges-
tão tradicional por no mínimo três motivos: ela emprega objetivos externos, recursos são agru-
pados para se obter um trabalho completo e a informação trafega para o destino necessário.
Essa metodologia torna a empresa independente de hierarquias, pois as atividades existen-

32

tes em um processo serão executadas por diversos usuários de diferentes setores até que o
fluxo do processo seja concluído. Em alguns cenários onde não exista cargo e sim papel, um
colaborador pode executar diferentes papéis.

Schiar e Domingues (2002) descrevem esse modelo de gestão como interfuncionais,
pois grande parte dos processos de uma empresa atravessam fronteiras da área funcional,
sendo assim denominados transversais, transorganizacionais, interfuncionais ou interdeparta-
mentais.

Em um modelo de gestão baseado em processos, as pessoas já não trabalham mais
especificamente em setores e sim em processos. Desta forma a gestão por processos orga-
nizacionais difere da gestão por funções tradicionais onde o sucesso da gestão está ligado ao
esforço de minimizar a subdivisão dos processos empresariais (GONçALVES, 2000).

Figura 6: Visão Departamental x Visão de Processo
Fonte: Malamut(2005)

3.2.1 Atividades

Para a execução de processos, é necessário estabelecer atividades e seus respectivos
executores, de modo a planejar e controlar seu desempenho.

Para Baldan Rogério Valle e al. (2010), atividade é considerada um termo genérico, que
define o trabalho que uma organização executa por meio de um processo de negócio. Essas
atividades podem ser caracterizadas como um processo, subprocesso ou tarefas.

Uma atividade pode conter diversas outras atividades críticas ou não, para obter os ob-
jetivos da empresa, podendo, desta maneira, ser chamadas de processos. Elas envolvem uma
série de atividades operacionais, diferentes níveis organizacionais e práticas gerenciais. As ati-
vidades possuem prazo de execução. Em alguns mecânismos de orquestração de processo,

33

pode-se avançar automaticamente uma atividade se esta tiver passado do seu prazo final para
execução. Nesse casso assume-se um valor padrão a atividade para dar sequência ao pro-
cesso.

Orquestração de processo é a capacidade de um software gerenciar um fluxo de tra-
balho. Esse termo é muito comum, pois o gerenciamento das atividades se assemelha a uma
orquestra, onde é necessário que cada músico e seu instrumento execute o seu papel no tempo
certo.

As atividades de execução múltipla são atividades que são executadas por 2 ou mais
usuários. No caso de haver consenso para dar sequência ao processo, esse consenso pode
ser percentual ou fixo. No caso de consenso fixo se de cinco atividades que foram executadas,
quatro atenderam a regra de negócio e o consenso definia que havendo quatro aprovações,
esta será avançada, caso contrário tomará outro sentido no fluxo do processo. Já para um
consenso percentual a metodologia é a mesma, porém o consenso é definido, por exemplo,
como sessenta por cento de aprovação. A atividade de execução múltipla pode não conter
consenso, dessa forma todas as atividades da execução múltipla deverão ser aprovadas de
acordo com a regra de negócio definido na modelagem do processo.

Além de selecionar um usuário para execução de uma atividade, pode-se definir um
grupo. Nesse caso a atividade é enviada para o Pool, onde todos os usuários do grupo tem
acesso a descrição da atividade, porém somente um poderá assumir essa atividade.

3.2.2 Subprocessos

Quando um processo torna-se grande, é necessário estudar a segmentação dele. Esta
segmentação pode ser realizada avaliando grupos de atividades que possam ser reutilizadas
em diferentes processos. Esse grupo de atividades necessita ter seu fluxo claro e o mais ge-
nérico possível. Isto facilita o acoplamento em diferentes processos que possuem diferentes
finalidades.

Baldan Rogério Valle e al. (apud HARRINGTON, ) define que um subprocesso é uma
porção do processo principal que possui um objetivo específico. Em alguns cenários, o sub-
processo possui autonomia para executar independentemente, já em outros subprocessos isso
não é possível devido a necessidade de parâmetros a serem definidos pelo processo principal.

34

Figura 7: Subprocesso - Exemplo

3.2.3 Processos

Toda ação realizada por um sujeito, pode ser considerada com uma atividade e uma
sequência de atividade constitui um processo.

Em um supermercado, para fazer a compra planejada, é necessário executar algumas
atividades, como: escolher o produto, pesar, comparar, decidir, embalar entre outros. Porém o
resultado dessas operações é o processo de compra.

O guia Furlan Sérgio Mylius da Silva (2009) define processo com um conjunto definido
de atividades ou interações humanas ou máquinas para alcançar metas. Esses processos são
inicializados por eventos específicos e podem apresentar diferentes resultados, dependendo
fluxo executado. Para a validação de um processo, é necessário que as tarefas ou atividades
estejam inter-relacionadas de modo a solucionar uma questão específica. Os processos ainda
são descritos como fluxo que cruzam limites funcionais necessários para entregar valor aos
clientes.

3.2.4 Tarefas

Em matéria de gerenciamento de processos de negócios, tarefa pode ser considerada
como uma atividade atômica que é inclusa no processo. Uma tarefa é derivada de uma ativi-
dade, sendo que uma atividade pode gerar várias tarefas, como , por exemplo, uma atividade
de execução múltipla. É utilizada quando em um processo uma atividade não pode ser refinada
em um subprocesso. A tarefa é executada geralmente por um único usuário.

