Este estudo apresenta a combinação de fluidodinâmica computacional, planejamento de experimentos e otimização multiobjetivo para auxiliar tomadores de decisão na seleção de uma configuração geométrica ideal e viável, de acordo com suas preferências, apresentando uma abordagem híbrida de otimização multivariada e multiobjetivo capaz de selecionar automaticamente soluções Pareto-ótimas com base na avaliação e classificação. O método integra modelos de superfície de resposta, métricas de classificação e técnicas de otimização a posteriori para refinar os ajustes de parâmetros e verificar as soluções mais adequadas dentro do espaço de soluções. A metodologia é exemplificada com um estudo de caso de um ventilador centrífugo feito de material AISI 304, usado para circulação de ar em um forno industrial operando em altas temperaturas. A abordagem abrange a otimização individual com base nas respostas originais, seguida pela validação do modelo por meio de novas simulações, comparando os resultados obtidos usando o Ansys Fluent® e avaliando os ganhos percentuais em relação ao ventilador original. As variáveis de entrada referem-se às pás do ventilador, enquanto as variáveis de resposta estão relacionadas à vazão mássica, torque, desempenho, custo, velocidade, pressão e turbulência. As melhorias mais significativas foram observadas na massa da pá, que foi minimizada em 65,8%, na magnitude da velocidade máxima, que foi maximizada em 23,7%, e na vazão mássica, que foi maximizada em 19,9%. Para fins de comparação e avaliação, os resultados obtidos também são comparados com o algoritmo genético de ordenação não dominada e técnicas de aprendizado de máquina, revelando um desempenho adequado.

O avanço tecnológico nas últimas décadas proporcionou inúmeras melhorias na vida cotidiana, entretanto trouxe à tona preocupações acerca da gestão dos Resíduos de Equipamentos Elétricos e Eletrônicos (REEE), visto que a geração de resíduos é inevitável. Grande parte destes resíduos é descartada de forma inadequada, prática que além de ser prejudicial ao meio ambiente e à saúde humana, resulta na perda de materiais presentes na composição desses equipamentos. Essa situação impulsionou o desenvolvimento de legislações e diretrizes, a fim de alcançar as metas da Economia Circular, a partir da ajuda de algumas ferramentas como a Logística Reversa (LR), e com isso mitigar os impactos ambientais e construir um sistema mais sustentável. No entanto, apenas 17,40% do total de REEE gerado no mundo é reciclado atualmente. Diversos estudos foram conduzidos na literatura científica sobre a gestão de REEE, contudo, poucos estudos se concentram na análise de viabilidade econômica. Diante disso, este trabalho tem o objetivo de desenvolver um modelo matemático e empregar a Simulação de Monte Carlo (SMC), para avaliar a viabilidade econômica da LR aplicada aos REEEs, em duas situações. A primeira situação envolve apenas a coleta e venda das peças inteiras dos REEEs, referida como RInt; enquanto a segunda inclui a coleta, pré-tratamento, trituração e venda, designada como RDesmont. O estudo foi conduzido utilizando a técnica IDEF-SIM, a SMC, a elaboração do Fluxo de Caixa Incremental (FCI). Além disso, foram utilizados os indicadores de viabilidade econômica, Valor Presente Líquido (VPL) e Taxa Interna de Retorno (TIR). O modelo proposto foi aplicado em uma empresa especializada em gestão de resíduos localizada no sul de Minas Gerais. Para conduzir as análises, foram estabelecidos nove cenários, nos quais variáveis de preços e distâncias foram modificadas. Os resultados obtidos a partir do modelo proposto revelaram que, com a coleta atual de uma quantidade total de 3.529 kg de REEE, nenhuma das duas situações, RInt e RDesmont, mostrou-se economicamente viável. Para viabilizar ambas as situações, seria necessário aumentar a coleta em 76,54% para a situação RInt e em 186,31% para a RDesmont. A análise revela também que um investimento mais elevado em um projeto não necessariamente resulta em VPLs superiores. Portanto, se os investimentos e os custos de reciclagem continuarem elevados, RDesmont apresentará valores de VPLs inferiores a RInt. Uma sugestão de melhoria para a situação RDesmont refere-se à fase de desmontagem. Verifica-se que ao reduzir o tempo de desmontagem, o RDesmont se torna mais viável economicamente do que o RInt. Dessa maneira, a adoção do ecodesign ao projetar Equipamentos Elétricos e Eletrônicos (EEEs) de forma que sejam facilmente desmontáveis pode contribuir significativamente para a redução dos custos associados à reciclagem. Por fim, conclui-se que ao reduzir os valores dos tributos, há uma melhoria nos valores dos VPLs. No entanto, a implementação de incentivos econômicos, tais como isenções ou reduções fiscais, embora benéfica, por si só não são suficientes para conferir à situação RDesmont uma viabilidade econômica superior à RInt.

As capitais brasileiras estão classificadas entre as cidades com os piores índices de tempo gasto no trânsito. Este cenário é amplamente influenciado pelo uso predominante de automóveis individuais no país, o que contribui para um sistema de transporte público menos eficiente, especialmente em trajetos curtos. Embora o transporte público seja uma alternativa viável para aliviar o excesso de veículos em circulação, o tempo de deslocamento torna essa opção pouco atrativa. Assim, para deslocamentos de curta distância, conhecidos como “última milha”, as bicicletas compartilhadas surgem como uma alternativa promissora para a redução do tempo de viagem dos usuários, podendo ser integradas ao sistema de transporte público para deslocamentos maiores nos grandes centros urbanos. De modo a compreender esse potencial, a simulação mostra-se como uma metodologia capaz de trazer uma representação virtual do ambiente, possibilitando a realização de alterações sem que seja necessária a intervenção física no sistema. Neste contexto, o objetivo do trabalho foi desenvolver e aplicar um modelo de simulação híbrida para a análise de sistemas de transporte urbano com bicicletas compartilhadas. Com o modelo, foi possível não apenas mensurar os benefícios proporcionados por esses sistemas, mas também assessorar o processo de tomada de decisão para a implantação de novas estações e melhorias na infraestrutura urbana. O modelo proposto adota uma abordagem híbrida, isto é, aplicando em conjunto a Simulação Baseada em Agentes (SBA) e a Simulação de Eventos Discretos (SED), como objeto de estudo a Região central da cidade de Belo Horizonte, MG (Região do Contorno). Para a etapa de construção do modelo computacional, foi utilizado o software AnyLogic, com o qual, foi possível a simulação de nove cenários distintos, considerando variações nas velocidades dos ônibus e bicicletas, bem como a presença ou ausência de ciclofaixas, condições climáticas e níveis de tráfego. A validação do modelo envolveu a coleta de dados em campo via GPS, relativos à velocidade, localização, tempo e elevação dos deslocamentos de bicicleta na região de estudo. Testes de significância indicaram que as médias dos dados simulados e reais são estatisticamente equivalentes, validando assim o modelo computacional desenvolvido. Ao final da simulação, foi possível obter os tempos de deslocamento em cada tipo de transporte. A análise comparativa entre as modalidades revelou uma significativa vantagem na implantação de bicicletas compartilhadas: em curtas distâncias, a redução no tempo de percurso com o uso da bicicleta foi de até 61% em comparação ao ônibus. No entanto, é necessário destacar que a opção por esse modo de transporte ativo demanda esforço físico, o que pode ser um fator limitante para alguns usuários.

A acreditação representa um método voluntário de avaliação que visa promover a excelência no atendimento, a melhoria contínua, a qualidade e a segurança do paciente. No contexto da assistência à saúde, a segurança do paciente é um dos critérios fundamentais da qualidade. Trata-se da capacidade de um serviço de prevenir ou mitigar danos decorrentes da assistência prestada, ou seja, os danos associados aos cuidados de saúde. A Unidade de Terapia Intensiva de um hospital é onde ocorre o maior número de procedimentos, o que aumenta a interação entre paciente-profissional e profissional-profissional, consequentemente, elevando as chances de ocorrência de erros. No Brasil, o Ministério da Saúde, por meio da Agência Nacional de Vigilância Sanitária, realiza anualmente uma avaliação da adesão às práticas de segurança do paciente nas instituições de saúde que possuem Unidade de Terapia Intensiva. Em virtude disso, o objetivo desta dissertação é avaliar o impacto da acreditação na segurança do paciente em hospitais com Unidade de Terapia Intensiva, com base nos Relatórios de Autoavaliação das Práticas de Segurança do Paciente de 2021, 2022 e 2023. Para tanto, foi conduzida uma análise de regressão linear simples para determinar a relação entre o número de estabelecimentos que atingiram alta adesão a práticas de segurança do paciente e os estabelecimentos que possuem certificação de qualidade. Verificou-se quais serviços listados possuem acreditação e, por meio da análise de regressão simples, identificou-se a correlação entre hospitais com forte adesão às práticas de segurança do paciente e os hospitais acreditados, observando-se uma correlação estatisticamente significativa.

As mudanças climáticas têm afetado a disponibilidade e a renovação de recursos naturais e, nesse contexto, a água se torna um fator limitante para o desenvolvimento sustentável. Gerenciar os recursos hídricos de forma integrada é essencial, e as indústrias, que são grandes consumidoras de água, ocupam um lugar estratégico ao adotar um modelo de fabricação mais limpo. Com efeito, combinar técnicas enxutas e verdes se mostra uma solução eficaz para atender aos parâmetros sustentáveis. Uma revisão do estado da arte mostrou que o emprego conjunto de técnicas enxutas com a produção verde pode ser sinérgico em muitos aspectos, mesmo com objetivos filosóficos diferentes. Para tanto, o uso de ferramentas enxutas pode ser benéfico e, em especial, as ferramentas que mapeiam o sistema produtivo. Nesse sentido, este trabalho utilizou o Mapeamento do Fluxo de Valor para identificar o fluxo de água em uma indústria de alimentos, adaptando os parâmetros usados na cadeia de suprimentos para parâmetros hídricos. Os resultados indicaram que o Mapeamento do Fluxo de Valor poderia ser adaptado para identificar e mitigar os impactos associados ao uso da água nos processos da indústria alimentícia. O mapeamento do estado futuro tem o potencial de gerar reflexos positivos na sustentabilidade, promovendo o uso mais eficiente dos recursos e aprimorando a estrutura operacional da empresa. Isso possibilita a implementação dos três pilares da sustentabilidade: econômico, social e ambiental. Este enfoque visa não apenas aprimorar a eficiência no uso dos recursos hídricos, mas também fortalecer o compromisso com práticas sustentáveis e responsáveis, contribuindo para um modelo de operação mais consciente e alinhado com os princípios de sustentabilidade.

