Pesquisa Pedro Onorio

Pedro Onorio é estudante do curso de Engenharia de Produção Mecânica da UFSC e também é aluno de Iniciação Científica no ProLogIS. Veja o que ele compartilhou sobre suas responsabilidades:

Com o seu trabalho como pesquisador de iniciação científica, Pedro auxilia no desenvolvimento da tese do Lúcio Galvão Mendes com a elaboração de uma ferramenta de previsão de demanda de leitos hospitalares utilizando técnicas de machine learning através da linguagem de programação Python. Ele participa também de atividades de pesquisa como de revisões da literatura e escrita de artigos científicos. Além disso, atualmente participa da equipe de marketing, na qual é responsável pelo site e LinkedIn do laboratório.

Pesquisa Julia Cristina Bremen

Julia Cristina Bremen é estudante do curso de Engenharia de Produção Civil da UFSC e também é aluno de Iniciação Científica no ProLogIS. Veja o que ela compartilhou sobre suas responsabilidades:

Durante o seu trabalho como pesquisadora de iniciação científica, Julia pode contribuir na dissertação da Bruna Rigon de Oliveira em atividades de modelagem e simulação computacional e escrita científica, que ajudaram a atingir o objetivo de propor um modelo de rede de distribuição para compras on-line de um varejo omni-channel. Também trabalhou na dissertação da Luciana Stradioto, focada em desenvolver uma abordagem prática para a transformação digital em pequenas e médias empresas usando modelagem e simulação. Além disso, atualmente ela está trabalhando em conjunto com o doutorando Maurício Randolfo Flores na elaboração de um modelo integrado de planejamento de sistemas de portos inteligentes com uma visão centrada no fator humano de decisão. Esses projetos foram viabilizados através do estudo e aplicação do software Anylogic e da linguagem de programação Java e Python. Além disso, a aluna participa da equipe de marketing do laboratório e na organização dos eventos sociais.

Revoluções Industriais

Você sabe quais foram as quatro revoluções industriais?

Nesse post iremos comentar sobre cada uma delas e como elas contribuíram para o desenvolvimento da indústria.

A 1ª Revolução Industrial ocorreu na segunda metade do século 18 (1760 – 1840) e se iniciou na Inglaterra. Sua principal contribuição foi a mecanização dos processos através da invenção de máquinas e locomotivas movidas a vapor, com o carvão como principal fonte de energia, capazes de substituir o trabalho humano e, consequentemente, acelerar a produção.

Já a 2ª Revolução Industrial, que ocorreu entre 1850 e 1945, ficou marcada pelo surgimento da linha de montagem, desenvolvimento das indústrias químicas, elétricas e do aço, além do avanço nos meios de transporte e comunicação (como automóveis, telefones e rádios).

Na 3ª Revolução Industrial, ocorrida entre 1950 e 2010, houve uma migração gradual dos equipamentos analógicos para os digitais, além da evolução da eletrônica, das telecomunicações e computadores. Outro passo foi dado na matriz energética com a introdução da energia solar, nuclear e eólica.

Por fim, a 4ª Revolução Industrial (também conhecida como Indústria 4.0) iniciou em 2011 e ainda está acontecendo. É nessa revolução que a indústria, a internet e os sistemas digitais estão se conectando, tornando as fábricas ambientes inteligentes.

Fonte Imagem: Lean Team

Linguagens de programação

Você já parou para pensar em como o seu celular funciona? Como conseguimos comprar online com tanta facilidade? Tudo está conectado devido ao avanço das linguagens de programação! No dia a dia nos deparamos com diversas aplicações delas, mesmo que às vezes nem percebamos.

Neste post vamos te apresentar as principais e mais utilizadas linguagens de programação que auxiliam a nossa rotina e são essenciais para realizarmos estudos baseados em simulação.

Python: uma das linguagens mais famosas atualmente. Caracterizada por ser interpretada e orientada a objetos, de código aberto e multiplataforma (executada em vários sistemas operacionais), foi criada por Guido van Rossum em 1991. O nome “Python” é uma homenagem ao grupo de comédia Monty Python, o qual Rossum era fã. Esta linguagem tornou-se altamente popular pelo seu formato limpo e legível, facilitando a compreensão, desenvolvimento e manutenção dos códigos. Ademais, possui uma vasta biblioteca padrão e diversos desenvolvedores que acrescentam mais possibilidades de expansão para diversas finalidades. Algumas empresas que utilizam Python são Google, Meta e Amazon.