35

3.3 GERENCIAMENTO DE PROCESSOS DE NEGÓCIO

Gerenciamento de processos de negócio desde a definição, o aperfeiçoamento ou me-
lhoria e a administração dos processos de negócio de uma organização. Esses processos vão
desde o inicio ao fim, envolvendo todos os departamentos e fases da organização, assim como
também os parceiros, terceiros com ou sem apoio de tecnologia. Para uma empresa dirigida
ao cliente e focada no desempenho, existem três importantes pontos a serem estudos: clareza
na direção estratégica, alinhamento dos recursos da organização; e a crescente disciplina nas
operações diárias Netto (2008).

Netto (2008) ainda descreve que o Business Process Management (BPM), da tradução
Gerenciamento de Processos de Negócio, passou por diversas mudanças desde o ínicio dos
estudos, que pode ser visto por volta de 1920. Essas mudanças podem ser notadas como
ondas de evolução. A primeira onda se deu com o movimento taylorista, onde os processos
ainda não era automatizados e estavam implícitos nos trabalhos. Já a segunda onda veio com
a reegenharia, complementada pelo ERP(Enterprise resource planning). Nesse momento os
processos passaram a ser automatizados, mas ainda não possuiam flexibilidade e agilidade
para atender as diferentes mudanças internas e externas. A terceira e atual onda, que se
encontra em fase de consolidação, é fundamentada e baseada no gerenciamento de processos,
de forma que seja dividida em fases determinadas e dirigidas à satisfação dos clientes.

Através do uso do BPM, o estudo com relação a transformação das organizações deixou
de ser uma arte imprecisa e com resultados imprevisíveis, passando a ser uma disciplina admi-
nistrativa e de engenharia, possuindo indicadores predefinidos, porém fácilmente modificáveis.
De acordo com Baldan Rogério Valle e al. (2010), ela exige:

• Meio de execução do processos definidos

• Um método confiável e sistemático para a realização de análises referente ao impacto
causado pelo processo de negócio e de introdução de inovações.

• Modelos de execução de processos que sejam de acordo com a estratégia da organização
e que possam refletir a dificuldade de suas atividades diárias e que permitam a fácil
análise, transformação e mobilização das equipes.

• Facilidade para o gerenciamento dos diveros processos de negócio, focando nas necessi-
dades atuais dos diversos clientes e possibilitando também a constante alteração dessas
necessidades.

36

• Habilidade para rapidamente atender as alterações do mercado podendo reformular o
processo.

• Compreensão facilitada da trajetória estratégica da organização: incremento dos lucros e
expansão de mercado, ou diminuição das influências externas, obstáculos e falhas inter-
nas para tomar ações rápidas com as constantes mudanças do mercado.

• Um meio consistente e de fácil previsão para o processamento de processos, podendo
desta forma transformar a empresa num permanente laboratório de processos, permitindo
inovações contínuas, transformações e agilidade de execução.

Mesmo sendo a atual melhor alternativa para o gerenciamento das atividades organiza-
cionais, existem fatores críticos necessários para obtenção de sucesso na implantação do BPM.
Baldan Rogério Valle e al. (2010) cita alguns:

(a) Por ser uma medida e alto impacto de administração e ordem de uma organização, torna-
se necessidade o apoio da alta direção, incluindo a presidência organizacional e demais
profissionais de alto escalão.

(b) É necessário haver mudança cultural com relação ao gerenciamento organizacional, ali-
nhando as iniciativas de BPM à estratégia da organização.

(c) Possuir um gerente de BPM com conhecimentos suficientes, experiência e competências
necessárias para o gerenciamento a partir desse novo modelo.

(d) Uma estrutura de auxílio com relação ao BPM. Este deve ser claro e objetivo, incluindo o
Manual de Processos.

(e) Estratégia para tratar a gestão de mudança.

(f) Capacitação dos profissionais envolvidos na nova metodologia.

(g) Demonstração dos resultados obtidos com a execução do processo, inicialização e conclu-
são, evitando a percepção de que não valeu o esforço demandado.

(h) Apresentar de maneira clara o dinâmismo das atividades, através das constantes alterações
nos fluxos de processos, de modo a atender as variações de mercado e ambientais.

(i) Possuir desempenho sustentável, de modo a não caracterizar a execução das atividades
como pontual e eventual. O trabalho deve ser continuado e sem paradas.

(j) Apresentar concretamente e coerentemente os benefícios alcançados, a agregação de valor
alcançada, o alinhamento á estratégia obtido.

37

3.3.1 Ciclo BPM

Existem diferentes sugestões referente a modelos de auxílio a gerenciamento de proces-
sos de negócios. Todos esses modelos partem do pré-suposto que a empresa ou a organização
já possua uma estrutura preparada para fazer o BPM, de modo formal ou não, ou seja, incluso
no organograma da organização ou não. Baldan Rogério Valle e al. (2010) ressalta, porém, que
nenhum dos modelos existentes correspondem exatamente com a realidade. Não é possível, a
partir de um simples modelo, conseguir prever exatamente o comportamento efetivo do BPM.
Partindo desse princípio pode-se utilizar o modelo com o objetivo de orientação para a prática,
porém as pessoas que implementam ou operam fazem toda a diferença em sua aplicação.

