Defesa Mestrado [03/10/2024 – 14h] Multistage Hydroelectric Bidding Problem with Regularized Linear Decision Rules

ANA BEATRIZ CARVALHO WERLANG

Título: Multistage Hydroelectric Bidding Problem with Regularized Linear Decision Rules

Data: 03/09/2024, 14h

Orientadores: Alexandre Street de Aguiar | PUC-Rio & Davi Michel Valladão | PUC-Rio

Resumo: This study introduces an innovative methodology aimed at optimizing revenue for hydropower producers amidst the complexities of competitive energy markets. Conventional static models often fail to adequately capture the dynamic interplay between water inflows and market conditions, leading to suboptimal revenue outcomes. In contrast, the proposed approach leverages Linear Decision Rules (LDRs) to dynamically adjust bidding curves in response to evolving scenarios. By optimizing revenue while accounting for operational constraints and uncertainties, the proposed model offers a robust framework for bidding strategy enhancement. A comparative analysis between the dynamic approach and static methodologies showcases substantial enhancements in revenue generation for hydropower assets. Notably, the dynamic approach not only outperforms static methods but also achieves comparable results to system optimization benchmarks with significantly reduced data requirements and computational effort, thus offering a promising avenue for enhancing the profitability of hydropower operations in competitive energy markets.

Defesa Doutorado [25/09/2024 – 12h] PolieDRO: a novel analytics framework with non-parametric data-driven regularization

TOMAS FREDERICO MACIEL GUTIERREZ

Título: PolieDRO: a novel analytics framework with non-parametric data-driven regularization

Data: 25/09/2024, 12h

Sala Zoom: https://puc-rio.zoom.us/j/97959135797?pwd=EviO1KApaeeLk9kUKRPENNGquDz2wA.1

Orientadores: Davi Michel Valladão, PUC-Rio | Bernardo Kulnig Pagnoncelli, SKEMA Business School

Resumo: PolieDRO is a novel analytics framework with applications to both predictive and prescriptive realms. It harnesses the power and flexibility of Data-Driven Distributionally Robust Optimization (DRO) to circumvent the need for regularization hyperparameters, while extracting structure from the underlying data. On the predictive front, recent literature shows that traditional machine learning methods such as SVM and (square-root) LASSO can be written as Wasserstein-based DRO problems. Inspired by those results we propose a hyperparameter-free ambiguity set that explores the polyhedral structure of data-driven convex hulls, generating computationally tractable regression and classification methods for any convex loss function. Numerical results based on 100 real-world databases and an extensive experiment with synthetically generated data show that our methods consistently outperform their traditional counterparts. In the prescriptive realm, we develop a portfolio optimization model that employs the DRO approach simultaneously at the risk and return levels. Applying this model to real financial data spanning several decades, we achieveconsistent superior performance compared to a benchmark.

Defesa Mestrado [25/09/2024 – 10h] Otimização do planejamento de carregamentos de embarcações: uma aplicação à cadeia de suprimentos de petróleo

RAPHAEL DOMINGUES DE L BITTENCOURT

Título: Otimização do planejamento de carregamentos de embarcações: uma aplicação à cadeia de suprimentos de petróleo

Data: 25/09/2024, 10h

Sala Zoom: https://puc-rio.zoom.us/j/98309206539?pwd=TAGSrycxcbgcvAmwsbm1CWEiktLOOz.1

Orientadores: Luciana de Souza Pessoa | PUC-Rio &  Silvio Hamacher | PUC-Rio

Resumo: As embarcações Pipe Laying Support Vessel (PLSV) são um recurso crítico responsável pelas tarefas de interligação submarinas, conectando o poço à plataforma produtora, sendo essa a última etapa necessária para o início da produção de óleo. Para realizar essa atividade, a embarcação precisa atracar em um determinado berço localizado em uma base (porto), com a finalidade de carregar os diferentes tipos de materiais que são utilizados ao longo da operação. Com o objetivo de auxiliar no planejamento operacional dos carregamentos de uma empresa brasileira de óleo e gás, este trabalho propõem utilizar um método de solução exato para ser utilizado na geração de um planejamento de carregamentos de PLSVs, buscando diminuir a ociosidade dessas embarcações. O problema descrito pode ser visto como um problema de programação de máquinas paralelas idênticas, onde, devemos programar um conjunto de jobs J (representando os carregamentos dos navios) em uma máquina k (representando os berços) de modo que as diferentes premissas da operação real sejam respeitadas. Utilizando instâncias criadas baseadas em dados reais, é possível alcançar o resultado ótimo em 97% das instâncias testadas, considerando o tempo limite estipulado de uma hora. As soluções são obtidas em um tempo computacional médio de 4 minutos, aderente ao processo da companhia e assim, mostrando-se uma boa ferramenta de apoio à decisão. Para ajudar a interpretar os resultados obtidos, foi desenvolvido um aplicativo web shiny, onde é possível realizar diferentes análises de maneira eficiente e dinâmica.

