CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de NÃvel Superior / CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / A maioria dos paÃses do globo tem incrementado o uso do gÃs natural, motivados pela necessidade de uma fonte energÃtica mais limpa e polivalente. PorÃm, para se obter os reais benefÃcios do gÃs natural à preciso priorizar o seu uso atravÃs de alternativas que possibilitem alta eficiÃncia energÃtica. Dentre estas alternativas, sÃo destacadas a substituiÃÃo do uso da eletricidade para aquecimento ou resfriamento (eletrotermia), a substituiÃÃo do GLP nas cozinhas e o suprimento de sistemas de cogeraÃÃo. A efetivaÃÃo destas estratÃgias produziria impactos positivos principalmente nos setores residencial e comercial, pois as residÃncias e estabelecimentos comerciais nÃo tÃm acesso ao gÃs natural e nem sequer dispÃem de informaÃÃes acerca das novas tecnologias disponÃveis para operaÃÃo em setores de pequena escala de consumo. Portanto, à fundamental que as distribuidoras de gÃs natural utilizem as infra-estruturas de distribuiÃÃo disponÃveis para facilitar a acessibilidade ao combustÃvel. Como a decisÃo acerca da implantaÃÃo de infra-estruturas de distribuiÃÃo de gÃs natural à de carÃter estratÃgico, o objetivo primordial deste trabalho à elaborar um modelo para minimizar os custos de implantaÃÃo de infra-estruturas para distribuiÃÃo de gÃs natural. Desta forma, foi desenvolvido um modelo matemÃtico utilizando programaÃÃo linear binÃria para apontar quais as infra-estruturas de distribuiÃÃo de gÃs natural devem ser implantadas, de modo a minimizar o custo total. Na resoluÃÃo do modelo foi utilizado o software LINGO 7.0. O modelo proposto foi validado atravÃs de testes em 3 cenÃrios elaborados, demonstrando-se eficiente e flexÃvel, permitindo a obtenÃÃo da soluÃÃo Ãtima mesmo quando sujeito a variaÃÃes dos parÃmetros de entrada. Estas variaÃÃes, representadas pelos cenÃrios elaborados, sÃo situaÃÃes reais que podem acontecer durante a operaÃÃo do sistema de distribuiÃÃo de gÃs natural / Most countries in the world has been increasing the use of the natural gas, motivated by the need of an environmental and versatile energy source. However, to obtain high benefits of the natural gas use, it is necessary to spread its use through alternatives that make possible high energy efficiency. Among these alternatives, the substitution of the electricity use for heating or cooling, and the PLG use in the kitchens, as well as the supply for cogeneration systems must be emphasized. The adoption of these strategies will produce effective economical environmental returns mainly in the residential and commercial sectors, if residences and commercial establishments do have access to natural gas and also information concerning the new available technologies for operation in those small scale consumption sectors. Therefore, it is fundamental that the natural gas dealers provide better acessibility to the distribution infrastructures. Considering that the decision concerning the infrastructures implantation for distribution of natural gas is strategic, the primordial objective of this work is to build a model to minimize the costs of providing of infrastructures for natural gas distribution. For this, a mathematical model was developed using binary linear programming to indicate infrastructures to be implemented which minimize the total supply costs. The software LINGO 7.0. was used to help in the solution of the problem. Three tests of the model were run which present good reults. The model led to optimal solutions even when subjected to variations of the input parameters, proving to be efficient and flexible. These variations, considered in the different sceneries, represent real situations that may happen during the operation of natural gas distribution system

It is very important to reduce products and facilities costs for companies. The actual washing costs minimization problem is analysed in this work. The main aim of this work – to analyse the washing costs minimization problem and develop the application for minimal washing costs finding. Mathematical model of washing costs was created (for this is statistics experiment planning theory used). This model and results of multiregressional analysis were compared.