Orientador: Antonio Batocchio / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-04T09:12:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Georges_MarcosRicardoRosa_D.pdf: 14421475 bytes, checksum: 9b0d8a6e3f4ee6f70d22ca5d2e3ec27f (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: O presente trabalho propõe uma metodologia para conduzir o analista de simulação à criação dos modelos conceituais que são utilizados na simulação de sistema em eventos discretos. A modelagem conceitual é considerada uma das etapas mais importantes e complexas de um projeto de simulação, pois se trata de uma atividade que depende, exclusivamente, da habilidade do analista. Esta metodologia é composta de etapas que são baseadas em princípios gerais sobre modelagem que foram propostos por diversos autores. Algumas considerações sobre a coleta de dados são feitas, incluindo a aquisição do conhecimento e técnicas estatísticas de amostragem a serem utilizadas. Ao final é apresentado um estudo de caso em que a metodologia foi aplicada com sucesso, ilustrando e tomando mais fácil o entendimento da metodologia proposta / Abstract: This work proposes a methodology to lead the simulation analyst during the conceptual models creation which is used in discrete-event system simulation. The conceptual modeling is considered the most important and complex step in a simulation project because this activity depends on the analyst ability exclusively. This methodology is composed by steps which are based on general modeling principIes proposed by many authors. Some considerations about data collection are presented, including knowledge acquisition and statistical sampling techniques. At the end, a case study is shown, making easier its understanding / Doutorado / Materiais e Processos de Fabricação / Doutor em Engenharia Mecânica

Os Sistemas Distribuídos (SDs) tem apresentado uma crescente complexidade no seu gerenciamento, além de possuir a necessidade de garantir Qualidade de Serviço (QoS) aos seus usuários. A Computação Autonômica (CA) surge como uma forma de transformar os SDs em Sistemas Distribuídos Autonômicos (SDAs), com capacidade de auto-gerenciamento. Entretanto, não foi encontrado um processo de desenvolvimento de software, focado na criação de SDAs. Na grande maioria dos trabalhos relacionados, simplesmente é apresentado um SD, juntamente com qual aspecto da CA deseja-se implementar, a técnica usada e os resultados obtidos. Isso é apenas uma parte do desenvolvimento de um SDA, não abordando desde a definição dos requisitos até a manutenção do software. Mais importante, não mostra como tais requisitos podem ser formalizados e posteriormente solucionados por meio do auto-gerenciamento fornecido pela CA. Esta tese foca na proposta de um processo de desenvolvimento de software voltado para SDAs. Com esse objetivo, foram integradas diferentes áreas de conhecimento, compreendendo: Processo Unificado de Desenvolvimento de Software (PU), SDs, CA, Pesquisa Operacional (PO) e Avaliação de Desempenho de Sistemas Computacionais (ADSC). A prova de conceito foi feita por meio de três estudos de caso, todos focando-se em problemas NP-Difícil, são eles: (i) otimização off-line (problema da mochila com múltiplas escolhas), (ii) otimização online (problema da mochila com múltiplas escolhas) e (iii) criação do módulo planejador de um gerenciador autonômico, visando realizar o escalonamento de requisições (problema de atribuição generalizado). Os resultados do primeiro estudo de caso, mostram que é possível usar PO e ADSC para definir uma arquitetura de base para o SDA em questão, bem como reduzir o tamanho do espaço de busca quando o SDA estiver em execução. O segundo, prova que é possível garantir a QoS do SDA durante sua execução, usando a formalização fornecida pela PO e sua respectiva solução. O terceiro, prova que é possível usar a PO para formalizar o problema de auto-gerenciamento, bem como a ADSC para avaliar diferentes algoritmos ou modelos de arquitetura para o SDA. / Distributed Systems (DSs) have an increasing complexity and do not have their management, besides having a quality of service (QoS) to its users. Autonomic Computing (AC) emerges as a way of transforming the SDs into Autonomous Distributed Systems (ADSs), with a capacity for self-management. However, your software development process is focused on creating SDAs. In the vast majority of related works, simply an SD model, along with what aspect of the AC implement, a technique used and the results obtained. This is only a part of the development of an ADS, not approaching from an definition of requirements for a maintenance of software. More importantly, it does not show how such requirements can be formalized and subsequently solved through the self-management provided by AC. This proposal aims at a software development process for the DASs. To this end, different areas of knowledge were integrated, including: Unified Software Development Process (PU), SDs, CA, Operations Research (OR) and Computer Systems Performance Evaluation (CSPE). The proof of concept was made through three case studies, all focusing on NP-Hard problems, namely: (i) off-line optimization (problem of the backpack with multiple choices), (ii) (Problem of the backpack with multiple choices) and (iii) creation of the scheduling module of an autonomic manager, aiming to carry out the scheduling of requests (problem of generalized assignment). The results of the first case study show that it is possible to use OR and CSPE to define a base architecture for the DAS in question, as well as reduce the size of the search space when SDA is running. The second, proves that it is possible to guarantee the QoS of the DAS during its execution, using the formalization provided by the OR and its respective solution. The third, proves that it is possible to use the PO to formalize the self-management problem, as well as the ADSC to evaluate different algorithms or architecture models for the ADS.

