MB 756 PESQUISA OPERACIONAL APLICADA À PRODUÇÃO rodrigo/Disciplinas/MB756/S01.pdf · de prover departamentos

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MB 756

PESQUISA OPERACIONAL

APLICADA PRODUO

Professor: Rodrigo A. Scarpel

rodrigo@ita.br

www.mec.ita.br/~rodrigo

mailto:rodrigo@ita.brhttp://www.mec.ita.br/~rodrigo

Rodrigo A. Scarpel

Graduao: Engenharia de Produo - UFSCar (1997)

Mestrado: ITA Produo (1999-2000)

Doutorado: ITA Produo (2003-2006)

Professor Visitante: University of Nottingham (2012-2013)

ESPM (2001-2005)

Banco Ita S.A. (2002-2003)

SAS Institute Brasil (2003 - 2005)

ITA (2005 Atual)

Pesquisa Operacional o uso do mtodo cientfico com o objetivo

de prover departamentos executivos de elementos quantitativos

para a tomada de decises Kittel ( 1947)

A Pesquisa Operacional a aplicao do mtodo cientfico, por

equipes multidisciplinares, a problemas envolvendo o controle de

sistemas organizados de forma a fornecer solues que melhor

interessam a determinada organizao Ackoff (1968)

Conceitos-chave:

a) uso ou aplicao para resolver problemas reais

b) apoio a tomada de decises

c) multidisciplinariedade

Pesquisa Operacional

Durante a Segunda Guerra Mundial, os lderes militares solicitaram que

cientistas estudassem problemas como posicionamento de radares,

armazenamento de munies e transporte de tropa, etc...

Hoje em dia, Pesquisa Operacional enfoque cientfico para Problemas

de Deciso.

A aplicao do mtodo cientfico e de ferramentas matemticas em

operaes militares passou a ser chamado de Pesquisa Operacional.

Pesquisa Operacional

Pesquisa Operacional

No Brasil

-SETOR ENERGTICO (PETROBRS,

CEPEL, FURNAS, ELETROBRS,

ULTRAGS)

-TELECOMUNICAES

-BENS DE CONSUMO (SOUZA CRUZ,

AMBEV, BRASILIT, UNILEVER,

TILIBRA)

-AGROINDSTRIAS (SADIA, CELPAV,

RIPASA, COPERSUCAR, CITROSUCO)

-SIDERURGIA (CVRD, USIMINAS,

BELGO MINEIRA, ACESITA, VILLARES

MANNESMANN)

-SERVIOS (IBM, UNISOMA, BNDES)

-LOGSTICA (CVRD, CIA. AREAS)

No Brasil Pesquisa Operacional

Futuro

Pesquisa Operacional

APO: Advanced Planning Optimizer

Futuro

Pesquisa Operacional

A Pesquisa Operacional uma cincia aplicada voltada

para a resoluo de problemas reais, tendo como foco a

tomada de decises.

Programao Matemtica

Estatstica / Sries Temporais / Modelos de Previso

Fluxo em Redes / Grafos / Otimizao Combinatria

Metaheurstica

Redes Neurais / Sistemas Especialistas / IA

Anlise Multicritrio

Simulao / Filas / Processos Estocsticos

Teoria da deciso

Pesquisa Operacional

Supply Operations Logistics Demand

Supply Chain Solution Space

Source: Supply Chain Management Review

Strategic

Tactical

Execution ERP Product

Data

Mgmt

Mfg.

Exec.

Systems Transportation

Execution

Warehouse

Mgmt.

Order

Mgmt. Customer

Asset

Mgmt.

Analytical

Transactional

Component

Supplier

Management

Advanced

Planning &

Scheduling Transportation

Planning Demand

Planning

Inventory

Planning

Facility, Product &

Capacity

Planning

Supply Chain Optimization

Programa do curso:

Semana Contedo

1

Princpios de POAP :

1. O processo decisrio no mbito da produo e da pesquisa operacional;

2. Abordagens de pesquisa operacional para suportar o processo decisrio:

2.1. Modelos de Previso

2.2. Extrao de Conhecimento de Bases de Dados

2.3. Otimizao

2.4. Simulao

2

Mtodos de Previso em POAP :

1. Propsitos da Previso

2. Processo de Criao de Modelos de previso

2.1. Previso por sries temporais

2.2. Previso por modelos causais

2.3. Previso para variveis categricas

3

Extrao de Conhecimento de Bases de Dados em POAP :

1. O Processo de Extrao de Conhecimento de Bases de Dados (ECBD)

2. Aplicaes do Processo ECBD em problemas da Cadeia de Suprimentos:

2.1. Reduo de dimenso e visualizao

2.2. Segmentao

2.3. Classificao

4

Otimizao em POAP :

1. Aplicao de mtodos de Otimizao em problemas da Cadeia de Suprimentos:

1.1. Planejamento logstico: transporte e distribuio, localizao e cobertura, caminho mais curto.

1.2. Planejamento da Produo: planejamento agregado, otimizao em mltiplos perodos, dimensionamento de

estoques.