A indústria da moda é alvo de críticas ambientais e sociais, uma vez que é considerada uma das maiores poluidoras do mundo e muitos de seus trabalhadores estão sujeitos às condições precárias de trabalho e baixos salários. Tal situação, é reflexo do alto consumismo originado da própria cadeia de suprimentos da moda (CSM), que impõe uma produção em massa e um alto volume de produtos a preços baixos, operando, em sua grande maioria, no sentido da economia linear, principalmente impulsionado pelo surgimento do fast fashion. Por conta desses fatores, a sustentabilidade tornou-se um tema muito debatido na moda, principalmente a questão da transição para um modelo de produção circular. Logo, várias iniciativas de economia circular (EC) passaram a fazer parte de algumas empresas de moda, podendo ser encontrados negócios que já nasceram com a ideia da sustentabilidade enraizada e negócios que estão buscando se tornar eticamente e ecologicamente corretos. Entretanto, existem diversas barreiras que podem dificultar a moda circular e dentre elas, está a desconfiança do consumidor com relação à veracidade das atividades praticadas por essas organizações que se intitulam sustentáveis. Neste sentido, é importante que a sustentabilidade dessas empresas seja verificada, através de métodos e/ou modelos que mensurem suas circularidades. Assim, o objetivo deste trabalho é desenvolver o CFI - Índice da Moda Circular (Circular Fashion Index), gerado a partir da construção de uma ferramenta de avaliação da circularidade da CSM. Para o desenvolvimento do CFI, foi essencial identificar e elaborar indicadores de EC específicos para a CSM. Esses indicadores foram hierarquizados e divididos nas dimensões do triple botton line (ambiental, social e econômico), e foram priorizados utilizando o método da Análise de Decisão Multicritério, Analytic Hierarchy Process (AHP). A avaliação foi conduzida através de um questionário enviado para empresas de moda pré-selecionadas. Foram recebidas sete respostas de empresas que já nasceram sustentáveis. Além destas, também foram realizadas avaliações indiretas com duas empresas de fast fashion, grandes redes do varejo de moda, através da análise de seus relatórios de sustentabilidade. Os resultados dos CFIs apontam que a maioria das empresas são classificadas como média circularidade, pois nenhuma delas alcançou um índice maior ou igual a 0,8 (numa escala de 0 a 1). No entanto, três marcas receberam CFIs com valores próximos ao ideal (0,73; 0,72 e 0,71), o que indica que são necessárias poucas mudanças para a melhoria da circularidade. Além disso, mesmo não obtendo um CFI satisfatório, a maioria das empresas investigadas estão bem alinhadas com a questão social do tripé da sustentabilidade, uma vez que seus indicadores foram bem avaliados neste quesito. Assim, as principais contribuições desta tese estão na criação do CFI, que além de mostrar se a CSM avaliada pode ser considerada circular, também apresenta como base de sua elaboração, uma seleção inédita de indicadores de EC específicos para este setor. Estes indicadores também podem ser utilizados para identificação dos pontos de maior fraqueza da cadeia e de maior atenção para a melhoria da circularidade da moda.

Para muitas pessoas, os deslocamentos entre casa e trabalho consistem em uma das atividades cotidianas mais desagradáveis, podendo gerar impactos na saúde, física e mental, e no desempenho de trabalhadores. Na literatura consultada, não foram verificados trabalhos que abordem de forma direta a relação entre variáveis de deslocamento, saúde (física e mental) e engajamento de trabalhadores. Esse último consiste em estado cognitivo positivo relacionado à atividade laboral. A maioria dos estudos relacionados ao tema, são voltados a aspectos organizacionais. Assim, o objetivo geral desta tese consistiu em explorar as relações entre variáveis relacionadas ao deslocamento entre casa e trabalho, variáveis individuais, relacionadas à saúde física e mental e ao engajamento no trabalho e suas dimensões, considerando uma amostra de trabalhadores brasileiros. Com este intuito, foi aplicado, de forma online, um questionário estruturado com uma amostra de 298 trabalhadores de diversas cidades brasileiras. A avaliação da saúde dos participantes foi avaliada por meio do questionário SF-12, gerando componentes de saúde física e mental. O engajamento no trabalho foi avaliado pela escala UWES-17, que permite obter pontuações para o engajamento total e suas dimensões. Com os dados desta escala, também foi aplicada a técnica de Análise de Componentes Principais Categórica (CATPCA), mais apropriada quando se tem dados de natureza qualitativa ordinal. Foram realizadas Análises bivariadas buscando responder algumas perguntas de pesquisa. As relações entre as variáveis foram exploradas por meio de modelos de regressão linear múltipla e logística multinomial, tendo como variáveis dependentes as pontuações de saúde física e mental, a classificação do engajamento e de suas dimensões, e o score do engajamento obtido pela aplicação da CATPCA. Para os modelos referente à saúde, não foram encontradas associações significativas com os parâmetros associados às variáveis de deslocamento, contrariando as hipóteses de pesquisa. Para o engajamento e suas dimensões, destaca-se as variáveis modo de transporte e o número de dias que a pessoa precisa se deslocar para ir ao trabalho. Ambas as variáveis apresentaram parâmetros significativos para a maioria dos modelos multivariados. Este trabalho apresentou contribuições científicas, por meio da ampliação do estado da arte e por abordar temas ainda pouco explorados na literatura, e contribuições práticas através de resultados que apontam caminhos para o estabelecimento de políticas e estratégias para o poder público e empresas e por meio de uma maior conscientização quanto aos impactos negativos dos deslocamentos na qualidade de vida das pessoas.

Atualmente, diversas técnicas de soldagem unem materiais metálicos, destacando-se as de estado sólido, como a soldagem por fricção rotativa (Rotary Friction Welding - RFW). Esse método gera calor e deformação plástica pela rotação de peças sob compressão, criando uma ligação em temperaturas inferiores ao ponto de fusão, resultando em menores distorções e tensões residuais. Entre as variantes do RFW, destacam-se o Inertia Friction Welding (IFW) e o Continuous Drive Friction Welding (CDFW), que se diferenciam pelo modo de geração de energia. Embora o CDFW seja um processo comprovado, apresenta
desafios como aquecimento desigual e baixa difusão de materiais na zona afetada pelo calor (HAZ), impactando a rugosidade e o coeficiente de atrito. Os métodos tradicionais de controle de qualidade do RFW utilizam ensaios destrutivos, que não permitem testes em tempo real. Como alternativa, o monitoramento dos sinais de vibração durante o processo oferece informações sobre as deformações e fenômenos térmicos e metalúrgicos ocorridos. Apesar de estudos já terem explorado o uso de sinais de vibração para diagnóstico de qualidade, ainda não há uma abordagem específica aplicada ao controle de qualidade no CDFW. Este trabalho visa preencher essa lacuna ao utilizar sinais de vibração para monitorar a qualidade do CDFW em peças cilíndricas de aço carbono A36. Para isso, foi adotado o Design of Experiments (DOE), com experimentos baseados em uma matriz fatorial. Os sinais de vibração, adquiridos por um acelerômetro, foram normalizados e filtrados, e posteriormente analisados por meio da transformada rápida de Fourier (FFT) e da transformada de Fourier de curto prazo (STFT). Essas técnicas permitiram identificar as
características tempo-frequência-energia dos sinais. Além disso, foi proposto um método de segmentação e decomposição dos sinais brutos utilizando a decomposição do modo empírico (EMD), com análise estatística das funções de modo intrínseco (IMFs) resultantes. A Análise de Variância (ANOVA) de dois fatores correlacionou os dados dos sinais com parâmetros de qualidade do processo, como simetria do flash, encurtamento axial, largura da zona termomecanicamente afetada (TMAZ) e o diâmetro médio dos grãos da
TMAZ. Os resultados confirmaram que as mudanças nos parâmetros processo afetam significativamente os sinais de vibração, permitindo sua utilização para caracterizar a qualidade da solda. Essa abordagem inovadora não apenas possibilita uma verificação rápida da qualidade, mas também contribui para a automação e monitoramento avançado da Indústria 4.0.

O crescimento da internet favoreceu o desenvolvimento dos marketplaces eletrônicos, plataformas online que atuam como intermediárias no processo de negociação entre duas partes independentes. Quando inseridas no contexto dos transportes de cargas, são conhecidas como e-marketplace logístico, e conectam os agentes envolvidos no deslocamento de diversas mercadorias. Apesar das vantagens, diversos marketplaces eletrônicos falharam recentemente devido à baixa performance da plataforma. Neste contexto, a tomada de decisão correta, principalmente de níveis tático e estratégico, pode ser um fator determinante para que a organização apresente um desempenho satisfatório no mercado em que está inserida. Um dos métodos que colaboram para auxiliar o processo decisório é a Simulação Baseada em Agentes (SBA). A SBA é um dos métodos de simulação computacional, sendo recomendada quando a análise a ser realizada envolve um grande número de indivíduos que possuem decisões e comportamentos bem definidos. A literatura, apesar de composta por diversos trabalhos que abordaram a SBA para auxiliar o processo decisório, ainda carece de estudos que utilizam o método no ambiente dos e-marketplaces logísticos. Na realidade, como um todo, a dinâmica dos marketplaces eletrônicos – não somente o modelo de transporte de cargas – ainda se demonstra como um campo a ser explorado no meio acadêmico. Assim, este trabalho tem como objetivo desenvolver um modelo de SBA apto a analisar o impacto que diferentes canais de captação de clientes possuem na quantidade final de novos usuários de um emarketplace logístico, de modo a apoiar a tomada de decisão dos gestores da organização. No geral, pode-se destacar três importantes tópicos obtidos nesta pesquisa: 1- a elaboração de um modelo conceitual, conforme sugere a metodologia, favoreceu a visualização do processo a ser modelado; 2- o Protocolo ODD (Overview, Design Concepts and Details) foi adequado para cumprir todas as atividades propostas na primeira fase da metodologia de simulação, além de facilitar a replicação do modelo por outros pesquisadores; 3- a validação do modelo, realizada de modo a combinar dois métodos, foi desenvolvida de maneira mais robusta e confiável. Em relação aos resultados da simulação, foi possível estabelecer os cenários de maior impacto na ativação de novos clientes, além de definir uma ordem de prioridade dos canais de captação no momento de realizar novos investimentos. No cenário alternativo de melhor desempenho, verificou-se melhorias de até 20% na taxa de conversão de novos usuários em relação ao cenário inicial. Além disso, o canal de captação “Indicação interna” foi definido como o prioritário a ser investido, podendo melhorar em até 16,9% a taxa de conversão dos potenciais usuários. Como trabalhos futuros, sugere-se o estudo com base no “custo benefício”, além da análise em relação as causalidades existentes entre os meios de captação.

