MB 756 PESQUISA OPERACIONAL APLICADA À PRODUÇÃO. Professor: Rodrigo A. Scarpel

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1 MB 756 PESQUISA OPERACIONAL APLICADA À PRODUÇÃO Professor: Rodrigo A. Scarpel

2 Rodrigo A. Scarpel Graduação: Engenharia de Produção - UFSCar (1997) Mestrado: ITA Produção ( ) Doutorado: ITA Produção ( ) Professor Visitante: University of Nottingham ( ) ESPM ( ) Banco Itaú S.A. ( ) SAS Institute Brasil ( ) ITA (2005 Atual)

3 Pesquisa Operacional Pesquisa Operacional é o uso do método científico com o objetivo de prover departamentos executivos de elementos quantitativos para a tomada de decisões Kittel ( 1947) A Pesquisa Operacional é a aplicação do método científico, por equipes multidisciplinares, a problemas envolvendo o controle de sistemas organizados de forma a fornecer soluções que melhor interessam a determinada organização Ackoff (1968) Conceitos-chave: a) uso ou aplicação para resolver problemas reais b) apoio a tomada de decisões c) multidisciplinariedade

4 Pesquisa Operacional Durante a Segunda Guerra Mundial, os líderes militares solicitaram que cientistas estudassem problemas como posicionamento de radares, armazenamento de munições e transporte de tropa, etc... A aplicação do método científico e de ferramentas matemáticas em operações militares passou a ser chamado de Pesquisa Operacional. Hoje em dia, Pesquisa Operacional é enfoque científico para Problemas de Decisão.

5 Pesquisa Operacional No Brasil -SETOR ENERGÉTICO (PETROBRÁS, CEPEL, FURNAS, ELETROBRÁS, ULTRAGÁS) -TELECOMUNICAÇÕES -BENS DE CONSUMO (SOUZA CRUZ, AMBEV, BRASILIT, UNILEVER, TILIBRA) -AGROINDÚSTRIAS (SADIA, CELPAV, RIPASA, COPERSUCAR, CITROSUCO) -SIDERURGIA (CVRD, USIMINAS, BELGO MINEIRA, ACESITA, VILLARES MANNESMANN) -SERVIÇOS (IBM, UNISOMA, BNDES) -LOGÍSTICA (CVRD, CIA. AÉREAS)

6 No Brasil Pesquisa Operacional

7 Futuro Pesquisa Operacional APO: Advanced Planning Optimizer

8 Futuro Pesquisa Operacional

9 A Pesquisa Operacional é uma ciência aplicada voltada para a resolução de problemas reais, tendo como foco a tomada de decisões. Programação Matemática Estatística / Séries Temporais / Modelos de Previsão Fluxo em Redes / Grafos / Otimização Combinatória Metaheurística Redes Neurais / Sistemas Especialistas / IA Análise Multicritério Simulação / Filas / Processos Estocásticos Teoria da decisão Pesquisa Operacional

10 Supply Chain Solution Space Strategic Tactical Execution Component Supplier Management Product Data Mgmt Advanced Planning & Scheduling Facility, Product & Capacity Planning Mfg. Exec. Systems Transportation Planning Supply Chain Optimization ERP Transportation Execution Inventory Planning Warehouse Mgmt. Demand Planning Order Mgmt. Customer Asset Mgmt. Analytical Transactional Supply Operations Logistics Demand Source: Supply Chain Management Review

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12 Programa do curso: Semana 1 2 Conteúdo Princípios de POAP : 1. O processo decisório no âmbito da produção e da pesquisa operacional; 2. Abordagens de pesquisa operacional para suportar o processo decisório: 2.1. Modelos de Previsão 2.2. Extração de Conhecimento de Bases de Dados 2.3. Otimização 2.4. Simulação Métodos de Previsão em POAP : 1. Propósitos da Previsão 2. Processo de Criação de Modelos de previsão 2.1. Previsão por séries temporais 2.2. Previsão por modelos causais 2.3. Previsão para variáveis categóricas 3 4 Extração de Conhecimento de Bases de Dados em POAP : 1. O Processo de Extração de Conhecimento de Bases de Dados (ECBD) 2. Aplicações do Processo ECBD em problemas da Cadeia de Suprimentos: 2.1. Redução de dimensão e visualização 2.2. Segmentação 2.3. Classificação Otimização em POAP : 1. Aplicação de métodos de Otimização em problemas da Cadeia de Suprimentos: 1.1. Planejamento logístico: transporte e distribuição, localização e cobertura, caminho mais curto Planejamento da Produção: planejamento agregado, otimização em múltiplos períodos, dimensionamento de estoques Avaliação de eficiência: análise de envoltória de dados 1.4. Gerenciamento de projetos: seleção de projetos, problema do caminho crítico. 5 Prova: 04/12/14