[pt] Um importante ramo do estudo de logística é aquele que se preocupa com a otimização da eficiência do uso de recursos de transporte. No segmento de aviação da Petrobras, que transporta cerca de 20 por cento de todos os passageiros offshore do planeta, otimizações são bastante significativas e podem gerar importantes benefícios econômicos (menor custo total), logísticos (maior disponibilidade de recursos), ambientais (menores emissões de gases poluentes) e de segurança (menor exposição aos riscos da atividade). Por estes motivos, é imperativo que se busque formas de aumentar a eficiência do uso das aeronaves contratadas, maximizando sua utilização dentro de limites permitidos por normas de voo offshore, limites de fadiga de tripulantes, limites operacionais dos aeroportos de origem e destino, além de limites de capacidades de cada aeronave. Neste sentido, o objetivo deste estudo é apresentar o desenvolvimento de soluções para redução dos custos da operação aérea, buscando o máximo aproveitamento das aeronaves contratadas, a partir de uma proposta de otimização da programação de voos através da resolução de um resolução de uma formulação de Programação Linear Inteira, que estende um Problema de Múltiplas Mochilas, respeitando as limitações impostas por regulamentação e necessidades operacionais. Foi desenvolvida uma ferramenta computacional e os resultados obtidos a partir deste trabalho foram implementados nas operações da Petrobras e fazem parte do Plano de Resiliência desta empresa. Os ganhos econômicos obtidos representam uma redução de 100 milhões de reais no quinquênio do Plano de Negócios e Gestão 2020-2024, o que comprova o benefício das soluções implementadas. / [en] An important field of the logistics study is one that is concerned with optimizing the efficiency of the use of transport resources. In Petrobras aviation segment, which transports about 20 percent of all offshore passengers worldwide, optimizations are quite significant and can generate important economic (lower total cost), logistical (increased availability of resources), environmental (lower emissions of polluting gases) and safety (reduced exposure to the risks of the activity) benefits. For these reasons, it is imperative to seek ways to increase efficiency in the use of contracted aircrafts, maximizing their use within the boundaries imposed by offshore flight rules, crew fatigue restrictions, operational restrictions of the origin and destination airports, in addition to capacity limits for each aircraft. Hereupon, the objective of this study is to present the development of solutions to reduce the costs of aerial operation, seeking the maximum use of contracted aircrafts, based on a proposal to optimize the flight schedule through the resolution of an Integer Linear Programming formulation that extends a Multiple Knapsack Problem, but within the boundaries imposed by regulations and operational needs. A computational tool was developed and results obtained from this work were implemented in Petrobras operations, and are part of this company s Resilience Plan. The economic gains obtained represent a reduction of USD 27 million in the five-year period of the 2020-2024 Business Plan, which proves the benefit of the implemented solutions.

