Decomposição otimizada de matrizes estruturais de projetos em módulos utilizando algoritmos genéticos

Guilherme Augusto Capellari da Silva; Leandro  Gauss; Fabio Antônio Sartori Piran; Daniel Pacheco Lacerda

doi:10.14488/1676-1901.v24i1.4886

Autores

Guilherme Augusto Capellari da Silva Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), São Leopoldo, RS, Brasil. https://orcid.org/0000-0001-7005-693X
Leandro Gauss Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), São Leopoldo, RS, Brasil. https://orcid.org/0000-0001-5708-5912
Fabio Antônio Sartori Piran Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), São Leopoldo, RS, Brasil.
Daniel Pacheco Lacerda Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), São Leopoldo, RS, Brasil. https://orcid.org/0000-0002-8011-3376

DOI:

https://doi.org/10.14488/1676-1901.v24i1.4886

Palavras-chave:

Otimização, Métricas de modularidade, Matrizes estruturais de projetos, Projeto de produtos em módulos, Algoritmo genético, Otimização evolutiva

Resumo

Com a alta demanda por variedade de produtos, as empresas têm buscado alternativas eficientes para a oferta dessa diversidade. A adoção de projetos de produtos modulares tem sido comum pelas companhias, por isso esta pesquisa apresenta uma proposta de como decompor, de forma otimizada, matrizes estruturais de projetos em módulos. Para tal, a métrica de modularidade (MI) foi empregada como função objetivo em um algoritmo de otimização evolutiva, e o modelo obtido foi aplicado a estudos existentes na literatura. O método se mostrou uma boa alternativa de decomposição otimizada de matrizes estruturais de projetos em módulos quando comparado às técnicas apresentadas em estudos anteriores. Este trabalho contribui academicamente ao utilizar a métrica MI como função objetivo de um algoritmo de otimização evolutiva. Gerencialmente, entrega uma ferramenta ágil e eficaz para a gestão do dilema variedade-custo enfrentado pelas companhias.

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Biografia do Autor

Guilherme Augusto Capellari da Silva, Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), São Leopoldo, RS, Brasil.

Graduado em Engenharia de Produção pela Universidade do Vale do Rio do Sinos (UNISINOS), aprovado com distinção no trabalho de conclusão. Atua a mais de 5 anos na áreas de logística interna, planejamento de produção e planejamento de suprimentos na industria de não tecidos.

Leandro Gauss, Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), São Leopoldo, RS, Brasil.

Doutor, mestre e especialista em Engenharia de Produção e Sistemas, com graduação em Engenharia Mecânica e Design de Produtos. Por mais de 20 anos tem atuado na área de engenharia de sistemas, especificamente no projeto, simulação e construção de bens de capital para ambientes de manufatura. Desde 2018 integra o Grupo de Pesquisas em Modelagem para Aprendizagem (GMAP Unisinos) como pesquisador permanente. Atua há quase dois como Coordenador, e há mais quatro anos como Professor nos cursos de Graduação em Engenharia de Produção e Tecnólogo em Gestão da Produção Industrial da Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), onde ministra regularmente as seguintes disciplinas: (i) Simulação Computacional de Processos Produtivos; (ii) Modelagem e Otimização de Sistemas Produtivos; (iii) Modelagem de Dinâmica de Sistemas; (iv) Métodos Hard e Soft para a Tomada de Decisão; (v) Sistemas de Informação para Smart Factories; e (vi) Concepção e Desenvolvimento de Produtos e Serviços Inovadores. Recentemente, passou a integrar o Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Engenharia de Produção e Sistemas da UNISINOS como professor permanente. Obteve reconhecimento, por meio do prêmio ANPEPRO, de melhor artigo em nível de mestrado acadêmico no ano de 2019. Em 2020, recebeu o prêmio ABEPRO de melhor dissertação de mestrado acadêmico em Engenharia de Produção e, em 2022, o prêmio de melhor Caso Empresarial. Possui um livro internacional publicado pela Springer e artigos publicados no International Journal of Production Economics, Journal of Intelligent Manufacturing, Research in Engineering Design, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Operations Management Research, entre outros. Em termos internacionais, tem colaborado com a Eindhoven University of Technology (TU/e) e Hanken University no desenvolvimento de pesquisas sobre Design Science na Gestão de Operações. Também tem colaborado com a empresa sueca Modular Management em atividades de ensino, pesquisa e aplicação de sistemas modulares.

Fabio Antônio Sartori Piran, Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), São Leopoldo, RS, Brasil.