Os gráficos de controle são ferramentas do Controle Estatístico de Processos amplamente utilizados para monitorar as características de qualidade chaves de um produto ou serviço. Por serem extremamente eficientes no monitoramento e resultarem em melhorias expressivas de qualidade, a pesquisa se faz necessária na investigação de diferentes abordagens. Entretanto, a diversidade de gráficos e metodologias de aplicação dificultam a escolha da melhor combinação para implementação em um processo. Além disso, alguns trabalhos apresentam pouca ou nenhuma comparação com outros trabalhos, dificultando o processo de escolha. O gráfico simultâneo (X-barra,S) é um caso em que as comparações apresentadas deixam dúvidas quanto à eficácia em relação até mesmo aos gráficos de Shewhart para média (X-barra) e desvio-padrão (S). Dessa forma, este trabalho visa realizar a comparação entre os gráficos de controle de Shewhart para média (X-barra) e desvio-padrão (S) e o gráfico simultâneo (X-barra,S) quanto a facilidade em identificar o estado do processo, a performance com o número médio de amostras até alarme (NMA) e a capacidade em determinar o momento em que o desvio ocorreu na série amostral. Para isso, foram apresentados os procedimentos de construção dos gráficos de controle, simulados os dados para cálculo do NMA e realizado a avaliação visual das informações presentes nos gráficos. Como resultado, concluiu-se que as inovações apresentadas no gráfico simultâneo (X-barra,S) geram vantagens inferiores aos tradicionais gráficos de Shewhart.

A busca pela excelência em serviços e o interesse em mensurar a qualidade do serviço são considerados importantes estratégias utilizadas pelas organizações para alcançar vantagem competitiva. Nesse mesmo âmbito, temos os serviços públicos caracterizado como toda atividade que o Estado realiza para satisfazer as necessidades públicas através do procedimento típico de direito público. Hoje, através de contratos de concessão, muitos serviços públicos são prestados de maneira indireta. A Constituição Federal de 1988 estabelece que o transporte coletivo é um tipo de serviço público que deve ser oferecido à população. O transporte púbico é um meio democrático para a sociedade ter acesso a bens, serviços e atividades, porém, o seu uso está diminuindo por diversos fatores, principalmente, devido a baixa qualidade do serviço prestado. Para atender as necessidades dos usuários e verificar se o serviço cumpre as exigências contratuais, realizar a medição de desempenho de qualidade é importante, tantos para os prestadores serviços quanto para órgão que fiscaliza. Nesse contexto, o objetivo geral da pesquisa é a análise do sistema de medição de desempenho com foco na melhoria dos parâmetros de qualidade a serem integrados no edital para contratação do serviço de transporte público oferecido na cidade de Itajubá-MG. Município que, devido as reclamações dos usuários do transporte coletivo da população, os parlamentares da Câmara Municipal requereram que medidas fossem tomadas em relação ao serviço prestado e que houvesse uma fiscalização da concessionária, e, assim, melhorar a qualidade do serviço. O método aplicado foi o estudo de caso múltiplos, através das seguintes etapas: inicialmente foi feito uma análise bibliométrica e revisão da literatura, ambos tratam a revisão e contexto da literatura disponível sobre o sistema de medição de desempenho e a qualidade com o foco em serviços públicos, estabelecendo a sustentação teórica e a problemática de pesquisa; em seguida os casos foram selecionados, incluindo o caso de Itajubá-MG e 02 municípios do estado de São Paulo; foi elaborado o protocolo de pesquisa, validado pelos especialistas da área; e, em seguida, conduzida a coleta de dados e realização dos relatórios de casos individuais e o relatório dos casos cruzados. Identificou-se algumas relações e informações entre os casos analisados. Dentre os resultados, destaca-se a proposição de um sistema de medição de desempenho envolvendo 15 parâmetros importantes para mensurar a qualidade dos serviços prestados e serem integrados no edital de contratação de transporte público, são eles: adaptação para pessoas com necessidades especiais, acessibilidade, existência de bancos e coberturas nos pontos de ônibus, frequência, habilidade de direção dos motoristas, informação, pontualidade, tarifa, integração tarifária, limpeza, idade da frota, cordialidade dos funcionários, segurança pública e meio ambiente. Além disso, foi exposto algumas ações para auxiliar na avaliação desse serviço para o gerenciamento do contrato e orientações sobre a importância do acompanhamento dos indicadores para manutenção da qualidade do serviço prestado. Espera-se que que os resultados obtidos seja um subsídio para auxiliar o órgão competente avaliar e fiscalizar os serviços prestados. O sistema de medição de desempenho permite uma maior eficiência e eficácia nas ações tanto por parte da concessionária, como do órgão gestor, impactando na qualidade dos serviços prestados aos usuários. Os resultados obtidos podem contribuir para o sistema de transporte do município e ser utilizado como modelo para monitorar a qualidade de qualquer serviço público oferecido pelo órgão municipal de Itajubá-MG, bem como, para demais municípios. Também, espera-se que a renovação e os próximos contratos de concessão desse serviço possam incorporar as orientações aqui elencadas, de modo a reverter a tendência de redução da demanda do transporte público coletivo por ônibus e melhorar a satisfação dos usuários.

As cidades são caracterizadas por problemas desde a revolução industrial que gerou uma urbanização acelerada. Isso resultou na necessidade de processos construtivos de infraestrutura para a população, sem levar em consideração as avaliações do uso dos recursos em diversos âmbitos, como o social, ambiental, econômico, histórico e cultural dos locais urbanizados. Alguns autores abordam o crescimento desordenado dos centros urbanos, juntamente com a descontinuidade de obras, resultando em desperdício de recursos em nível municipal, estadual e federal, e que não atendem às necessidades da população. Apesar da criação do Ministério das Cidades e da Política Nacional de Mobilidade Urbana, identifica-se ausência de um método estruturado de avaliação com critérios de sustentabilidade para seleção de processos construtivos de infraestrutura que busquem maximizar os benefícios/vantagens e minimizar os custos/desvantagens para população. Desta maneira, o objetivo do trabalho foi desenvolver um modelo combinado de análise benefício-custo, utilizando ferramenta multicritério para avaliação do uso de recursos econômicos, ambientais e sociais em processo construtivo de infraestrutura de transporte e mobilidade urbana. Através da fundamentação teórica, verificou-se diversas iniciativas internacionais de avaliação de processos, com destaque para o The Green Book do Reino Unido e verificou-se que o Brasil não possui a seleção de propostas e processos à margem de critérios estritamente objetivos. Buscou-se então construir e testar a aplicabilidade do modelo no projeto da Vila Criativa, Vila Feliz em Santa Rita do Sapucaí, Minas Gerais, criadora do Movimento Cidade Criativa, Cidade Feliz que possui a cidade como plataforma para aumento da qualidade de vida das pessoas. Foram definidos 26 (vinte e seis) critérios para a metodologia combinada de Analytic Hierarchy Process (AHP) e a Análise Benefício-Custo (ABC), submetidos em matrizes de comparação para avaliação de 9 (nove) especialistas. Os critérios e suas respectivas métricas de três valores foram definidos para contribuir com a aplicação dos dados na ferramenta ABC de Processos Construtivos de Infraestrutura (ABCINFRA). A ferramenta contribui com a geração de relatório de avaliação individual de cada processo construtivo para cada recurso da sustentabilidade em ambas as classes de benefício/vantagem e custo/desvantagem. A aplicação do modelo no processo construtivo da Vila Criativa, Vila Feliz, permitiu a validação dos critérios técnicos, ponderação dos especialistas, determinação de pontos críticos e toda a construção da ferramenta através dos métodos combinados, contribuindo para tomada de decisão do gestor na aplicação dos recursos públicos conectados com o propósito da sustentabilidade e mobilidade. A ferramenta permitiu
determinar que o processo construtivo objeto de estudo minimizou os custos/desvantagens e maximizou os benefícios/vantagens, sendo viável para a cidade/pessoas, principalmente no recurso social que teve desempenho de 100% em ambas as classes, seguido pelo recurso econômico e por último o recurso ambiental. Dessa maneira, o trabalho atendeu o objetivo principal e específicos e proporcionou contribuição científica com definição de critérios e métricas de desempenho técnicos através da ferramenta de processamento de dados ABCINFRA que entrega a análise quantitativa do AHP e pontos críticos e, pode ser utilizada também, pelos gestores/tomadores de decisões públicas direcionadas à processos construtivos. Sugere-se, como trabalhos futuros, a aplicação do modelo ABCINFRA, em diferentes cidades, contribuindo para novas comparações e análises. E a ampliação dos especialistas, representando os diversos
estados brasileiros.

Esta pesquisa propôs o estudo de um processo da área da saúde por meio da modelagem de processos e de decisões. A modelagem de processos e de decisões aplicada à área da saúde pode auxiliar em diversos fatores, incluindo a verificação de pontos de controle e de rastreabilidade, os quais diminuem os riscos para a saúde do paciente e aumenta a qualidade do serviço prestado. O objetivo principal desta pesquisa foi descrever a lógica de um processo de tratamento medicamentoso de oncologia, de ponta a ponta, de modo a indicar os seus pontos de controles e descrever a lógica das decisões realizadas em pontos críticos deste processo. A pesquisa também apresentou alguns objetivos específicos que são detalhados na introdução. Na fundamentação teórica, os termos utilizados durante a pesquisa foram esclarecidos, de modo que se pesquisou os temas relacionados à modelagem de processos e de decisões, assim como a associação na área da saúde. Para a condução científica desta pesquisa, foi utilizado o método de modelagem. Este trabalho apresentou a criação dos modelos de processo de negócio e de decisões relacionados ao tratamento medicamentoso de oncologia por meio da utilização das notações Business Process Model and Notation e Decision Model and Notation. Além disso, visou destacar os controles mapeados no processo e abordá-los utilizando a ferramenta 5W1H. O modelo criado em BPMN foi exposto à aplicação de algumas diretrizes de compreensibilidade, avaliando quais delas foram seguidas pelo modelo e o trabalho que foi realizado para adaptar o modelo ao cumprimento de outras. Foi aplicado um método de verificação e validação de modelos diagramáticos o qual ainda se encontra em desenvolvimento e será detalhado durante esta pesquisa. Por fim, este trabalho concluiu que a notação BPMN foi eficaz ao mapear o processo de tratamento oncológico, demonstrando os controles já estabelecidos e os riscos detectados no processo. Ainda, foi discutida a aplicação da notação DMN e a sua relação com a notação BPMN, a qual mostrou dificuldade em ser aplicada em processos com decisões altamente personalizadas.