Baldan Rogério Valle e al. (2010) descrevem cada etapa que compõe o ciclo:

• Planejamento do BPM - O planejamento do BPM tem como objetivo definir as atividades
de BPM que servirão para auxiliar no alcance das metas organizacionais. Essas metas
vão desde estratégicas até operacionais, como a possibilidade de encontrar possíveis
falhas no processo que possam trazer danos a organização (imagem, financeiros, satis-
fação de clientes, prazos, etc.), estudo e definição de planos de ação para implantação.

• Modelagem e otimização de processos - Atividades que possibilitam a geração de in-
formações referente o processo corrente ou também sobre um processo futuro. Realizar
a documentação do processo, para ter detalhadamente todas as informações referente
ao processo, podendo assim qualquer pessoa com conhecimento em BPM ter conheci-
mento como funcionam os processos da organização. Prover integração entre os dados
de diferentes processos. Realizar simulações dos processos e assim enxergar possí-
veis falhas de modelagem, prever custos baseados em circunstâncias aleatórias, estimar
tempo total de execução de processo ainda ativo, inovar e permitir redesenhar sempre
que necessário. Gerar especificações para implementação de processos, configuração e
customização, para execução e controle.

• Execução de processos - Atividades que possui objetivo de garantir a implementação e
a execução dos processos, como treinamentos, ajustes de equipamentos de softwares,
implantação dos planos de transferência de tecnologia, acompanhamento do processo
implantado, monitoria e controle da execução de instância de processo.

• Controle e análise de dados - Atividades de controle de dados obtidos através da execu-
ção de processos. Isso permite a criação de indicadores e monitoramento constante dos
resultados obtidos a cada atualização do processo, ou seja a cada execução de atividade.

38

Pode-se utilizar ferramentas como BI(Business Inteligence) para geração de gráficos e ta-
belas personalizadas afim de se obter uma análise mais elaborada e concreta.

3.3.2 Riscos

Assim como em projetos, os processos também possuem seus riscos e que da mesma
maneira podem influenciar no seu resultado. O risco esta diretamente relacionado com o custo.
Custo seja ele de execução de uma atividade ou até mesmo de correção, no caso de algo não
previsto acontecer e necessitar ser corrigido.

A avaliação do risco é fundamental no gerenciamento de processo. Essa avaliação
deve ter como base dois aspectos: probabilidade de ocorrência e e gravidade das consequên-
cias. Realizando o produto entre a probabilidade de um determinado risco acontecer com a
sua respectiva gravidade, normalmente demonstrada através de prejuízos financeiros, tem-se
o conceito essencial para a quantificação dos riscos. Essa quantificação é denominada de Va-
lor Monetário Esperado. A definição das prioridades referentes aos risco será o resultado dos
eventos que possuirem o maior valor monetário esperado (VARGAS, 2005).

Valor monetário esperado = ( Probabilidade ) x ( Gravidade )

3.3.3 Custos

Toda atividade de usuário, ou seja, que é executada por uma pessoa, direta ou indere-
tamente, possui um custo. Vargas (2005) define custo como sendo a quantidade necessária de
capital para se executar e realizar uma atividade, projeto ou processo. Esse custo é calculado
como a soma dos recursos envolvidos na atividade. Esses recursos podem ser máquinas, fer-
ramentas, operadores, supervisores, ou seja, tudo que está relacionado com uma atividade e
que possuí um custo para utilização.

3.3.4 Rede PERT/CPM

Para realizar a simulação da execução de um processo, é necessário a utilização de
técnicas já existentes em matéria de gerenciamento de projetos. Vargas (2005) afirma que a
análise PERT (Program Evaluation Review Technique) é um processo fundamental e eficiente
para quando se tem o objetivo de calcular a duração das atividades de um processo ou projeto.
O cálculo baseado na análise PERT define a duração da atividade através de uma estimativa
pessimista, otimista e outra mais provável. Levando em consideração a necessidade dessas

39

três variáveis utilizou-se a distribuição triângular para obtenção da simulação do tempo total do
processo.

PERT é utilizada em projetos que possuem diversas tarefas, isso se dá pela complexi-
dade que se tem devido ao grande número de atividades e os problemas envolvidos. A análise
PERT possibilita a definição do caminho crítico, assim como a determinação das atividades crí-
tica. As atividades críticas são assim definidas com base nas folgas que podem ser visualizadas
pela rede, sendo assim nota-se a preocução com o critério tempo.

A análise PERT possibilita uma maior precisão no cálculo de um processo se os valores
das variáveis forem verdadeiros e próximos ao real. Isso é possível através de duas maneiras.
Uma maneira muito comum é através do conhecimento heurístico do profissional responsável
pelo projeto ou processo. Dessa forma os valores são baseados na experiência adquirida.
Através do uso de software, pode-se armazenar um histórico de execução de processo e assim
utilizar a informação para análises futuras. Sendo assim, torna-se possível e sem muito esforço
obter um valor pessimista, levando em consideração a atividade que mais demorou para ser
concluída. Da mesma forma o valor otimista pode ser adquirido através da atividade que custou
o menor tempo para a execução. Para estimar a terceira variável a ser preenchida, ou seja, o
valor mais provável, utiliza-se da técnica de medida de posição estatística chamado de moda,
como descrito nas seções anteriores desse trabalho.