Doutor em Engenharia de Produção e Sistemas pela Universidades do Vale do Rio dos Sinos - Unisinos com período de estudos na Universidade do Porto (Portugal). Mestre em Engenharia de Produção e Sistemas pela Universidades do Vale do Rio dos Sinos - Unisinos. Graduado em Logística pela Universidades do Vale do Rio dos Sinos - Unisinos. Formação Superior em Gestão de Produção pela Universidade Feevale. Professor do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas - PPGEPS/UNISINOS e Pesquisador no GMAP UNISINOS (Grupo de Pesquisa em Modelagem para Aprendizagem). Possui experiência em Tomada de Decisão baseada em Dados (Data Analytics) e Modelagem para Tomada de Decisão. Desenvolveu projetos em empresas nacionais e multinacionais de calçados, componentes para calçados, artefatos, têxteis, metal mecânica, alimentação, varejo, aviação e da área da saúde. Obteve reconhecimento, por meio do Prêmio ABEPRO, de melhor dissertação de mestrado acadêmico em Engenharia de Produção no ano de 2015. Possui cinco prêmios NUGEEP de melhor TCC em Engenharia de Produção (orientador), sendo três como primeiro colocado e dois como segundo colocado. Obteve reconhecimento por meio do Prêmio de melhor artigo das sessões temáticas no ENEGEP 2022, conferido pela ABEPRO.Coordena e participa de projeto de pesquisa financiado por órgão de fomento nacional (Fapergs). Possui parceria com pesquisadores internacionais das seguintes universidades: Universidade do Porto, Universidade Católica do Porto. É um dos coordenadores do Workshop de Pós-Graduação (WPG) da ABEPRO. Atua como consultor Ad hoc da Secretaria de Inovação, Ciência e Tecnologia (SICT) do estado do Rio Grande do Sul. Possui 2 livros publicados em importantes editoras (Elsevier e Taylor & Francis). Publica em relevantes Journals de Gestão de Operações e Pesquisa Operacional.

Daniel Pacheco Lacerda, Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), São Leopoldo, RS, Brasil.

Doutor em Engenharia de Produção pela COPPE/UFRJ e Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq (PQ-1D) na área de Engenharia de Produção. Atuou como Coordenador do Bacharelado em Engenharia de Produção/UNISINOS (2011-2021). Coordena o Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas - PPGEPS/UNISINOS, lidera o GMAP | UNISINOS (Grupo de Pesquisa em Modelagem para Aprendizagem) e atua como Vice-Presidente da ABEPRO (Associação Brasileira de Engenharia de Produção). Desenvolve projetos de pesquisa aplicada em empresas como FIOCRUZ/Bio-Manguinhos, PETROBRAS, TRANSPETRO, JBS, AGDI, SEBRAE/RS, SESI, VALE, TAURUS e INDASA. Obteve distinções acadêmicas com a orientação das pesquisas premiadas pela ABEPRO em 2013/2014/2015/2018/2020/2023 e ANPEPRO em 2019, Prêmio Pesquisador Gaúcho - FAPERGS 2014 (categoria Pesquisador na Empresa), Prêmio Mérito em Administração (CRA-RS) e a bolsa de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora do CNPq (2013-2016). Publicou mais de 100 artigos em periódicos como International Journal of Production Economics, European Journal of Operational Research, Journal of Intelligent Manufacturing, Production Planning and Control, International Journal of Advanced Manufacturing Technology e Business Process Management Journal entre outros, com alto fator de impacto. Atua como revisor ou editor associado de periódicos indexados na SCOPUS e na Web of Science. Possui 22 livros publicados em importantes editoras como Elsevier, Bookman, Springer e Taylor Francis. O livro sobre Design Science Research alcançou mais de 60.000 acessos e o Literature Reviews mais 8.000 acessos. Em termos internacionais, obteve o Outstanding Paper Award for Excellence da Emerald Literati Network e o TOCICO Outstanding Volunteer Award, publicou livros pela Springer e Taylor Francis. Avalia projetos para o NSERC (Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada), integra o Independent Award Committee of International Symposium on Immunobiologicals (ISI-Bio-Manguinhos/FIOCRUZ) e desenvolve colaborações com o College of Charleston/USA, Universidade do Porto, Universidade Católica do Porto e Eindhoven Technology University (TU/e - Netherlands). Atuou como Professor Visitante na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP/UPorto), no Department of Industrial Engineering da Universià Degli Studi di Firenze e integra o Global Manufacturing Research Group (GMRG). É listado em artigo publicado no International Journal of Production Research como um dos 12 mais profícuos autores em Teoria das Restrições (Theory of Constraints) do mundo. Tem experiência profissional e acadêmica nas áreas de Estratégia de Operações, Engenharia de Processos e Projeto Organizacional, Gestão e Análise de Eficiência (Data Envelopment Analysis), Design Science Research, Teoria das Restrições, Modularidade e Modelagem hard e soft.

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Decomposição otimizada de matrizes estruturais de projetos em módulos utilizando algoritmos genéticos

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Guilherme Augusto Capellari da Silva, Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), São Leopoldo, RS, Brasil.

Leandro Gauss, Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), São Leopoldo, RS, Brasil.

Fabio Antônio Sartori Piran, Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), São Leopoldo, RS, Brasil.

Daniel Pacheco Lacerda, Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), São Leopoldo, RS, Brasil.

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