UM MODELO DE PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO CONSIDERANDO FAMÍLIAS DE ITENS E MÚLTIPLOS RECURSOS UTILIZANDO UMA ADAPTAÇÃO DO MODELO DE TRANSPORTE

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "UM MODELO DE PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO CONSIDERANDO FAMÍLIAS DE ITENS E MÚLTIPLOS RECURSOS UTILIZANDO UMA ADAPTAÇÃO DO MODELO DE TRANSPORTE"

Transcrição

1 UM MODELO DE PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO CONSIDERANDO FAMÍLIAS DE ITENS E MÚLTIPLOS RECURSOS UTILIZANDO UMA ADAPTAÇÃO DO MODELO DE TRANSPORTE Debora Jaesch Programa de Pós-Graduação em Egeharia de Produção UFPR jaesch.debora@gmail.com Neida Maria Patias Volpi Programa de Pós-Graduação em Egeharia de Produção UFPR eida@ufpr.br RESUMO A área temática deste trabalho é o uso do modelo de trasporte como técica para o plaejameto da produção. Um bom plao de produção é aquele que atede as demadas detro do prazo, respeita a capacidade dos recursos dispoíveis e miimiza os custos de produção. Este trabalho busca através da Pesquisa Operacioal, adaptar o modelo do trasporte ao plaejameto da produção, e gerar um aplicativo que sirva de suporte aos tomadores de decisão, forecedo iformações para aálise de diferetes ceários do sistema produtivo. Esse aplicativo deve trabalhar com um horizote de plaejameto e custos difereciados por período e modo de produção, permitir estoque e backloggig, avaliar alterações o plaejameto o caso de mudaças a capacidade ou demada, além de ter fácil utilização, possibilitado assim o gereciameto forecedo iformações ao usuário. PALAVRAS-CHAVE: Plaejameto da Produção; Programação Liear Iteira; Modelo de Trasporte Área pricipal: Logística e Trasporte ABSTRACT The thematic area of this work is the use of trasportatio model as a techique for productio plaig. A good productio pla is oe that meets the demads o time, respects the capacity of available resources ad miimizes the productio costs. This article search through the Operatioal Research, to adapt the trasport model to productio plaig, ad it was geerated a applicatio that serves as a support to decisio makers, providig iformatio for aalysis of differet scearios of the productio system. This applicatio should work with a plaig horizo ad differetiated costs by period ad mode of productio, ivetory ad allow backloggig, evaluate chages i plaig i case of chages i the capacity or demad, i additio to ease of use, allowig maagemet by providig iformatio to user. KEYWORDS: Productio Plaig; Iteger Liear Programmig; Trasportatio Model. Mai area: Logistic ad Trasportatio

2 1. Itrodução Este trabalho cosidera o uso do modelo de trasporte como técica para o plaejameto da produção o ível estratégico, ode as decisões são de logo prazo e altos ivestimetos estão evolvidos. O problema de trasporte clássico refere-se à distribuição de produtos ao mercado cosumidor, de maeira que o custo total seja o meor possível, além de respeitar os limites de oferta e ateder às demadas. É possível, através de uma adaptação que será proposta, utilizá-lo o plaejameto da produção, com possibilidade de gereciar estoques e atrasos a etrega da demada servido como ferrameta de apoio à decisão, e suporte à gestão da produção com foco as micro e pequeas empresas. 2. Revisão de Literatura O crescimeto das idústrias de produção de bes de cosumo trouxe cosigo a ecessidade de um plaejameto e maior cotrole de atividades, em parte devido ao aumeto da variedade de produtos e de sua complexidade. Ferrametas que servem de suporte aos plaejadores da produção surgiram, tais como o MRP (Materials Requiremets Plaig), o MRP II (Maufacturig Resources Plaig), o ERP (Eterprise Resources Plaig), e atualmete o APS (Advaced Plaig System) que estão dispoíveis o mercado, mas são pouco acessíveis às pequeas empresas. O plaejameto estratégico da produção tem como objetivo adequar os recursos produtivos à demada esperada, procurado atigir critérios estratégicos de desempeho (custo, qualidade, cofiabilidade, potualidade e flexibilidade). A aálise de ceários durate essa etapa auxilia a decisão etre fabricar iteramete ou terceirizar, do ível de capacidade com o qual a empresa deve operar, e qual o mometo de alteração desta capacidade. Essas decisões estão fortemete ligadas à estratégia de estoques da orgaização e a flexibilidade de suprimeto. O plaejameto agregado da produção é cosiderado por algus autores como parte do plaejameto estratégico e por outros do plaejameto tático. Idepedete da sua classificação, o plaejameto agregado é importate para o plaejameto e cotrole da produção pois de acordo com Gaither e Frazier (2002), desevolve plaos de produção com objetivo de determiar íveis de produção em uidades agregadas ao logo de um horizote de tempo de médio prazo. Também fazem referêcia a estoque agregado, utilidades, modificações de istalações e cotratos de forecimetos de materiais. Neste cotexto o modelo clássico de Trasportes foi utilizado como ispiração, para que o problema de plaejameto da produção fosse tratado através de técicas da Pesquisa Operacioal. 2.1 Modelo de Trasporte O modelo de trasporte é um modelo de programação liear e tem por objetivo miimizar o custo total do trasporte ecessário para abastecer cetros cosumidores (destios), a partir de m cetros forecedores (origes). Sejam: c ij - custo uitário de trasporte da origem i para o destio j; a i - quatidade dispoível a origem i; b j - quatidade requerida o destio j; x ij - quatidade a ser trasportada da origem i para o destio j. A fução objetivo (1) miimiza o custo total do trasporte, sujeito à restrições de oferta (2) e demada (): mi m c ij x ij i=1 j=1 (1)

3 x ij a i (i = 1,2, m) j=1 m x ij = b j (j = 1,2,, ) i=1 x ij 0 (i = 1,2,, m) e (j = 1,2,, ) (2) () Pizzolato e Gadolpho (2012) afirmam que problemas de programação liear, mesmo que ão evolva o trasporte de mercadorias, ode os recursos dispoíveis e as quatidades ecessárias destes recursos são expressos em termos de um só tipo de uidade, podem ser resolvidos pelo algoritmo do trasporte, desde que teham o aspecto do modelo do trasporte apresetado acima. A adaptação deste modelo do trasporte para que esse solucioe problemas de plaejameto da produção é apresetada o decorrer deste trabalho. 2.2 Modelos de Plaejameto da Produção Areales et. al (2007) apresetam os pricipais modelos de plaejameto de produção, cohecidos também como modelos para múltiplos ites e recursos, de dimesioameto de lotes (lot sizig) e schedullig. Para os modelos são cosiderados os seguites dados: d it = demada do item i o período t; b ki = uidades de tempo do recurso k para produzir uma uidade do item i; C kt = capacidade de produção em uidades de tempo da máquia k o período t; sp i = tempo de preparação de máquia para processar o item i; s i = custo de preparação do item i; h i = custo uitário de estoque do item i; I i0 = estoque iicial do item i; = úmero de ites fiais; T = úmero de períodos do horizote de plaejameto; São cosideradas também as seguites variáveis: x it = quatidade do item i produzida o período t (tamaho do lote); I it = estoque do item i o fim do período t; 1 se o item i é produzido o período t y it = { 0 caso cotrário (7): O modelo para múltiplos ites e restrição de capacidade pode ser represetado por (4)- T mi (s i y it + h i I it ) (4) i=1 t=1 I it = I i,t 1 + x it d it, i = 1,,, t = 1,, T (5) (sp i y it + b ki x it ) C kt, k = 1,, K, t = 1,, T (6) i=1 x it My it, i = 1,,, t = 1,, T (7) x R T +, I R T +, y B T