Figura 8: Rede PERT - Exemplo

3.3.4.1 Caminho Crítico

Em matéria de gerenciamento de projetos, o caminho crítico é composto de atividades
que possuem a maior complexidade de execução em um projeto. Essas atividades, por serem
mais complexas, atingem diretamente no resultado do projeto caso elas atrasem. Em outras
palavras, o atraso dessas atividades interferem na duração do projeto.

40

Caminho crítico também pode ser definido como o caminho que possui a menor folga,
desta forma não existe margem para atraso (VARGAS, 2005).

Algumas definições existentes no estudo de caminhos críticos (VARGAS, 2005):

• Início mais cedo de uma atividade - Assim como em uma análise rede PERT, o início
mais cedo de uma atividade pode ser considerado como o início mais otimista, ou seja,
não correu nenhum atraso e as interdependências com as atividades predecessoras fo-
ram respeitadas.

• Início mais tarde de uma atividade - Diferente do exposto acima, o início mais tar é o
início mais pessimista de uma atividade. Esse início não pode prejudirar o processo como
um todo, isto significa que é a data mais tarde possível para se iniciar a atividade.

• Término mais cedo de uma atividade - É a data de término mais otimista de uma ativi-
dade. Essa é baseada no início mais cedo e o tempo de duração estimada da atividade e
sem considerar nenhum folga.

Término mais cedo = ( Início mais cedo ) + ( Duração estimada )

• Término mais tarde de uma atividade - É a última data para concluir a execução da
atividade sem comprometer o processo.

Término mais tarde = ( Início mais tarde ) + ( Duração estimada )

• Folga Total - A folga de total é baseada nas estimativas mais tarde de uma atividade.
Essa folga não afeta na duração total do processo, porém pode alterar suas atividades
sucessoras, desde que essa não sejam atividades críticas. Quando uma atividade utiliza
toda a sua folga para realizar o trabalho, ela automaticamente força que todas as suas
atividades diretamente sucessoras se tornem atividades críticas, em outras palavras, elas
passam a possuir folga zero, pois a sua folga individual foi utilizada pela predecessora.

Folga total = ( Término mais tarde ) - ( Início mais tarde )

• Folga Livre ou Individual - A folga livre ou individual é a folga de tempo de uma ati-
vidade que não provoca nenhum atraso em suas atividades sucessoras, independente-
mente dessa atividade ser ou não crítica.

Obtem-se o valor da folga livre através da diferente entre o início mais cedo da atividade
sucessora e o término mais cedo da atividade predecessora.

41

Figura 9: Caminho Crítico - Exemplo

Folga livre = ( Início mais cedo da sucessora ) - ( Término mais cedo da predecessora )

O terceiro capítulo apresenta além de conceitos sobre gestão de processos um compa-
ração com o modelo de gestão funcional tradicional. Inicia-se um novo capítulo deste trabalho,
cujo o objetivo é apresentar o processo de desenvolvimento da ferramenta de simulação.

42

4 PRÁTICA

4.1 O PROJETO

4.1.1 A Neomind

Com o objetivo de desenvolver uma solução inovadora para o mercado, a Neomind
surgiu da junção de profissionais com amplo conhecimento e qualificação na área de gestão do
conhecimento empresarial. O objetivo maior é resolver uma série problemas de negócios das
organizações. A Neomind, como o próprio nome diz, significa nova mentalidade, ou seja, uma
empresa especializada em gestão da informação, e pronta a solucionar os diversos problemas
de diferentes setores do mercado. Essa solução é dada através da soma alguns fatores, tais
como:

(a) Tecnologia: Com a crescente expansão do desenvolvimento de aplicações voltadas ao
ambiente web, a Neomind oferece suas soluções com o que há melhor e mais seguro no
mercado. A utilização de Java, HTML, CSS3, Javascript e flex oferece ao usuário o que há
de melhor em termos de usabilidade, desempenho e segurança.

(b) Metodologia de Desenvolvimento: O desenvolvimento do produto Fusion é regido através
de práticas de metodologias ágeis. Essas práticas aperfeiçoam o resultado esperado de
novas soluções.

(c) Profissionais Qualificados: A Neomind conta com a colaboração de profissionais que
possuem como objetivo principal a satisfação do cliente. Esses profissionais se relacionam
constantemente com o cliente e por isso agregam valor ao produto. Profissionais consulto-
res, desenvolvedores e até mesmo suporte ao cliente, buscam a constante atualização de
seus conhecimentos.

4.1.2 Fusion ECM Suite

O desenvolvimento do trabalho terá como base a ferramenta Fusion ECM Suíte. Esta
ferramenta é desenvolvida e mantida pela empresa Neomind Solutions. De acordo com a Neo-
mind (2012) o Fusion é uma solução segmentada modularmente, podendo ser facilmente inte-
grada a fim de oferecer diferentes aplicações ao mercado. Essas aplicações possuem o objetivo

43

de agilizar e facilitar a gestão das informações, auxiliar o processo de decisão e maximizar os
resultados das empresas.