JavaScript: é uma linguagem de programação utilizada principalmente na elaboração de sites na Web, possibilitando adicionar diversos recursos mais complexos como animações, interações com o usuário e upload assíncrono de conteúdo. Esta linguagem foi elaborada por Brendan Eich em 1995. Inicialmente se chamava Mocha, passou a ser LiveScript, e finalmente recebeu o nome que conhecemos hoje. Ademais, várias empresas também utilizam esta linguagem, como a Netflix, Amazon e Airbnb.

C: é uma das primeiras linguagens de programação famosas e teve o seu auge no início dos anos 1980, porém mantém sua importância por ser precursora de outras linguagens, como C++, Objective-C, e Java. É uma linguagem de alto nível que pode ser usada para escrever sistemas operacionais, drivers de dispositivos e compiladores. Permite ter controle sobre o hardware do computador e, ao mesmo tempo, tem uma sintaxe clara. Foi desenvolvida por Dennis Ritchie no início da década de 1970, a partir da evolução da linguagem chamada B. Uma das aplicações mais famosas desta linguagem foi o desenvolvimento do sistema operacional Linux.

Aprender uma linguagem de programação é indispensável para um Engenheiro de Produção. Elas oferecem inúmeras possibilidades para otimização de processos, melhoria da eficiência e redução de custos, entre outras vantagens. Além disso, é preciso estar atento às tendências e novidades do mercado, a fim de acompanhar as inovações.

Inteligência Artificial

Muito se fala sobre Inteligência Artificial (IA) atualmente, mas você sabe o que é e como ela funciona? Nesse post iremos responder essas perguntas e citar alguns exemplos de IAs. Ou melhor, a IA vai responder essas perguntas para você!

“Inteligência artificial é uma área da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e sistemas capazes de realizar tarefas que geralmente exigem inteligência humana, como reconhecimento de fala, visão computacional, tomada de decisões e resolução de problemas complexos. Esses sistemas usam técnicas de Machine Learning (ML) para aprender com dados e melhorar seu desempenho ao longo do tempo.”

Esse texto foi gerado pelo ChatGPT, você acredita?! Lançado no final de 2022, o ChatGPT é um algoritmo que utiliza IA para gerar as respostas solicitadas pelos usuários, recebendo um treinamento com inúmeros textos da internet, como artigos, conversas e vários outros gêneros. Entretanto, ao invés de fornecer as respostas no modo convencional como estamos acostumados a receber quando pesquisamos algo no Google, por exemplo, o ChatGPT tem a capacidade de produzir respostas similares às humanas para contextualizar um assunto, dar sugestões, montar tabelas de informações, elaborar códigos de programação, dentre várias outras funcionalidades.

Além do ChatGPT, aplicativos de GPS, ChatBots, reconhecimento facial, carros autônomos e assistentes virtuais – como a Siri e a Alexa – são alguns exemplos de IA que provavelmente você já utilizou ou ouviu falar… O universo das IAs é MUITO amplo e certamente você utiliza várias delas em sua rotina.

Machine Learning

O termo ‘Machine Learning’ é quase autoexplicativo, o computador aprende a partir de dados e experiências anteriores, mas como isso acontece? Em qual contexto este método pode ser utilizado? Neste post você encontra uma introdução sobre o assunto, trazendo também alguns exemplos de aplicações em estudos desenvolvidos no laboratório.

O aprendizado computacional é resultado do desenvolvimento de algoritmos e modelos que fazem com que o computador aprenda a partir de informações e experiências prévias, sem ser explicitamente programado para realizar uma tarefa específica. O objetivo do Machine Learning é permitir que os sistemas aprendam e melhorem sua performance a partir de dados, sem a necessidade de intervenção humana constante, aplicando o conhecimento adquirido na resolução de novos desafios.

Os modelos de Machine Learning são treinados com dados históricos e padrões, utilizados para prever ou classificar novos dados com base em suas características, aprendendo continuamente assim que novas informações são recebidas. Existem várias técnicas de Machine Learning, incluindo aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.

Os modelos desenvolvidos podem ser aplicados para análise de dados, reconhecimento de fala, visão computacional, processamento de linguagem natural, previsão de demanda, detecção de fraudes, personalização de conteúdo, identificação de imagens, e muito mais.

Com todas essas funções o Machine Learning se torna cada vez mais importante e relevante para empresas e organizações em todo o mundo.