Existem muitos métodos de Modelagem e Simulação disponíveis na literatura, que são comumente utilizados em projetos de Simulação a Eventos Discretos (SED). No entanto, a maioria destes métodos tem seu foco na construção de modelos computacionais. Isso faz com que as etapas de definição do problema e análise de resultados apresentem oportunidades de melhoria, uma vez que são pouco exploradas. Uma das formas de suprir tal lacuna é incorporar métodos alternativos a SED. Nesse sentido, a integração do método Lean Six Sigma (LSS), baseado no formato Define, Measure, Analyze, Improve e Control (DMAIC), juntamente com o método de SED, tem demonstrado resultados positivos em diversas áreas de aplicação. No entanto, a literatura científica apresenta poucos estudos abordando essa integração. Diante desse contexto, o presente trabalho tem como objetivo propor um framework que permita a integração de um método robusto e sistemático de resolução de problemas (LSS) com uma ferramenta de modelagem e simulação (SED), visando a execução mais assertiva e eficaz de projetos de simulação a eventos discretos. Para atingir esse objetivo, foi realizada uma revisão sistemática de literatura (RSL) com o intuito de reunir informações no sentido de entender o estado da arte a respeito dos temas abordados, descobrir o foco nos trabalhos (SED ou LSS), a maneira como estavam estruturados, a forma como eram utilizados e quais as principais ferramentas envolvidas nesse processo, em quais fases do DMAIC os modelos de SED eram aplicados e por fim, os principais elementos encontrados em trabalhos que apresentavam algum tipo de framework. Dos trabalhos analisados, apenas sete propuseram um framework integrado, sendo todos eles avaliados para identificar tendências passadas e futuras das principais práticas apresentadas. Com base nessas análises, foram estabelecidas associações entre os conceitos dos dois métodos de forma a relacionar os objetivos comuns em uma mesma etapa. Assim, o framework em sua versão inicial foi desenvolvido e posteriormente submetido a uma avaliação por meio de um questionário online, respondido por especialistas nas áreas de SED e LSS, com o propósito de ser validado estatisticamente. Após considerações e testes, a versão final do framework foi proposta, representando o produto deste trabalho.

O transporte rodoviário é uma das modalidades de maior impacto na matriz de transportes
internacional. Apesar das suas vantagens de flexibilidade e disponibilidade, é um setor marcado pela alta fragmentação. Antigamente, o processo de intermediação dessa cadeia logística era operado por agentes de fretes, ineficiente em tempo e custo. Uma solução para atender às necessidades de agilidade e facilidade são os marketplaces logísticos eletrônicos, definidos por sistemas que permitem as transportadoras anunciarem suas cargas a caminhoneiros em busca de fretes. Todavia, como consequência da facilidade da automação de correspondência entre carga e capacidade, as provedoras de tecnologia desse modelo de negócio estão tendo que lidar com um volume de dados sem precedentes. Dessa variedade, pode-se extrair informações úteis sobre o comportamento dos usuários. Pode-se pontuar que, apesar da sua popularização, a literatura científica sobre os marketplaces logísticos não acompanhou o crescimento. Haja vista dessas oportunidades, este trabalho visa identificar padrões em uma base de dados de anúncio de cargas de um marketplace logístico por meio da clusterização, capaz de auxiliar na tomada de decisão. A pesquisa, seguindo o procedimento do CRISP-DM, obteve os dados de postagem de cargas na plataforma de 2019 a 2021. Empregando o software RStudio, a tendência de clusterização da base de dados foi confirmada e posteriormente implementado o algoritmo
CLARA. A qualidade dos agrupamentos foi avaliada pelo índice Silhueta. Constatou-se que o
grupo mais representativo, no âmbito nacional, pôde ser representado por fretes dentro do
estado de São Paulo, que apresentavam carga completa, percorrendo distâncias de cerca de 500 km e demandando veículos de categoria pesada para o transporte. Já no contexto São Paulo, a partição mais expressiva foi a de fretes lotação, com viagens de pouco mais de cinco horas e que exigiam também veículos de categoria pesada. Associou-se a maior frequência desse tipo de frete aos seus benefícios, a saber, a eficiência em termos de utilização de espaço e recursos. As principais estratégias identificadas, no contexto nacional, consistem no oferecimento às transportadoras que realizam um alto volume de viagens descontos progressivos nos serviços adicionais e a divulgação do marketplace logístico entre os potenciais clientes com interesse específico em serviços de transporte de cargas pesadas e médias distâncias. Pôde-se identificar uma interessante oportunidade de negócio no Acre, em que a empresa poderia aumentar a sua atuação, dando o suporte nessa região do Brasil em que os fretes rodoviários não são tão recorrentes; bem como incentivar o uso da plataforma no estado de São Paulo para a postagens de cargas fracionadas, apresentando as vantagens também para os que detêm veículos de
pequeno porte. Conclui-se que o CLARA trouxe resultados satisfatórios, diminuindo a
complexidade computacional de uma base de mais de três milhões de entradas e revelando
grupos de dados como uma oportunidade de crescimento da plataforma. Contudo, houve
sobreposições de estruturas claramente avistadas como distintas nos gráficos de dispersão.

É importante planejar estrategicamente uma otimização dos recursos dentro de instituições de ensino, além de buscar a melhoria contínua da qualidade dos serviços prestados e uma gestão estratégica dos principais requisitos relacionados às dimensões de ensino, pesquisa e extensão. O Planejamento Estratégico (PE) é empregado como forma de auxiliar no delineamento de objetivos e metas futuras, assim como na tomada de decisões para a garantia do monitoramento, controle e organização estratégica, podendo utilizar-se recursos como missão, visão, valores, Mapa Estratégico e Análise SWOT. Em Instituições de Ensino Superior (IES), existe uma necessidade em desenvolver um PE eficaz, eficiente e efetivo, que seja capaz de se alinhar com o planejamento orçamentário e estar sempre preparado para se adaptar frente a possíveis alterações orçamentárias e questões políticas, sendo considerado como obrigação legal segundo a Constituição Federal de 1988, decretos e leis. No Brasil, o planejamento, orientação, coordenação e supervisão de toda a Política Nacional de Educação Superior é responsabilidade da Secretaria de Educação Superior (SESu), a qual necessita da formalização e sistematização de um PE próprio. Partindo desta premissa, este trabalho possui como objetivo principal avaliar as ações realizadas durante o desenvolvimento do Planejamento Estratégico da SESu de modo a identificar os meios de condução, aplicação e acompanhamento propostos para a Secretaria visando atender todos os requisitos necessários em concordância com as diretrizes do Ministério da Educação (MEC). Diante desse contexto, foi empregado o método de estudo de caso, utilizando-se como instrumento de coleta de dados entrevistas e reuniões remotas. Dentre os principais resultados, foi possível acompanhar a condução das ações desenvolvidas em todas as etapas executadas para o PE da SESu, realizar um comparativo com o que foi executado no PE do MEC e o que foi proposto pelo Guia Técnico de Gestão Estratégica, buscar identificar possíveis mudanças e alterações provocadas pela transição governamental, além de modelar o processo da elaboração do planejamento utilizando a notação Business Process Model and Notation (BPMN) e analisar a compressibilidade do modelo.

Realizar previsões acuradas é de suma importância para diversas áreas do conhecimento, como Economia, Gestão, Engenharias, Estatística etc. Existem várias abordagens para se realizar previsões: análise de séries temporais, análise de regressão, redes neurais artificiais etc. Contudo, um cuidado que todo pesquisador ou analista deve ter ao aplicar qualquer uma das referidas técnicas é o cuidado com o overfitting – que ocorre quando um determinado modelo possui tantos parâmetros que se ajusta bem ao conjunto de treino, mas prevê muito mal o conjunto de teste. Recentemente, técnicas de combinação de modelos estão em voga, uma vez que comprovadamente o ensemble de modelos faz com que as métricas de previsão sejam melhores. Entretanto, o problema do overfitting ainda pode estar presente nestes casos. Para contornar este problema, esta tese sugere a aplicação de um passo intermediário entre a seleção de modelos e a otimização dos pesos que é a utilização de um modelo de Análise por Envoltória de Dados adequado à presença de variáveis fracionadas para não ferir o pressuposto de convexidade. Para analisar este método, esta tese aplicará modelos de Box & Jenkins. Criam-se, portanto, Decision Making Units (DMUs) por meio de um Arranjo Fatorial Completo, modificando os parâmetros computacionais. Aplica-se a análise de supereficiência e retem-se as 4 DMUs com maiores índices de eficiência para posterior combinação por meio de otimização de Superfície de Resposta no contexto de Delineamento de Misturas. Propõe-se também a aplicação de técnicas estatística multivariadas para redução de dimensionalidade, a fim de tornar o problema computacionalmente menor. Para validar o método proposto, foi criado um estudo de simulação, comparando os resultados com o método Naive. A simulação mostrou que o método proposto nesta tese apresenta em média melhores resultados. Por fim, o método foi aplicado em séries de demanda de energia elétrica do Brasil e suas cinco regiões.

Sob a influência do desenvolvimento tecnológico, os sistemas reais estão tendo um aumento expressivo quanto ao seu tamanho e à sua complexidade. Diante de um contexto de avanços tecnológicos, a simulação mantém sua relevância científica, servindo de apoio à tomada de decisões empresariais. Por meio da simulação, sistemas reais, e suas idiossincrasias, são analisados e aperfeiçoados. Durante um projeto de simulação, o especialista precisa tomar uma série de decisões, o que inclui a definição do nível de detalhamento do modelo. Além disso, na fase de desenvolvimento do modelo computacional, o especialista também precisa decidir sobre qual abordagem de simulação a ser utilizada. Em meio às decisões deste especialista, um dilema emerge: os sistemas reais estão progressivamente se tornando maiores e complexos em função do progresso tecnológico; mesmo com os avanços tecnológicos, a literatura científica afirma que um modelo computacional é uma abstração da realidade e ele deve ser o mais simples possível. No contexto deste dilema, a presente tese tem como objetivo geral aprofundar as discussões sobre a introdução de maior nível de detalhamento em modelos computacionais, considerando as abordagens Simulação a Eventos Discretos (SED) e Simulação Híbrida (SH), id est, abordagem SED combinada à abordagem Simulação Baseada em Agentes (SBA). A necessidade em aprofundar estas discussões gerou o método iDAV, método utilizado para mensurar modelos computacionais. Com a aplicação do método iDAV, constatou-se que os modelos discretos são mais simples de serem desenvolvidos quando o nível de detalhe é menor. Por outro lado, quando o escopo e o nível de detalhamento são aumentados, os modelos híbridos mostram-se mais adequados.