4.1.3 Workflow/BPM (Business Process Management

Dentres os módulos desenvolvidos pela empresa Neomind na ferramenta Fusion ECM
Suíte está o módulo de workflow. O módulo de workflow/BPM caracteriza-se pela união de pro-
gramas e ferramentas que trabalham em conjunto, respeitando suas características e funções.
O workflow foi desenvolvido com o objetivo de facilitar o fluxo de trabalho, desde a modelagem
dos processos até o gerenciamento de cada atividade de um processo, e assim permitir à or-
ganização atingir seus diferentes objetivos e metas e agregar ainda mais, possibilitando que as
pessoas trabalhem de modo cooperativo.

O workflow/BPM está contido em um propósito maior, que é o gerenciamento das infor-
mações de uma empresa. Através dessa tecnologia a empresa pode criar facilmente a interação
entre pessoas através de processo, podendo, além disso, gerenciar documentos, equipamentos
e sistema.

Dentre as características existentes no módulo de workflow estão:

(a) Decisões podem ser tomadas de maneira automática a partir de informações de negócio,
preenchidas colaborativamente.

(b) Regras de negócios estão relacionadas aos processos, o que facilita o gerenciamento.

(c) As atividades de um processo podem ser executadas por usuários, sistemas, grupos ou
papéis. Nesse cenário papéis estão relacionados com as habilidades e competências dos
usuários. Como por exemplo: Papel de Auditoria possuem diversos usuários auditores,
podendo ser estes integrantes de diferentes grupos.

(d) Relatórios personalizados podem ser gerados dinâmicas através das informações e esta-
tísticas geradas pelos processos.

(e) Permite controle de alçadas e escalonamentos, utilizadas para aprovações e definição de
rotas no fluxo modelado.

(f) Sistema desenvolvido com tecnologias web, que permitem a utilização de diferentes perifé-
ricos e de diferentes lugares, fazendo com o que o processo não seja prejudicado.

(g) Muitos sistema possuem, além de notificações através de email,e também notificações atra-
vés de SMS, como o caso do Fusion ECM Suíte.

44

(h) A documentação dos processos são geradas dinâmicamente após a conclusão da modela-
gem do fluxo.

(i) Elimina a necessidade de utilização de papel na comunicação entre setores em uma orga-
nização

(j) Permite de modo claro e simples a intereção com possíveis participantes externos da orga-
nização, como: fornecedores, representantes, clientes e outros colaboradores.

(k) Os processos podem ser monitorados em tempo de execução e de maneira transparente.

(l) Reduz o tempo na movimentação de tarefas.

(m) Permite a comunicação com outros sistemas utilizados pela organização.

4.1.3.1 O CICLO

Segundo Cruz (2004), o ciclo Workflow é divido em seis etapas:

I. Análise do Fluxo de Trabalho (processo de negócio) atual: Para definição do fluxo de
trabalho, é necessário partir de um cenário real. Esse cenário pode ser obtido através
de uma análise realizada com base no modelo atual, com o objetivo de conseguir os
elemetos necessários para projetar o novo fluxo de trabalho.

II. Projetar o modelo de informação do fluxo de trabalho que quer automatizar: Para
projetar o modelo de informação é necessário estudar os objetos que fazem parte do
fluxo de trabalho. Esses objetos podem ser procedimentos, regras de negócio, tarefas.
Ambos são automatizados com o intuito de tornar o novo processo modelado capaz de
contemplar todas as funções do modelo real.

• Objetivo do Processo. É necessário saber qual o objetivo a ser atingido com a
implentação de um software de workflow. O objetivo é a gestão do fluxo de trabalho
por meio de seus documentos, de modo a torná-lo mais eficiente, gerenciado, ágil e
seguro. O objetivo pode ser simples ou múltiplo.

• Papéis do Workflow. Após a definição do objetivo do processo, é necessário definir
quem serão os envolvidos, ou seja, quem participará do ambiente workflow. Os
envolvidos são chamados de atores e estes executarão as tarefas mecessárias para
que cada atividade especificada no processo seja realizada com sucesso. Os papéis
podem ser individuais, possuindo apenas um ator, ou um grupo onde diversos atores

45

executarão a mesma atividade. Por isso, a definição dos papéis do workflow é o
principal fator de sucesso da aplicação.

• Rota do Processo. O terceiro elemento do projeto é a definição da rota que os
documentos, formulários entre outros, irão percorrer para que o processo tenha vida.
Para isso existem diversas rotas. Existe a rota sequêncial, paralela, condicional,
dinâmica, podem ser agrupadas e dividades em apenas dois grupos: simples e
compostas.

• Os Documentos e Formulários são o transporte para as informações referente ao
processo. Essas informações são disponibilizadas de diferentes formas, tais como:
texto, imagem, planilhas, som e outros.

• As mensagens que são utilizadas nos diferentes níveis e tipos de eventos do work-
flow.

• Funções administrativas são utilizadas no decorrer da execução do processo para
criar, editar e eliminar usuários.

• E-mail. Integração com contas de correio eletrônico através de SMTP. Muito utilizado
para notificações.

III. Programar o modelo de informação, definindo e detalhando cada um dos elementos
contidos nele: Os objetos contidos no modelo de informação são descritos através de
formulários, pastas, documentos e o que mais possa se relacionar com estes.