ANP; FINEP; CAPES; PETROBRAS; MCTI; / Apresentam-se neste trabalho abordagens de solução para a etapa de planejamento do transporte otimizado em uma rede dutoviária real de derivados claros de petróleo. O modelo proposto é o bloco de entrada de uma estrutura de otimização que auxilia no scheduling do transporte de derivados claros de petróleo (derivados de alto valor agregado). A rede dutoviária em questão é composta por 14 áreas (4 refinarias, 2 portos, 6 terminais de distribuição e 2 clientes finais) e 30 dutos bidirecionais interligam essas áreas transportando mais de 35 derivados claros de petróleo. O problema tratado é complexo, portanto utiliza-se da estratégia de decomposição, inicialmente proposta por Boschetto et al. (2010), baseada na integração de diferentes módulos compostos por modelos de Programação Linear Inteira Mista (PLIM) e heurísticas. Essa integração é capaz de resolver o problema proposto, considerando as características particulares da rede. Em síntese, dentre os blocos (módulos) presentes na estratégia, estão os de: (i) planejamento, (ii) Alocação e Sequenciamento; e (iii) Temporização. Soluções são obtidas em tempo computacional reduzido (segundos a poucos minutos) para cenários reais da rede em estudo. Este trabalho é uma evolução do modelo PLIM introduzido por Magatão et al. (2012), levando em conta novas características operacionais, e objetiva detalhar o modelo de planejamento que é responsável pela determinação dos volumes totais que serão movimentados na rede e as rotas que serão utilizadas no transporte. Adicionalmente, faz-se a separação do novo modelo proposto em fases distintas para o estudo do controle das influências e prioridades das variáveis envolvidas no escopo do modelo de planejamento e os reflexos na solução completa do scheduling. Assim, nomeiam-se as duas abordagens propostas de: abordagem em 1 fase e abordagem em 3 fases. O modelo PLIM de planejamento proposto com abordagem temporal contínua toma decisões globais a um nível tático considerando características operacionais para um horizonte de 30 dias. Objetiva-se o balanço de inventário otimizado considerando operações de reversão dos dutos, interfaces entre produtos, operação pulmão/estocagem intermediária, manutenção de tanques (tratamento multíperiodo), degradação, entre outras. As abordagens são comparadas e resultados como a redução do tempo computacional, menores violações de estoque ao final do scheduling e diminuição de operações de reversão são apresentados. / Solution approaches for the planning module of the optimized scheduling of a real-world pipeline network to transport light oil derivatives are presented in this work. The proposed model is the input block of a decomposition strategy which aids the scheduling of products (derivatives with high earned value) transportation. The referred network is composed of 14 areas (4 refinaries, 2 harbors, 2 final clients and 6 depots) and 30 bidirectional pipelines which interconnect those areas transporting more than 35 light oil derivatives. The related problem is complex, thus the proposed model is part of a decomposition strategy, formerly proposed by Boschetto et al. (2010), based on the integration of distinct modules composed of Mixed Integer Linear Programming (MILP) models and heuristics. This integration is able to solve the aforementioned problem, considering all the particular network characteristics. Briefly, among the developed modules are the: (i) Planning, (ii) Assignment and Sequencing and (iii) Timing blocks. Solutions are obtained in a reduced computational time (seconds to few minutes) for real scenarios. This work is an improvement of the MILP model introduced by Magatão et al. (2012), considering new operational characteristics, and it aims to detail the Planning Model which is responsible for determining total volumes that will be transported in the network and the routes that will be required for this transport. Additionally, a division of the new proposed model in distinct stages is made to investigate the control and influence of each variable in both planning and scheduling solution scopes. Therefore, the proposed approaches are defined here as the single-phase approach and the three-phase approach. The continuous-time MILP model gives global decisions at a tactical level taking into account operational characteristics for a 30-day programming horizon. It is intended to reach an optimized mass balance considering operations such as: pipeline reverse flow, contamination between products, surge operation/temporary stock, tank maintenance and degradations. The approaches are compared and results such as computational time reduction, lower inventory violations at the end of the scheduling and fewer pipeline reverse flow operations are presented.

Atualmente, os hospitais se veem obrigados a melhorar sua produtividade. Os centros cirúrgicos, além de ser um dos setores com maiores custos, também é o que mais gera receita dentro de um hospital, dessa forma torna-se extremamente importante o gerenciamento eficiente desse setor. Os métodos de otimização para programação de cirurgias podem ser usados como ferramentas para reduzir filas e ociosidade nos centros cirúrgicos, aumentando sua produtividade. O Problema de Programação de Cirurgias Eletivas com Múltiplos Recursos e Múltiplas Etapas consiste em alocar os recursos às etapas do processo cirúrgico dos pacientes, considerando as diferentes necessidades e rotas de cada paciente e, então, programar essas etapas no tempo respeitando a disponibilidade dos recursos e a sequência das etapas do processo cirúrgico dos pacientes. Esse problema é classificado na literatura como NP-hard e pode ser descrito como um Job Shop Flexível com blocking e função objetivo de minimização do número de pacientes não atendidos e do instante de término da última etapa, o makespan. O Objetivo desse trabalho é propor um modelo matemático e uma heurística construtiva para a resolução desse problema. O modelo matemático Multi-Mode Blocking Job Shop (MMBJS) apresentado em Pham e Klikert (2008) é explorado e algumas melhorias são apontadas neste trabalho. Um