1.3. Avaliao de eficincia: anlise de envoltria de dados

1.4. Gerenciamento de projetos: seleo de projetos, problema do caminho crtico.

5 Prova: 04/12/14

Avaliao:

1 Prova

1 Trabalho individual (em dupla se trabalham juntos)

Aplicao de uma tcnica de pesquisa operacional

a um problema real (pertinente ao seu trabalho)

Roteiro do relatrio:

Introduo: motivao, justificativa e objetivo do

trabalho

Referencial terico

Materiais e mtodos

Resultados e discusso

Concluso

Referncias bibliogrficas

Bibliografia:

Ragsdale, C. T., Modelagem e Anlise de Deciso, edio revisada.

Cengage learning, 2010.

Taha, H. A., Pesquisa Operacional, 8a edio. Pearson (Prentice-

Hall), 2008.

Winston, W.L., Operations Research, 4th.edition. Brooks/Cole

(Thomson), 2004.

INFORMS. Executive guide to operations research,

http://www.scienceofbetter.org/, 2004.

FAYAD, U., PIATHETISKY-SHAPIRO, G. and SMYTH, P. The KDD

Process for Extracting Useful Knowledge from Volumes of Data.

Communications of the ACM, 39(11), 1996.

MB 756

DECISES EM PRODUO

Professor: Rodrigo A. Scarpel

rodrigo@ita.br

www.mec.ita.br/~rodrigo

mailto:rodrigo@ita.brhttp://www.mec.ita.br/~rodrigo

Modelos para a tomada de deciso:

So 4 os tipos de modelo de pesquisa operacional

utilizados para a tomada de deciso:

Modelos de Previso

Modelos para Extrao de Conhecimento de Bases de Dados

Modelos de Otimizao

Modelos de Simulao

Abordagem em modelos de Previso:

1. Definio do objetivo do modelo:

1. Anlise estrutural (determinar os fatores mais importantes)

2. Fazer inferncias (testar estatsticamente hipteses)

3. Criar previses (anlises se-ento)

2. Definio das variveis (dependente e independentes) do modelo

3. Definio da forma funcional do modelo

4. Conjecturas em relao ao sinal dos coeficientes

5. Coleta dos dados e ajuste do modelo

6. Anlise dos resultados:

1. Qualidade da aderncia

2. Inferncia em relao aos parmetros estimados

7. Concluses e recomendaes

- Definio das variveis (dependente e independentes) do modelo:

- Forma Funcional e Conjecturas em relao aos coeficientes:

VARIVEL DEPENDENTE VARIVEIS INDEPENDENTES

VENDAS DE UM PRODUTO PREO , RENDA DO CONSUMIDOR

CUSTO TOTAL DE PRODUO UNIDADES PRODUZIDAS

DUREZA DE UMA LIGA METLICA VELOCIDADE DE RESFRIAMENTO

RENDIMENTO DE UM PROCESSO TEMPO DE REAO, CATALISADOR

Abordagem em modelos de Previso:

Y = + d a

1 + e-(b+cX)

, c > 0

Exemplo:

Ms Quantidade Custos Totais (R$)

Janeiro 371.000 371.641,00

Fevereiro 390.000 381.759,00

Maro 330.000 348.280,00

Abril 421.000 392.891,00

Maio 351.000 356.412,00

Junho 311.000 330.545,00

Julho 319.000 330.652,00

Agosto 407.000 395.274,00

Setembro 398.000 382.775,00

Outubro 342.000 358.363,00

Novembro 363.000 369.913,00

Dezembro 383.000 371.972,00

Abordagem em modelos de Previso:

1. Objetivo do modelo:

1. Fazer inferncias (testar

estatsticamente hipteses)

2. Criar previses (anlises se-

ento)

2. Definio das variveis do modelo

3. Definio da forma funcional do

modelo

4. Conjecturas em relao ao sinal dos coeficientes

5. Coleta dos dados e ajuste do modelo

6. Anlise dos resultados

7. Concluses e recomendaes

Exemplo: Passageiros em vos domsticos

Abordagem em modelos de Previso:

Ano 1208 - PIB (R$ de 2008) Pax domstico

1990 1.698.229.024.278 33.480.427

1991 1.715.720.783.228 33.216.584

1992 1.706.394.470.739 27.842.546

1993 1.790.430.408.827 29.242.846

1994 1.895.221.979.620 31.399.674

1995 1.975.272.244.938 40.264.994

1996 2.017.750.452.305 38.665.956

1997 2.085.855.543.326 42.798.413

1998 2.086.592.803.056 51.873.065

1999 2.091.894.382.763 51.544.828

2000 2.181.975.263.694 55.800.849

2001 2.210.627.191.306 63.071.216

2002 2.269.387.741.929 64.346.951

2003 2.295.408.991.638 59.123.678

2004 2.426.529.464.465 68.400.751

2005 2.503.199.875.662 78.946.011

2006 2.602.602.105.129 84.396.572

2007 2.750.099.888.048 90.721.959