13 Avaliação: 1 Prova 1 Trabalho individual (em dupla se trabalham juntos) Aplicação de uma técnica de pesquisa operacional a um problema real (pertinente ao seu trabalho) Roteiro do relatório: Introdução: motivação, justificativa e objetivo do trabalho Referencial teórico Materiais e métodos Resultados e discussão Conclusão Referências bibliográficas

14 Bibliografia: Ragsdale, C. T., Modelagem e Análise de Decisão, edição revisada. Cengage learning, Taha, H. A., Pesquisa Operacional, 8 a edição. Pearson (Prentice- Hall), Winston, W.L., Operations Research, 4th.edition. Brooks/Cole (Thomson), INFORMS. Executive guide to operations research, 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.

15 MB 756 DECISÕES EM PRODUÇÃO Professor: Rodrigo A. Scarpel

16 Modelos para a tomada de decisão: São 4 os tipos de modelo de pesquisa operacional utilizados para a tomada de decisão: Modelos de Previsão Modelos para Extração de Conhecimento de Bases de Dados Modelos de Otimização Modelos de Simulação

17 Abordagem em modelos de Previsão: 1. Definição do objetivo do modelo: 1. Análise estrutural (determinar os fatores mais importantes) 2. Fazer inferências (testar estatísticamente hipóteses) 3. Criar previsões (análises se-então ) 2. Definição das variáveis (dependente e independentes) do modelo 3. Definição da forma funcional do modelo 4. Conjecturas em relação ao sinal dos coeficientes 5. Coleta dos dados e ajuste do modelo 6. Análise dos resultados: 1. Qualidade da aderência 2. Inferência em relação aos parâmetros estimados 7. Conclusões e recomendações

18 Abordagem em modelos de Previsão: - Definição das variáveis (dependente e independentes) do modelo: VARIÁVEL DEPENDENTE VENDAS DE UM PRODUTO CUSTO TOTAL DE PRODUÇÃO DUREZA DE UMA LIGA METÁLICA RENDIMENTO DE UM PROCESSO VARIÁVEIS INDEPENDENTES PREÇO, RENDA DO CONSUMIDOR UNIDADES PRODUZIDAS VELOCIDADE DE RESFRIAMENTO TEMPO DE REAÇÃO, CATALISADOR - Forma Funcional e Conjecturas em relação aos coeficientes: Y = a + d 1 + e -(b+cx), c > 0

19 Abordagem em modelos de Previsão: Exemplo: Mês Quantidade Custos Totais (R$) Janeiro ,00 Fevereiro ,00 Março ,00 Abril ,00 Maio ,00 Junho ,00 Julho ,00 Agosto ,00 Setembro ,00 Outubro ,00 Novembro ,00 Dezembro ,00 1. Objetivo do modelo: 1. Fazer inferências (testar estatísticamente hipóteses) 2. Criar previsões (análises seentão ) 2. Definição das variáveis do modelo 3. Definição da forma funcional do modelo 4. Conjecturas em relação ao sinal dos coeficientes 5. Coleta dos dados e ajuste do modelo 6. Análise dos resultados 7. Conclusões e recomendações

20 Abordagem em modelos de Previsão: Exemplo: Passageiros em vôos domésticos Ano PIB (R$ de 2008) Pax doméstico

21 Abordagem em modelos para extração de conhecimento de bases de dados: Objetivos do modelo: 1. Redução de dimensão (eliminar redundância) 2. Visualização / Sumarização 3. Formação de agrupamentos 4. Classificação 5. Previsão

22 Abordagem em modelos para extração de conhecimento de bases de dados: Exemplo:

23 Abordagem em modelos para extração de conhecimento de bases de dados: Exemplo:

24 Abordagem em modelos de Otimização: Definição do problema: 1. Quais são as alternativas para a decisão? 2. Sob quais restrições a decisão é tomada? 3. Qual seria um critério objetivo para avaliar as alternativas? Implementação da solução Validação do modelo: 1. Formulação está adequada? 2. Resolve o problema? Construção do modelo: Solução do modelo: 1. Utilização de algoritmos ou métodos de resolução 2. Análise de sensibilidade