modelo matemático de Programação Linear Inteira Mista alternativo é proposto, a fim de reduzir o esforço computacional, ajustar o cálculo do makespan e sugerir uma estratégia de priorização de pacientes. Testes computacionais foram realizados, afim de comparar o modelo MMJBS e o modelo proposto. Para instâncias em que todos os pacientes são atendidos, as soluções encontradas pelo CPLEX para ambos modelos são iguais, porém o tempo computacional necessário para encontrar uma solução ótima é em média 45% menor no modelo proposto. Também foram realizados testes computacionais com objetivo de observar o comportamento do modelo com diferentes configurações de recursos. Para instâncias com 15 pacientes, os testes apontam que o tempo computacional para encontrar a solução ótima é superior a 2h de processamento. Dessa forma, uma heurística construtiva é proposta, com objetivo de gerar soluções factíveis com pouco esforço computacional. A heurística proposta aloca cada etapa do tratamento de cada paciente aos recursos necessários, respeitando as janelas de disponibilidade dos recursos e buscando reduzir a folga no sistema. Um exemplo de aplicação da heurística construtiva é apresentado. As propostas para trabalhos futuros são apresentadas no capítulo final desta dissertação. / For the past few years, hospitals have been forced to improve their productivity, with surgical centers being one of the sectors with higher costs within such organizations, but also the ones that generate the most revenue. Thus, optimization methods for surgical programming are tools that can be used to reduce queues and idleness in these sectors and consequently achieve the aforementioned goals. The \"Problem of Programming Multiple Surgical Resources with Multiple Steps\"consists in allocating the existing resources to each surgery stage that a patient will need to go through, considering the different needs, sequence and specificities of each of them, and then scheduling these steps in time. This type of problem is classified in the current literature as an NP-hard problem, being described as a Flexible Job Shop with blocking and an objective function that seeks to minimize the number of patients not served and the total makespan. The general purpose of this research is to propose a mathematical model and a constructive heuristic for this type problem. The proposed model explores the mathematical model Multi-Mode Blocking Job Shop (MMBJS) presented in Pham and Klikert (2008) suggesting improvements through the use of an alternative Mixed Integer Linear Programming that aims to: reduce the computational effort, adjust the makespan calculation and suggest a strategy of patients prioritization. In order to prove the benefits of the proposed enhancements, computational tests were performed to compare the MMJBS model and the proposed model, identifying that for instances where in which all patients are attended, the solutions found by CPLEX for both models are the same, but with a lower computational time the proposed model (45% average reduction). Also, other computational tests were performed to observe the behavior of the model with different configurations of resources. For instances with 15 patients, the tests indicate that the computational time to find the optimal solution is greater than 2 hours of processing. Thus a constructive heuristic is proposed, it aims to generate feasible solutions with little computational effort. The proposed heuristic allocates each surgery stage of a patient to the necessary resources, respecting the available windows and seeking to reduce the total slack in the system. An example of the application of the constructive heuristic is also presented. At last, future works proposals are presented in the final chapter of this dissertation.

Ser eficiente é um requisito para a sustentabilidade das empresas concessionárias de distribuição de energia elétrica no Brasil. A busca pela eficiência deve estar em harmonia com a melhoria contínua da qualidade, da segurança e da satisfação dos consumidores e das partes envolvidas. O desafio de atender múltiplos objetivos requer que as empresas do setor desenvolvam soluções inovadoras, com a mudança de processos, tecnologia, estrutura e a capacitação das pessoas. Desenvolver um modelo operacional eficiente e uma gestão rigorosa dos custos são fatores-chave para o sucesso das empresas, considerando o contexto regulatório de revisão tarifária que incentiva a melhoria do desempenho. O modelo operacional é definido a partir da organização logística dos recursos para atendimento da demanda de serviços, que define também os custos fixos e variáveis de pessoal (salário, horas extras, refeições), infraestrutura (manutenção de prédios, ferramentas e equipamentos) e deslocamentos (manutenção de veículos, combustível), por exemplo. A melhor alocação e o melhor dimensionamento de bases operacionais possibilitam a redução dos custos com deslocamento e infraestrutura, favorecendo o aproveitamento da força de trabalho em campo, a melhoria do atendimento dos clientes e da segurança dos colaboradores. Este trabalho apresenta uma metodologia de otimização de custos através da alocação de bases e equipes operacionais, com o modelamento matemático dos objetivos e restrições do negócio e a aplicação de algoritmo evolutivo para busca das melhores soluções, sendo uma aplicação de Pesquisa Operacional, no campo da Localização de Instalações, em distribuição de energia elétrica. O modelo de otimização desenvolvido possibilita a busca pelo ponto de equilíbrio ótimo que minimiza o custo total formado pelos custos de infraestrutura, frota (veículos e deslocamentos) e pessoal. O algoritmo evolutivo aplicado no modelo oferece soluções otimizadas pelo melhoramento de conjuntos de variáveis binárias com base em conceitos da evolução genética. O modelo de otimização fornece o detalhamento de toda a estrutura operacional e de custos para uma determinada solução do problema, utilizando premissas de produtividade e deslocamentos (velocidades e distâncias) para definir as abrangências de atuação das bases operacionais, recursos (equipes, pessoas, veículos) necessários