4 A fução objetivo miimiza o custo total de preparação e estoque (4), as restrições (5) correspodem ao balaceameto do estoque de cada item i em cada período t, a limitação, em cada período t, do tempo total de preparação e produção pela capacidade dispoível de cada recurso k está descrito em (6), e x it = 0 somete se y it = 0 (7). Em casos que a demada pode ser atedida com atraso, deixa-se a variável de estoque I livre e modifica-se o modelo icluido uma pealidade δ por uidade de demada ão atedida o período t, ode I it + represeta o estoque do item i o fim do período t e I it a falta (backloggig) do item i o período t. O trabalho de Ereguc e Tufekci (1988) utiliza o modelo do trasporte para solucioar problemas de plaejameto agregado, com duas fotes de produção: regular e horas extras, sedo que o modelo permite demada variada os diferetes períodos, custos de estoque e atrasos, limites de estoque e atraso. Etretato, os autores apresetam um plaejameto para um úico item e um úico recurso, o que ão o tora prático, pois é difícil ecotrar hoje idústrias que teham recursos específicos para cada item. O modelo apresetado o capitulo geeraliza o modelo proposto por Ereguc e Tufekci (1988), para múltiplas famílias de ites e múltiplos recursos compartilhados. Modelo Matemático Proposto A proposta de adaptação do modelo do trasporte permite flexibilidade o plaejameto da produção quato a prazos, por exemplo, etrega de pedidos atrasados e uso do estoque para ateder as demadas, além de permitir a tomada de decisão em fução das diferetes estratégias, avaliado o custo de cada ceário proposto. Por exemplo, em uma situação ode a capacidade dispoível ão atede a demada do período, vale a pea cotratar horas extras, terceirizar a demada excedete, etregar o pedido em atraso, ou aida estocar em períodos ateriores? Para apresetar a adaptação, uma aalogia é cosiderada, coforme o QUADRO 1. As origes e destios o modelo do trasporte são substituídos pelos períodos de plaejameto do forecedor e do cliete, os custos de trasporte pelos custos de produção, a quatidade x ij a ser trasportada da origem i ao destio j é substituída pela quatidade x ij produzida o período i, etregue o período j. TRANSPORTE Origes e Destios Custo de Trasporte Quatidade a ser trasportada Demada do destio j Capacidade de forecimeto a origem i PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO Períodos de Plaejameto Custo de Produção Quatidade a ser produzida Demada do cliete o período j Capacidade de produção em Horas Normal, com Horas Extras ou Terceirizada o período i QUADRO 1 - Aalogia etre modelos do trasporte e plaejameto da produção FONTE: Os autores (2015) A demada de cada destio passa a ser a demada de cada período, e por fim a capacidade de cada origem ou forecedor é substituída pela capacidade de produção dispoível em cada período, sedo essa capacidade dividida em modos de produção: capacidade de produção em horas ormal de trabalho N, de horas extras H e terceirização T. Estas iformações são facilmete visualizadas o QUADRO 2, cosiderado um úico tipo de item de produção.

5 Período 1N 1H 1T 2N 2H 2T N H T x 1N1 x 1H1 x 1T1 x 2N1 x 2H1 x 2T1 Período 1 2 Capacidade c 1N1 c 1H1 c 1T1 c 2N1 c 2H1 c 2T1 x 1N2 x 1H2 x 1T2 x 2N2 x 2H2 x 2T2 c 1N2 c 1H2 c 1T2 c 2N2 c 2H2 c 2T2 x 1N x 1H x 1T x 2N x 2H x 2T c 1N c 1H c 1T c 2N c 2H c 2T Cp 1N Cp 1H Cp 1T Cp 2N Cp 2H Cp 2T Normal Hora Extra Terceiro Normal Hora Extra Terceiro x N1 x H1 x T1 c N1 c H1 c T1 x N2 x H2 x T2 c N2 c H2 c T2 x N x H x T c N c H c T Cp N Cp H Cp T Normal Hora Extra Terceiro Demada d 1 d 2 d QUADRO 2 - Quadro de plaejameto da produção para úico tipo de item FONTE: Os autores (2015) As variáveis x ij, com i = 1N, 1H, 1T,, N, H, T e j = 1,,, a adaptação do modelo para plaejameto da produção devem ser iterpretadas da seguite forma (QUADRO ): QUANDO ENTÃO i < j Os ites x ij produzidos o período i são estocados e etregues o período j, idepedetes do modo de produção i = j Os ites x ij produzidos o período i são etregues o mesmo período i i > j Os ites x ij produzidos o período i são etregues com atraso o período i para ateder os pedidos do período j QUADRO - Iterpretação das variáveis x ij FONTE: Os autores (2015) A primeira adaptação do modelo do trasporte para plaejameto da produção, chamado de Modelo I, foi feita para um úico item e um úico recurso e segue abaixo. Sejam os dados: c iwj - custo uitário de produção o período i e modo de produção w para etrega o período j; ce iwj - custo uitário acumulado de estoque dos produtos produzidos o período i e modo de produção w e etregues o período j, i < j; cb iwj - custo uitário acumulado de atraso dos produtos produzidos o período i e modo de produção w e etregues o período i para ateder com atraso a demada do período j, i > j; cap iw - capacidade dispoível o período i e modo de produção w em uidades de ites; dem j - demada requerida o período j.

6 Supodo que x iwj represete a quatidade a ser produzida o período i e modo de produção w e etregue o período j, coforme iterpretação do QUADRO, etão a fução objetivo (8) cosiste em miimizar o custo total de produção: MODELO I mi Sujeito às restrições: c iwj x iwj + (c iwj + ce iwj )x iwj i=1 w=1 j=i i=1 w=1 j>i + ( c iwj + cb iwj )x iwj i=1 w=1 j<i x iwj cap iw (i = 1,2, ; w = 1,2,) j=1 x iwj dem j i=1 w=1 (j = 1,2,, ) x iwj εz + (i = 1,2,, ; w = 1,2,; j = 1,2,, ) As restrições, uma de cada período e modo de produção, garatem que a quatidade produzida o período i e modo de produção w tem que ser meor ou igual à capacidade cap iw dispoível aquele período e modo de produção (9), as restrições de demada, uma de cada período de etrega, garatem que a quatidade etregue em cada período j tem de ser igual à demada dem j requerida(10). O modelo I gera como resultado um quadro com o formato apresetado QUADRO 4, ode a diagoal em ciza claro represeta as quatidades produzidas e etregues o mesmo período, o triâgulo superior direito em braco represeta quatidades em estoque e o triâgulo iferior esquerdo em ciza escuro represeta o backloggig. O modelo I cosidera apeas um item e um recurso e este trabalho pretede ampliá-lo para vários ites e vários recursos. Essa alteração exige o gereciameto da capacidade, pois um recurso pode ser utilizado para produção de mais de um item, ou seja, pode ser compartilhado, e o tempo de processameto pode variar de acordo com o item, sedo assim a capacidade ão pode mais ser expressa em uidades, pois um recurso pode fazer diferetes quatidades de cada item. No ovo modelo (Modelo II) a capacidade será expressa em uidade de tempo (horas, miutos ou segudos), para os modos de produção ormal e horas extras, para o modo terceiro cotiua sedo expressa em uidades de item. 1N 1H 1T 2N 2H 2T 1 2 N H T QUADRO 4 Apresetação da matriz de resultados do Modelo I (8) (9) (10)

7 Para iclusão de ovas famílias de ites f = 1,2,, F os períodos foram subdivididos, criado assim ovas coluas, coforme (QUADRO 5) F 1 2 F 1 2 F 1N x 1N11 x 1N21 x 1NF1 x 1N12 x 1N22 x 1NF2 x 1N1 x 1N2 x 1NF 1H x 1H11 x 1H21 x 1HF1 x 1H12 x 1H22 x 1HF2 x 1H1 x 1H2 x 1HF 1T x 1T11 x 1T21 x 1TF1 x 1T12 x 1T22 x 1TF2 x 1T1 x 1T2 x 1TF 2N x 2N11 x 2N21 x 2NF1 x 2N12 x 2N22 x 2NF2 x 2N1 x 2N2 x 2NF 2H x 2H11 x 2H21 x 2HF1 x 2H12 x 2H22 x 2HF2 x 2H1 x 2H2 x 2HF 2T x 2T11 x 2T21 x 2TF1 x 2T12 x 2T22 x 2TF2 x 2T1 x 2T2 x 2TF N x N11 x N21 x NF1 x N12 x N22 x NF2 x N1 x N2 x NF H x H11 x H21 x HF1 x H12 x H22 x HF2 x H1 x H2 x HF T x T11 x T21 x TF1 x T12 x T22 x TF2 x T1 x T2 x TF QUADRO 5 - Quadro de plaejameto da produção para F ites e vários recursos Ao icluir ovos ites e recursos, houve a ecessidade de ovas iformações através de uma matriz chamada de uso (QUADRO 6). Esse quadro relacioa quatas horas de cada recurso é ecessária para produzir cada item de cada família. O Modelo II forece uma ova iterpretação das variáveis: c iwfj - custo uitário de produção o período i e modo de produção w da família de ites f para etrega o período j; ce iwfj - custo uitário de estoque dos produtos da família de ites f produzidos o período i e modo de produção w e etregues o período j, i < j; cb iwfj - custo uitário de atraso dos produtos da família de ites f produzidos o período i e modo de produção w e etregues o período i para ateder com atraso a demada do período j, i > j; cap k iw - capacidade dispoível o período i e modo de produção w para o recurso k em uidades de tempo para os modos de produção ormal e horas extras e uidades de item para o modo de terceirização; dem fj - demada requerida da família de ites f o período j em uidades de ites; x iwfj - quatidade a ser produzida da família de ites f o período i e modo de produção w e etregue o período j; k u ifj - tempo que cada família de item f utiliza do recurso k para ser produzida o período i atededo a demada do período j; A fução objetivo (11) cosiste em miimizar o custo total de produção: MODELO II F F mi c iwfj x iwfj + (c iwfj + ce iwfj )x iwfj i=1 w=1 f=1 j=i i=1 w=1 f=1 j>i F (11) Sujeito às restrições: + (c iwj + cb iwj )x iwj i=1 w=1 f=1 j<i