Aqui no laboratório, alguns alunos aplicaram Machine Learning em suas pesquisas das mais diversas temáticas. Caso queira ver mais de seu desenvolvimento e as diferentes aplicações propostas, confira os artigos:

1- Integration of Machine Learning and Simulation for dynamic rescheduling in Truck Appointment Systems – Simulation Modelling Practice and Theory – Disponível aqui

2- A data-driven approach to adaptive synchronization of demand and supply in omni-channel retail supply chains – Disponível aqui

3- A supervised machine learning approach to data-driven simulation of resilient supplier selection in digital manufacturing – Disponível aqui

4- Machine Learning in Production Scheduling: An Overview of the Academic Literature. – Disponível aqui

5- Towards a data-driven predictive-reactive production scheduling approach based on inventory availability. – Disponível aqui

Tecnologias Indústria 4.0

Você deve ter visto alguns termos da Indústria 4.0 em posts anteriores e ter se perguntando: o que são essas coisas?

Calma, nesse post iremos apresentar, de forma resumida e descomplicada, alguns dos principais termos e técnicas da Indústria 4.0.

> Sistemas Ciberfísicos (Cyber Physical System – CPS):

Representam a integração entre o mundo virtual (cibernético) e o mundo material (físico), visando monitorar e controlar processos em tempo real. São aplicados, por exemplo, na identificação de produtos e fluxos, de forma a auxiliar nas etapas de produção, manuseio e transporte. Além disso, usando os CPS é possível elaborar cópias digitais de um processo físico para que sejam simulados cenários futuros no mundo virtual.

> Internet das Coisas (Internet of Things – IoT):

A IoT está em nosso cotidiano, e também na indústria, conectando máquinas e dispositivos em uma rede, facilitando sua comunicação. Por exemplo, você possui um smartwatch? Ele se comunica e faz parte de uma rede de coisas, sendo que todos os dados que você compartilha ou usa no dia a dia podem ser usados para facilitar suas tarefas cotidianas por meio da interação com outros dispositivos dessa rede.

> Big Data:

Sabe quando você pesquisa um produto na internet e logo depois já aparecem várias propagandas de produtos similares? É uma das aplicações do Big Data! O Big Data representa a grande quantidade de dados gerados, analisados e monitorados em tempo real em diversas áreas, seja em aplicações industriais ou no nosso dia-a-dia.

> Inteligência Artificial:

Representa a tomada de decisões baseadas em algoritmos, visando solucionar problemas e simular capacidades humanas (físicas e mentais). A Siri do Iphone é um exemplo de inteligência artificial capaz de dialogar com as pessoas, fornecer informações solicitadas e até contar piadas (nem sempre muito engraçadas). Dentre as tecnologias abrangidas pela inteligência artificial estão: Machine Learning, Deep Learning e Processamento de Linguagem Natural.

> Gêmeos digitais (Digital Twin):

São representações virtuais de um determinado elemento ou sistema físico. Um de seus principais objetivos é evitar que alterações e gastos desnecessários sejam executados no mundo real incerto, sendo realizadas simulações e testes no ambiente virtual para identificar os ajustes ideais antes de sua implementação.

> Fábrica inteligente (Smart Factory):

São fábricas que possuem dispositivos inteligentes conectados à rede, capazes de se comunicar. Máquinas que são facilmente configuradas, que possuem uma rede de comunicação e conseguem receber e utilizar a grande quantidade de dados enviados a elas, aumenta a flexibilidade da produção. Isso possibilita uma customização em massa de pequenos lotes, capaz de atender às especificações de cada cliente.

Black Friday

Hoje é Black Friday, um dos dias de maior movimento no comércio mundial.

Mas você já parou para pensar em como ocorre a logística por trás disso, para que os produtos cheguem a sua casa, muitas vezes, em tempo recorde?

A Black Friday é uma ação de vendas adotada por diversas lojas que consiste em oferecer descontos em grande parte de seus produtos com o objetivo de atrair mais consumidores. Essa ação ocorre na quarta sexta feira do mês de novembro e é considerada o início das vendas para o Natal.
Para garantir que os consumidores tenham seus produtos em mãos no menor tempo possível em períodos de alta demanda como esse, é necessário que o setor de logística do varejista defina algumas estratégias com antecedência.
E tudo começa com um bom planejamento das vendas, que irá guiar toda a campanha de Black Friday do varejista e orientar todas as execuções e estratégias de venda. A partir da meta estabelecida, três principais tópicos devem ser planejados para que a logística pós venda seja operada com a maior fluidez possível: o estoque, o modo de transporte e a logística reversa. Confira um pouquinho sobre cada um deles:

– Controle e gerenciamento dos estoques: antes de iniciar um período de grande volume de vendas, é imprescindível que ocorra um inventário do estoque do varejista para garantir a cobertura de produtos ideal para a demanda que pretende-se atingir. Além disso, ter uma boa estratégia de armazenamento irá auxiliar nas operações de picking (separação) e packing (embalagem).