Defesa Mestrado Profissional [23/09/2024 – 14h] Mineração de processos aplicada ao pagamento de fretes

GLAUCE DA SILVA DE SOUSA UEHARA

Título: Mineração de processos aplicada ao pagamento de fretes

Data: 23/09/2024, 14h

Sala Zoom:

Orientadores: Leila Figueiredo Dantas | PUC-Rio &  Igor Tona Peres | PUC-Rio

Resumo: A implantação de um processo de conferência e pagamento de fretes eficientes é importante para garantir que os acordos contratuais sejam cumpridos e que o caixa das empresas envolvidas não seja penalizado devido a erros ou ineficiências no processo. Dito isso, o presente trabalho têm por objetivo aplicar ténicas de mineração de processos em uma célula de conferência e pagamento de fretes de uma empresa brasileira fabricante de lubrificantes a fim de encontrar o modelo atual do processo, identificar possíveis ineficiências e desvios do processo padrão e propor melhorias. Como resultado pode-se observar que as cinco transportadoras analisadas apresentaram a atividade ‘REVISAR DOCUMENTO’ como gargalo e ‘EXPORTAR FATURA’ a de maior frequência. As duas variam entre as transportadoras, indicando específicas que prolongam o processo, sendo uma delas as recorrentes divergências nas faturas encaminhadas para conferência na etapa ‘REVISAR DOCUMENTO’. Foi proposto um plano de ação de três etapas (processo, pessoas e tecnologia) visando a melhoria do processo atual e a aproximação do mesmo ao processo padrão.

Defesa Mestrado Profissional [18/09/2024 – 15:30h] Análise da Gestão de Frota Terceirizada: Estudo de caso em uma empresa de Óleos Lubrificantes no Brasil

MARCELO ANTUNES CAIXÃO ZUCARINO

Título: Análise da Gestão de Frota Terceirizada: Estudo de caso em uma empresa de Óleos Lubrificantes no Brasil

Data: 18/09/2024, 15:30 h

Sala Zoom: 

Orientadores: Rafael Martinelli Pinto| PUC-Rio &  Igor Tona Peres | PUC-Rio

Resumo:

Defesa Mestrado [18/09/2024 – 15:30h] Short Term Wind Speed Scenario Generation for Brazil with Improved Generative Adversarial Networks

FELIPE WHITAKER DE A. M. TAVARES

Título: Short Term Wind Speed Scenario Generation for Brazil with Improved Generative Adversarial Networks

Data: 18/09/2024, 15:00h

Sala Zoom : https://puc-rio.zoom.us/j/98631434540?pwd=HMeu8uk5kHhNC2PB2iSB99tE3UV94j.1

Orientadores: Fernando Luiz Cyrino Oliveira | PUC-Rio & Marley Vellasco | PUC-Rio

Resumo: The variability of renewable energy sources, such as wind power, presents a significant challenge for grid operators in maintaining operational stability. This is specially true to the medium-term (from hours to days ahead), which is both influenced by recent past data and broader trends, and heavily influences decision making. This research proposes a fully Convolutional Generator Network conditioned on the previous step of u- and v- wind speed components to generate wind speed scenarios using the Conditional Generative Adversarial Networks training algorithm. The model is compared to the state of the art in weather forecasting, Numerical Weather Prediction Systems. The model is shown to outperform the benchmark with much lower computational cost, less input data and similar long-term stability; achieving better results for a third of the comparisons in the test dataset when predicting an entire month (56 12-hourly steps) from a single data point.

