ENGENHARIA DA LOGÍSTICA.pdf material de logistica

material de logistica

1. Engenharia da
Logística
Prof. Roberto da Piedade Francisco , MScEng
Doutorando em Gestão e Engenharia Industrial –UP
Mestre em Engenharia de Produção –UFSC
Pós-graduadoem Gestão Empresarial –UCG/FGV
Graduado em Engenharia Mecânica -UC

2. PEDROSO, João Pedro. HEURÍSTICAS . Porto,
FEUP, 2003
BIBLIOGRAFIA

3. Introdução; Soluções de problemas
Redes e Heurísticas
Estatística
Técnicas de Decisão Multicritério 1
Técnicas de Decisão Multicritério 2
Exercício ELECTRE IV
Viabilidade Econômica
Exercício Final Caso Petrobrás
ENGENHARIA DA LOGÍSTICA

4. Ciclo PDCA
Éumaabordagem paraqualquer tipode
problema.Permiteumaorientaçãoeficientee
eficazdapreparaçãoeexecuçãodeatividades
planejadasparaasoluçãodeumproblema.

5. Ferramentas da Qualidade
Sãotécnicasusadascomafinalidadedefinir,
mensurar, analisareproporsoluçõesde
problemas que interferem no bom
desempenho dosprocessodetrabalho.

6. Ferramentas da Qualidade
Medida
ODiagramadeCausaeEfeitoéumaótima
ferramenta daanálise.Também conhecido
por“espinhadepeixe”ou“deIshikawa”.

7. Para se atingirem metas (resolução de problemas)
deve-se analisar a relação causa-efeito relativa aos
problemas observados.
CAUSA ► PROBLEMA ► EFEITO
Busca-se eliminar as causas do problema para que o
efeito não perturbe o atingimento das metas.
Em resumo, a aplicação do Ciclo PDCA é utilizada ou
para manter resultados ou para melhorá-los
Ferramentas da Qualidade

8. O que é Heurística?
Asheurísticassãomodelos cognitivos,elas
constituem-secomoregrasbaseadasnaexperiência
enoplanejamento.
Osmétodosheurísticosprocuramumgrautão
grandequantopossíveldeumaacçãoauma
situação.Elaenglobaestratégias,procedimentos,
métodosdeaproximaçãotentativa/erro,semprena
procuradamelhorformadechegaraum
determinadofim.
Osprocessosheurísticosexigemmuitomenostempo
queosalgorítmicos,aproximam-semaisdaforma
comooserhumanoraciocinaechegaàsresoluções
dosproblemas,garantemsoluçõeseficientes.
Allen Newell

9. Define-seprocedimentoheurísticocomoummétodo
deaproximaçãodassoluçõesdosproblemas,que
nãosegueumpercursoclaromassebaseiana
intuiçãoenascircunstânciasafimdegerar
conhecimentonovo.Éoopostodoprocedimento
algorítmico.
Procuraalgorítmicaéaquelaquechegaàs
soluçõescorrectasdepoisdetercombinadoo
problemacomtodasassoluçõespossíveis.
O que é Heurística?

10. Heurísticas
HeurísticassãoutilizadasemsistemasdeProdução,
deformaaencontraramelhorcadeiade
fornecimentoassociadocomoambienteprodutivo-
istoéaprendidoamedidaqueocicloprodutivo
acontece,considerando aspossibilidadesde
programação,capacidadesdemáquinas,pessoas,
tempo,leadtime.
OssistemasERPmelhoram aperformancede
programação deproduçãoutilizandoHeurísticas
paraajudaraencontraromodeloótimo.

11. Heurísticas
Assoluçõessãobuscadasporaproximações
sucessivas,avaliando-seosprogressosalcançados,
atéqueoproblemasejaresolvido(usando
exploraçãoalgorítmica)eoprogressoéobtidopela
avaliaçãopuramenteempíricadoresultado.
Ganhosdeeficácia,principalmentenostermosda
eficiênciacomputacional,nocustodaprecisão.Por
exemplo,quandoovalordabuscacresceo
problematorna-serapidamentemaiscomplexo.

12. Asheurísticasnãoasseguramasmelhoressoluções
massomentesoluçõesválidas,aproximadas;e
frequentementenãoépossíveljustificaremtermos
estritamentelógicoavalidadedoresultado.
Metaheurísticas.Estastécnicassãosuperpostasa
métodosheurísticosdeformaaguiarabuscacom
vistasàsuperaçãodaotimalidadelocaleàobtenção
desoluçõesdemelhorqualidade
Metaheurísticas

13. Objetivo:
Encontrarumconjuntoderegras(procedimentos)
quepermitedeterminarsoluçõessatisfatórias
paraumdeterminadoproblema,numespaçode
temporazoável.
Classificação:
HeurísticasdeConstrução;
HeurísticasdeSimplificação;
HeurísticasdeDivisãoeCombinação;
HeurísticasdeMelhoramento.
Classificação da Heurísticas

