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Solução de problemas integrados de aquisição de matéria-prima e dimensionamento de lotes com o auxílio de ferramentas de big data analytics

Processo: 19/10824-7
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de outubro de 2019
Vigência (Término): 30 de junho de 2023
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia de Produção - Pesquisa Operacional
Pesquisador responsável:Maristela Oliveira dos Santos
Beneficiário:Caio Paziani Tomazella
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
Assunto(s):Big data analytics   Cadeia de suprimentos   Otimização   Dimensionamento de lotes

Resumo

Este trabalho estuda a integração de dois problemas presentes no planejamento da cadeia de suprimentos, a aquisição de matéria-prima e o dimensionamento de lotes de produção, ao mesmo tempo que utiliza conceitos de big data analytics para aprimorar do modelo. O planejamento integrado destas duas partes da cadeia permite um melhor aproveitamento da interdependência entre as decisões tomadas, levando à uma diminuição de custos e lead times de produção e entrega. Além disso, o uso de big data analytics vem sendo uma tendência crescente na gestão da cadeia de suprimentos na década de 2010 por ser uma abordagem consistente e confiável na obtenção de informações sobre fornecedores, como preços, capacidade e disponibilidade. Uma série de elementos relacionados ao planejamento da cadeia são modelados visando analisar seus impactos nas soluções obtidas e na estrutura de custos final. Estes fatores são: a seleção de fornecedores com políticas de desconto, possibilitando uma maior flexibilidade na estratégia de compras; diferentes estratégias de precificação de estoque, contabilizando os custos de aquisição como parte do custo de estocagem; seleção de receitas de produção, flexibilizando a necessidade de matéria-prima; e a seleção de pedidos de clientes, que gera um trade-off entre faturamento e flexibilidade produtiva. O objetivo deste trabalho é propor métodos para a resolução deste problema, tanto exatos como heurísticos, mostrando a eficiência do modelo integrado em relação a modelos desacoplados e integrar a aplicação de big data analytics na obtenção de dados de entrada para o modelo. (AU)