para atendimento da demanda de serviços, e projetar todos os custos fixos e variáveis associados. A metodologia desenvolvida neste trabalho considera também a projeção de demanda futura para a aplicação no estudo de caso, que evidenciou a efetividade da metodologia como ferramenta para a melhoria da eficiência operacional em empresas de distribuição de energia elétrica. / Being efficient is a requirement for the sustainability of electricity distribution companies in Brazil. The quest for efficiency must be in harmony with the continuous improvement of quality, safety and satisfaction of customers and all stakeholders involved. The challenge of attending multi-objectives requires companies in the sector to develop innovative solutions with the change of processes, technology, structure and enabling their professionals to drive this. Developing an efficient operational model and a strict cost management are keys for companies to achieve success, considering the regulatory context of tariff reviewing that encourages performance improvement. The operational model is defined from the logistics organization of resources to meet the demand of services, which also defines fixed and variable costs with people/teams (payments, overtime, meals), infrastructure (maintenance of building, tools and equipments) and fleet (maintenance of vehicles and fuel costs), for example. The best allocation and the best design of operational facilities (or operational bases) will reduce infrastructure costs and truck rolls, releasing workforce to attend customers and reducing displacements risks. This work presents a cost optimization methodology through the allocation of operational bases and teams, with the mathematical modelling of business objectives, constraints and using Evolutionary Algorithm to find the best solution, as an application of Operations Research in the field of Facility Location in electricity distribution. The optimization model enables the search for the optimal balance point that minimizes the total cost formed by infrastructure, fleet and people. The Evolutionary Algorithm applied in the model offers optimized solutions through the improvement of sets of binary variables based on genetic evolution concepts. The optimization model also gives detailed information about the operational structure and costs for a given allocation solution, using productivity and displacements (speed, distances) information to define the service regions for each operational base and resources (people, vehicles) needed to attend the demand of services, defining all fixed and variable costs for this. The methodology presented in this paper also considers the future demand of services (forecast), used in a case study that showed the effectives of this methodology as a tool for the improvement of operational efficiency in electricity distribution companies.

Submitted by Irvana Coutinho (irvana@ufpa.br) on 2013-09-25T13:08:57Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Dissertacao_JogoEmpresasAdministracao.pdf: 609403 bytes, checksum: 768b853469c8d4eb697991d1adaf7c27 (MD5) / Rejected by Irvana Coutinho(irvana@ufpa.br), reason: Depositado na coleção de história on 2013-09-25T13:10:55Z (GMT) / Submitted by Irvana Coutinho (irvana@ufpa.br) on 2013-09-25T13:14:46Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Dissertacao_JogoEmpresasAdministracao.pdf: 609403 bytes, checksum: 768b853469c8d4eb697991d1adaf7c27 (MD5) / Approved for entry into archive by Irvana Coutinho(irvana@ufpa.br) on 2013-09-25T13:15:23Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Dissertacao_JogoEmpresasAdministracao.pdf: 609403 bytes, checksum: 768b853469c8d4eb697991d1adaf7c27 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-09-25T13:15:23Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Dissertacao_JogoEmpresasAdministracao.pdf: 609403 bytes, checksum: 768b853469c8d4eb697991d1adaf7c27 (MD5) Previous issue date: 2006 / Este trabalho apresenta um modelo de jogo de empresas visando atender a gestores de empresas fornecedoras de componentes para a construção civil, caracterizadas pela onisciência dos mesmos, com dificuldades em compreender e utilizar as informações econômico-financeiras presentes nos relatórios, bem como promover o estreitamento teórico e prático dessas informações à comunidade acadêmica de Engenharia. Para o desenvolvimento do jogo de empresas fez-se necessário, além do reconhecimento de algumas empresas fornecedoras de componentes para a construção civil, um estudo de conceitos e técnicas contábeis, no que tange à Contabilidade de Custos e Gerencial. O jogo foi aplicado no ambiente acadêmico da Universidade Federal do Pará, junto a alunos de Engenharia Civil, que para tanto, tiveram que passar por um processo de nivelamento conceitual e de conhecimento da dinâmica do jogo, e em uma microempresa, Proativa, na cidade de Belém. Os resultados confirmaram as vantagens do uso da simulação empresarial abordada neste trabalho no processo ensino-aprendizagem. / This work presents a model of business game aiming at to take care of the managers of supplying companies of components for the civil construction, characterized by exercise of all the functions, with difficulties to understand and use economic and financial information presents on the reports, as well as promoting the theoretical and practical nip of these information to the academic community of Engineering. For the development of the business game was necessary , beyond of the recognition of some supplying companies of components for the civil construction, a countable study of concepts and techniques, in that it refers to the Accounting of Costs and Managemental. The business game was applied in the academic environment of the Federal University of Pará, together with the students of Civil Engineering, to this, the students had to pass for a process of conceptual leveling and knowledge of the dynamics of the business game, and in a micro company, Proativa, in Belém. The results had confirmed the advantages of the use of the enterprise simulation presents in this work in the process teach-learning.