14. HeurísticasdeConstrução.Soluçãogeradasem
soluçãoinicial;osmétodosgeramumasolução.
Heurísticas deSimplificação.Soluçãode
problemamaiscomplexo divididoempartes
resolúveisjáconhecidas.
HeurísticasdeDivisãoeCombinação;Soluções
independentesdepartespequenasdoproblemaque
podem“montadas”paraasoluçãocompleta.
HeurísticasdeMelhoramento .Soluçõesapartir
deumasoluçãoinicial.
Classificação da Heurísticas

15. Soluçãogeradasemsoluçãoinicial;osmétodos
geramumasolução.
Soluções Aleatórias.Escolheruma solução
aleatória.
Vantagens.Simples,podeserepetirmuitasvezes,
serveparagerarsoluçõesiniciais.
Desvantagens.Podeprecisardemuitotempoem
heurísticassofisticadasparaencontrarumasolução.
Heurísticas de Construção

16. Baseiam-senoincrementodasoluçãoacadapasso.
Começasemvaloresparaasvariáveiseacada
passoatribui-seovaloràsvariáveis.Assim,uma
funçãoobjetivoexisteparaguiarabusca.
Vantagens.Criamsoluçõesdequalidademuito
superioràmédiadassoluçõesaleatórias.
Desvantagens.Emproblemasdifíceisfornecem
soluçõesdistantesdoótimoe,então,precisamde
métodosdemelhoramento.
Métodos Gulosos (greedy solutions)

17. Métodos Gulosos (greedy solutions)

18. Métodos Gulosos (greedy solutions)
ProblemadoCaixeiroViajante
Acadapassoescolheracidadevizinhamaispróxima
(nearestneighbour):
1.Começaremumacidadequalquer;
2.Dessacidade,irparaacidademaispróxima
auindanãovisitada;
3.Continuaratéquetodasascidadessejam
visitadase,daúltima,regressaràcidadedeonde
saiu.
Afunçãoheurísticsdevedevolverdeumalistasa
cidadequenãofoivisitada.

19. Quando umproblemaédemasiado complexo
podemos tentardividiroproblemaempartes
resolúveisseparadamente.
Vantagens.Podemserusadosmodelosconhecidos
eadaptá-losaoproblemaparticular.
Desvantagens.Deve-seperceberqueoobjetivoda
heurísticaédiferentedoobjetivodoproblema.
Heurísticas de Simplificação

20. Paramuitosproblemasépossívelresolverinstâncias
pequenasmasnasgrandestornam-sedemasiado
lentos.Identificam-separtesdoproblemaque
depoissão“montadas”paraformarasolução
completa.
Vantagens.Épossívelseencontrarpartes
independentes.
Desvantagens.Seosproblemasnãoforem
independenteseasinstânciasforemgrandesos
algoritmosserãolentos.
Heurísticas de Divisão e Combinação

21. Podemseraplicadasquandojáháumasoluçãopara
oproblema(soluçãoinicial).
Vantagens.Épossívelseencontrarpartes
independentes.
Desvantagens.Seosproblemasnãoforem
independenteseasinstânciasforemgrandesos
algoritmosserãolentos.
Instância.Éopar(F,c)ondeFéodomínio(cjpontos
admissíveis)ecéafunçãocusto.
Heurísticas de Melhoramento

22. Abuscalocalondesepartedeumasoluçãoinicial
paraseobtersoluçõesmelhores.
Depoisdeconstruídaasolução,aoefectuara
procura localutiliza-seuma função de
melhoramento, quedadaumasoluçãocomo
argumento,devolveumasoluçãovizinhademelhor
qualidade,ouentãofalha.Quandoestarotinafalha,
estamosnapresençadeumótimolocal.
Heurísticas de Melhoramento

23. ALGORITMO
Umalgoritmoéumasequêncianãoambíguadeinstruções
queéexecutada atéquedeterminada condição se
verifique.
Emmatemática, constituioconjuntodeprocessos(e
símbolosqueosrepresentam) paraefectuarumcálculo.
Oconceitodealgoritmopodeserilustradopeloexemplo
deumareceita,emboramuitosalgoritmossejammais
complexos.Elespodemrepetirpassos(fazeriterações)ou
necessitardedecisões(taiscomocomparações oulógica)
atéqueatarefasejacompletada.
Umalgoritmocorretamente executado nãoiráresolver
umproblemaseestiverimplementado incorretamente ou
senãoforapropriadoaoproblema.

24. ALGORITMO
Diferentesalgoritmospodem realizaramesma tarefa
usandoconjuntosdiferenciados deinstruçõesem±
tempo,espaçoouesforçoqueoutros.Diferençadevidaà
complexidade computacional aplicada,dependente de
estruturasdedadosadequadasaoalgoritmo.
Porexemplo, umalgoritmo parasevestirpode
especificarquevocêvistaprimeiroasmeiaseossapatos
antesdevestiracalçaenquanto outroalgoritmo
especificaquevocêdeveprimeirovestiracalçaedepois
asmeiaseossapatos.Ficaclaroqueoprimeiro
algoritmoémaisdifícildeexecutarqueosegundo,
apesardeamboslevaremaomesmoresultado.