Avaliação de ações preventivas de riscos utilizando teoria de decisão e redes de Petri coloridas
Abstract
O gerenciamento de riscos em projetos de software envolve a definição de ações
para prevenir riscos identificados para o projeto, visando minimizar seus efeitos ou
eliminá-los. A definição de ações preventivas e, principalmente, a avaliação da eficácia
destas na eliminação de um risco, não é uma tarefa trivial. O objetivo desta pesquisa é
identificar e propor um método de avaliação de ações preventivas para mitigar ou
eliminar riscos, em projetos de software. Esta avaliação tem como base de sustentação
uma análise quantitativa orientada pela Teoria de Decisão e modelada e simulada por
meio de redes de Petri coloridas. A opção pelo tema revela a importância de prever o
impacto e a eficácia da utilização de ações preventivas em projetos de software,
antecipando seus possíveis resultados e potencializando suas utilizações. A elaboração
desta pesquisa implicou em três etapas de estudos distintas, complementares entre si e
realizadas em períodos distintos: a) definir uma abordagem para modelar e simular
processos que fosse amplamente aceito pela comunidade científica; b) identificar uma
base teórica que fosse capaz de estabelecer um critério para apoiar o processo decisório
e, consequentemente avaliar o impacto de ações preventivas de riscos em projetos de
desenvolvimento de software; c) avaliar os resultados da simulação baseados na
modelagem de ações preventivas de riscos utilizando a base teórica previamente
estabelecida. O estudo realizado é de natureza exploratória, analítica e descritiva,
combinado com análise documental em fontes bibliográficas, a partir de documentos e
informações extraídas na literatura. O método proposto consiste da introdução de uma
etapa formal ao processo de avaliação de ações preventivas de riscos. A simulação com
redes de Petri coloridas, auxiliada pela Teoria de Decisão por meio do Teorema de
Bayes, além de ter tornado os processos mais compreensíveis, proporcionou uma
participação mais efetiva por parte de especialistas envolvidos, além de permitir uma
representação matemática formal acoplada a mecanismos de análise para inspecionar
riscos em processos adaptados.
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