– Definição de prazos e frentes de transporte: esse é um fator chave para realizar as entregas no tempo estipulado e em um valor atrativo para o consumidor. Deve-se definir, com antecedência, o melhor meio de transporte para efetuar o last mile da empresa, de acordo com sua estratégia competitiva.

– Preparação da logística reversa: aqui, trata-se do fluxo inverso de produtos do consumidor até o armazém da empresa em casos de devolução, o que pode ocorrer por desistência de compra por parte do consumidor, defeito do produto, ou até mesmo por erro na etapa de picking.

Cadeia de suprimentos

Nas nossas postagens, algumas vezes citamos o termo “Cadeia de Suprimentos” – ou “Supply Chain”. Você sabe o que esse termo representa e qual a sua importância na indústria?

Neste post, vamos te apresentar uma definição simplificada de “Cadeia de Suprimentos” e sua relevância para a indústria e o nosso dia-a-dia.
Por definição, o termo Cadeia de Suprimentos engloba os processos que um produto passa, desde o fornecimento das matérias-primas até a entrega ao consumidor final. É composta por um conjunto de operações que organizam a produção para atender às demandas do mercado. Em uma Cadeia de Suprimentos, há etapas de compras, fabricação, logística, vendas e distribuição. Além disso, podemos citar atividades de suporte, como as relacionadas à criação de novos produtos, ao atendimento ao consumidor, ao controle financeiro e ao marketing.

Uma boa gestão da Cadeia de Suprimentos pode prover benefícios para uma empresa, como redução dos custos operacionais, maior eficiência, integração de diferentes setores, aumento de competitividade e impulsionamento dos lucros. No contexto da Indústria 4.0, é um fator essencial pois serve de base para a estruturação de um processo estratégico capaz de garantir que a produção funcione com estabilidade, por meio da adoção de ferramentas e sistemas tecnológicos.

Algumas pessoas podem acabar confundindo Cadeia de Suprimentos com Logística. Fique ligado que nos próximos posts falaremos sobre Logística. Dessa forma você não terá mais dúvidas na diferenciação de cada um desses papéis na indústria!

Modais de transporte

Já te contamos que uma das nossas linhas de pesquisa aborda a Modelagem e a Gestão de Sistemas Logísticos Inteligentes. Mas você sabia que o transporte de cargas ocorre por diferentes modais ao longo do território brasileiro?

A escolha do modal de transporte é uma etapa de extrema importância no planejamento logístico para atender às necessidades da empresa. Dentre os pontos a serem considerados na hora de escolher o modal, estão: o prazo de entrega, os custos, a carga a ser transportada, além da condição da rota a ser utilizada. No Brasil são utilizados 5 principais modais de transporte, sendo eles:

Rodoviário: é o modal mais utilizado no Brasil, responsável por cerca de 75% da distribuição, possui alta flexibilidade de rota, é prático e fácil de ser contratado. Entretanto, em longas distâncias, o tempo de transporte é elevado, se comparado a outros modais, e os custos variam proporcionalmente aos valores dos combustíveis e da manutenção dos caminhões. Além disso, o modal rodoviário é o meio mais exposto a furtos e extravios de carga.

Ferroviário: é uma ótima alternativa de transporte para distâncias maiores, pelo fato de ser mais barato, seguro e rápido do que o transporte rodoviário. Entretanto, no Brasil existem poucas ferrovias ao longo do território, gerando uma grande limitação de rotas para transporte.

Hidroviário: é um modal que suporta grandes quantidades de carga, possui custo menor do que o modal rodoviário e é capaz de realizar viagens de longa distância. No entanto, é mais difícil de ser contratado, possui um tempo de viagem maior, se comparado aos outros modais, e não possui flexibilidade de rotas.

Aeroviário: é um modal ágil, seguro e bastante flexível. Apesar de possuir altos custos e de depender de um segundo tipo de modal para concluir a entrega, o transporte aéreo é muito procurado por empresas com produtos de alto valor agregado, perecíveis, frágeis ou de validade curta.

Dutoviário: é um modal limitado ao transporte de gases, fluidos líquidos e materiais semelhantes. Possui um baixo custo (após instalado) e é seguro, entretanto, possui alto custo inicial de instalação e baixa flexibilidade de rotas.

E aí, você já tinha parado para pensar em todo o trajeto que o seu produto faz para chegar até você e os modais utilizados para isso?