25 Abordagem em modelos de Otimização: ETAPAS NA FORMULAÇÃO DO MODELO: Identificar as variáveis de decisão do problema Construir sua função objetivo Definir suas restrições Construção do modelo:

26 Exemplo: Mix de Produção (planejamento estático) MADEIRA CORTE ALUMÍNIO Corte Montagem Acabamento Madeira 1,5 h/porta 3,0 h/porta 1 h/porta Alum ínio 4,0 h/porta 1,5 h/porta 1 h/porta Disponibilidade 24 h 21 h 8 h MONTAGEM NECESSIDADE DE SET-UP: CORTE: +0,5h (MADEIRA) / +1h (ALUMÍNIO) ACABAMENTO PORTA DE MADEIRA L=$4,00 PORTA DE ALUMÍNIO L=$6,00 EXPANSÃO DA PRODUÇÃO: MÁQUINA CORTE: +5h (INVEST=$50) / +15h (INVEST=$80) MÁQUINA MONTAGEM: +6h (INVEST=$30) / +15h (INVEST=$50) NOVA RESTRIÇÃO: INVESTIMENTO NÃO PODE EXCEDER $120

27 Exemplo: Mix de Produção Curto prazo: planejamento da produção Quanto comprar de cada insumo? Quanto fabricar de cada produto? Médio prazo: expansão da produção Quais etapas do processo são gargalo? Planejamento da expansão

28 Exemplo: Estimação de Eficiência Relativa Outputs Inputs Unidade Lucro Satisfação Limpeza Horas de trabalho Custo Operacional 1 5,98 7,7 92 4,74 6,75 2 7,18 9,7 99 6,38 7,42 3 4,97 9,3 98 5,04 6,35 4 5,32 7,7 87 3,61 6,34 5 3,39 7,8 94 3,45 4,43 6 4,95 7,9 88 5,25 6,31 7 2,89 8,6 90 2,36 3,23 8 6,40 9, ,09 8,69 9 6,01 7,3 89 6,49 7, ,94 8,8 89 7,36 9, ,86 8,2 93 5,46 6, ,35 9,6 97 6,58 8,75 Eficiência i = k j =1 k j =1 w j,i Output j,i, i = 1,, n w j,i Input j,i

29 Abordagem em modelos de simulação: Simulação é a representação de um sistema real através de um modelo utilizando um computador Aplicabilidade: visualizar o sistema, implementar mudanças e responder a testes do tipo se-então (what-if) no modelo (baixo custo e tempo). Objetivos de um estudo de simulação: Estudar o comportamento de um sistema, sem que seja necessário modificá-lo ou mesmo construí-lo fisicamente Desenvolver políticas operacionais para aperfeiçoar o desempenho do sistema; Testar novos conceitos e/ou sistemas antes de implementá-los; Obter informações sem incomodar o sistema atual.

30 Abordagem em modelos de simulação: ETAPAS DO ESTUDO: 1. Formulação do problema e definição dos objetivos 2. Construção do modelo de simulação 3. Coleta dos dados do sistema real 4. Implementação computacional CRIAÇÃO DO MODELO 5. Verificação do modelo 6. Validação do modelo 7. Desenho experimental 8. Teste das alternativas 9. Análise dos resultados UTILIZAÇÃO DO MODELO 10.Conclusão

31 Exemplo: Seleção de aeronave Aeronave Tipo 1 Capacidade: 148 assentos Custo Operacional: $5.000 Fatores de risco: Demanda ~ N(125,45 2 ) Tarifa média ~ N(830,63 2 ) Aeronave Tipo 2 Capacidade: 182 assentos Custo Operacional: $6.000 Custo de Spill = Tarifa média * Máximo(0, Demanda-Capacidade da Aeronave) Custo de atribuição = Custo de Spill + Custo Operacional

32 Exemplo: Tempo de ciclo de semáforos Fatores de risco: Carros no sistema Tempo de ciclo Limite de velocidade Desempenho: Carros parados Velocidade média Tempo de espera médio

33 Para casa: Trabalho final: Entregar na próxima aula a Introdução (motivação, justificativa e objetivo do trabalho) Leitura: OR Executive Guide ( 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.

34 OBSERVAÇÃO Este material refere-se às notas de aula do curso MB-756 (Pesquisa Operacional Aplicada à Produção) do Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Não substitui o livro texto, as referências recomendadas e nem as aulas expositivas. Este material não pode ser reproduzido sem autorização prévia do autor. Quando autorizado, seu uso é exclusivo para atividades de ensino e pesquisa em instituições sem fins lucrativos.