IV. Implantar o Workflow: Tendo concluído o desenvolvimento do novo processo, baseado
no fluxo de trabalho, será implantado o workflow. Inicialmente realiza-se a execução do
workflow em um ambiente de teste ou homologação. Após testado e aprovado, esse fluxo
será colocado em produção.

V. Gerenciar o processo por intermédio do Workflow: Esse passo consiste na observa-
ção e estudo do workflow que está sendo executado. O objetivo é o fluxo de execução e
verificar se não há nenhum exceção não contemplada pelos testes realizados anterionar-
mente. Pode-se também gerenciar os usuários envolvidos assim como o tempo de cada
atividade realizada.

VI. Atualizar o modelo de informação implantado: Como todo processo ou procedimento,
o modelo de informação pode ser atualizado, com o objetivo de aprimorar os resultados.
Dentre esse resultados estão: redução de tempo por atividade, redução recursos utiliza-
dos, qualidade dos resultados, novas informações inseridas para gerar relatórios futuros
e outros.

46

4.2 TECNOLOGIAS A SEREM UTILIZADAS

4.2.1 Java

Optando por utilizar de uma tecnologia gratuita e de código aberto, a Neomind escolheu
a linguagem de programação Java.

No ano de 1991, um grupo de pesquisa da Sun Microsystems, cheﬁados por James
Gosling e Patrick Naughton, desenvolveram uma linguagem que por eles foi denominada de
Green. Essa linguagem havia sido desenvolvida com o objetivo de ser usada em dispositivos
consumidores como receptores inteligentes para televisão. Essa linguagem foi desenvolvida
para ser simples e neutra em relação à arquitetura, sendo assim poderia ser executada em
qualquer dispositivos de hardwares. Apesar disso, nenhum cliente demonstrou interesse pela
tecnologia (HORSTMANN, 2004).

Os anos passaram e a linguagem passou a ser muito utilizada por toda a comunidade de
desenvolvedores. Sistemas de pequeno a grande porte passaram a ser desenvolvidos utilizando
java, além de diversos trabalhos academicos realizados.

A grande quantidade de material de pesquisa ajuda a manter a linguagem viva e cada
vez mais forte, além dos benefícios que ela própria oferece.

4.2.2 Hibernate

Com o objetivo de facilitar a integração do sistema com o banco de dados, o Fusion
ECM Suíte utilizou o framework de mapeamento objeto relacional chamado Hibernate.

Segundo Filho (2006) o Hibernate como um framework open-source desenvolvido exclu-
sivamente para a linguagem java, onde suas principais vantagens são permitir que a aplicação
permaneça orientada a objetos e que havendo mudanças na base de dados, essas impliquem
em um impacto menor sobre a aplicação.

Filho (2006) ainda cita que uma aplicação orientada a objetos, através do uso do hi-
bernate, possa guardar no banco de dados o atual estado do objeto em questão para que
futuramente possa ser reutilizado.

O uso do hibernate oferece grandes ganhos ao desenvolvedor, devido a simpliﬁcação
da persistência das informações.

47

4.2.3 jQuery

Na camada visual do projeto do simulador foi utilizado o framework de javascript cha-
mado JQuery. Esse framework tem o objetivo de facilitar o desenvolvimento web de uma apli-
cação.

Através do uso do JQuery fica muito mais criar efeitos visuais em uma página html,
como sincronizar e gerenciar os eventos em ajax. Os evento ajax no desenvolvimento web,
são aqueles eventos assíncronos que não necessitam da atualização de toda a página, sendo
necessário apenas uma área, como por exemplo um container div.

Existem no mercado diversos plugins, que são programas que possuem uma funções
específicas e que trabalham em conjunto com outros programas. No desenvolvimento do simu-
lador foi necessário a utilização de um plugin que de maneira simples pudesse gerar um gráfico
para a apresentação dos resultados simulados. Para isso utilizou-se o JQPlot.

4.2.3.1 jqPlot

JQPlot é um plugin de plotagem de gráficos muito utilizado no desenvolvimento de sis-
temas web. Este é baseado na tecnologia javascript somado a utilização do JQuery. Essa
ferramenta possuí diversas opções de gráficos, como: gráfico de barras, de linha, de pizza
entre outros.

Além do belo gráfico plotado pela ferramenta, a utilização do JQPlot torna mais fácil a
criação desses gráficos.

Code 4.1: Exemplo de criação de um gráfico de linha utilizando JQPlot
1 $ ( document ) . ready ( function ( ) {
2 var ajaxDataRenderer = function ( u r l , p l o t , o p t i o n s ) {
3 var r e t = n u l l ;
4 $ . ajax ( {
5 async : f a l s e ,
6 url : url ,
7 dataType : "json" ,
8 success : function ( data ) {
9 r e t = data ;
10 }
11 }) ;
12 return r e t ;
13 };
14

48

15 //url do arquivo
16 var j s o n u r l = "./jsondata.txt" ;
17

18 // utiliza a url do arquivo texto que possui os valores
19 // para a geração do gráfico
20 var p l o t 2 = $ . j q p l o t ( ’chart2’ , j s o n u r l , {
21 t i t l e : "Exemplo de renderização de gráfico utilizando JSON" ,
22 dataRenderer : ajaxDataRenderer ,
23 dataRendererOptions : {
24 unusedOptionalUrl : j s o n u r l
25 }
26 }) ;
27 }) ;

4.2.4 HTML (Hyper Text Markup Language)

Por se tratar de um sistema web, o simulador foi desenvolvido baseado na linguagem
de marcação chamada Html. O Html é o padrão mais utilizado no mercado. Existem diversos
frameworks de desenvolvimento que possuem o objetivo de facilitar e acelerar esse processo,
porém em muitos casos, ou quase todos, o resultado gerado através desses frameworks é a
soma de Html com javascrpt.