A grande população de idosos tem naturalmente resultado no aumento do número de cirurgias ortopédicas, como artroplastias de joelho e quadril. Em países em desenvolvimento, o crescimento na demanda por esse tipo de cirurgia já é uma realidade e consequentemente realça a necessidade do desenvolvimento de tecnologias de manufatura por usinagem que atendam aos requisitos de qualidade da prótese. O aço inoxidável austenítico ABNT 316L é usado na fabricação de próteses articulares e, apesar de considerado um material de baixa usinabilidade, é uma alternativa econômica em relação à aplicação de outros biomateriais como ligas de titânio e cerâmicas. Nesse contexto, esta tese apresenta a otimização no torneamento de cabeças femorais para uma prótese total de quadril, comparando-se duas geometrias diferentes de ferramentas: formato ISO redonda e rômbica. Para tanto, utilizou da metodologia de superfície de resposta e do projeto de parâmetros robustos para modelagem e otimização das principais respostas do processo: rugosidade e esfericidade. Os experimentos foram conduzidos com base em um arranjo combinado considerando três variáveis de controle e duas variáveis de ruído. Como variáveis de controle foram estudados: velocidade de corte, avanço e profundidade de usinagem; e como variáveis de ruído foram considerados: comprimento fixado do corpo de prova e vazão do fluido de corte. Como características de qualidade, foram analisados o acabamento superficial e a esfericidade das cabeças femorais, por meio, respectivamente, da rugosidade média e do desvio de circularidade total. A otimização robusta foi conduzida pela combinação de dois métodos: erro quadrático médio e interseção normal à fronteira. De forma que a formulação do problema de otimização visou a minimização da rugosidade no processo de torneamento do aço inoxidável ABNT 316L, limitando-se a esfericidade a 10 μm. Os resultados evidenciaram que a ferramenta rômbica é a escolhida quando deseja-se atingir, simultaneamente, componentes com a melhor qualidade superficial e menor desvio de forma. Por fim, pelos experimentos de confirmação, foi possível constatar a robustez das soluções ótimas em relação aos efeitos das variáveis de ruído.

O torneamento é um dos processos de usinagem mais utilizados na indústria. Sua grande
aplicação faz com que cada vez mais estes processos sejam utilizados para a produção de
peças de alta qualidade, buscando associar eficiência, precisão e produtividade. Os desafios
de se obter um acabamento de alta precisão são ainda maiores se o torneamento interno
for aplicado em materiais modernos como polieteretercetona (PEEK). Para alcançar as
melhores condições de processo, os modelos preditivos devem ser estimados e a otimização
deve ser realizada. Este trabalho apresenta uma abordagem de aprendizado estatístico
para modelagem e otimização do processo de torneamento interno em tubos de PEEK.
A rugosidade (Ra) e os desvios de circularidade (Ront) foram medidos para quantificar
a qualidade do furo. Considerado um importante indicador de usinabilidade, a força de
corte (Fc) também foi medida. A velocidade de corte (vc), taxa de avanço (f) e posição
de fixação da peça na placa (fp) foram consideradas como parâmetros de entrada. Para
modelagem, um procedimento de aprendizado foi proposto considerando regressão de
superfície de resposta polinomial, métodos aditivos generalizados, métodos baseados em
árvores, regressão de vetores de suporte e o reforço extremo de gradiente. A validação
cruzada foi aplicada para aprendizado e seleção de modelos, incluindo abordagens k-dobras
e bootstrap. Os resultados apontaram que o modelo de reforço extremo de gradiente foi
o método que apresentou melhor capacidade de previsão. Para Ra os resultados finais
das métricas de previsão foram RMSE = 0,1395, MAE = 0,1126, e R2 = 1,0000, para Fc,
RMSE = 1,8609, MAE = 0,9311, e R2 = 0,9280, e para Ront, RMSE = 21,3084, MAE =
17,8053, e R2 = 0,6562. A otimização multiobjetivo evolutiva foi realizada considerando
os modelos de reforço extremo de gradiente para rugosidade, circularidade, força de
corte e o modelo determinístico da taxa de remoção de material (MRR). Considerando
o hipervolume, o método NSGA-II foi selecionado para realizar as otimizações de três
objetivos. A abordagem de pseudopeso foi aplicada para selecionar soluções de alto
trade-off, facilitando a escolha em cenários práticos de produção. Para otimização Ra
vs Ront vs MRR, o equilíbrio entre as três respostas foi alcançado com vc mais alto,
f = 0,12 mm/v e fp = 15,14 mm. Para otimização Fc vs Ront vs MRR, o equilíbrio entre
as três respostas foi alcançado com vc = 378,78 m/min, f = 0,10 mm/v e fp = 13,00
mm. A abordagem de aprendizado e as otimizações propostas possibilitaram a obtenção
dos melhores resultados do processo de torneamento interno no PEEK.

A norma ISO 9001 é reconhecida como uma importante alternativa para organizações implementarem seu sistema de gestão da qualidade e gerar vantagem competitiva, sendo a norma mais utilizada em nível mundial, por melhorar a produtividade e eficiência das empresas, proporcionar maior satisfação aos clientes e dinamizar as rotinas organizacionais. Estando atualmente em sua 5ª edição, publicada em setembro de 2015, a norma ISO 9001:2015 representa um marco na história da gestão da qualidade, introduzindo novas abordagens, que resultaram em importantes mudanças e oportunidades. Embora já tenham se passado três anos do processo de transição, uma vez que o prazo de adequação para essa versão se encerrou em 15 de setembro de 2018, a norma ISO 9001:2015 continua sendo um tema em destaque para as organizações e, por se tratar de uma atualização considerada recente, há ainda uma falta de conhecimento sobre seus principais benefícios e dificuldades, sendo um tema que não tem sido tratado intensamente na literatura brasileira. Diante desse contexto, o presente trabalho se propôs a investigar empiricamente o impacto da norma ISO 9001:2015 no Brasil, identificando suas principais motivações, benefícios e dificuldades. Para tanto, foi empregado o método de levantamento (survey), utilizando-se como instrumento de coleta de dados um questionário estruturado autoadministrado por meio da internet e, para a análise de dados, métodos quantitativos, como a análise descritiva, a análise de agrupamento e a análise de sentimento. A pesquisa foi realizada ao longo de três meses e obteve 103 respostas. Os resultados possibilitaram uma série de conclusões a respeito do tema, evidenciando, especialmente, o valor potencial da norma ISO 9001:2015 para as organizações, reconhecendo que a norma está ainda mais alinhada à realidade e às práticas modernas de gestão e a relevância da adição dos novos requisitos, bem como da sua Estrutura de Alto Nível (do inglês High Level Structure - HLS). Foram apresentadas as principais motivações relatadas pelas organizações para implementação/manutenção da norma ISO 9001, que acabam por se manter as mesmas ao longo do tempo; e os benefícios e dificuldades da norma ISO 9001:2015, evidenciando que alguns dos novos requisitos, se destacando, principalmente, o pensamento baseado no risco, foram vistos como benefícios e também como dificuldades. Por fim, os agrupamentos de motivações, benefícios e dificuldades para implementação/manutenção da norma ISO 9001:2015 foram relacionados com o perfil das empresas respondentes, possibilitando observar a existência de associações entre algumas variáveis.

Os índices Cpk, Cpm e Cpmk foram originalmente criados para medir a capacidade dos processos de produzirem itens que atendam às especificações, mas, mais recentemente, eles também têm sido usados para controlar processos. Nessas novas aplicações dos índices Cpk, Cpm e Cpmk, os limites de especificação não são mais limites que decidem se o item está em conformidade ou não, são parâmetros de ajustes que aumentam ou diminuem a velocidade com que o gráfico de controle sinaliza mudanças na média e/ou na variabilidade do processo. Portanto, esta pesquisa propõe o emprego dos gráficos de controle utilizando os três índices de capacidade de processo como alternativa aos gráficos tradicionais de 𝑋̅ e R. Por meio da simulação Monte Carlo comprovou-se que os gráficos Cpk, Cpm e Cpmk são ótimas alternativas ao uso dos gráficos em conjunto 𝑋̅ e R, pois sinalizam, com maior rapidez, mudanças na média, aumentos na variância e as mudanças nas médias combinadas com aumentos na variância.

A competitividade industrial vem aumentando cada vez mais nos últimos anos e uma das alternativas para enfrentar essa competitividade é a utilização das tecnologias da Indústria 4.0, e entre elas, se encontram a Simulação e o Big Data. O Big Data envolve uma grande geração de dados que necessitam interpretação, no qual pode ser interpretado utilizando algoritmos de aprendizado de máquina a partir do aprendizado por reforço, que pode ser em conjunto com a simulação. A simulação computacional é a incorporação do mundo real em um sistema virtual, absorvendo as características fundamentais, e um dos métodos de simulação é a Simulação Baseada em Agentes, no qual o agente é o foco do sistema. Nesse contexto, esse trabalho propõe explicar como é possível integrar o aprendizado de máquina a um sistema de simulação baseada em agentes. Sendo assim, será utilizada uma ferramenta de auxílio ao modelador, mostrando duas formas para realizar essa implementação no software AnyLogic®. A primeira forma será utilizando uma ferramenta externa, o Pathmind, e para isso será criado um sistema que gera caixas de três cores diferentes (vermelho, verde e azul), representado por vetores de forma aleatória. O sistema deverá ser capaz de identificar qual a cor da caixa, sendo o foco na descrição das etapas a serem seguidas para realizar a implementação utilizando essa ferramenta. O teste de eficiência da ferramenta foi dado a partir do número de acertos que a máquina é capaz de realizar, e o resultado encontrado mostrou uma alta eficiência por parte dessa ferramenta. Uma vez que antes da implementação do aprendizado de máquina, o sistema agia de forma aleatória, acertando as cores seguindo a probabilidade estatística de aleatoriedade prevista para esse problema, que era de 12,5%, e após a implementação, o sistema alcançou uma taxa de acerto de 100%, fica evidente a eficiência da ferramenta. A segunda forma será de forma direta no software AnyLogic®, utilizando linguagem de programação Java por meio do algoritmo de aprendizagem por reforço Q-learning, que foi desenvolvido nessa pesquisa. Para isso será utilizado a mesma base do modelo computacional anterior, porém, para essa aplicação serão criadas caixas de cinco cores diferentes (vermelho, verde, azul, branco e preto), e serão representadas por meios de strings, no qual o sistema busca acertar a cor da caixa a partir do aprendizado de máquina utilizando o algoritmo Q-learning e utilizando a matriz de resultado Q. E assim como na forma utilizando a ferramenta externa, a ênfase será na demonstração de todas as etapas a serem seguidas para concluir essa implementação. O sistema novamente se mostrou eficiente sendo capaz de identificar de forma correta em todas as tentativas. Então esse trabalho conseguiu mostrar duas formas eficientes de implementar o aprendizado por reforço no software AnyLogic®, utilizando uma ferramenta externa e de forma direta, no qual a primeira necessita um nível inferior de conhecimento de aprendizado de máquina e programação, se mostrando mais simples, porém, é black box, enquanto da segunda forma é o contrário, exigindo um nível alto de conhecimento de aprendizado de máquina e programação, porém com código aberto.