Ser eficiente é um requisito para a sustentabilidade das empresas concessionárias de distribuição de energia elétrica no Brasil. A busca pela eficiência deve estar em harmonia com a melhoria contínua da qualidade, da segurança e da satisfação dos consumidores e das partes envolvidas. O desafio de atender múltiplos objetivos requer que as empresas do setor desenvolvam soluções inovadoras, com a mudança de processos, tecnologia, estrutura e a capacitação das pessoas. Desenvolver um modelo operacional eficiente e uma gestão rigorosa dos custos são fatores-chave para o sucesso das empresas, considerando o contexto regulatório de revisão tarifária que incentiva a melhoria do desempenho. O modelo operacional é definido a partir da organização logística dos recursos para atendimento da demanda de serviços, que define também os custos fixos e variáveis de pessoal (salário, horas extras, refeições), infraestrutura (manutenção de prédios, ferramentas e equipamentos) e deslocamentos (manutenção de veículos, combustível), por exemplo. A melhor alocação e o melhor dimensionamento de bases operacionais possibilitam a redução dos custos com deslocamento e infraestrutura, favorecendo o aproveitamento da força de trabalho em campo, a melhoria do atendimento dos clientes e da segurança dos colaboradores. Este trabalho apresenta uma metodologia de otimização de custos através da alocação de bases e equipes operacionais, com o modelamento matemático dos objetivos e restrições do negócio e a aplicação de algoritmo evolutivo para busca das melhores soluções, sendo uma aplicação de Pesquisa Operacional, no campo da Localização de Instalações, em distribuição de energia elétrica. O modelo de otimização desenvolvido possibilita a busca pelo ponto de equilíbrio ótimo que minimiza o custo total formado pelos custos de infraestrutura, frota (veículos e deslocamentos) e pessoal. O algoritmo evolutivo aplicado no modelo oferece soluções otimizadas pelo melhoramento de conjuntos de variáveis binárias com base em conceitos da evolução genética. O modelo de otimização fornece o detalhamento de toda a estrutura operacional e de custos para uma determinada solução do problema, utilizando premissas de produtividade e deslocamentos (velocidades e distâncias) para definir as abrangências de atuação das bases operacionais, recursos (equipes, pessoas, veículos) necessários para atendimento da demanda de serviços, e projetar todos os custos fixos e variáveis associados. A metodologia desenvolvida neste trabalho considera também a projeção de demanda futura para a aplicação no estudo de caso, que evidenciou a efetividade da metodologia como ferramenta para a melhoria da eficiência operacional em empresas de distribuição de energia elétrica. / Being efficient is a requirement for the sustainability of electricity distribution companies in Brazil. The quest for efficiency must be in harmony with the continuous improvement of quality, safety and satisfaction of customers and all stakeholders involved. The challenge of attending multi-objectives requires companies in the sector to develop innovative solutions with the change of processes, technology, structure and enabling their professionals to drive this. Developing an efficient operational model and a strict cost management are keys for companies to achieve success, considering the regulatory context of tariff reviewing that encourages performance improvement. The operational model is defined from the logistics organization of resources to meet the demand of services, which also defines fixed and variable costs with people/teams (payments, overtime, meals), infrastructure (maintenance of building, tools and equipments) and fleet (maintenance of vehicles and fuel costs), for example. The best allocation and the best design of operational facilities (or operational bases) will reduce infrastructure costs and truck rolls, releasing workforce to attend customers and reducing displacements risks. This work presents a cost optimization methodology through the allocation of operational bases and teams, with the mathematical modelling of business objectives, constraints and using Evolutionary Algorithm to find the best solution, as an application of Operations Research in the field of Facility Location in electricity distribution. The optimization model enables the search for the optimal balance point that minimizes the total cost formed by infrastructure, fleet and people. The Evolutionary Algorithm applied in the model offers optimized solutions through the improvement of sets of binary variables based on genetic evolution concepts. The optimization model also gives detailed information about the operational structure and costs for a given allocation solution, using productivity and displacements (speed, distances) information to define the service regions for each operational base and resources (people, vehicles) needed to attend the demand of services, defining all fixed and variable costs for this. The methodology presented in this paper also considers the future demand of services (forecast), used in a case study that showed the effectives of this methodology as a tool for the improvement of operational efficiency in electricity distribution companies.

