Modelo de aplicação com neurofuzzy para apoio na tomada de decisão em projetos de software

Resumo

Com a globalização e o crescimento da demanda por produtos e serviços na área de TI (Tecnologia da Informação), as organizações para serem competitivas, tornam-se dependentes de tecnologias para o desenvolvimento de seus processos produtivos em software e prestação de serviços; além disso, novas exigências de conhecimentos em técnicas na gestão de qualidade são requeridas. Um diferencial se apresenta no atendimento aos clientes, todavia as empresas encontram dificuldades em estabelecer uma métrica ou medida de qualidade de serviços para abordar de forma mensurável valores qualitativos, que aparecem no estabelecimento das necessidades de seus clientes, no planejamento dos serviços e projetos de desenvolvimento de software e na tomada de decisão em seus processos produtivos. Este trabalho propõe o uso da lógica fuzzy e redes neurais (conhecidas como neurofuzzy) para avaliar a qualidade dos serviços e gestão desses processos, segundo a sua demanda, utilizando a metodologia e o modelo proposto nesta tese (aplicação desenvolvida, “sistema neurofuzzySQuaREBoehm”). Como medida de qualidade, aplica-se a fundamentação baseada na norma SQuaRE (medição da qualidade de produtos de software) e o modelo espiral de Boehm (para análise de risco de projeto). A partir de estudos teóricos apresentados por diversos autores encontrados na literatura sobre o assunto que envolve a área de gestão de processos e qualidade da engenharia de software, o trabalho busca analisar e propor um modelo de software e metodologia para garantir a tomada de decisão perante as incertezas e indecisões que ocorrem durante um projeto em ambiente de TI. Foi desenvolvido um sistema de software que permitiu aos especialistas da área de TI participar do processo de análise da qualidade de serviços já na fase inicial da solicitação de um pedido para um projeto de software. A partir da coleta dos dados dos formulários preenchidos (check-list) pelos especialistas foi possível criar classificações das informações (utilizando redes perceptron) e formar uma base de conhecimento para a tomada de decisão com as técnicas da neurofuzzy, além de estabelecer uma medida de qualidade de serviços com o modelo proposto nesta tese.