Defesa Mestrado [13/09/2024 – 9h] UTI efficiency analysis through process mining deviations

RAYANE SILVA COSTA

Título: UTI efficiency analysis through process mining deviations

Data: 13/09/2024, 9h

Sala Zoom:

Orientadores: Fernanda Araujo Baião | PUC-Rio &  Igor Tona Peres | PUC-Rio

Resumo: Sepsis is the leading cause of death in intensive care units (ICUs) worldwide. In Brazil, the mortality rate in ICUs reaches 65%. This study aimed to evaluate the behavior of the care processes for patients with sepsis in intensive care units of Beth Israel Deaconess Medical Center, Boston-USA, from the MIMIC-IV database. This available database contains data from more than 200,000 patients registered between 2008 and 2019. Using process mining techniques, it was analyzed the compliance of the treatment executions with the treatment recommendations and then conformance analysis was performed based on SMR and SRU indicators. The results show a general average compliance of 92% and the LOS observed was lower than the expected. The indicators of SMR and SRU suggest a need of adequations in the sepsis treatment process.

Defesa Mestrado [12/09/2024 – 14h] Exact and heuristic methods for the forest harvest planning problem

GABRIEL DURAES GUTH

Título: Exact and heuristic methods for the forest harvest planning problem

Data: 12/09/2024, 14h

Sala Zoom : puc-rio.zoom.us/j/94272789906?pwd=jFEUbwuyaFf6JgQWo5Lshzy6ozLUOx.1

Orientadores: Luciana de Souza Pessoa | PUC-Rio 

Resumo: Brazil is one of the world’s leading producers and exporters of pulp and paper, benefiting from favorable climatic and soil conditions, coupled with substantial investments in research. A significant challenge in this sector is the Forest Harvesting Planning Problem (FHPP), akin to a derivative of the Multiple Traveling Salesman Problem (mTSP) featuring a heterogeneous fleet, periodic demand, and wood volume gain. This study addresses FHPP by employing Mixed Integer Linear Programming (MILP) modeling and the Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) metaheuristic across real and simulated scenarios to optimize the sequencing of harvesting teams among stands. The objective is to reduce operational costs and enhance volume growth over a 12-month planning horizon, while also considering time windows and scheduling constraints. A total of 13 instances were tested to evaluate GRASP’s performance, with the metaheuristic matching or outperforming the MILP model in nine cases. Additionally, three instances reflect real scenarios from a major Brazilian pulp and paper company. When compared against the company’s planning team results, GRASP achieved up to a 61.9% reduction in total costs. Furthermore, GRASP provides detailed harvesting plans within a short execution time, reducing planning team workload and enhancing decision-making flexibility.

Defesa Mestrado [11/09/2024 – 14h] Barreiras e Estratégias de Mitigação para o Desenvolvimento da Energia Solar em Regiões Isoladas da Amazônia

YISELIS RODRIGUEZ VIGNON

Título: Barreiras e Estratégias de Mitigação para o Desenvolvimento da Energia Solar em Regiões Isoladas da Amazônia

Data: 11/09/2024, 14h          

Sala Zoom: 

Orientadores: Fernando Luiz Cyrino Oliveira | PUC-Rio & Rodrigo Goyannes Gusmão Caiado | PUC-Rio

Resumo: Esta pesquisa aborda os desafios no desenvolvimento da energia solar fotovoltaica em regiões isoladas da Amazônia, propondo estratégias de mitigação personalizadas. Através de uma abordagem multidimensional, combinando revisão sistemática da literatura, análise de dados e modelagem estatística, o estudo identificou 19 barreiras em 6 dimensões. A análise envolveu 134 localidades isoladas, utilizando dados do IBGE e EPE, considerando aspectos sociais, técnicos, econômicos e logísticos. O algoritmo K-Prototypes foi aplicado para agrupar as localidades, resultando em dois clusters distintos. Com base nessa segmentação, foram propostas estratégias específicas para cada grupo, visando superar os obstáculos identificados e promover um modelo energético mais inclusivo e sustentável. Este trabalho contribui significativamente para a compreensão dos desafios na implementação da energia solar em áreas isoladas da Amazônia, oferecendo soluções práticas e adaptadas às realidades locais.