4.2.5 CSS (Cascading Style Sheets)

Somente com o uso do Html não é suficiente para desenvolver sistemas que atendam
o conceito RIA(Rich Internet Applicatio). Para isso existe o Css. O Css é uma folha estilo
que define como serão exibidos cada elemento de uma página na internet. Ela proporciona
uma maior flexibilidade através da inclusão de elementos como cores, formatos de fontes e
organização do layout de uma página.

4.3 ARQUITETURA DO SISTEMA

Nessa seção do quarto capítulo serão apresentados alguns padrões adotados no desen-
volvimento do simulador. Como o padrão portlets, eforms e por fim a apresentação do diagrama
de classe com a definição da arquitetura de desenvolvimento do simulador.

49

4.3.1 Portlets

O Fusion ECM Suíte foi desenvolvido no conceito de portal. O portal é um centralizador
de conteúdo que possui diversos outros subsites que podem ser visualizados dentro dele. Esses
subsites podem estar dentro do domínio do sistem ou fora.

Para visualizar os subsites são utilizados portlets. Assim como a orientação a objetos
surgiu para haver reutilização de conteúdo, da mesma forma foi desenvolvido o conceito de
portlet.

O sistema Fusion implementa portlets para que suas telas possam ser reutilizadas em
diferentes locais do sistema ou fora do sistema.

Levando em consideração esse benefício, também utilizou-se o conceito de portlet no
desenvolvimento do simulador.

Outra grande vantagem do sistema Fusion é a fácil criação de formulários eletrônicos,
chamados de EForms.

4.3.2 EForms

Os EForms são formulário eletrônicos que são inteiramente criados pelo usuário do
sistema sem a necessidade de desenvolvimento de códigos de programação. Esse usuário
pode criar o seu formulário de acordo com o que ele necessita para contemplar seu negócio.

Além de oferecerem ganhos de redução com custo de papel também aumenta a produ-
tividade na busca, recuperação, impressão e distribuição das informações.

No módulo de simulação do sistema Fusion os formulários serão utilizados para a cria-
ção dos cenários que definirão o fluxo do processo. Esse será melhor explicado no decorrer do
trabalho.

4.3.3 Diagrama de Classe

A próxima seção deste trabalho mostrará o processo de desenvolvimento do módulo de
simulação de processos. Na etapa de especificação do sistema desenvolveu-se um diagrama
de classe cujo o objetivo é descrever as classes criadas para que o sistema pudesses ter exito.
Esse diagrama pode ser visto nos apêndices deste trabalho.

50

4.4 DESENVOLVIMENTO

Quando se tem um processo com apenas três atividades sequênciais, fica fácil prever
o tempo total desse processo, porém quando há um processo que possui inúmeras atividades
com condições que possam alterar a rota de execução do processo, a previsão do tempo total do
processo torna-se complexo e com baixa precisão se não utilizar uma ferramenta para executar
esse trabalho.

O Fusion ECM Suíte possui uma ótima ferramenta de modelagem de processo, porém
ainda não há nada desenvolvido que possa simular a execução do processo.

A proposta desse trabalho é justamente de desenvolver um simulador de processos.
Essa ferramenta que será acoplada a Suíte do Fusion será chamada de Fusion Workflow Simu-
lation.

O processo de desenvolvimento foi dividido em:

I. Cadastro de EForm que será utilizado em um processo

II. Cadastro de processo que será simulado

III. Cadastro da simulação

Listagem das atividades

Definir os valores de mínimo, máximo e moda de cada atividade

IV. Executar simulação

Definição da quantidade de simulações

Como funciona

Inicialização do processo

Definição do cenário que será executado o processo

Criação de rede PERT e validação de erros de modelagem

Simular um valor para cada atividade

Calcular o tempo total do processo

Criar os objetos analíticos

Apresentar os resultados

51

4.4.1 Cadastro de Formulários

O cadastro do formulário é fundamental para a execução da simulação. O formulário
define a estrutura do cenário que será simulado. Em um processo o formulário tem a responsa-
bilidade de documentar as informações que são preenchidas pelo usuário ou sistema.

Figura 10: Cadastro de Formulário - Fusion

A Figura 10 mostra a tela de cadastro de formulário da ferramenta Fusion. Nessa ima-
gem, pode-se observar o campo denominado de EForm Pai que permite a utilização do conceito
de herança para a modelagem do formulário. Dessa forma torna-se possível criar formulários
mais genéricos que possam ser reutilizáveis por outros EForms filhos.

Existem também a possibilidade de criar formulários que não podem ser executados.
Estes são chamados de abstratos. Dessa forma os metadados podem ser especificados, o
formulário pode ser extendido e utilizado em regras de negócio, porém não pode ser executado
diretamente pelo usuário.

