Classificação do nível de maturidade em gestão de processos de negócios através da aplicação da composição probabilística de preferências tricotômica (CPP-TRI)
CÂMARA E SILVA, Lucio, também é conhecido(a) em citações bibliográficas por: SILVA, Lucio Câmara e
Main Author: | MONTE, Franciel de Carvalho |
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Other Authors: | CÂMARA E SILVA, Lucio |
Format: | masterThesis |
Language: | por |
Published: |
Universidade Federal de Pernambuco
2019
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Subjects: | |
Online Access: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34083 |
Tags: |
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ir-123456789-340832019-10-02T05:11:37Z Classificação do nível de maturidade em gestão de processos de negócios através da aplicação da composição probabilística de preferências tricotômica (CPP-TRI) MONTE, Franciel de Carvalho CÂMARA E SILVA, Lucio http://lattes.cnpq.br/7098968970795545 http://lattes.cnpq.br/9306977460682234 Desenvolvimento organizacional (Pernambuco) Negócios (Pernambuco) Processo administrativo (Pernambuco) Processo decisório por critério múltiplo Roupas – Confecção (Pernambuco) CÂMARA E SILVA, Lucio, também é conhecido(a) em citações bibliográficas por: SILVA, Lucio Câmara e A Gestão de Processos de Negócio (Business Process Management - BPM) é considerado como um enquadramento fundamental para as organizações que visam alcançar uma maior competitividade, por meio do alinhamento das suas metas com as suas estratégias de negócio. Como tal, uma forma de verificar a capacidade de desenvolvimento de BPM em uma organização é através de modelos de maturidade, BPMM (Business Process Maturity Model). Diante disso, esse trabalho tem por intuito propor a utilização de um método multicritério de apoio à decisão, mais especificamente a Composição Probabilística de Preferências Tricotômica (CPP-Tri), para estruturar a classificação de organizações quanto aos seus níveis de maturidade em BPM. Como instrumento para a realização da CPP-Tri, esse trabalho utilizou-se de uma adaptação do código proposto por Gavião et al. (2017) no Software R aplicado em dados obtidos através de simulação, visando confirmar o modelo para posterior aplicação em empresas do setor de confecções do Agreste de Pernambuco. As análises dos resultados ratificaram a aplicação como eficaz para medição do nível de maturidade em BPM, uma vez que a classificação das empresas, através de dados simulando possíveis respostas a serem obtidas na real aplicação do questionário, nos determinados níveis de maturidade, condiz com as características esperadas por organizações que se encontram em tais níveis. Essa constatação foi possível pela análise detalhada das respostas obtidas no questionário mediante as características de cada nível de classificação. CAPES FACEPE Business Process Management (BPM) is considered as a fundamental framework for organizations that aim to achieve greater competitiveness, by aligning their goals with their business strategies. As such, one way to verify BPM development capability in an organization is through maturity models, BPMM (Business Process Maturity Model). Therefore, the purpose of this paper is to propose the use of a multicriteria method of decision support, specifically the Probabilistic Composition of Trichoderma Preferences (CPP-Tri), to structure the classification of organizations regarding their BPM maturity levels. As an instrument for the realization of CPP-Tri, this work used an adaptation of the proposed code in the package addressed to CPP-Tri in Software R applied in realistic data obtained through simulation, aiming to confirm the model for later application in companies of the textile sector of Agreste of Pernambuco. The analysis of the results ratified the application as effective to measure the level of maturity in BPM, since the classification of the companies, through data simulating possible answers to be obtained in the actual application of the questionnaire, in the determined levels of maturity, characteristics expected by organizations at such levels. This finding was made possible by the detailed analysis of the answers obtained in the questionnaire facing the characteristics of each classification level. 2019-10-01T21:32:05Z 2019-10-01T21:32:05Z 2019-02-25 masterThesis https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34083 por openAccess Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ application/pdf Universidade Federal de Pernambuco UFPE Brasil Programa de Pos Graduacao em Engenharia de Producao / CAA |
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