Defesa Doutorado [06/09/2024 – 9h] Use of data analytics to reduce the burden of multidrug-resistant bacteria

BIANCA BRANDÃO DE PAULA ANTUNES

Título: Use of data analytics to reduce the burden of multidrug-resistant bacteria

Data: 06/09/2024, 9h

Sala: 966L & Zoom: 

Orientadores: Silvio Hamacher, PUC-Rio | Fernando Bozza, Fiocruz

Resumo: The World Health Organization has declared that antimicrobial resistance is one of the top 10 global public health threats facing humanity. Among the factors that cause the dissemination of multidrug-resistant bacteria is the overuse of antimicrobials in hospitals. This thesis is based on the premise that it is necessary to use historical data to improve antimicrobial prescription and thus reduce the burden of antimicrobial resistance in hospital settings. Its specific goals include analyzing data to avoid antimicrobial resistance rates remaining high after the COVID-19 pandemic and to prevent future similar protocol breakdowns. It also investigates the differences in outcomes between presenting resistant vs. non-resistant bacteria in community-acquired infections. To achieve these objectives, the methods include data analysis tools such as descriptive and inferential statistics, Logistic Regression, Process Mining, and Text Mining. The data includes information on patients admitted to Intensive Care Units in hospitals from a private network located in Rio de Janeiro, Brazil. The thesis comprises three articles and describes a platform developed to support antimicrobial prescription in hospitals. The thesis’s findings revealed a significant increase in antimicrobial consumption and high variability in treatments for COVID-19 patients. Specifically, meropenem, a carbapenem-class antimicrobial, presented the highest adjusted number of doses prescribed for COVID-19 patients in the analyzed hospitals. The escalation in carbapenem prescription probably explains the observed increase in carbapenem resistance during the COVID-19 surge. In the post-surge, the carbapenem resistance rate decreased, following the decrease pattern we found in carbapenem consumption after the first months of the pandemic. Even though there was a decrease in carbapenem resistance, the post-surge levels remained higher than before the surge. This thesis also found that presenting with antimicrobial-resistant bacteria does not incur higher chances of hospital mortality or sepsis than presenting with non-resistant bacteria in patients with community-acquired infections. Understanding the impact of antimicrobial resistance during and after the pandemic and in patients with community-acquired infections is essential to support the development of future protocols.

Defesa Mestrado [02/09/2024 – 9h] Lessons learned from the COVID-19 pandemic in Latin America: a Data Science standpoint

JÉSSICA VILLAR DE ASSUMPÇÃO

Título: Lessons learned from the COVID-19 pandemic in Latin America: a Data Science standpoint

Data: 02/09/2024, 9h          

Sala Zoom : https://puc-rio.zoom.us/my/paulamacaira?pwd=V2xvYmFlTUQ3MExtUHJ4L09KZnZ2UT09

Orientadores: Paula Medina Maçaira Louro | PUC-Rio & Fernanda Araujo Baião Amorim | PUC-Rio

Resumo: In the 21st century alone, the world faced the devastating impacts of three acute respiratory diseases: the Middle East Respiratory Syndrome (MERS), the Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS), and COVID-19, which evolved to be a pandemic. These illnesses not only caused a huge number of deaths but also damaged the Economy of the affected regions. In particular, countries in the Latin America and Caribbean (LAC) region faced additional challenges, due to higher social inequalities, limited access to health services, and precarious living conditions. It is thus imperative to establish solid guidelines to guide actions towards mitigating health and socioeconomic impacts, if (or when) new acute respiratory diseases emerge, especially in these countries. We conducted a retrospective study to model the dynamics of the variation of COVID-19 mortality in LAC countries and analyze its association with vaccination strategies, containment measures, mobility restrictions, and socioeconomic factors. Our methodology applied clustering techniques which revealed two distinct groupings based on socio-demographic characteristics, followed by the application of XGBoost to model the dynamics of variation in deaths in the countries of each cluster, over time. Lastly, we applied SHAP Values to highlight the associations between mortality and factors such as vaccination, containment measures, and mobility restrictions. We provide evidence that the economic support and the completion of the vaccination schedule were especially relevant to reducing mortality from COVID-19.

Defesa Mestrado [30/08/2024 – 14h] Descarbonização Marítima: Um estudo de caso aplicado à Marinha do Brasil

ROBERTA VALENTIM MARTINS DOS SANTOS

Data: 30/08/2024, 14h        

Sala Zoom: https://puc-rio.zoom.us/j/94999573270?pwd=4akjh40NdPO9Kvtg7oirdLbE2DrAcW.1

Título: Descarbonização Marítima: Um estudo de caso aplicado à Marinha do Brasil

Orientadores: Antônio Márcio Tavares Thomé | PUC-Rio & Renan Silva Santos | PUC-Rio