Critérios de Gini-CAPM e de métricas de Gini-semi-variações são boas opções para compor métodos de seleção de portfólio de projetos. A adequação é ainda maior, principalmente quando se considera o trade-off entre retorno e risco e as covariações na seleção adjacente. Esses métodos podem ajudar significativamente porque possuem coeficientes de risco mais robustos para avaliações de distribuições de probabilidade não normais, que são muito comuns na seleção de portfólio de projetos. No entanto, pesquisas por métodos que atendam às necessidades de seleção utilizando os critérios não são bem-sucedidas, inclusive para projetos de geração de energia solar renovável utilizando painéis fotovoltaicos celulares, que têm se destacado entre as opções. Assim, este trabalho busca ajudar a minimizar a lacuna apresentando métodos de seleção utilizando critérios de Gini-CAPM e de Gini-semi-variações, e com novidades significativas. Avaliações estocásticas de dados históricos e de simulações indicam que as carteiras selecionadas pelos métodos desenvolvidos são opções atrativas para implementações. Essas carteiras possuem expectativas probabilísticas razoáveis do trade-off entre risco e retorno e proteção satisfatória para evitar erros causados por não considerar as covariações no retorno do investimento. Esses são avanços significativos na atual fronteira do conhecimento e provavelmente permitirão incrementos na utilização dos conceitos. Os métodos propostos também apresentam contribuições teóricas em adaptações dos modelos de benchmark, que ajudam a minimizar o gap literário encontrado, além de uma estrutura de classe financeira por considerar a maioria das variáveis do cenário.

Em projetos de simulação a eventos discretos (SED), geralmente, alguns critérios de validação computacional não são definidos de forma assertiva e os fatores humanos não são integrados e considerados na fase de modelagem dos dados de entrada. Uma suposição errônea, assumida durante a etapa da modelagem dos dados de entrada é que os trabalhadores operam a uma taxa imutável. Isso acaba sendo um problema para a modelagem de sistemas produtivos, principalmente, se o processo a ser modelado envolver uma ampla parcela de trabalho manual. Neste contexto, o objetivo desta tese é propor uma equação matemática para integrar três fatores humanos em um projeto de SED. E a inovação desta pesquisa baseia-se na equação matemática proposta, que pretende modelar e integrar os fatores humanos, ritmo circadiano, performance e aprendizagem e aplicá-los por meio da equação em três projetos distintos de SED. A aderência da equação proposta foi verificada com o auxílio de testes de validação, utilizados, de modo a validar o modelo computacional desenvolvido. Portanto, a supracitada equação foi concebida nesta pesquisa para representar o fator humano a partir dos tempos de processamento de cada atividade considerada em cada objeto de estudo. Na etapa metodológica foi apresentada a sistemática concebida na presente tese, e foram planejados seis cenários, CIA, CIB e CIC que não consideram os fatores humanos, ritmo circadiano, performance e aprendizagem. E os cenários CIIA, CIIB e CIIC que consideram, por meio da equação proposta, esses três fatores humanos. Finalmente, foi realizado uma validação quantitativa por meio do teste two-sample t-test e uma validação qualitativa usando o Teste de Turing nos resultados provenientes do modelo computacional. Como conclusão, ficou constatado que a validação do modelo computacional conduzida por meio das duas técnicas, citadas acima, não ocorreu para os cenários CIA, CIB e CIC e, logo, somente ocorreu de forma parcial ou integral, para os cenários CIIA, CIIB e CIIC. Por conseguinte, verificou-se que a validação computacional em um projeto de SED é influenciada quando esses três fatores humanos são considerados e a equação matemática proposta é uma novidade para os pesquisadores da área de simulação a eventos discretos.

O surgimento de feições oleosas no oceano é um desafio para as empresas que realizam o processamento primário de óleo em plataformas offshore. Após a separação do gás, óleo e água presentes no petróleo bruto, parte da água é devolvida aos oceanos com um certo teor de óleos e graxas (TOG). O valor do TOG e de variáveis meteo-oceanográficas, tais como: direção do vento (DV), intensidade do vento (IV), direção da corrente (DC), intensidade da corrente (IC), direção da onda (DO) e o período de pico primário (PP), criam cenários que podem favorecer ou dificultar o aparecimento de feições oleosas. No Brasil, essas feições podem levar a sanções para as empresas caso ultrapassem 500 metros de extensão. Diante disso, o presente trabalho realiza um estudo sobre como tais variáveis influenciam a probabilidade de ocorrência e detecção de feições oleosas via satélite, bem como a sua extensão. Utilizaram-se técnicas de machine learning (random forest, k-nearest neighbors, redes neurais artificiais, regressão logística e support vector machines), análise fatorial, design of experiments (DOE) e o algoritmo de otimização desirability. As principais conclusões do estudo foram: (i) o random forest superou os demais classificadores analisados e um modelo com área sob a curva de Característica de Operação do Receptor (curva ROC) de 0,93 foi obtido; (ii) a metodologia utilizada, combinando os classificadores com as técnicas anteriormente mencionadas mostrou-se satisfatória; (iii) quanto maior os valores de IV, DV e IC, menor a probabilidade de
ocorrência e detecção de manchas de óleo, sendo que quanto maiores os valores de TOG, PP, DO e DC maior esta probabilidade; (iv) variáveis como IC e TOG contribuem positivamente para aumentar a extensão das manchas de óleo, enquanto altos valores de DV, IV e PP reduzem a extensão das feições.

De forma geral, a simulação estocástica consiste em dados de entrada e lógicas, sendo os primeiros as fontes básicas de incerteza em um modelo de simulação. Por essa razão, a modelagem de dados é uma etapa essencial no desenvolvimento de projetos na área. Muitos avanços foram observados nos últimos anos nos programas de simulação e em ferramentas para coleta. Porém, os métodos para modelagem de dados permanecem praticamente inalterados há mais de 30 anos. Em seu dia a dia, praticantes de simulação enfrentam dificuldades relacionadas à escolha de Modelos de Dados de Entrada (MDEs), principalmente devido ao desafio da modelagem de dados não Independentes e Identicamente Distribuídos (IID), o que requer ferramentas específicas e não oferecidas por programas de simulação e seus pacotes de estatísticos. Por essa razão, poucos estudos consideram elementos de complexidade como heterogeneidades, dependências e autocorrelações, subestimando a incerteza do sistema estocástico. Diante dos novos desenvolvimentos na área de Inteligência Artificial, é possível buscar sinergias para resolução desse problema. O presente estudo tem como objetivo avaliar os resultados da aplicação de Redes Adversárias Generativas, ou Generative Adversarial Networks (GANs) para obtenção de MDEs. Tais redes constituem uma das mais recentes arquiteturas de redes neurais artificiais, sendo capazes de aprender distribuições complexas e, com isso, gerar amostras sintéticas com o mesmo comportamento dos dados reais. Para tanto, esta tese propõe um método para Modelagem de Dados de Entrada baseado em GANs (MDE-GANs) e o implementa por meio da linguagem Python. Considerando uma série de objetos de estudo teóricos e reais, são avaliados os resultados em termos de qualidade de representação dos MDEs e realizadas comparações com métodos tradicionais. Como principal conclusão, foi possível identificar que a aplicação de MDE-GANs permite obter MDEs com forte acurácia, superando os resultados dos métodos tradicionais nos casos de dados não IID. Com isso, a presente tese contribui ao oferecer uma nova alternativa para a área, capaz de contornar alguns dos desafios enfrentados por modeladores.

A previsão de séries temporais não lineares é amplamente utilizada em diversas áreas do conhecimento para fazer boas inferências sobre o futuro e apoiar decisões. Muitos exemplos de séries temporais não lineares incluem observações médicas, registros financeiros e dados meteorológicos. A precisão das previsões é determinada considerando o desempenho do modelo em novos dados que não foram usados no ajuste do modelo e o monitoramento dos erros de previsão é essencial para garantir a precisão da previsão. Portanto, esta tese apresenta uma metodologia de previsão de séries temporais não lineares utilizando Redes Neurais e Sinais de Rastreamento para detectar viés e sua responsividade a mudanças não aleatórias na série temporal. Os conjuntos de dados foram gerados de modo a simular diferentes situações com base em séries temporais não lineares, alterando o erro da série; os conjuntos de dados também foram previstos por Rede Neural Artificial, Multilayer Perceptron, e os erros de previsão foram monitorados pelos Sinais de Rastreamento, Cumulative Sum Tracking Signals. Diferente de muitos estudos publicados na área, a metodologia de Planejamento de Experimentos foi aplicada para avaliar os sinais de rastreamento com base no número médio de observações. Em seguida, a metodologia foi aplicada em dados baseados em óleo e graxa total e comparada com a aplicação de outras metodologias tradicionais. Os resultados mostraram que a metodologia de previsão proposta é uma forma eficaz de detectar viés no processo quando um erro é introduzido na série temporal não linear devido à média e ao desvio padrão do erro ter um impacto significativo no Número Médio de Observações. Este estudo contribui para uma discussão sobre a metodologia de previsão de séries temporais, uma vez que esta nova técnica pode ser amplamente utilizada em diversas áreas para melhorar a precisão das previsões.

O aço inoxidável duplex pertence a uma classe de materiais com baixa usinabilidade por apresentar alta taxa de encruamento; baixa condutividade térmica e alta ductilidade, o que representa um grande desafio na fabricação de componentes, principalmente no processo de fresamento de topo. A otimização é uma alternativa viável para determinar os melhores parâmetros do processo e obter maiores valores de produtividade com sustentabilidade e qualidade. A presença de variáveis de ruído é um complicador adicional durante a usinagem desse material. Sua presença provoca um aumento de variabilidade durante o processo, porém, seu efeito pode ser atenuado ao se empregar métodos de modelagem robusta. Esta tese tem como objetivo apresentar a otimização robusta multivariada no fresamento de topo do aço inoxidável duplex UNS S32205. Os ensaios foram realizados seguindo um planejamento composto central combinando as variáveis de entrada (velocidade de corte, avanço por dente, largura fresada e profundidade de corte) e as variáveis de ruído (desgaste do flanco da ferramenta, vazão de fluido e comprimento em balanço). Foi aplicado o conceito de projeto parâmetro robusto, metodologia de superfície de resposta, análise fatorial, a otimização do erro quadrático médio multivariado para fatores robustos e o método da interseção normal à fronteira. A combinação de todas essas metodologias deu origem ao método EQMMFR-NBI. Como resultado da análise fatorial, as variáveis de resposta foram agrupadas em 3 variáveis latentes, sendo a primeira referente às rugosidades Ra, Rq, Rt e Rz (indicador de qualidade); a segunda ao consumo de energia elétrica e emissão de CO2 (indicador de sustentabilidade) e a terceira à taxa de remoção de material (indicador de produtividade). A otimização robusta multivariada foi realizada considerando os indicadores de sustentabilidade e produtividade, enquanto o de qualidade foi usado como restrição ao problema de otimização não linear. Ao aplicar o método EQMMFR-NBI, soluções ótimas de Pareto foram obtidas e uma fronteira equiespaçada foi construída. Os ensaios de confirmação foram realizados utilizando o arranjo L9 de Taguchi. Os resultados mostraram que os setups ótimos encontrados foram capazes de neutralizar a influência das variáveis de ruído nas variáveis de resposta, comprovando uma boa adequação da proposta e da aplicação do método.