8 F u k k ifj x iwfj cap iw j=1 f=1 x iwfj dem fj i=1 w=1 (i = 1,2, ; w = 1,2,) (f = 1,2,, F; j = 1,2,, ) (12) (1) x iwfj Z + (i = 1,2,, ; w = 1,2,; f = 1,2,, F; j = 1,2,, ) A restrição (12) relacioa as capacidades às famílias de ites de acordo com quato cada uidade de cada família de item f utiliza da capacidade de determiado recurso k para ser produzida. São defiidos uma matriz u e um vetor de capacidade cap para cada recurso k. A restrição (1) garate que a quatidade etregue em uidades de ites em cada período j tem que ateder a demada requerida para aquele período. 4 Aplicação do Modelo II Para mostrar uma aplicação do modelo II foram utilizados dados hipotéticos de forma a aparecerem codições para estoque e backloggig ao mesmo tempo. O modelo também foi utilizado em uma empresa do segmeto de alimetos com sucesso. Um aplicativo foi desevolvido, de fácil utilização, voltado para pequeas empresas, sem ehum processo formal de plaejameto com base este modelo II. O aplicativo tem como característica trabalhar com um horizote de plaejameto, custos difereciados por período e modo de produção, permitir ou ão estoque e/ou backloggig, avaliar alterações o plaejameto em casos de alterações da demada ou capacidade e possibilitar o gereciameto forecedo iformações ao usuário. Os softwares Microsoft Excel e LINGO foram usados; o Excel como etrada e saída de dados e o LINGO como software de otimização. A automatização o Excel foi feita através do desevolvedor Visual Basic. Quato à etrada de dados, as iformações ecessárias forecidas pelo usuário, são: custo de produção, custo de estoque, multa por atraso de etrega, quatidade de períodos, capacidade e demada de cada período. Como saída de dados tem-se o plaejameto da produção. A capacidade agora deve ser iformada em uidade de tempo e ão mais em uidade de item para os modos de produção ormal e horas extras, isso porque depededo do tempo ecessário para produzir um produto, um recurso pode produzir uma determiada quatidade de um produto e uma quatidade diferete de outro produto. E para relacioar as famílias de ites às capacidades dos recursos, e à quais recursos são ecessários para produzir uma uidade de produto daquela família, criou-se a matriz de uso, coforme apresetado o capítulo aterior, uma matriz para cada recurso. 4.1 Um Exemplo Seja um plaejameto para períodos, 2 famílias de ites e 2 recursos. Os ites podem ser estocados, terceirizados e etregues ao cliete com atraso. As demadas e capacidades para os períodos são apresetadas os QUADROS 6 e 7, respectivamete. Período 1 2 Item Demada QUADRO 6 - Demada

9 Período Modo Normal (em uidades de tempo) Hora extra i=1,2, (em uidades de tempo) Terceiro (em uidades de item) QUADRO 7 - Capacidade Capacidade Recurso 1 Capacidade Recurso Os custos de produção são apresetados o QUADRO 8. O valor de 100 u.m. usado o QUADRO 8 sigifica que ão é possível terceirizar o 1 º período de plaejameto. Os custos de estoque por modo de produção e período em u.m. é de 0,2/período para o item 1 e 0,4/período para o item 2, idepedete do modo de produção. Os custos de atraso por modo de produção e período em u.m. cosiderados foram: 0,/período por uidade do item 1 e 0,5/período para o item 2. produção etrega ormal hora extra terceiro ormal hora extra terceiro ormal hora extra terceiro QUADRO 8 Custos de produção por modo de produção e período em u.m. A utilização dos recursos 1 e 2 estão represetados os QUADROS 9 e 10, respectivamete. A produção do item 1 utiliza 0,2 uidades do recurso 1, se for o modo ormal ou em hora extra. No modo terceirizado como a capacidade dispoível está em uidades de ites que a empresa terceirizada pode se comprometer a produzir, o uso do recurso é de 1 uidade por uidade demadada. Da mesma forma aalisa-se o recurso 2. etrega i=1,2, produção 1 2 ormal 0,2 0,5 i=1,2, hora extra 0,2 0,5 terceiro 1 1 QUADRO 9 Uso do recurso 1

10 etrega i=1,2, produção 1 2 ormal 0,15 0, i=1,2, hora extra 0,15 0, terceiro 1 1 QUADRO 10 Uso do recurso 2 O Plao de Produção como resultado do plaejameto está apresetado o QUADRO 11. Em ehum dos períodos a capacidade ormal foi suficiete para ateder a demada de qualquer item, mas com as horas extras foi possível ateder a demada do item 1 o 1 º período. No 2 º e º períodos a demada do item 1 foi atedida utilizado também o estoque. Para torar mais claro esta iformação, o segudo período foram produzidas 220 uidades do item 1, utilizado todo o recurso dispoível, sedo que 190 foram utilizados para ateder a demada do 2º período e as 0 uidades restates foram matidas em estoque para ateder a demada do º período. Quato ao item 2, houve atraso a etrega do pedido do 1 º período além de que a produção teve que ser terceirizada em todos os períodos. Essa situação pode ser iterpretada da seguite forma: se essa demada alta acotece frequetemete, deve-se pesar em aumetar a capacidade da empresa, ou mater a terceirização dos produtos, comparado os custos e verificado qual das situações vale a pea, cosiderado a aquisição de ovos recursos e mão de obra. Outra opção pode ser verificar qual o recurso gargalo e se é possível aumetar a capacidade, ou etão ão aceitar tatos pedidos para esse período. Esta é a fução deste modelo de plaejameto, discutir o impacto dos custos, da ecessidade de ampliação de capacidade ou cotratar terceiros, etre outros. etrega 1 2 produção ormal hora extra terceiro ormal hora extra terceiro ormal hora extra terceiro DEMANDA QUADRO 11- Plao de Produção

11 5. Coclusões Fiais Durate o desevolvimeto desse trabalho o modelo do trasporte foi adaptado para o plaejameto da produção. A adaptação para apeas um tipo de item e com um recurso foi simples, ecotrada iclusive a bibliografia pesquisada. A ampliação do modelo para vários ites e vários recursos gerou o modelo II, e icluiu a criação de uma ova matriz, chamada de matriz de uso, e de ovos vetores de capacidade, além de icluir ovas coluas a matriz de custos e decisão, em cosequêcia do plaejameto para várias famílias de ites. Um aplicativo foi desevolvido para resolver o modelo. O modelo proposto permite trabalhar com um horizote de plaejameto, famílias de ites e recursos, custos difereciados por período e modo de produção, possibilita ao usuário escolher se quer ou ão terceirizar, estocar e/ou atrasar pedidos. Para as duas últimas situações se escolher a opção de estocar e/ou atrasar, pode determiar por quatos períodos. Com todas essas características o modelo possibilita o gereciameto da produção, porque forece iformações cofiáveis ao usuário e/ou gestor, mostrado quais as variações o comportameto do plaejameto o caso de alterações de capacidade, demada, políticas de terceirização, estoque e atrasos. Referêcias Areales, M.; Armetao, V.; Morabito, R.; Yaasse, H. Pesquisa Operacioal. Rio de Jaeiro: Elsevier, Ereguc, S. S.; Tufekci, S. A trasportatio type aggregate productio model with bouds o ivetory ad backorderig. Europea Joural of Operatioal Research, 5: , Gaither, N.; Frazier, G. Admiistração de produção e operações. 8. ed. São Paulo: Pioeira Thomso Learig, Pizzolato, A. L.; Gadolpho,A.A. Técicas de Otimização. Rio de Jaeiro, LTC, 2012.

XLVII SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL

XLVII SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL UM MODELO DE PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO CONSIDERANDO FAMÍLIAS DE ITENS E MÚLTIPLOS RECURSOS UTILIZANDO UMA ADAPTAÇÃO DO MODELO DE TRANSPORTE Debora Jaensch Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção

Leia mais

Problema de Fluxo de Custo Mínimo

Problema de Fluxo de Custo Mínimo Problema de Fluo de Custo Míimo The Miimum Cost Flow Problem Ferado Nogueira Fluo de Custo Míimo O Problema de Fluo de Custo Míimo (The Miimum Cost Flow Problem) Este problema possui papel pricipal etre

Leia mais

Faculdade de Engenharia Investigação Operacional. Prof. Doutor Engº Jorge Nhambiu

Faculdade de Engenharia Investigação Operacional. Prof. Doutor Engº Jorge Nhambiu Programação Diâmica Aula 3: Programação Diâmica Programação Diâmica Determiística; e Programação Diâmica Probabilística. Programação Diâmica O que é a Programação Diâmica? A Programação Diâmica é uma técica

Leia mais

CAPÍTULO 8 - Noções de técnicas de amostragem

CAPÍTULO 8 - Noções de técnicas de amostragem INF 6 Estatística I JIRibeiro Júior CAPÍTULO 8 - Noções de técicas de amostragem Itrodução A Estatística costitui-se uma excelete ferrameta quado existem problemas de variabilidade a produção É uma ciêcia

Leia mais

Séries de Potências AULA LIVRO

Séries de Potências AULA LIVRO LIVRO Séries de Potêcias META Apresetar os coceitos e as pricipais propriedades de Séries de Potêcias. Além disso, itroduziremos as primeiras maeiras de escrever uma fução dada como uma série de potêcias.