No cadastro do formulário os metadados são definidos através do cadastro de campos.

No cadastro do campo do formulário além dos atributos: visível, editável, filtrável, existe
também o campo tipo, que como o nome diz, define o tipo do metadado.

Os tipos podem ser:

• Arquivo - Campo utilizado para fazer upload de arquivos

• Booleano - Campo do tipo selecionável com as opções sim e não.

• Data - Campo do tipo data que permite selecionar uma data no calendário.

52

Figura 11: Cadastro de Campos de Formulário - Fusion

• E-Form - Campo que permite inserir um formulário dentro de outro. O formulário é visto
de forma expandida, mostrando todos os campos que nele foram cadastrados.

• Fórmula - Permite inserir fórmulas matemáticas utilizando referência a campos visiveis
no formulário.

• Hora - Campo do tipo input que possui dados do tipo hora.

• Número - Campo que apenas permite a inserção de números.

• Texto - Campo do tipo input que permite a inserção de texto.

• Usuário - Campo do tipo selecionável que permite selecionar um usuário cadastrado no
fusion.

Após cadastrados todos os campos necessário e realizado as configurações precisas,
pode-se partir para o cadastro e a modelagem do processo.

4.4.2 Cadastro de Processo

No cadastro do processo, primeiramente é necessário selecionar um formulário já ca-
dastrado, ou cadastrar um novo para ser selecionado. Após selecionado o formulário que será
utilizado na modelagem do fluxo de processo, seleciona-se um gestor para esse processo, o
qual será responsável pelo processo que está sendo modelado. Tendo realizado essas opera-
ções, pode modelar o fluxo do processo e suas atividades.

53

Figura 12: Cadastro de um Processo - Fusion

Para a execução da modelagem do fluxo de processo, a ferramenta Fusion ECM Suíte
possuí um aplicativo Java Web Start, que permite a execução de uma aplicação java na máquina
do cliente, em outras palavras, localmente. Esse aplicativo permite a modelagem de forma
simples e eficiente.

Figura 13: Ferramenta de Modelagem de Fluxo de Processo - Fusion

Além das atividades de usuários, a ferramenta permite criar também atividades de sis-
tema, subfluxo e roteadoras.

As atividades de sistema, como o próprio nome diz é executada pelo sistema. Para
isso a Neomind desenvolveu o conceito de Adapters, que permitem a inserção de classes java

54

que possuem uma regra de negócio específica e que após executadas seguirão o fluxo normal-
mente. Um exemplo de adapter seria a execução de uma classe que verifica a cotação atual do
dólar e caso o dólar esteja acima de dois reais direciona o fluxo para o gerente comercial para
a aprovação da compra.

Por sua vez, as atividades de subfluxo possuem o comportamente de um subprocesso,
conforme descrito no capítulo 3.

As atividades roteadoras são utilizadas em um fluxo de processo para definir o sentido
do fluxo.

No processo anterior, onde iniciou o cadastro do processo, foi selecionado um formulário.
Esse formulário possui campos cadastrados que serão relacionados com as atividades de fluxo
do processo. Na figura 13 do lado direito, pode-ser observar uma árvore de campos disponíveis
do formulário para o processo. Ao selecionar uma atividade é possível definir quais campos
serão visíveis, editáveis ou obrigatórios na sua execução.

Após criado o fluxo e definido todas as regras de execução, como saídas múltiplas ou
fluxo baseado em condição, pode-se encerrar a aplicação, salvando o novo processo.

4.4.3 Cadastro da Simulação

A próxima etapa do desenvolvimento do simulador é a realização do cadastro da simu-
lação. Para isso foi desenvolvido uma tela para facilitar a especificação dos valores de cada
atividade.

Figura 14: Cadastrando uma nova simulação - Fusion

No cadastro da simulação é necessário selecionar o processo que será simulado. Esse
processo já possui o fluxo de trabalho modelado, conforme visto no item anterior.

55

O processo é o principal objeto que será analisado na simulação. É através dele que
será possível saber o fluxo de execução e todas as regras envolvidas. Esse fluxo também está
relacionado com campos de um formulário e por fim da execução do processo automaticamente
é gerado um documento apartir dos dados preenchidos pelos usuários responsáveis por cada
atividade do processo.

Figura 15: Cadastro do cenário - Fusion

Outro cadastro obrigatório contido no cadastro da simulação é o cadastro de cenários
que está relacionado diretamente com o formulário vinculado no processo. Esse cenário tem a
função de determinar o caminho que será seguido no fluxo do processo.

O cenário é o formulário preenchido de modo em que seus campos, que estão relaci-
onados com diferentes regras e condições, atendam diferentes cenários reais e previstos pelo
gestor do processo.

Figura 16: Preenchendo os campos do cenário - Fusion

Um exemplo pode ser observado em um processo de compra de uma empresa, onde
um campo valor de compra define qual o caminho que o fluxo irá seguir. Nesse caso, se o
valor da compra for superior a um mil reais, será necessário que o gerente comercial aprove
essa operação e isso fará com que o fluxo dirija a próxima atividade a esse gerente. Caso
contrário a aprovação não será necessária avançando a atividade diretamente para o processo
de solicitação de compra.

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