Pequenos e médios laticínios têm grandes dificuldades no planejamento da produção para maximizar o lucro. Além disso, a forma atual de precificar o leite cru no Brasil desestimula o produtor a melhorar sua qualidade, pois valoriza mais seu volume do que seus componentes sólidos. A composição do leite cru é muito importante para os laticínios, pois ela afeta diretamente o rendimento de produção e a qualidade dos produtos lácteos. Técnicas de otimização, como programação linear (PL), ajudam a resolver problemas relacionados à decisão do mix de produtos, além de fazer análise econômica dos recursos. Em razão disso, foi desenvolvido em PL um modelo para maximização da margem de contribuição total (MCT = receita total das vendas - custos e despesas diretas totais) e precificação do leite cru através da determinação do mix ótimo de produtos lácteos. O modelo foi simulado em cenários diários de alta (Janeiro) e baixa (Julho) disponibilidade de matéria prima comparando as soluções ótimas com resultados reais de um laticínio do sudeste do Brasil. Foram realizadas análises de sensibilidade dos componentes nutritivos de dois tipos de leite cru de diferentes composições (LC1, leite cru proveniente de um fornecedor, e LC50, leite cru proveniente de 50 fornecedores) para determinar seus preços-sombra. Foram observados preços-sombra para o quilograma da caseína em Janeiro e Julho e para o litro do LC50 em Julho. A MCT ótima e os preços calculados de ambos os tipos de leite cru foram maiores em Janeiro devido à maior disponibilidade de matéria prima. Em ambos os cenários, os preços calculados de ambos os tipos de leite cru foram maiores que os praticados pelo laticínio e o lucro antes de juros, impostos, depreciação e amortização (LAJIDA) diário real foi maior que o ótimo. A embaladora foi um recurso limitante atuante na produção do queijo Minas Frescal nos mixes ótimos. A relação entre margem de contribuição unitária (MCU = preço unitário de venda - custo e despesa diretos unitários) e quantidade necessária de matéria prima por unidade de produto e a disponibilidade de recursos são determinantes na definição do mix de produtos lácteos e da MCT do laticínio. A precificação do leite cru pelo modelo proposto remunera o produtor em função da quantidade de seus componentes. O laticínio pode maximizar seu LAJIDA planejando melhor seu mix de produtos com PL e remunerando melhor seus fornecedores em função da qualidade do leite cru. / Small and medium-sized dairies face great difficulties in production planning to maximize profit. In addition, the current way of pricing the raw milk in Brazil discourages producers to improve its quality because its volume values more than its solid components. The raw milk composition is very important for the dairies because it directly affects the yield and quality of dairy products. Optimization techniques, such as linear programming (LP), aid solve problems related to the decision of the product mix and perform economic analyzes of resources. For this reason, a model was developed in LP to maximizing total contribution margin (TCM = total sales revenues - total variable costs and expenses) and pricing the raw milk by determining the optimal mix of dairy products. The model was simulated in two daily scenarios of high (January) and low (July) availability of raw material comparing the optimal solutions with actual results from a dairy plant in Southeastern Brazil. Sensitivity analyzes of the nutritional components of two kinds of raw milk of different compositions (RM1 and RM50) were performed to determine their shadow-prices. Shadow-prices were observed for the kilogram of casein in January and July and for the liter of RM50 in July. The optimal TCM and the calculated prices of both types of raw milk were higher in January due the increased availability of raw materials. In both scenarios, the calculated prices of both types of raw milk were higher than those paid by the dairy plant and the actual daily earnings before interests, taxes, depreciation and amortization (EBITDA) were greater than the optimum ones. The wrapper was an active limiting resource in the production of Frescal Minas cheese in optimal mixes. The relationship between unit contribution margin (UCM = unit sales price - unit variable cost and expense) and required amount of raw material per unit of output and resource availability are crucial in defining the mix of dairy products and the dairy TCM. The proposed raw milk pricing model pays the producer by the quantity of its components. The dairies can maximize their EBITDA planning their product mixes with LP and remunerating their suppliers based on the quality of raw milk.