Leia mais

Carteiras de Mínimo VAR ( Value at Risk ) no Brasil

Carteiras de Mínimo VAR ( Value at Risk ) no Brasil Carteiras de Míimo VAR ( Value at Risk ) o Brasil Março de 2006 Itrodução Este texto tem dois objetivos pricipais. Por um lado, ele visa apresetar os fudametos do cálculo do Value at Risk, a versão paramétrica

Leia mais

1.4- Técnicas de Amostragem

1.4- Técnicas de Amostragem 1.4- Técicas de Amostragem É a parte da Teoria Estatística que defie os procedimetos para os plaejametos amostrais e as técicas de estimação utilizadas. As técicas de amostragem, tal como o plaejameto

Leia mais

Introdução ao Estudo de Sistemas Lineares

Introdução ao Estudo de Sistemas Lineares Itrodução ao Estudo de Sistemas Lieares 1. efiições. 1.1 Equação liear é toda seteça aberta, as icógitas x 1, x 2, x 3,..., x, do tipo a1 x1 a2 x2 a3 x3... a x b, em que a 1, a 2, a 3,..., a são os coeficietes

Leia mais

Lista 9 - Introdução à Probabilidade e Estatística

Lista 9 - Introdução à Probabilidade e Estatística UNIVERSIDADE FEDERAL DO ABC Lista 9 - Itrodução à Probabilidade e Estatística Desigualdades e Teoremas Limites 1 Um ariro apota a um alvo de 20 cm de raio. Seus disparos atigem o alvo, em média, a 5 cm

Leia mais

Aplicação de geomarketing em uma cidade de médio porte

Aplicação de geomarketing em uma cidade de médio porte Aplicação de geomarketig em uma cidade de médio porte Guilherme Marcodes da Silva Vilma Mayumi Tachibaa Itrodução Geomarketig, segudo Chasco-Yrigoye (003), é uma poderosa metodologia cietífica, desevolvida

Leia mais

Otimização e complexidade de algoritmos: problematizando o cálculo do mínimo múltiplo comum

Otimização e complexidade de algoritmos: problematizando o cálculo do mínimo múltiplo comum Otimização e complexidade de algoritmos: problematizado o cálculo do míimo múltiplo comum Custódio Gastão da Silva Júior 1 1 Faculdade de Iformática PUCRS 90619-900 Porto Alegre RS Brasil gastaojuior@gmail.com

Leia mais

5 Proposta de Melhoria para o Sistema de Medição de Desempenho Atual

5 Proposta de Melhoria para o Sistema de Medição de Desempenho Atual 49 5 Proposta de Melhoria para o Sistema de Medição de Desempeho Atual O presete capítulo tem por objetivo elaborar uma proposta de melhoria para o atual sistema de medição de desempeho utilizado pela

Leia mais

Tópicos em Otimização. Otimização Linear - Aplicações

Tópicos em Otimização. Otimização Linear - Aplicações Tópicos em Otimização Otimização Liear - Aplicações Problemas tratados por otimização liear Problema da Mistura: Combiar materiais obtidos a atureza (ou restos de outros á combiados) para gerar ovos materiais

Leia mais

Análise de Projectos ESAPL / IPVC. Critérios de Valorização e Selecção de Investimentos. Métodos Estáticos

Análise de Projectos ESAPL / IPVC. Critérios de Valorização e Selecção de Investimentos. Métodos Estáticos Aálise de Projectos ESAPL / IPVC Critérios de Valorização e Selecção de Ivestimetos. Métodos Estáticos Como escolher ivestimetos? Desde sempre que o homem teve ecessidade de ecotrar métodos racioais para

Leia mais

O erro da pesquisa é de 3% - o que significa isto? A Matemática das pesquisas eleitorais

O erro da pesquisa é de 3% - o que significa isto? A Matemática das pesquisas eleitorais José Paulo Careiro & Moacyr Alvim O erro da pesquisa é de 3% - o que sigifica isto? A Matemática das pesquisas eleitorais José Paulo Careiro & Moacyr Alvim Itrodução Sempre que se aproxima uma eleição,

Leia mais

Testes de Hipóteses para a Diferença Entre Duas Médias Populacionais

Testes de Hipóteses para a Diferença Entre Duas Médias Populacionais Estatística II Atoio Roque Aula Testes de Hipóteses para a Difereça Etre Duas Médias Populacioais Vamos cosiderar o seguite problema: Um pesquisador está estudado o efeito da deficiêcia de vitamia E sobre

Leia mais

Pesquisa Operacional

Pesquisa Operacional Faculdade de Egeharia - Campus de Guaratiguetá esquisa Operacioal Livro: Itrodução à esquisa Operacioal Capítulo 6 Teoria de Filas Ferado Maris fmaris@feg.uesp.br Departameto de rodução umário Itrodução

Leia mais

PROTÓTIPO DE MODELO DE DIMENSIONAMENTO DE ESTOQUE

PROTÓTIPO DE MODELO DE DIMENSIONAMENTO DE ESTOQUE ROTÓTIO DE MODELO DE DIMENSIONAMENTO DE ESTOQUE Marcel Muk E/COE/UFRJ - Cetro de Tecologia, sala F-18, Ilha Uiversitária Rio de Jaeiro, RJ - 21945-97 - Telefax: (21) 59-4144 Roberto Citra Martis, D. Sc.

Leia mais

Os juros compostos são conhecidos, popularmente, como juros sobre juros.

Os juros compostos são conhecidos, popularmente, como juros sobre juros. Módulo 4 JUROS COMPOSTOS Os juros compostos são cohecidos, popularmete, como juros sobre juros. 1. Itrodução Etedemos por juros compostos quado o fial de cada período de capitalização, os redimetos são

Leia mais

ActivALEA. ative e atualize a sua literacia

ActivALEA. ative e atualize a sua literacia ActivALEA ative e atualize a sua literacia N.º 29 O QUE É UMA SONDAGEM? COMO É TRANSMIITIIDO O RESULTADO DE UMA SONDAGEM? O QUE É UM IINTERVALO DE CONFIIANÇA? Por: Maria Eugéia Graça Martis Departameto

Leia mais

PIM da Janela Única Logística Vertente funcional

PIM da Janela Única Logística Vertente funcional Workshop Stakeholders Lisboa PIM da Jaela Úica Logística Vertete fucioal Coceito e Pricípios de Fucioameto Bruo Cima Lisboa, 9 de Maio de 0 Ageda. A compoete BB do projecto MIELE. Equadrameto da compoete

Leia mais

1.5 Aritmética de Ponto Flutuante

1.5 Aritmética de Ponto Flutuante .5 Aritmética de Poto Flutuate A represetação em aritmética de poto flutuate é muito utilizada a computação digital. Um exemplo é a caso das calculadoras cietíficas. Exemplo:,597 03. 3 Este úmero represeta:,597.

Leia mais

CAP. I ERROS EM CÁLCULO NUMÉRICO

CAP. I ERROS EM CÁLCULO NUMÉRICO CAP I ERROS EM CÁLCULO NUMÉRICO 0 Itrodução Por método umérico etede-se um método para calcular a solução de um problema realizado apeas uma sequêcia fiita de operações aritméticas A obteção de uma solução

Leia mais

CAPÍTULO 5 CIRCUITOS SEQUENCIAIS III: CONTADORES SÍNCRONOS

CAPÍTULO 5 CIRCUITOS SEQUENCIAIS III: CONTADORES SÍNCRONOS 60 Sumário CAPÍTULO 5 CIRCUITOS SEQUENCIAIS III: CONTADORES SÍNCRONOS 5.1. Itrodução... 62 5.2. Tabelas de trasição dos flip-flops... 63 5.2.1. Tabela de trasição do flip-flop JK... 63 5.2.2. Tabela de

Leia mais

O QUE SÃO E QUAIS SÃO AS PRINCIPAIS MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL EM ESTATÍSTICA PARTE li

O QUE SÃO E QUAIS SÃO AS PRINCIPAIS MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL EM ESTATÍSTICA PARTE li O QUE SÃO E QUAIS SÃO AS PRINCIPAIS MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL EM ESTATÍSTICA PARTE li Média Aritmética Simples e Poderada Média Geométrica Média Harmôica Mediaa e Moda Fracisco Cavalcate(f_c_a@uol.com.br)

Leia mais

LAYOUT CONSIDERAÇÕES GERAIS DEFINIÇÃO. Fabrício Quadros Borges*

LAYOUT CONSIDERAÇÕES GERAIS DEFINIÇÃO. Fabrício Quadros Borges* LAYOUT Fabrício Quadros Borges* RESUMO: O texto a seguir fala sobre os layouts que uma empresa pode usar para sua arrumação e por coseguite ajudar em solucioar problemas de produção, posicioameto de máquias,

