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http://hdl.handle.net/10071/13456
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Title: Uso de sistemas multidimensionais e algoritmos de data mining para implantação do método Time Driven Activity Based Costing (TDABC) em organizações orientadas por projectos
Authors: Cierco, Agliberto Alves
Orientador: Major, Maria João
Monat, André Soares
Keywords: Gestão de empresas
Metodologia ABC
Organização do tempo de trabalho
Gestão de projetos
Inteligência empresarial
DATA MINING
MDX MultiDimensional Expressions
ERP Enterprise resource planning
Business intelligence
Project management
Issue Date: 7-Mar-2017
Citation: CIERCO, Agliberto Alves - Uso de sistemas multidimensionais e algoritmos de data mining para implantação do método Time Driven Activity Based Costing ( TDABC ) em organizações orientadas por projectos [Em linha]. Lisboa: ISCTE-IUL, 2015. Tese de doutoramento. [Consult. Dia Mês Ano] Disponível em www:<http://hdl.handle.net/10071/13456>.
Abstract: Quando o método ABC (Activity Based Costing) foi apresentado para o rateio de custos de actividades de processos gerenciais, representou uma profunda modificação em relação aos métodos anteriormente utilizados. Logo ficaram patentes as enormes vantagens que trazia assim como os desafios em implementálo. O método TDABC (Time Driven Activity Based Costing) surgiu devido justamente às dificuldades operacionais do uso do ABC. Ao invés do uso de estimativas, normalmente dadas pelo corpo de funcionários da empresa, do percentual de tempo gasto em cada actividade, o TDABC propõe duas fundamentais mudanças em relação ao seu predecessor. A primeira é que se considera um tempo de inactividade em relação ao total de horas potencialmente trabalhadas (idle time). A segunda é que será calculado o tempo gasto por hora de trabalho. Nesse caso, o gasto em cada actividade será conduzido multiplicando-se esse valor por hora pelo total de horas requerido por ela. O método TDABC gera um resultado fundamental na hora que for implantado em uma empresa. São as chamadas equações de tempo para cada actividade. Nessas equações, é calculado o tempo gasto em cada actividade diante de diferentes níveis de complexidade na execução dessa. Todo esse trabalho só é possível diante da existência de sistemas de gestão integrada ERP (Enterprise Resource Planning) que registram cada acção na empresa. Nessa tese de doutoramento há duas propostas relativas a implantação do TDABC em empresas: A primeira é que o acompanhamento dos tempos de actividades seja feito por um sistema de ERP associado a um sistema de Business Intelligence (BI) ao invés de um sistema simples de ERP. A segunda proposta é decorrente da primeira. Sugere-se o uso de algoritmos de data mining (principalmente os algoritmos de árvore de indução e de análise de conglomerados), presentes nos sistemas de BI, para a detecção de níveis de complexidade nas equações de tempo. Como razão para a primeira proposta mostramos que sistemas de ERP jamais foram planejados para a detecção de padrões entre os dados neles armazenados. Portanto, sozinhos, eles não poderiam detectar os níveis de complexidade existentes na execução de uma mesma actividade. Para a segunda proposta mostramos que em organizações orientadas por projectos, ou que tenham departamentos que elaborem projectos e possam ser considerados como análogos a estas, a escala do número de actividades e seus dados gerados é tão ampla que gera a necessidade de um sistema automático de detecção de níveis de complexidade nessas actividades. A construção desses objectivos nessa tese segue a seguinte ordem: Primeiro é elaborada uma revisão do método ABC e as razões que levaram ao modelo subsequente TDABC. Em seguida apresenta-se também os conceitos de gerenciamento de projectos e Business Intelligence, notadamente a arquitectura multidimensional de dados e os algoritmos de data mining, introduzindo-se a maneira com que BI possibilita a diferenciação em níveis de complexidade nas equações de tempo. Para tanto faz-se uma introdução à linguagem MDX (Multidimensional Expression) de construção de relatórios em BI. Também se mostra, através de uma introdução aos sistemas de ERP, que esse tipo de sistema sozinho não viabilizaria esse tipo de resultado. Como forma de ilustrar todos esses conceitos é relatada a experiência de colecta de dados de actividades em projectos desenvolvidos em três organizações e a aplicação de BI para a geração das equações de tempo sobre esses dados.
ABC (Activity Based Cost) method was introduced in order to organize the way costs should be partitioned among enterprise management activities, and caused a deep change in the way this division used to be made. Soon it became quite clear the huge advantages of employing such method and the challenges associated with it. The TDABC method (Time Driven Activity Based Cost) was designed to overcome the operational difficulties in using ABC. Rather than employing estimates provided by the company employees, concerning the time spent on each management activity, TDABC suggest two pivotal changes in comparison with its predecessor. First, TDABC considers an idle time regarding the potential total time available for work. Second, TDABC calculates the cost spent per work hour. Therefore, the overall activity cost is reached by simple multiplication of this cost per hour by the number of work hours required by the activity. TDABC produces a fundamental output when it is employed in a company. It is the set of time equations for the management activities. Through these equations, it is possible to calculate the time spent in each activity considering also their different levels of complexities. This result is possible only due to ERP (Enterprise Resource Planning) systems that record every action being performed within the company. In this thesis, it is suggested two main initiatives concerning the usage of TDABC in enterprises. The first one is to employ a Business Intelligence (BI) system associated with an ERP system in order to track the time spent on the management activities. The second initiative is a consequence of the first. It is suggested the usage of Data Mining algorithms (mainly the algorithms for cluster analysis), available in BI suites, for the detection of the complexities levels within the time equations. As justification for the first initiative, it is shown that ERP systems were never designed to detect patterns within their databases. Therefore, without a BI module, it would be quite cumbersome for an ERP system to detect complexity levels in executing a management activity. For the second initiative, it is shown that an average enterprise produces a large-scale number of management activities, and tracking these activities generates a huge amount of data. The volume of information makes impossible to realize the levels of complexities inside the time equations without an automatic procedure to support it. The first part of this work is oriented to introduce a revision of the ABC and TDABC methods. Later, it is introduced the concepts of projects and project management. It is also presented some concepts about Business Intelligence systems and the multidimensional data architecture. The work also introduces the data mining algorithms that make available the detection of the complexity levels in management activities. It is also introduced the MDX( Multidimensional Expression ) language for building reports in BI systems as way to generate the proper sets of data for such detection. It is then reinforced the difficulties to perform this type of analysis in pure ERP systems. In order to illustrate these results it is reported a case study performed in three project management companies and the BI generation of time equations.
Description: JEL: M150 e M410
Peer reviewed: yes
URI: http://hdl.handle.net/10071/13456
Thesis identifier: 101372930
ISBN: 978-989-8876-07-2
Designation: Doutoramento em Gestão Geral, Estratégia e Desenvolvimento Empresarial
Appears in Collections:T&D-TD - Teses de doutoramento

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