O método Analytic Hierarchy Process (AHP) foi desenvolvido por Thoma L Saaty entre o período de 1971 a 1975, quando estudava na Wharton School, na universidade da Pensilvânia, Filadélfia. Esse método é uma teoria geral de medição, que ser usado para derivar escalas de razão de ambas as comparações pareadas discretas e contínuas. Tais comparações podem ser tomadas a partir de medições reais ou a partir de uma escala fundamental, o que reflete a força relativa das preferências e sentimentos. O método possui uma ampla aplicação em vários critérios de tomada de decisão, como: planejamento e alocação de recursos e na resolução de conflitos. Na sua forma mais geral, a AHP é uma estrutura não-linear para a realização tanto do pensamento indutivo quanto do dedutivo, sem uso do silogismo, levando em consideração vários fatores simultaneamente e fazendo trocas numéricas para chegar a uma síntese ou conclusão (SAATY, 1987).
Conforme Aruldoss, Lakshmi e Venkatesan (2013), o método AHP lida com a estrutura de uma matriz de m * n (onde “m” é o número de alternativas e “n” é o número de critérios). Usando a importância relativa das alternativas de uma matriz, a qual é construída em termos de cada critério. O Analytic Hierarchy Process (AHP) é
baseado na teoria prioridade, e lida com os problemas complexos que envolvem a consideração de multicritérios e alternativas simultaneamente.
A metodologia da AHP pode ser explicada conforme os seguintes elencados a seguir. A primeira etapa do método é a composição de uma hierarquia de objetivo, critérios, subcritérios e alternativas. Esta é a parte mais criativa e importante da tomada de decisão. A Estruturação do problema de decisão como uma hierarquia é fundamental para o processo da AHP. A Figura 9 mostra o modelo de construção da hierarquia da decisão.
Figura 9 - Modelo da hierarquia de decisão
Fonte: Autoria própria
Hierarquia indica uma relação entre elementos de um nível com os do nível imediatamente inferior. Filtra-se esta relação até os níveis mais baixos da hierarquia, e desta forma cada elemento está conectado a todos os outros, pelo menos de forma indireta. Para Saaty (2008), uma hierarquia não necessita ser completa, isto é, um elemento num dado nível não tem que funcionar como um atributo (ou critério) para todos os elementos do nível abaixo. A hierarquia não é a árvore de decisão tradicional. Cada nível pode representar um corte diferente para o problema.
A segunda etapa do método é a coleta dos dados de especialistas ou tomadores de decisão correspondentes à estrutura hierárquica, na comparação de
Objetivo
Critério 1 Critério 2 Critério 3 Critério 4 Critério 5
pares de alternativas numa escala qualitativa. Os especialistas podem classificar a comparação com igual importância ou seja: importância pequena, importância grande ou essencial, importância muito grande, importância absoluta e valores intermediários. A opinião pode ser coletada num formato de escala. A escala de valores para comparação, não deve exceder um total de (9) nove fatores, a fim de se manter a matriz consistente. Assim, Saaty (2007) definiu uma Escala Fundamental conforme demonstra a (Figura 10).
Figura 10 - A escala e a sua descrição
Fonte: (SAATY, 1977)
A análise de cada nível da hierarquia, ou seja, os subcritérios existentes para cada um dos critérios considerados também devem passar pela mesma forma de comparação, com a mesma escala de valores (VIANNA, 2016), o qual para obter a prioridade relativa de cada critério é necessário:
a) Normalizar os valores da matriz de comparações – tem por objetivo igualar todos os critérios a uma mesma unidade, para isto cada valor da matriz é dividido pelo total da sua respectiva coluna;
b) Obter o vetor de prioridades – tem por objetivo identificar a ordem de importância de cada critério, para isto é calculado a média aritmética dos valores de cada linha da matriz normalizada obtida no item anterior.
A quarta etapa é avaliar a consistência das prioridades relativas, sendo necessário calcular a Razão de Consistência (RC) para medir o quanto os julgamentos foram consistentes em relação a grandes amostras de juízos completamente aleatórios. As avaliações do método AHP são baseadas no
pressuposto de que o decisor é racional, isto é, se A é preferido a B e B é preferível a C, então A é preferido a C. Se o RC é superior a 0,1 os julgamentos não são confiáveis porque estão demasiado perto para o conforto de aleatoriedade, neste caso os resultados obtidos não apresentam valores consistentes (VIANNA, 2016).
Para calcular a Razão de Consistência (RC) é necessário primeiro obter o valor de
maxque representa o maior autovalor da matriz A, obtido a partir daseguinte equação:
w
Aw
max
Onde: A é a Matriz ComparaçõesW é o vetor prioridade da Matriz A de comparações e;
max
é o maior autovalor da matriz AUma vez calculado
max, deve-se calcular o Índice de Consistência (IC) paralogo calcular a Razão de Consistência (RC). O índice de consistência é determinado de acordo com a fórmula abaixo, em que n é o número de critérios:
1
max
n
n
IC
A Razão de Consistência (RC) é obtida pela fórmula:
IR
IC
RC
Em que IR é o índice de consistência referente a um grande número de comparações par a par efetuadas. Este é um índice aleatório calculado para matrizes quadradas de ordem n pelo Laboratório Nacional de Oak Ridge, nos EUA (VIANNA, 2016). A seguinte Tabela define os valores de IR em função do número de critérios:
Tabela 2 - Valores de IR para matrizes quadradas de ordem n
Fonte: (VIANNA, 2016)
Cada um dos números desta Tabela 2 é a média de ICs derivada de uma amostra de matrizes recíprocas selecionadas aleatoriamente usando a escala AHP. Um RC de 10% ou menos implica que o ajuste é pequeno em comparação com os valores atuais das entradas. Um RC tão alto como, por exemplo, 90% significaria que os julgamentos são praticamente emparelhados aleatoriamente e não são completamente confiáveis (VIANNA, 2016).
Na etapa 5 é feito a construção da matriz de comparação paritária para cada critério, considerando cada uma das alternativas selecionadas. Todos os procedimentos para a construção da matriz de comparação e para a determinação da prioridade relativa de cada critério devem ser feitos novamente, observando agora a importância relativa de cada uma das alternativas que compõem a estrutura hierárquica do problema em questão (VIANNA, 2016).
Na penúltima etapa, busca-se obter a prioridade composta para as alternativas, se obtendo as prioridades compostas das alternativas, multiplicando os valores anteriores e os das prioridades relativas, obtidos no início do método. Na última etapa, é feita a escolha das alternativas (VIANNA, 2016).
O estudo possui uma abordagem qualitativa, devido às análises realizadas para as competências essenciais aos profissionais do setor de operação e manutenção dos parques eólicos brasileiros, onde as opiniões dos decisores foi através da utilização do método AHP, que teve como resultado de suas opiniões numa abordagem quantitativa. No entanto, está pesquisa buscou na literatura acadêmica, através de artigos científicos, as competências essenciais para atender os gaps dos profissionais do setor de operação e manutenção dos parques eólicos brasileiros.
Outro ponto a ser destacado neste trabalho, é com relação à representatividade do número de participantes na pesquisa, pois diferente de um estudo populacional como o censo, a presente pesquisa não necessita de um alto número de participantes. Para o estudo foram escolhidos gestores e especialistas na área de energia eólica no Brasil.
O próximo tópico busca agrupar procedimentos metodológicos até então apresentados em etapas de realização do estudo, relacionados com os materiais necessários para atender ao problema de pesquisa.