Leia mais

VII Equações Diferenciais Ordinárias de Primeira Ordem

VII Equações Diferenciais Ordinárias de Primeira Ordem VII Equações Difereciais Ordiárias de Primeira Ordem Itrodução As equações difereciais ordiárias são istrumetos esseciais para a modelação de muitos feómeos proveietes de várias áreas como a física, química,

Leia mais

PRESTAÇÃO = JUROS + AMORTIZAÇÃO

PRESTAÇÃO = JUROS + AMORTIZAÇÃO AMORTIZAÇÃO Amortizar sigifica pagar em parcelas. Como o pagameto do saldo devedor pricipal é feito de forma parcelada durate um prazo estabelecido, cada parcela, chamada PRESTAÇÃO, será formada por duas

Leia mais

Prof. Eugênio Carlos Stieler

Prof. Eugênio Carlos Stieler http://wwwuematbr/eugeio SISTEMAS DE AMORTIZAÇÃO A ecessidade de recursos obriga aqueles que querem fazer ivestimetos a tomar empréstimos e assumir dívidas que são pagas com juros que variam de acordo

Leia mais

Anexo VI Técnicas Básicas de Simulação do livro Apoio à Decisão em Manutenção na Gestão de Activos Físicos

Anexo VI Técnicas Básicas de Simulação do livro Apoio à Decisão em Manutenção na Gestão de Activos Físicos Aexo VI Técicas Básicas de Simulação do livro Apoio à Decisão em Mauteção a Gestão de Activos Físicos LIDEL, 1 Rui Assis rassis@rassis.com http://www.rassis.com ANEXO VI Técicas Básicas de Simulação Simular

Leia mais

4 Teoria da Localização 4.1 Introdução à Localização

4 Teoria da Localização 4.1 Introdução à Localização 4 Teoria da Localização 4.1 Itrodução à Localização A localização de equipametos públicos pertece a uma relevate liha da pesquisa operacioal. O objetivo dos problemas de localização cosiste em determiar

Leia mais

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE TRANSPORTES E GESTÃO TERRITORIAL PPGTG DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA CIVIL ECV

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE TRANSPORTES E GESTÃO TERRITORIAL PPGTG DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA CIVIL ECV PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE TRANSPORTES E GESTÃO TERRITORIAL PPGTG DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA CIVIL ECV DISCIPLINA: TGT410026 FUNDAMENTOS DE ESTATÍSTICA 8ª AULA: ESTIMAÇÃO POR INTERVALO

Leia mais

A seguir, uma demonstração do livro. Para adquirir a versão completa em papel, acesse: www.pagina10.com.br

A seguir, uma demonstração do livro. Para adquirir a versão completa em papel, acesse: www.pagina10.com.br A seguir, uma demostração do livro. Para adquirir a versão completa em papel, acesse: www.pagia10.com.br Matemática comercial & fiaceira - 2 4 Juros Compostos Iiciamos o capítulo discorredo sobre como

Leia mais

PARECER SOBRE A PROVA DE MATEMATICA FINANCEIRA CAGE SEFAZ RS

PARECER SOBRE A PROVA DE MATEMATICA FINANCEIRA CAGE SEFAZ RS PARECER SOBRE A PROVA DE MATEMATICA FINANCEIRA CAGE SEFAZ RS O coteúdo programático das provas objetivas, apresetado o Aexo I do edital de abertura do referido cocurso público, iclui etre os tópicos de

Leia mais

a taxa de juros i está expressa na forma unitária; o período de tempo n e a taxa de juros i devem estar na mesma unidade de tempo.

a taxa de juros i está expressa na forma unitária; o período de tempo n e a taxa de juros i devem estar na mesma unidade de tempo. UFSC CFM DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA MTM 5151 MATEMÁTICA FINACEIRA I PROF. FERNANDO GUERRA. UNIDADE 3 JUROS COMPOSTOS Capitalização composta. É aquela em que a taxa de juros icide sempre sobre o capital

Leia mais

Problema de Fluxo de Custo Mínimo

Problema de Fluxo de Custo Mínimo Problema de Fluo de Custo Míimo The Miimum Cost Flow Problem Fluo de Custo Míimo O Problema de Fluo de Custo Míimo (The Miimum Cost Flow Problem) Este problema possui papel pricipal etre os modelos de

Leia mais

INTRODUÇÃO. Exemplos. Comparar três lojas quanto ao volume médio de vendas. ...

INTRODUÇÃO. Exemplos. Comparar três lojas quanto ao volume médio de vendas. ... INTRODUÇÃO Exemplos Para curar uma certa doeça existem quatro tratametos possíveis: A, B, C e D. Pretede-se saber se existem difereças sigificativas os tratametos o que diz respeito ao tempo ecessário

Leia mais

A soma dos perímetros dos triângulos dessa sequência infinita é a) 9 b) 12 c) 15 d) 18 e) 21

A soma dos perímetros dos triângulos dessa sequência infinita é a) 9 b) 12 c) 15 d) 18 e) 21 Nome: ºANO / CURSO TURMA: DATA: 0 / 0 / 05 Professor: Paulo. (Pucrj 0) Vamos empilhar 5 caixas em ordem crescete de altura. A primeira caixa tem m de altura, cada caixa seguite tem o triplo da altura da

Leia mais

PLANEJAMENTO DE CENTRAIS DE DISTRIBUIÇÃO A PARTIR DA ANÁLISE DO NÍVEL DE SERVIÇO E DA CAPACIDADE PRODUTIVA

PLANEJAMENTO DE CENTRAIS DE DISTRIBUIÇÃO A PARTIR DA ANÁLISE DO NÍVEL DE SERVIÇO E DA CAPACIDADE PRODUTIVA PLANEJAMENTO DE CENTRAIS DE DISTRIBUIÇÃO A PARTIR DA ANÁLISE DO NÍVEL DE SERVIÇO E DA CAPACIDADE PRODUTIVA Taylor Motedo Machado Uiversidade de Brasília/Mestrado em Trasportes Campus Uiversitário - SG-12,

Leia mais

Módulo 4 Matemática Financeira

Módulo 4 Matemática Financeira Módulo 4 Matemática Fiaceira I Coceitos Iiciais 1 Juros Juro é a remueração ou aluguel por um capital aplicado ou emprestado, o valor é obtido pela difereça etre dois pagametos, um em cada tempo, de modo

Leia mais

Esta Norma estabelece o procedimento para calibração de medidas materializadas de volume, de construção metálica, pelo método gravimétrico.

Esta Norma estabelece o procedimento para calibração de medidas materializadas de volume, de construção metálica, pelo método gravimétrico. CALIBRAÇÃO DE MEDIDAS MATERIALIZADAS DE VOLUME PELO MÉTODO GRAVIMÉTRICO NORMA N o 045 APROVADA EM AGO/03 N o 01/06 SUMÁRIO 1 Objetivo 2 Campo de Aplicação 3 Resposabilidade 4 Documetos Complemetes 5 Siglas

Leia mais

Fundamentos de Bancos de Dados 3 a Prova

Fundamentos de Bancos de Dados 3 a Prova Fudametos de Bacos de Dados 3 a Prova Prof. Carlos A. Heuser Julho de 2008 Duração: 2 horas Prova com cosulta Questão (Costrução de modelo ER - Peso 2 Deseja-se costruir um sistema WEB que armazee a comuicação

Leia mais

O termo "linear" significa que todas as funções definidas no modelo matemático que descreve o problema devem ser lineares, isto é, se f( x1,x2

O termo linear significa que todas as funções definidas no modelo matemático que descreve o problema devem ser lineares, isto é, se f( x1,x2 MÓDULO 4 - PROBLEMAS DE TRANSPORTE Baseado em Novaes, Atôio Galvão, Métodos de Otimização: aplicações aos trasportes. Edgar Blücher, São Paulo, 978..CONCEITOS BÁSICOS DE PROGRAMAÇÃO LINEAR É uma técica

Leia mais

AMOSTRAGEM. metodologia de estudar as populações por meio de amostras. Amostragem ou Censo?