Este trabalho apresenta modelos baseados em PLIM (Programação Linear Inteira Mista) com representação contínua do tempo com o objetivo de realizar o scheduling (programação ou agendamento) no parque de tanques de produtos finais em um órgão do tipo refinaria. O modelo é uma contribuição para uma solução integrada que envolve outros elementos presentes na cadeia de suprimentos (CS) da indústria do petróleo. Deste modo, um ponto relevante na fundamentação teórica deste trabalho é a descrição do sistema integrado de refino. Este sistema pode ser dividido em quatro estágios (subsystems) que envolvem a movimentação de produtos dentro e fora da refinaria. O scheduling de tanques finais é parte de um desses estágios e solucioná-lo contribui para a operacionalização das atividades de transporte de produtos dentro da refinaria envolvendo a produção interna, a demanda local e as movimentações de recebimento e envio por poliduto. Neste trabalho, o scheduling dos eventos de carga e descarga nos tanques finais da refinaria é determinado considerando dados de problemas reais obtidos a partir da solução apresentada por Boschetto (2011). O scheduling determinado por Boschetto (2011) gera os parâmetros do modelo PLIM aqui proposto. Tais parâmetros consistem em informações sobre volumes, tempos e vazões das movimentações que devem ocorrer entre órgãos (refinarias, portos e terminais) da cadeia de suprimentos através da rede de polidutos. Essas informações juntamente com as informações de planejamento da refinaria sobre demanda e produção e ainda com os valores de estoque e capacidade volumétrica dos tanques fornecem os dados necessários para a realização do scheduling de tanques finais. O modelo PLIM aqui proposto busca minimizar o número de movimentações internas no parque de tanques da refinaria respeitando as condições estruturais, operacionais e os valores das movimentações impostas pelo scheduler dos polidutos de Boschetto (2011). Então, com o objetivo de encontrar soluções adequadas em um menor tempo computacional, uma abordagem PLIM combinada com um algoritmo iterativo e com a inserção de restrições de corte é proposta, no que foi chamado de modelo PLIM-AI. Os resultados permitem melhorar o desempenho de tempo computacional do modelo bem como analisar as violações de tempo e capacidade em tanques para cenários mensais. A proposta permitiu encontrar soluções em tempos computacionais relativamente reduzidos, respeitando as condições estruturais e operacionais da refinaria. As soluções obtidas contribuem para as atividades de transferência e estocagem (TE) da refinaria em dois pontos: (i) minimizam o número de movimentações internas, o que contribui para a operacionalização da busca por rotas disponíveis (atividade operacional do programador da refinaria); e (ii) permitem o feedback para o scheduler de polidutos, possibilitando verificar a factibilidade das movimentações que ocorrem na rede de polidutos. / This work presents a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model with continuous time representation to address the tank farm scheduling of finished products in refineries. The model is part of a larger solution process that involves other elements from oil industry supply chain (SC), where strategic, tactical, and operational decisions must be taken. In this context, the standard refinery system can be divided into four subsystems involving the flow of products among refinery internal (tank farm, production units) and external (vessels, pipelines, final costumers, other refineries) entities. The tank farm scheduling is part of one of these subsystems and its solution contributes to the operational activities of the refinery tank farm, enabling the integration that occurs between domestic production, domestic demand, and product transport by pipelines. In this work the scheduling of loading and unloading operations in the tank farm of finished products at each network node (refinery) is determined. Real scenarios are considered, which were obtained from the planning of refineries and external pipeline network scheduling, proposed by Boschetto (2011). The scenarios present volumes and values of stored product inventories, maximum capacity tanks, and start and end times to product movements at the refinery interfaces (production, demand, and pipelines). Thus, the pipeline scheduling determined by Boschetto (2011) is an input parameter to the considered approach. The proposed MILP model searches a scheduling that minimizes the movements within the refinery tank farm in order to respect the imposed operational and structural constraints. Further, for making feasible the scheduling in a smaller computational time, an iterative algorithm is developed and cutting restrictions are inserted in a new model approach, named MILP-IA. The results allow us to analyze the model computational time, the temporal and structural violations, and the number of product movements for each scenario. For the studied cases, we can also check for attending to time and monthly volume constraints to each interface. Finally, the results also indicate that the proposed MILP-IA approach finds solutions in computational times in the order of minutes. The obtained solutions contribute to improve the transfer and storage activities (TS) on two main points: (i) they minimize the number of movements, facilitating the plant operational tasks (searching for routes); and, (ii) they provide feedback to the pipeline scheduling.