```java
//...
for (Processo p: processos) {
try {
consultarMovimentacao (p);
registrarMovimentacao (p);
} catch (Exception e) {
filaReprocessamento.add(p);
}
}
//...
```

Considere que em um Tribunal de Justiça foi desenvolvido um robô de RPA para consultar diariamente processos eletrônicos e registrar movimentações em um banco de dados. Durante a execução, podem ocorrer falhas temporárias de conexão com o sistema processual. Uma analista implementou o seguinte trecho de código Java, que será executado em condições ideais: Nesse cenário,

A o mecanismo adotado permite registrar itens que apresentaram falha para tentativa posterior de processamento, aumentando a resiliência da automação.

B o uso do bloco try-catch caracteriza uma atividade típica de modelagem BPM, em consonância com a automação RPA realizada.

C o código apresentado inclui o monitoramento da execução do robô, pois todas as falhas passam a ser corrigidas automaticamente.

D a inclusão do processo em uma fila de reprocessamento garante que a falha original não voltará a ocorrer em execuções futuras.

E o tratamento implementado interrompe a execução completa do robô quando ocorre uma exceção durante o processamento de um item.

ID 207135 Tecnologia da Informação Automação de Processos (RPA) FCC 2026

Texto associado

```java
//...
public class ProcessoService {

public void processar (Processo processo) {
try {
ocrClient.extrairDados (processo);
iaclient.classificar (processo);
sistemaJudicialClient.atualizar (processo);
} catch (Exception e) {
System.out.println("Erro: " + e.getMessage());
}
}
}
//...
```

Em um Tribunal de Justiça que utiliza hyperautomation para automatizar a distribuição e classificação de processos, um robô RPA consome um serviço, desenvolvido em Java, responsável por integrar sistemas corporativos, mecanismos de OCR, modelos de IA e APIs judiciais. Considere o trecho de código abaixo implementado nessa arquitetura. Durante uma auditoria interna, foi identificado que determinadas falhas de integração não são adequadamente rastreadas, dificultando a sustentação das automações e a identificação de causas-raiz em incidentes que envolvem múltiplos componentes. Nesse cenário, é pertinente

A refatorar o serviço para utilizar tratamento específico de exceções, registros estruturados com correlação de eventos, integração por APIs desacopladas e mecanismos de observabilidade que permitam auditoria e rastreamento completo das execuções entre RPA, OCR, IA e sistemas corporativos.

B priorizar mecanismos de reprocessamento automático no workflow digital, mantendo os tratamentos de exceção locais em cada componente para preservar a autonomia operacional das equipes, e manter os registros técnicos distribuídos entre os componentes.

C manter o fluxo atual de processamento e ampliar a capacidade dos robôs para registrar eventos operacionais, preservando a lógica de tratamento existente e concentrando a supervisão das integrações nos componentes de automação.

D estabelecer mecanismos independentes de monitoramento para OCR, IA, APIs e robôs, permitindo que cada tecnologia possua métricas próprias de desempenho e tratamento específico de ocorrências em seus respectivos ambientes.

E migrar a maior parte da lógica de integração para classes utilizadas pelos robôs, utilizando herança para compartilhamento de funcionalidades, e substituir parte das integrações por rotinas executadas diretamente pelos modelos de IA para reduzir a dependência de serviços intermediários.

ID 207134 Tecnologia da Informação Engenharia de Software FCC 2026

Uma equipe de analistas de um Tribunal de Justiça decidiu avaliar a eficiência do fluxo de processamento de recursos utilizando métricas ágeis adaptadas à gestão processual. Durante um período de 20 dias úteis, foram coletados os seguintes dados: . No 1º dia do período havia 40 recursos aguardando análise inicial. . Ao longo do período, ingressaram mais 120 recursos. . No 20º dia do período havia 60 recursos ainda não concluídos. . Durante o período 100 recursos foram concluídos. . A análise do fluxo mostrou que, em média, havia 50 recursos simultaneamente em tramitação (Work in Progress - WIP). Nesse cenário, o throughput médio foi de