Devido ao rápido avanço da doença por Covid-19 e sua disseminação em nível global, o novo coronavírus impactou expressivamente as atividades diárias das pessoas e criou um cenário sem precedentes, uma vez que, várias medidas foram implantadas como forma de reduzir o contágio e disseminação da doença pela Covid-19. Deste modo, um aprofundamento teórico sobre as variáveis sociais que podem influenciar na disseminação da doença, é importante para que as medidas de controle à Covid-19 sejam efetivas tanto no momento atual, quanto no futuro. Portanto, o trabalho tem como objetivo avaliar o impacto do padrão de viagens, aspectos de uso do solo e socioeconômicos na distribuição espacial dos casos de Covid-19. A metodologia é composta por modelagem com a utilização dos métodos de Ordinary Least Squares (OLS) e Geographically Weighted Regression (GWR). Foi realizado um estudo de caso em São João del Rei, um município de médio porte no estado de Minas Gerais. Inicialmente foi desenvolvido um estudo descritivo e espacial nas cidades de Itajubá e São João del Rei, ambas cidades de médio porte localizadas em Minas Gerais, como forma de avaliar como a pandemia por Covid-19 impactou nos deslocamentos e atividades diárias de seus habitantes, como também o impacto gerado na segurança pública e viária. Para isso foram utilizados dados de uma pesquisa sobre as atividades diárias da população antes e durante a pandemia aplicada em 2020 nas duas cidades, dados de acidentes de trânsito e assaltos em vias públicas coletados junto às Polícias Militares de cada cidade. Foi possível identificar que existem associações entre as variáveis sócio demográficas e o local de realização da atividade principal durante a pandemia por Covid -19 dos respondentes através da aplicação do teste Qui-quadrado de Pearson. Por meio de uma análise exploratória identificou-se nas duas cidades uma redução percentual da utilização do ônibus como meio de transporte, um aumento dos deslocamentos de curta duração de até 10 minutos, como também uma redução das frequências de acidentes e assaltos em vias públicas durante o período de análise, para as duas cidades. Na cidade de São João del Rei, a amostra com os dados apresentou melhor distribuição espacial e as informações sobre o número de casos de Covid-19 estavam disponibilizadas à toda população, possibilitando um estudo mais aprofundado com análise estatística, utilizando os métodos OLS e GWR com as variáveis determinadas para a cidade de São João del Rei. Os resultados mostram uma forte associação entre o número de casos de Covid-19 e diversas variáveis do padrão de deslocamento, socioeconômicas e uso do solo. A abordagem GWR mostrou-se uma ferramenta importante para explicar a distribuição espacial dos casos de Covid-19 no município, apresentando na maioria dos casos um melhor ajuste do que o método OLS. O estudo sobre a associação entre variáveis sociais e a propagação de doenças foi importante e continua sendo necessário. O resultado serve como subsídio ao planejamento da mobilidade urbana com medidas voltadas à segurança sanitária e atendimento da população durante e após esse período de crise, e assim fazer uso mais eficiente dos recursos públicos com vista ao desenvolvimento sustentável.

A importância do setor de saúde é indiscutível e, em tempos de pandemia do Covid-19 e suas incertezas, faz-se ainda mais crucial a aplicação dos conhecimentos de Engenharia de Produção em estudos que possam promover melhorias e maior compreensão dessa área. É realizado um estudo sobre o projeto de layout de setores hospitalares, realizado sob a ótica da integração de três ferramentas: o Systematic Layout Planning, Lean e Simulação de Eventos Discretos. A primeira, utilizada para auxiliar problemas de setores hospitalares, apresenta um roteiro para o projeto de layout ou mesmo sua alteração. A segunda, traz o pensamento enxuto e seus conceitos aplicados no cuidado com a saúde. E a última, permite que sejam realizadas múltiplas análises relacionadas à saúde, sem risco real e com baixo custo. A pesquisa propôs construir um roteiro, baseado nesta integração, onde são descritas cada uma de suas etapas e apresentadas como elas foram utilizadas para o projeto de layout do pronto atendimento de um hospital filantrópico, na região do sul de Minas Gerais. Com a montagem da sistemática para o objeto de estudo, buscou-se encontrar resultados que ajudem em uma tomada de decisão mais segura em relação às alterações físicas. Sendo assim, na etapa final de sua aplicação, foram testadas alternativas de layout para três níveis de demandas possíveis para o futuro. Foram analisados como parâmetros de interesse: o lead time, o tempo de espera e o número de atendimentos. Encontrou-se que, dependendo da variação da demanda, pode-se acrescentar processos ou então mudar alguma atividade para que se possa dividir a carga de trabalho, reduzir desperdícios de movimentação e de espera e utilizar melhor os recursos humanos. O deslocamento do paciente sem acompanhamento permite minimizar o desperdício de movimentação do médico. A inserção da triagem no layout atual não se mostra vantajosa, visto que o número de atendimentos passa de uma média de 25 para 28 pacientes por dia, com grandes aumentos nos valores dos parâmetros de interesse. Já o cenário que tem a maior capacidade de atendimentos diários, quando comparado com o layout anterior, tem um aumento pequeno nos parâmetros que é justificado por conseguir atender em média 30 pacientes a mais por dia. O guia foi utilizado para estudar as propostas de alteração física do setor de interesse, permitindo analisar o estado atual do pronto atendimento e quais são as possíveis alterações de layout cabíveis e suas implicações, bem como quando devem ser feitas.

Previsões de séries temporais financeiras são um desafio devido a sua não linearidade e natureza caótica. Nas últimas décadas, muitos pesquisadores e investidores estudaram métodos para melhorar as análises quantitativas. No campo da inteligência artificial, técnicas sofisticadas de aprendizado de máquina, como a aprendizagem profunda, apresentaram melhor performance. Nesta dissertação, um sistema de negociação automatizado, um algotrading, para prever as tendências futuras dos preços do índice de ações Ibovespa é apresentado e avaliado. Usando um agente baseado em LSTM (Long Short-Term
Memory) para aprender padrões temporais dos dados, o algoritmo dispara negociações automáticas de acordo com os dados históricos, indicadores de análise técnica e gerenciamento de risco. Inicialmente, foram desenvolvidas cinco estratégias distintas utilizando o algoritmo LSTM como base, em seguida, foi selecionado o modelo que reportou a melhor performance. Durante os testes experimentais, foi possível demonstrar que a utilização de Trading Strategy e gerenciamento de risco ajudaram a minimizar perdas e reduzir custos operacionais, que possuem influência direta na rentabilidade. Posteriormente, o modelo que obteve melhor resultado, o LSTM-RMODV, foi submetido à diversas melhorias. Entre elas, a implementação das técnicas de Break-even e Trailing Stop e uma série de otimizações do trading strategy. Com isto, foi possível obter um conjunto de parâmetros que trouxe melhores resultados ao ATS (Automated Trading System), dando origem ao novo modelo denominado Algo-LSTM. Em última etapa, a avaliação do slippage permitiu inferir que a longo prazo o impacto do slippage em condições razoáveis de mercado não é significante para o resultado final. Por fim, os resultados demonstraram que o método proposto, o Algo-LSTM, apresenta melhor desempenho quando comparado a outros métodos, incluindo a técnica buy-and-hold. O método proposto também funciona em condições de bear ou bull market, apresentando uma taxa sobre a rentabilidade líquida com base no capital investido de 208,23% em 2019 e 112,81% em 2015. Ou seja, apesar da baixa acurácia, o algoritmo é capaz de gerar retornos consistentes quando considerados todos os custos de transação e imposto de renda devido.

Uma série temporal é definida como uma coleção de observações de uma variável ao longo do tempo, cuja ordem dos dados é de fundamental importância devido a dependência entre estes valores consecutivos. A análise destes dados, e o entendimento desta correlação, é um importante instrumento no entendimento de fenômenos em diversas ciências, como Economia, Engenharias e Gestão de Operações, onde preços, demandas e valores são estas variáveis. A modelagem desta sequência de dados proporciona a sua utilização no objetivo de, com base nos dados históricos, realizar previsões para períodos futuros. Esta relação consecutiva pode ser considerada complexa e, não incomum, não lineares. O uso de Redes Neurais Artificiais tem se provado cada vez mais eficaz em estabelecer reconhecimento de padrões, modelagem e a previsão de valores futuros. Os programas estatísticos disponíveis no mercado disponibilizam ferramentas de uso amigável e de resultados demonstrados em diversos científicos disponíveis em publicações, porém o número de fatores e níveis que são disponibilizados para utilização durante o treinamento das Redes Neurais Artificiais, o que pode nos apontar a necessidade de centenas de anos para executarmos todas as combinações possíveis. Neste estudo a metodologia estatística de Delineamento de Experimentos (Design of Experiments - DOE) é aplicada com o propósito de determinar os melhores parâmetros de uma Rede Neural Artificial para a previsão de séries temporais não lineares e, assim, reduzir significativamente o tempo necessário para se apontar a escolha da melhor Rede Neural Artificial capaz de resolver nosso problema de previsão. Ao invés de utilizarmos a técnica mais comum de treinamento de uma Rede Neural Artificial, ou seja, o método empírico, o DOE é proposto para ser a melhor metodologia. A principal motivação para esta dissertação foi a previsão de séries temporais sazonais não lineares - que está relacionada com muitos problemas reais, tais como carga elétrica de curto prazo, preços diários e retornos, consumo de água, etc. Um estudo de caso é apresentado. O objetivo foi cumprido quando se comprovou atingir resultados de erros, entre previsão e valor real, menores para a Rede Neural Artificial do que o erro alcançado com o modelo.

A batata frita é um dos snack foods mais consumidos em todo o mundo. O tamanho do mercado global de batatas chips atingiu um valor de 31,2 bilhões de dólares em 2020, sendo considerado um dos alimentos mais importantes na indústria mundial de petiscos. O principal problema que acompanha o processo de fabricação desse produto é o alto teor de lipídios presente no produto final, que pode causar aumento dos níveis de pressão arterial e colesterol no sangue. Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo a otimização do processo de fritura de batatas-palha por imersão em óleo. Assim, pretendeu-se identificar a combinação ótima dos parâmetros deste processo, proporcionando melhores resultados para as características do produto, sendo elas, o teor de umidade, teor de lipídios e coloração. Nesse contexto, pretendeu-se também minimizar o tempo de ciclo do processo. Os parâmetros do processo analisados foram: temperatura de operação, duração do processo de fritura e duração do escoamento do óleo após a fritura. Foram utilizadas batatas da espécie Solanum tuberosum (batata-inglesa) da variedade Asterix, em conjunto com óleo vegetal de palma. Para realizar o planejamento dos experimentos, coleta dos dados e análise dos experimentos foi utilizada a Metodologia da Superfície de Resposta. A otimização do modelo foi realizada utilizando o método do Erro Quadrático Médio Multivariado. Ao fim do trabalho, foi possível obter os valores ótimos das variáveis analisadas de 171,38 °C para temperatura de operação, 4,13 min para duração do processo de fritura e 32,27 s para duração do escoamento do óleo. Os valores ótimos obtidos para as respostas foram de 3,00% para teor de umidade, 29,57% para teor de lipídios, 1,75 para diferença total de cor e 280,05 s para o tempo de ciclo.