AMOSTRAGEM. metodologia de estudar as populações por meio de amostras. Amostragem ou Censo? AMOSTRAGEM metodologia de estudar as populações por meio de amostras Amostragem ou Ceso? Por que fazer amostragem? população ifiita dimiuir custo aumetar velocidade a caracterização aumetar a represetatividade

Leia mais

APOSTILA MATEMÁTICA FINANCEIRA PARA AVALIAÇÃO DE PROJETOS

APOSTILA MATEMÁTICA FINANCEIRA PARA AVALIAÇÃO DE PROJETOS Miistério do Plaejameto, Orçameto e GestãoSecretaria de Plaejameto e Ivestimetos Estratégicos AJUSTE COMPLEMENTAR ENTRE O BRASIL E CEPAL/ILPES POLÍTICAS PARA GESTÃO DE INVESTIMENTOS PÚBLICOS CURSO DE AVALIAÇÃO

Leia mais

CPV seu Pé Direito no INSPER

CPV seu Pé Direito no INSPER CPV seu Pé Direito o INSPE INSPE esolvida /ovembro/0 Prova A (Marrom) MATEMÁTICA 7. Cosidere o quadrilátero coveo ABCD mostrado a figura, em que AB = cm, AD = cm e m(^a) = 90º. 8. No plao cartesiao da

Leia mais

Capitulo 6 Resolução de Exercícios

Capitulo 6 Resolução de Exercícios FORMULÁRIO Cojutos Equivaletes o Regime de Juros Simples./Vecimeto Comum. Descoto Racioal ou Por Detro C1 C2 Cm C1 C2 C...... 1 i 1 i 1 i 1 i 1 i 1 i 1 2 m 1 2 m C Ck 1 i 1 i k1 Descoto Por Fora ou Comercial

Leia mais

GESTÃO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS E A SEGURANÇA DO ALIMENTO: UMA PESQUISA EXPLORATÓRIA NA CADEIA EXPORTADORA DE CARNE SUÍNA

GESTÃO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS E A SEGURANÇA DO ALIMENTO: UMA PESQUISA EXPLORATÓRIA NA CADEIA EXPORTADORA DE CARNE SUÍNA GESTÃO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS E A SEGURANÇA DO ALIMENTO: UMA PESQUISA EXPLORATÓRIA NA CADEIA EXPORTADORA DE CARNE SUÍNA Edso Talamii CEPAN, Uiversidade Federal do Rio Grade do Sul, Av. João Pessoa, 3,

Leia mais

Computação Científica - Departamento de Informática Folha Prática 1

Computação Científica - Departamento de Informática Folha Prática 1 1. Costrua os algoritmos para resolver os problemas que se seguem e determie as respetivas ordes de complexidade. a) Elaborar um algoritmo para determiar o maior elemeto em cada liha de uma matriz A de

Leia mais

PUCRS FAMAT DEPTº DE ESTATÍSTICA Estimação e Teste de Hipótese- Prof. Sérgio Kato

PUCRS FAMAT DEPTº DE ESTATÍSTICA Estimação e Teste de Hipótese- Prof. Sérgio Kato 1 PUCRS FAMAT DEPTº DE ESTATÍSTICA Estimação e Teste de Hipótese- Prof. Sérgio Kato 1. Estimação: O objetivo da iferêcia estatística é obter coclusões a respeito de populações através de uma amostra extraída

Leia mais

M = 4320 CERTO. O montante será

M = 4320 CERTO. O montante será PROVA BANCO DO BRASIL / 008 CESPE Para a veda de otebooks, uma loja de iformática oferece vários plaos de fiaciameto e, em todos eles, a taxa básica de juros é de % compostos ao mês. Nessa situação, julgue

Leia mais

Matemática. Resolução das atividades complementares. M10 Progressões. 1 (UFBA) A soma dos 3 o e 4 o termos da seqüência abaixo é:

Matemática. Resolução das atividades complementares. M10 Progressões. 1 (UFBA) A soma dos 3 o e 4 o termos da seqüência abaixo é: Resolução das atividades complemetares Matemática M0 Progressões p. 46 (UFBA) A soma dos o e 4 o termos da seqüêcia abaio é: a 8 * a 8 ( )? a, IN a) 6 c) 0 e) 6 b) 8 d) 8 a 8 * a 8 ( )? a, IN a 8 ()? a

Leia mais

JUROS COMPOSTOS. Questão 01 A aplicação de R$ 5.000, 00 à taxa de juros compostos de 20% a.m irá gerar após 4 meses, um montante de: letra b

JUROS COMPOSTOS. Questão 01 A aplicação de R$ 5.000, 00 à taxa de juros compostos de 20% a.m irá gerar após 4 meses, um montante de: letra b JUROS COMPOSTOS Chamamos de regime de juros compostos àquele ode os juros de cada período são calculados sobre o motate do período aterior, ou seja, os juros produzidos ao fim de cada período passam a

Leia mais

APONTAMENTOS DE ÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA

APONTAMENTOS DE ÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA UNIVERSIDADE DO ALGARVE ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA APONTAMENTOS DE ÁLGEBRA LINEAR E GEOMETRIA ANALÍTICA (III ) ÁREA DEPARTAMENTAL DE ENGENHARIA CIVIL Ídice Itrodução Aplicação do cálculo matricial aos

Leia mais

Fundamentos de Bancos de Dados 3 a Prova

Fundamentos de Bancos de Dados 3 a Prova Fudametos de Bacos de Dados 3 a Prova Prof. Carlos A. Heuser Dezembro de 2007 Duração: 2 horas Prova com cosulta Questão 1 (Costrução de modelo ER - Peso 3) Deseja-se costruir um sistema WEB que armazee

Leia mais

Aula 7. Em outras palavras, x é equivalente a y se, ao aplicarmos x até a data n, o montante obtido for igual a y.

Aula 7. Em outras palavras, x é equivalente a y se, ao aplicarmos x até a data n, o montante obtido for igual a y. DEPARTAMENTO...: ENGENHARIA CURSO...: PRODUÇÃO DISCIPLINA...: ENGENHARIA ECONÔMICA / MATEMÁTICA FINANCEIRA PROFESSORES...: WILLIAM FRANCINI PERÍODO...: NOITE SEMESTRE/ANO: 2º/2008 Aula 7 CONTEÚDO RESUMIDO

Leia mais

Uma Metodologia de Busca Otimizada de Transformadores de Distribuição Eficiente para qualquer Demanda

Uma Metodologia de Busca Otimizada de Transformadores de Distribuição Eficiente para qualquer Demanda 1 Uma Metodologia de Busca Otimizada de Trasformadores de Distribuição Eficiete para qualquer Demada A.F.Picaço (1), M.L.B.Martiez (), P.C.Rosa (), E.G. Costa (1), E.W.T.Neto () (1) Uiversidade Federal

Leia mais

UNIVERSIDADE DA MADEIRA

UNIVERSIDADE DA MADEIRA Biofísica UNIVERSIDADE DA MADEIRA P9:Lei de Sell. Objetivos Verificar o deslocameto lateral de um feixe de luz LASER uma lâmia de faces paralelas. Verificação do âgulo critico e reflexão total. Determiação

Leia mais

somente um valor da variável y para cada valor de variável x.

somente um valor da variável y para cada valor de variável x. Notas de Aula: Revisão de fuções e geometria aalítica REVISÃO DE FUNÇÕES Fução como regra ou correspodêcia Defiição : Uma fução f é uma regra ou uma correspodêcia que faz associar um e somete um valor

Leia mais

FORMULAÇÃO DE DIETA DE MÍNIMO CUSTO PARA A BOVINOCULTURA DE LEITE: ANIMAIS NOS DOIS ÚLTIMOS MESES DE GESTAÇÃO

FORMULAÇÃO DE DIETA DE MÍNIMO CUSTO PARA A BOVINOCULTURA DE LEITE: ANIMAIS NOS DOIS ÚLTIMOS MESES DE GESTAÇÃO FORMULAÇÃO DE DIETA DE MÍNIMO CUSTO PARA A BOVINOCULTURA DE LEITE: ANIMAIS NOS DOIS ÚLTIMOS MESES DE GESTAÇÃO Dayse Regia Batistus (UTFPR) batistus@utfpr.edu.br Marcelo Rosa (UTFPR) marcelorosa@aluos.utfpr.edu.br

Leia mais

Tabela Price - verdades que incomodam Por Edson Rovina

Tabela Price - verdades que incomodam Por Edson Rovina Tabela Price - verdades que icomodam Por Edso Rovia matemático Mestrado em programação matemática pela UFPR (métodos uméricos de egeharia) Este texto aborda os seguites aspectos: A capitalização dos juros

Leia mais

CAPÍTULO 5 - INTRODUÇÃO À INFERÊNCIA ESTATÍSTICA

CAPÍTULO 5 - INTRODUÇÃO À INFERÊNCIA ESTATÍSTICA CAPÍTULO 5 - INTRODUÇÃO À INFERÊNCIA ESTATÍSTICA 5. INTRODUÇÃO É freqüete ecotrarmos problemas estatísticos do seguite tipo : temos um grade úmero de objetos (população) tais que se fossem tomadas as medidas

Leia mais

ALOCAÇÃO DE VAGAS NO VESTIBULAR PARA OS CURSOS DE GRADUAÇÃO DE UMA INSTITUIÇÃO DE ENSINO SUPERIOR

ALOCAÇÃO DE VAGAS NO VESTIBULAR PARA OS CURSOS DE GRADUAÇÃO DE UMA INSTITUIÇÃO DE ENSINO SUPERIOR ALOCAÇÃO DE VAGAS NO VESTIBULAR PARA OS CURSOS DE GRADUAÇÃO DE UMA INSTITUIÇÃO DE ENSINO SUPERIOR Alexadre Stamford da Silva Programa de Pós-Graduação em Egeharia de Produção PPGEP / UFPE Uiversidade Federal

