Evaluation of preventive actions using theory of risk and decision colored Petri nets

Risk management in software projects involves the definition of actions to prevent risks identified for the project in order to minimize their effects or eliminate them.The definition of preventive actions, and especially to assess their efficacy in eliminating a risk is not a trivial task. The objective of this research is to identify and propose a method for evaluation of preventive actions to mitigate or eliminate risks in software projects. This assessment is based on supporting a quantitative analysis driven Decision Theory and modeled and simulated by means of colored Petri nets. The choice of theme reveals the importance of predicting the impact and efficacy of preventive measures in software projects, anticipating their possible outcomes and enhancing their uses. The development of this research resulted in three distinct stages of study, mutually complementary and performed in different periods: a) define an approach to model and simulate processes that were widely accepted by the scientific community, b) identify a theoretical basis that was able to establish a criterion to support the decision making process and therefore evaluate the impact of preventive risk in software development projects; c) evaluating the results of simulation based on the modeling of preventive risk using the previously established theoretical basis. The study is an exploratory, descriptive and analytical, combined with documentary analysis of literature sources, from documents and information from the literature. The proposed method consists of introducing a formal step in the evaluation process of preventive risk.The simulation with colored Petri nets, aided by the Theory of Decision by the Bayes Theorem, and has made the process more understandable, provided a more effective participation by experts involved, and allow formal mathematical representation coupled to mechanisms analysis to inspect risks adapted processes. 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.