A Engenharia Kansei é uma metodologia de desenvolvimento de produtos introduzida pelo
professor Mitsuo Nagamachi no Japão, em 1970, que busca traduzir o Kansei (impressões,
sentimento e demandas emocionais) dos usuários, permitindo o desenvolvimento de novos produtos e satisfazendo às necessidades dos consumidores. Nesse contexto, esta dissertação apresenta os resultados de uma pesquisa de natureza aplicada, utilizando a abordagem quantitativa, com o objetivo de identificar quais são as dificuldades encontradas durante o processo de implementação desta metodologia, avaliar o grau destas dificuldades e como elas se relacionam. A contribuição da pesquisa se dá no tocante à melhoria de performance, melhoria do design do produto, menor desperdício, aumento da qualidade e sucesso de produtos Kansei, além de proporcionar à comunidade acadêmica e aos profissionais da área o conhecimento a respeito das principais dificuldades que possam ocorrer durante a implementação da metodologia. Para alcançar o objetivo proposto, após uma revisão sistemática da literatura abordando o Processo de Desenvolvimento de Produtos e seus Fatores Críticos de Sucesso (FCS), além da metodologia Engenharia Kansei e suas etapas genéricas, foram identificados os autores principais de artigos acerca do tema Engenharia Kansei nas plataformas Web of Science e Scopus, localizadas no portal de periódicos da CAPES. Posteriormente, através de uma survey, foi questionado a autores o grau de dificuldade encontrado para aplicação de cada etapa da metodologia e com relação aos FCS. Primeiramente a amostra dos respondentes foi analisada quanto à presença de outliers usando o método multivariado de distância de Mahalanobis, retornando a exlusão de cinco respondentes. Nagamachi, criador da Engenharia Kansei e um segundo respondente experiente da Engenharia Kansei afirmam que a implementação da metodologia não apresenta dificuldades, porém através da análise de concordância (Coeficiente de Kappa) com os demais respondentes da amostra verificou que estes não concordam com os dois autores, indicando que há dificuldade em etapas específicas do processo de implementação da metodologia. Investigando um grupo que realizou a implementação dentro do ambiente empresarial com um segundo que realizou fora, por meio do teste de Mann-Whitney, foi observado que não houve diferença estatisticamente siginificativa que mostrasse a diferença dos dois grupos com relação à dificuldade de implementação da metodologia. Finalmente, através da Análise Fatorial Exploratória (AFE), das 28 variáveis iniciais foi possível a redução em 15 variáveis (8 Variáveis Externas e 7 Variáveis Metodológicas). Composto por três fatores, as Variáveis Externas formaram: “Liderança e Estrutura”, “Equipe de Desenvolvimento” e “Importância do Produto”. Para as Variáveis Metodológicas formaram-se dois grupos, denominados “Avaliar e Criar” e “Planejar e Validar”. Desta forma, pode-se concluir que os fatores formados mostram de forma mais adequada às dificuldades de implementação da metodologia percebida pelos respondentes, permitindo diagnosticar com mais precisão estas dificuldades antes de iniciar o projeto de desenvolvimento do produto
Kansei.

O advento tecnológico proporcionou a ascensão da coleta de dados em empresas, governos e diversos segmentos industriais. Nesse aspecto, técnicas que buscam realizar agrupamentos e discriminação de conglomerados são amplamente empregadas em dados que apresentam múltiplas variáveis, trazendo a necessidade de se utilizar ferramentas específicas, que contemplem a estrutura de variância-covariância existente. Com base nisso, esse trabalho apresenta uma proposta para aprimorar o poder discriminatório de regiões de confiança na formação e estimação de agrupamentos ótimos, utilizando técnicas multivariadas e experimentais para extrair informações de maneira otimizada em conjuntos de dados correlacionados. Como método multivariado exploratório, utilizou-se a análise fatorial, calibrando a rotação de cargas fatoriais através do arranjo de misturas e, em seguida, aglutinando as funções de variância total explicada pelo erro quadrático médio. A otimização dessa etapa é realizada através do algoritmo de programação quadrática sequencial. Conhecendo os escores ótimos, um arranjo fatorial multinível é formado para contemplar todas as combinações dos métodos de ligação e os tipos de análise, buscando encontrar a combinação de parâmetros que apresente a menor variabilidade e que, consequentemente, gere elipses de confiança com melhor discriminação entre os grupos. Uma estratégia para analisar os níveis de concordância e a existência de inversões na formação de clusters é proposta utilizando os indicadores de Kappa e Kendall. Motivado pela necessidade de estratégias para classificar subestações diante de fenômenos de afundamento de tensão, que causam quedas na distribuição de energia elétrica, o método foi aplicado em um conjunto de dados reais, representando os índices de qualidade de energia elétrica de subestações localizadas no sudeste do Brasil. Foram encontrados valores ótimos na rotação das cargas fatoriais e definiu-se a parametrização “Ward e análise de covariância” como as estratégias ideais para criar os clusters nesse conjunto de dados. Assim, gerou-se conglomerados de baixa variabilidade e elipses de confiança precisas para estimar os padrões de afundamentos de tensão, promovendo um melhor poder discriminatório na classificação dos clusters através das regiões de confiança. A análise confirmatória inferiu que o método de ligação “Ward” se mostrou o mais robusto para esse conjunto, mesmo sob influência de perturbações no conjunto original.

Este trabalho apresenta um método de otimização multiobjetivo não-linear para definir pesos ótimos para a combinação de métodos de previsões de séries temporais usadas para a estimação de demanda anual de gás natural. A abordagem de alocação de pesos emprega um arranjo de experimentos de misturas para modelar a relação entre diversas métricas de desempenho de previsão e os pesos atribuídos aos resíduos de previsão dos métodos de séries temporais individuais escolhidos para formar a combinação. Neste trabalho, foram considerados os métodos de Alisamento Exponencial Duplo (DES) e os métodos Holt-Winters aditivo (WA) e multiplicativo (WM). As diversas métricas de desempenho relacionadas à localização, dispersão e diversidade foram modeladas por polinômios canônicos de misturas e, posteriormente, otimizadas individualmente, formando uma matriz Payoff das soluções individuais. Estas soluções foram então agrupadas de acordo com a mínima distância entre os pontos de ótimo e os critérios de Jolliffe, definidos segundo uma análise de componentes principais (PCA), aplicados a cada grupo identificado para uma primeira seleção das métricas não-redundantes (Critérios Payoff-Jolliffe). Às métricas remanescentes, aplicou-se uma análise fatorial (FA) com extração por componentes principais e rotação varimax, armazenando-se os escores rotacionados dos fatores obtidos. Após a modelagem desses escores pela mesma classe de polinômio canônicos de misturas, aplicou-se o método de otimização NBI (Normal Boundary Intersection) modificado pela adição de uma classe de restrições elípticas auxiliares. Para se verificar a razoabilidade da tratativa, confrontou-se o conjunto de resultados obtidos com aqueles proporcionados pelos melhores métodos individuais de previsão, por métodos de combinação tradicionais, pelo método FA-NBI e suas variantes obtidas segundo a aplicação das 3 regras de Jolliffe. Comparando-se também os resultados da aplicação de todos os métodos a um conjunto de teste não utilizado nas etapas de modelagem e otimização (out-of-sample), constatou-se uma destacada eficiência do método proposto neste tese em relação aos demais. Embora os resultados obtidos circunscrevam-se apenas à série estudada, sua adequabilidade pressupõe que quaisquer outros tipos de séries temporais ou combinações de métodos poderiam experimentar melhorias significativas similares quanto à assertividade das previsões geradas.

Antes da pandemia da COVID-19, gestores universitários vinham demonstrando preocupação em identificar fatores que levam os indivíduos a melhor aprender, ou a desistir de um curso ou, ainda, a serem reprovados em uma disciplina. Encontrar respostas a essas questões torna-se mais evidente quando se trata de cursos de graduação em Engenharia, dado que estes apresentam altos índices de desistência. Entretanto, as instituições de ensino superior ainda carecem de protocolos ou, ao menos, de indicadores ou instrumentos que possibilitem aos gestores conhecer esses fatores e os problemas subjacentes para, assim, agir preventivamente ou tomar decisões. Após a adoção do Ensino Remoto Emergencial – ERE e, diante das incertezas e dos novos desafios do ensino on-line, a ausência dessas informações pode comprometer ainda mais a qualidade da oferta de novas ações educacionais a distância. Além disso, o desconhecimento desses fatores inviabiliza um diagnóstico atual sobre os ganhos e os prejuízos que a pandemia tem trazido aos estudantes de Engenharia. Esta tese, portanto, busca identificar quais fatores – aqui denominados de variáveis preditoras – impactaram os processos de aprendizagem de graduandos que cursaram a disciplina Cálculo 2, um dos componentes curriculares que apresenta maior índice de retenção nos semestres letivos iniciais dos cursos de Ciências Exatas. Para isso, foi proposto e testado um modelo preditivo multivariado. A pesquisa foi realizada em uma universidade pública federal brasileira, no segundo semestre de 2020. Participaram do estudo 507 indivíduos, representando 51% da população-alvo. Foram utilizados dados primários (três escalas psicométricas que mediram variáveis psicossociais e contextuais dos alunos, bem como variáveis referentes aos procedimentos de ensino dos professores) e dados secundários (documentos oficiais da instituição envolvida). Fez-se avaliação somativa, com análise pós-fato de resultados. Foram utilizadas técnicas de estatística multivariada e procedimentos metodológicos pautados na psicometria. Após análises, com base no modelo proposto, os preditores que significativamente impactaram a aprendizagem em Cálculo 2 foram: a variável renda familiar, a variável estratégias de aprendizagem autorregulatórias e cognitivas e a variável eventos instrucionais, a qual diz respeito às condições de aprendizagem propiciadas pelos professores durante o semestre letivo. O modelo multivariado desta tese é replicável e pode orientar gestores em futuras decisões sobre a oferta de cursos e disciplinas remotas, em quaisquer campos do conhecimento. O ineditismo deste trabalho é marcado, sobretudo, pela descoberta de novas variáveis que poderão compor futuras escalas psicométricas para avaliar resultados de aprendizagem de alunos de Engenharia em quaisquer disciplinas.