Leia mais

Analise de Investimentos e Custos Prof. Adilson C. Bassan email: adilsonbassan@adilsonbassan.com

Analise de Investimentos e Custos Prof. Adilson C. Bassan email: adilsonbassan@adilsonbassan.com Aalise de Ivestimetos e Custos Prof. Adilso C. Bassa email: adilsobassa@adilsobassa.com JUROS SIMPLES 1 Juro e Cosumo Existe juro porque os recursos são escassos. As pessoas têm preferêcia temporal: preferem

Leia mais

Estatística stica para Metrologia

Estatística stica para Metrologia Estatística stica para Metrologia Aula Môica Barros, D.Sc. Juho de 28 Muitos problemas práticos exigem que a gete decida aceitar ou rejeitar alguma afirmação a respeito de um parâmetro de iteresse. Esta

Leia mais

MAC122 Princípios de Desenvolvimento de Algoritmos EP no. 1

MAC122 Princípios de Desenvolvimento de Algoritmos EP no. 1 MAC122 Pricípios de Desevolvimeto de Algoritmos EP o. 1 Prof. Dr. Paulo Mirada 1 Istituto de Matemática e Estatística (IME) Uiversidade de São Paulo (USP) 1. Estrutura dos arquivos de images o formato

Leia mais

Curso MIX. Matemática Financeira. Juros compostos com testes resolvidos. 1.1 Conceito. 1.2 Período de Capitalização

Curso MIX. Matemática Financeira. Juros compostos com testes resolvidos. 1.1 Conceito. 1.2 Período de Capitalização Curso MI Matemática Fiaceira Professor: Pacífico Referêcia: 07//00 Juros compostos com testes resolvidos. Coceito Como vimos, o regime de capitalização composta o juro de cada período é calculado tomado

Leia mais

Unidade V - Desempenho de Sistemas de Controle com Retroação

Unidade V - Desempenho de Sistemas de Controle com Retroação Uidade V - Desempeho de Sistemas de Cotrole com Retroação Itrodução; Siais de etrada para Teste; Desempeho de um Sistemas de Seguda Ordem; Efeitos de um Terceiro Pólo e de um Zero a Resposta Sistemas de

Leia mais

Modelando o Tempo de Execução de Tarefas em Projetos: uma Aplicação das Curvas de Aprendizagem

Modelando o Tempo de Execução de Tarefas em Projetos: uma Aplicação das Curvas de Aprendizagem 1 Modelado o Tempo de Execução de Tarefas em Projetos: uma Aplicação das Curvas de Apredizagem RESUMO Este documeto aborda a modelagem do tempo de execução de tarefas em projetos, ode a tomada de decisão

Leia mais

Modelo Matemático para Estudo da Viabilidade Econômica da Implantação de Sistemas Eólicos em Propriedades Rurais

Modelo Matemático para Estudo da Viabilidade Econômica da Implantação de Sistemas Eólicos em Propriedades Rurais Modelo Matemático para Estudo da Viabilidade Ecoômica da Implatação de Sistemas Eólicos em Propriedades Rurais Josiae Costa Durigo Uiversidade Regioal do Noroeste do Estado do Rio Grade do Sul - Departameto

Leia mais

Parte 3: Gráfico de Gestão de Estoque. Gráficos e Cálculos Fundamentais

Parte 3: Gráfico de Gestão de Estoque. Gráficos e Cálculos Fundamentais Capítulo 3: Gestão de stoques Curso de Admiistração de mpresas 2º Semestre 09 Disciplia: Admiistração da Logística e Patrimôio Capítulo 03: Gestão de estoques (Partes 3 e 4) Parte : Itrodução Parte 2:

Leia mais

Fundamentos de Bancos de Dados 3 a Prova

Fundamentos de Bancos de Dados 3 a Prova Fudametos de Bacos de Dados 3 a Prova Prof. Carlos A. Heuser Dezembro de 2008 Duração: 2 horas Prova com cosulta Questão (Costrução de modelo ER) Deseja-se projetar uma base de dados que dará suporte a

Leia mais

MATEMÁTICA FINANCEIRA

MATEMÁTICA FINANCEIRA MATEMÁTICA FINANCEIRA VALOR DO DINHEIRO NO TEMPO Notas de aulas Gereciameto do Empreedimeto de Egeharia Egeharia Ecoômica e Aálise de Empreedimetos Prof. Márcio Belluomii Moraes, MsC CONCEITOS BÁSICOS

Leia mais

Capítulo 2 Análise Descritiva e Exploratória de Dados

Capítulo 2 Análise Descritiva e Exploratória de Dados UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS C E N T R O D E C I Ê N C I A S E X A T A S E D E T E C N O L O G I A D E P A R T A M E N T O D E E S T A T Í S T I C A INTRODUÇÃO AO PLANEJAMENTO E ANÁLISE ESTATÍSTICA

Leia mais

1. GENERALIDADES 2. CHEIA DE PROJETO

1. GENERALIDADES 2. CHEIA DE PROJETO Capítulo Previsão de Echetes. GENERALIDADES Até agora vimos quais as etapas do ciclo hidrológico e como quatificá-las. O problema que surge agora é como usar estes cohecimetos para prever, a partir de

Leia mais

Sistema Computacional para Medidas de Posição - FATEST

Sistema Computacional para Medidas de Posição - FATEST Sistema Computacioal para Medidas de Posição - FATEST Deise Deolido Silva, Mauricio Duarte, Reata Ueo Sales, Guilherme Maia da Silva Faculdade de Tecologia de Garça FATEC deisedeolido@hotmail.com, maur.duarte@gmail.com,

Leia mais

INTEGRAÇÃO DAS CADEIAS DE SUPRIMENTOS DA INDÚSTRIA DA CONSTRUÇÃO CIVIL COM BASE NA SELEÇÃO DE FORNECEDORES

INTEGRAÇÃO DAS CADEIAS DE SUPRIMENTOS DA INDÚSTRIA DA CONSTRUÇÃO CIVIL COM BASE NA SELEÇÃO DE FORNECEDORES INTEGRAÇÃO DAS CADEIAS DE SUPRIMENTOS DA INDÚSTRIA DA CONSTRUÇÃO CIVIL COM BASE NA SELEÇÃO DE FORNECEDORES Margaret Souza Schmidt Jobim (); Helvio Jobim Filho (); Valdeci Maciel (3) () Uiversidade Federal

Leia mais

M = C (1 + i) n. Comparando o cálculo composto (exponencial) com o cálculo simples (linear), vemos no cálculo simples:

M = C (1 + i) n. Comparando o cálculo composto (exponencial) com o cálculo simples (linear), vemos no cálculo simples: PEDRO ORBERTO JUROS COMPOSTOS Da capitalização simples, sabemos que o redimeto se dá de forma liear ou proporcioal. A base de cálculo é sempre o capital iicial. o regime composto de capitalização, dizemos

Leia mais

Capitulo 2 Resolução de Exercícios

Capitulo 2 Resolução de Exercícios FORMULÁRIO Regime de Juros Simples S C J S 1 C i J Ci S C (1 i) S 1 C i Juro exato C i 365 S C 1 i C i 360 Juro Comercial 2.7 Exercícios Propostos 1 1) Qual o motate de uma aplicação de R$ 100.000,00 aplicados

Leia mais

OTIMIZAÇÃO DA OPERAÇÃO DE TORRES DE RESFRIAMENTO

OTIMIZAÇÃO DA OPERAÇÃO DE TORRES DE RESFRIAMENTO OTIMIZAÇÃO DA OPERAÇÃO DE TORRES DE RESFRIAMENTO Kelle Roberta de Souza (1) Egeheira Química pela UNIMEP, Especialista em Gestão Ambietal pela UFSCar, Mestre em Egeharia e Tecologia Ambietal pela Uiversidad

Leia mais

PG Progressão Geométrica

PG Progressão Geométrica PG Progressão Geométrica 1. (Uel 014) Amalio Shchams é o ome cietífico de uma espécie rara de plata, típica do oroeste do cotiete africao. O caule dessa plata é composto por colmos, cujas características

Leia mais

PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA

PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA DE SETÚBAL DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA o Teste 7 o SEMESTRE 5/6 Data: Sábado, 7 de Jaeiro de 6 Duração: 9:3 às :3 Tópicos de Resolução. O úmero

Leia mais

FACULDADE DE ADMINISTRAÇÃO E NEGÓCIOS DE SERGIPE

FACULDADE DE ADMINISTRAÇÃO E NEGÓCIOS DE SERGIPE FACULDADE DE ADMINISTRAÇÃO E NEGÓCIOS DE SERGIPE CURSO: ENGENHARIA DE PRODUÇÃO ASSUNTO: INTRODUÇÃO ÀS EQUAÇÕES DIFERENCIAIS, EQUAÇÕES DIFERENCIAIS DE PRIMEIRA ORDEM SEPARÁVEIS, HOMOGÊNEAS, EXATAS, FATORES

Leia mais

Capitulo 3 Resolução de Exercícios

Capitulo 3 Resolução de Exercícios S C J J C i FORMULÁRIO Regime de Juros Compostos S C i C S i S i C S LN C LN i 3.7 Exercícios Propostos ) Qual o motate de uma aplicação de R$ 00.000,00 aplicados por um prazo de meses, a uma taxa de 5%

Leia mais

III Simpósio sobre Gestão Empresarial e Sustentabilidade (SimpGES) Produtos eco-inovadores: produção e consumo"

III Simpósio sobre Gestão Empresarial e Sustentabilidade (SimpGES) Produtos eco-inovadores: produção e consumo 4 e 5 de outubro de 03 Campo Grade-MS Uiversidade Federal do Mato Grosso do Sul RESUMO EXPANDIDO COMPARAÇÃO ENTRE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA PARA PREVISÃO DE PREÇOS DE HORTALIÇAS

Leia mais

SISTEMA DE MEDIÇÃO DE DESEMPENHO

SISTEMA DE MEDIÇÃO DE DESEMPENHO CAPÍTULO 08 SISTEMA DE MEDIÇÃO DE DESEMPENHO Simplificação Admiistrativa Plaejameto da Simplificação Pré-requisitos da Simplificação Admiistrativa Elaboração do Plao de Trabalho Mapeameto do Processo Mapeameto

Leia mais

PROBLEMA DE DESLOCAMENTO DE VIATURAS MILITARES PELA REDE FERROVIÁRIA FEDERAL (UMA ABORDAGEM EM PROGRAMAÇÃO LINEAR)

PROBLEMA DE DESLOCAMENTO DE VIATURAS MILITARES PELA REDE FERROVIÁRIA FEDERAL (UMA ABORDAGEM EM PROGRAMAÇÃO LINEAR) PROBLEMA DE DESLOCAMENTO DE VIATURAS MILITARES PELA REDE FERROVIÁRIA FEDERAL (UMA ABORDAGEM EM PROGRAMAÇÃO LINEAR) NEI CARLOS DOS SANTOS ROCHA ALBA REGINA MORETTI 2 LUIZ HENRIQUE DA COSTA ARAÚJO CARLA

Leia mais

CONTRIBUIÇÃO DA PESQUISA DE MARKETING PARA A DEFINIÇÃO DE ESTRATÉGIAS DE APREÇAMENTO DE BENS E SERVIÇOS

CONTRIBUIÇÃO DA PESQUISA DE MARKETING PARA A DEFINIÇÃO DE ESTRATÉGIAS DE APREÇAMENTO DE BENS E SERVIÇOS Af-Revista 03 Completa 4 cores:layout 1 10/9/09 4:09 PM Page 28 CONTRIBUIÇÃO DA PESQUISA DE MARKETING PARA A DEFINIÇÃO DE ESTRATÉGIAS DE APREÇAMENTO DE BENS E SERVIÇOS CONTRIBUTION OF MARKETING RESEARCH

Leia mais

Jackknife, Bootstrap e outros métodos de reamostragem

Jackknife, Bootstrap e outros métodos de reamostragem Jackkife, Bootstrap e outros métodos de reamostragem Camilo Daleles Reó camilo@dpi.ipe.br Referata Biodiversa (http://www.dpi.ipe.br/referata/idex.html) São José dos Campos, 8 de dezembro de 20 Iferêcia

Leia mais

JUROS SIMPLES. 1. Calcule os juros simples referentes a um capital de mil reais, aplicado em 4 anos, a uma taxa de 17% a.a.

JUROS SIMPLES. 1. Calcule os juros simples referentes a um capital de mil reais, aplicado em 4 anos, a uma taxa de 17% a.a. JUROS SIMPLES 1. Calcule os juros simples referetes a um capital de mil reais, aplicado em 4 aos, a uma taxa de 17% a.a. 2. Calcule o capital ecessário para que, em 17 meses, a uma taxa de juros simples

Leia mais

UM ESTUDO DO MODELO ARBITRAGE PRICING THEORY (APT) APLICADO NA DETERMINAÇÃO DA TAXA DE DESCONTOS

UM ESTUDO DO MODELO ARBITRAGE PRICING THEORY (APT) APLICADO NA DETERMINAÇÃO DA TAXA DE DESCONTOS UM ESTUDO DO MODELO ARBITRAGE PRICING THEORY (APT) APLICADO NA DETERMINAÇÃO DA TAXA DE DESCONTOS Viícius Atoio Motgomery de Mirada e-mail: vmotgomery@hotmail.com Edso Oliveira Pamploa e-mail: pamploa@iem.efei.rmg.br

Leia mais

Exercícios de Matemática Polinômios

Exercícios de Matemática Polinômios Exercícios de Matemática Poliômios ) (ITA-977) Se P(x) é um poliômio do 5º grau que satisfaz as codições = P() = P() = P(3) = P(4) = P(5) e P(6) = 0, etão temos: a) P(0) = 4 b) P(0) = 3 c) P(0) = 9 d)

Leia mais

Precificação orientada ao mercado: uma abordagem econométrica e de otimização

Precificação orientada ao mercado: uma abordagem econométrica e de otimização Precificação orietada ao mercado: uma abordagem ecoométrica e de otimização Rodrigo Araldo Scarpel (ITA) rodrigo@ita.br Resumo A estratégia de determiação do preço sedo customizada por marca, categoria,

Leia mais

MATEMÁTICA FINANCEIRA COM MICROSOFT EXCEL

MATEMÁTICA FINANCEIRA COM MICROSOFT EXCEL MATEMÁTICA FINANCEIRA COM MICROSOFT EXCEL 2 OBJETIVO Trasmitir ao participate as formas de evolução do diheiro com o tempo as aplicações e empréstimos e istrumetos para aálise de alterativas de ivestimetos,

Leia mais

5. A nota final será a soma dos pontos (negativos e positivos) de todas as questões

5. A nota final será a soma dos pontos (negativos e positivos) de todas as questões DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA - UFMG PROVA DE ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE SELEÇÃO - MESTRADO/ UFMG - 2013/2014 Istruções: 1. Cada questão respodida corretamete vale 1 (um) poto. 2. Cada questão respodida

Leia mais

EQUAÇÕES DIFERENCIAIS LINEARES DE ORDEM N

EQUAÇÕES DIFERENCIAIS LINEARES DE ORDEM N EQUAÇÕES DIFERENCIAIS LINEARES DE ORDEM N Estudaremos este capítulo as equações diereciais lieares de ordem, que são de suma importâcia como suporte matemático para vários ramos da egeharia e das ciêcias.

Leia mais

FLUXO DE CARGA CONTINUADO CONSIDERANDO O CONTROLE DE INTERCÂMBIO ENTRE ÁREAS

FLUXO DE CARGA CONTINUADO CONSIDERANDO O CONTROLE DE INTERCÂMBIO ENTRE ÁREAS Aais do XIX Cogresso Brasileiro de Automática, CBA 2012. FLUXO DE CARA CONTINUADO CONSIDERANDO O CONTROLE DE INTERCÂMBIO ENTRE ÁREAS HEBERT AILA CARHUALLANQUI, DILSON AMANCIO ALES LASEP, DEE, UNESP Av.

Leia mais

A Elasticidade preço-demanda e a concentração do mercado de cimento no Brasil.

A Elasticidade preço-demanda e a concentração do mercado de cimento no Brasil. A Elasticidade preço-demada e a cocetração do mercado de cimeto o Brasil. Thiago do Bomfim Dorelas * Área de Submissão para o III Ecotro Perambucao de Ecoomia: 3. Teoria Aplicada Edereço: Rua Desembargador

Leia mais

5- CÁLCULO APROXIMADO DE INTEGRAIS 5.1- INTEGRAÇÃO NUMÉRICA

5- CÁLCULO APROXIMADO DE INTEGRAIS 5.1- INTEGRAÇÃO NUMÉRICA 5- CÁLCULO APROXIMADO DE INTEGRAIS 5.- INTEGRAÇÃO NUMÉRICA Itegrar umericamete uma fução y f() um dado itervalo [a, b] é itegrar um poliômio P () que aproime f() o dado itervalo. Em particular, se y f()

Leia mais

MODELOS MATEMÁTICOS PARA O PROBLEMA DA ÁRVORE GERADORA MÍNIMA CAPACITADA EM NÍVEIS

MODELOS MATEMÁTICOS PARA O PROBLEMA DA ÁRVORE GERADORA MÍNIMA CAPACITADA EM NÍVEIS Pesquisa Operacioal e o Desevolvimeto Sustetável 27 a 3/9/5, Gramado, RS MODELOS MATEMÁTICOS PARA O PROBLEMA DA ÁRVORE GERADORA MÍNIMA CAPACITADA EM NÍVEIS Alexadre Xavier Martis Departameto de Computação

Leia mais