Resumo: Estudos demonstram um aumento de 9,3% nas emissões marítimas de CO2 entre 2012 e 2018. Nos últimos anos, muitas estratégias vêm sendo utilizadas para melhorar a eficiência dos navios e reduzir a emissão de carbono. Nesse contexto, este estudo tem como objetivo realizar uma revisão abrangente da literatura sobre a descarbonização marítima, visando identificar avanços e melhores práticas que possam ser aplicáveis a um modelo de navio de guerra da Marinha do Brasil. Como metodologia, é realizada uma revisão terciária da literatura e um estudo de caso, com aplicação de método de análise multicritério para rankeamento e seleção de tecnologias, baseado na opinião de especialistas da Marinha do Brasil. O estudo de caso está baseado em três proposições de pesquisa: (i) é possível que a Marinha do Brasil implemente tecnologias voltadas para descarbonização em um Navio de Guerra; (ii) os resultados dos estudos são generalizáveis para outros Navios de Guerra com tamanhos e tipos de viagens similares; (iii) a Marinha do Brasil é capaz de se alinhar à teoria da ambidestria organizacional, ao implementar tecnologias novas voltadas para a descarbonização de navios. Os resultados demonstram que a utilização de motor de combustão interna com aplicação de biocombustíveis do tipo drop-in ainda é a escolha mais apropriada para o navio de guerra selecionado para o estudo. A utilização de motores de combustão interna com baterias integradas, bem como o uso de biometanol como combustível, são opções que alcançaram um bom posicionamento no ranking e devem ser consideradas.

Defesa Mestrado Profissional [26/08/2024 – 8h] Implementação de Tecnologia ERP na Logística 4.0: Uma Pesquisa-Ação na Indústria Offshore

ISRAEL PAULISTA BRANDAO

Data: 26/08/2024, 8h

Sala Zoom: https://puc-rio.zoom.us/j/96348285768?pwd=Nx0pc1QHqI8wMeAT3UOnEyJePS6b0Y.1

Título: Implementação de Tecnologia ERP na Logística 4.0: Uma Pesquisa-Ação na Indústria Offshore

Orientadores: Rodrigo Goyannes Gusmão Caiado  | PUC-Rio &  Renan Silva Santos  | PUC-Rio

Resumo:

A indústria offshore está imersa na quarta revolução industrial, o que implica novos desafios da digitalização e a transformação digital para a cadeia de suprimentos. Nesse cenário, destaca-se a importância da implementação e uso de sistemas ERP na logística da cadeia de suprimentos, no contexto da Indústria 4.0 (I4.0). A motivação da pesquisa é avaliar o impacto da I4.0, sobretudo em termos de custos e da transformação digital em cadeia de suprimentos. E os desafios a serem superados, especialmente em relação à segurança da informação. O estudo ressalta a tecnologia como um fator diferencial competitivo e evidencia a I4.0 como uma realidade em nações avançadas. Explora-se a Internet das Coisas (IoT) como um componente crucial para o controle operacional na Gestão da Cadeia de Suprimentos (SCM). Emprega-se uma metodologia multimétodos em um estudo empírico na logística 4.0, com foco na implementação do planejamento de recursos empresariais (ERP) e IoT em uma grande empresa de petróleo e gás. Os resultados indicam uma evolução em relação aos sistemas mais antigos na maior visibilidade e controle, otimização avançadas e roteirização dos transportes, evolução das integrações e colaboração e suporte as decisões estratégicas e nos custos logísticos. As implicações práticas ressaltam os potenciais benefícios da implementação bem-sucedida da I4.0 na cadeia de suprimentos no contexto da logística 4.0, Indústria 4.0, Implementação de ERP, Transformação Digital e IoT.

Defesa Mestrado Profissional [22/08/2024 – 15h] Otimização do Dimensionamento de Frota Alugada para Distribuição Urbana em uma Empresa do Setor Alimentício

ANA RAQUEL FERNANDES

Data: 22/08/2024, 15h

Sala Zoom: PRESENCIAL NA SALA 950L

Título: Otimização Do Dimensionamento De Frota Alugada Para Distribuição Urbana Em Uma Empresa Do Setor Alimentício

Orientadores: Rafael Martinelli | PUC-Rio &  Igor Tona Peres  | PUC-Rio

Resumo:

O transporte de carga é processo fundamental das empresas e garante a continuidade da cadeia de suprimentos, porém é também a maior fonte de custos, representando cerca de 60% dos custos logísticos. Dada essa representatividade, ineficiências do modal rodoviário e busca por redução de emissões, a pressão por aumento de eficiência e redução de custos é constante nas empresas brasileiras. Em empresas de alimentos, há também a necessidade do controle de lead-times e nível de serviço a fim de não comprometer a qualidade do produto. Desta forma, esse trabalho busca contribuir para redução de custos de frete por meio de otimização do dimensionamento de frota para distribuição de produto acabado, mesclando entre frota alugada e terceira, considerando diferentes perfis, custos e eficiências. Para isso, um estudo de caso foi realizado em uma empresa de alimentos, cuja fábrica localizada na cidade do Rio de Janeiro atende clientes localizados em todo o estado, os mesmos segregados por 6 regiões. A empresa em questão possui contrato de aluguel de veículos e de cessão de mão de obra, além de valor tabelado para frete terceiro. Utilizando o suplemento OpenSolver no MS Excel, foi criada uma ferramenta para otimização visando minimizar o custo, considerando a demanda semanal para cada região do estado, capacidade dos veículos, custos de aluguel, mão de obra e frota terceira. Foram analisados diferentes cenários, com restrições de perfis maiores na capital, e de disponibilidade geral de veículos contratados.

Defesa Mestrado [19/08/2024 – 14h] Modelos de Simulação Estocástica de Cenários de Velocidade do Vento Correlacionados com Incorporação de Variáveis Climáticas

RAFAEL ARAUJO COUTO

Data: 19/08/2024, 14h

Sala Zoom : https://puc-rio.zoom.us/my/paulamacaira?pwd=V2xvYmFlTUQ3MExtUHJ4L09KZnZ2UT09

Título: Modelos de Simulação Estocástica de Cenários de Velocidade do Vento Correlacionados com Incorporação de Variáveis Climáticas.

Orientadores: Paula Medina Maçaira Louro | PUC-Rio & Fernando Luiz Cyrino Oliveira | PUC-Rio

Resumo:

A energia eólica tem crescido de forma estável no Brasil nos últimos anos. Para impulsioná-la, é crucial considerar as mudanças climáticas, já que sua geração é altamente influenciada pelo clima. Por isso, é fundamental incorporar variáveis climáticas externas na modelagem das séries eólicas, contribuindo para reduzir as incertezas. Os Modelos Periódicos Autorregressivos com Variáveis Exógenas (PARX) representam uma abordagem viável para cumprir esse propósito, incluindo a variável exógena ENSO. No presente estudo, realizou-se a modelagem das séries de velocidade do vento nos estados do Rio Grande do Norte, Paraíba, Pernambuco, Alagoas, Sergipe, Rio Grande do Sul e Santa Catarina. Nesse sentido, foi considerada a covariância entre esses estados em cada região brasileira para avaliar a correlação espacial entre eles, criando a modelagem PARX-Cov. Além disso. a correlação entre os indicadores do fenômeno ENSO também foi considerada para viabilizar a previsão out-of-sample das variáveis climáticas, essa utilizada para a simulação de cenários de velocidade de vento. Ao comparar a modelagem do PARX e PARX-Cov, com o modelo vigente no setor elétrico brasileiro, observou-se um desempenho superior nos modelos propostos para previsão das séries de velocidade do vento. O modelo PARX-Cov com o índice ONI Acumulado é o mais adequado para Pernambuco, Rio Grande do Sul e Santa Catarina. O PARX-Cov com o índice SOI é mais apropriado para o Rio Grande do Norte. Para Alagoas e Sergipe, o PARX com o índice ONI Acumulado é o mais indicado, enquanto o PARX com Niño 4 Acumulado é melhor para a Paraíba.

Defesa Mestrado [13/08/2024 – 15:30h] SARIMAX.jl: Open-Source Time Series Modeling in Julia through Advanced OptimizationDefesa Mestrado [13/08/2024 – 15:30h]

LUIZ FERNANDO CUNHA DUARTE

Data: 13/08/2024, 15:30h

Sala Online: Link da videochamada: https://meet.google.com/wtv-zxxa-wok
Ou disque: ‪(BR) +55 11 4933-9172‬ PIN: ‪944 557 941‬#
Outros números de telefone: https://tel.meet/wtv-zxxa-wok?pin=5100619644374

Título:  SARIMAX.jl: Open-Source Time Series Modeling in Julia through Advanced Optimization

Orientadores: Davi Michel Valladão | PUC-Rio

Resumo:

This dissertation introduces SARIMAX.jl, a Julia package designed for time series estimation. The primary contribution of this work is the dissociation of model formulation from the estimation process, enabling the selection of the most appropriate estimation method for each specific situation. SARIMAX.jl employs advanced optimization techniques to enhance stability, robustness, and accuracy in modeling ARIMA processes. It offers flexibility by allowing users to incorporate regularization and switch objective functions. Through a comparative study, SARIMAX.jl demonstrates superior performance across various metrics, establishing it as a reliable open-source option for time series modeling. Additionally, this dissertation proposes a mixed-integer optimization approach for the specification and estimation of a specific subset of SARIMA models, known as autoregressive integrated (ARI) models. This approach guarantees global optimality in parameter estimation and the specification of the integration order and autoregressive part.

Defesa Mestrado [16/05/2024 – 08:30h] Previsão de demanda de gás natural: análise comparativa de modelos de séries temporais para dados diários e semanais de consumo de gás natural no Brasil

REBECA DA SILVA OLIVEIRA FARIAS

Data: 16/05/2024, 08:30 h

Sala Zoom:  https://puc-rio.zoom.us/j/97856467588?pwd=b3dSb1hjNXdsOTRHQ05hWW1RTlk0Zz09

Orientadores: Fernando Luiz Cyrino Oliveira & Antônio Márcio Tavares Thomé

Resumo:

O setor energético brasileiro passou por transformações significativas,destacando o papel crucial do gás natural para garantir a segurança energética diante da transição para fontes menos dependentes de combustíveis fósseis. A previsão da de- manda de gás natural é essencial para a gestão eficiente do setor. Enquanto a literatura tem se concentrado na previsão de demanda de eletricidade, há uma lacuna em estudos sobre modelagem e previsão da demanda de gás natural, especialmente em contextos industriais e de médio/longo prazo. Em resumo, a necessidade de modelos mais precisos e abrangentes para prever a demanda de gás natural é evidente a partir da análise dos estudos existentes. Dessa forma, o objetivo deste trabalho é abordar uma análise comparativa da previsão de demanda de gás natural, por meio de modelos de séries temporais,  com aplicação no software R, para dados diários e semanais de consumo de gás natural, obtidos de uma em- presa brasileira do setor de petróleo e gás natural, no período de 2022 a 2023. Os modelos fornecem as previsões para uma amostra teste de trinta dias futuros e é realizada uma análise comparativa fora da amostra com base em diversas métricas de desempenho. O resultado esperado é indicar qual modelo de previsão apresenta maior acurácia para ambas as séries analisadas.

Defesa Doutorado [09/05/2024 – 14:30h] Proposals for the use of reanalysis bases for wind energy modeling in Brazil

SAULO CUSTODIO DE AQUINO FERREIRA

Data: 09/05/2024,  14:30 h

Sala Zoom:  https://puc-rio.zoom.us/j/92668200136?pwd=T0trcUszNDhRVjlaczVkY05jblNGQT09

Orientadores: Fernando Luiz Cyrino Oliveira & Paula Medina Maçaira Louro

Resumo: Brazil has always been a country that had its electricity matrix based mostly on renewable sources, more specifically on water. Over the years, this has diversified and demonstrated a greater participation of the wind source. To better explore it, research aimed at modeling its behavior is essential. However, it is not always possible to have wind speed and wind generation data available in quantity and in the locations of interest. This data is essential to identify potential installation sites for wind farms, improve the performance of existing ones and encourage forecasting research and simulation of wind generation, which are inputs to help improve the performance of the planning and operation of the Brazilian electricity sector. In the absence of wind speed data, an alternative is to use data from reanalyses. They provide long historical data of climate and atmospheric variables for various parts of the globe and free of charge. Thus, the first contribution of this work focused on verifying the representativeness of wind speed data, made available by MERRA-2, in the Brazilian territory. Following the recommendations in the literature, interpolation, extrapolation and bias correction techniques were used to improve adequacy to the speeds provided by the reanalysis base, those that occur at the height of the turbine rotors of the wind farms. In a second contribution, MERRA-2 data were combined with power measured in wind farms in northeastern Brazil to model stochastically and non-parametrically the relationship between speed and power in wind turbines. For this, clustering techniques, estimation of density curves and simulation were used. Finally, in a third contribution, it is expected to improve the methodology developed in the second contribution, in order to develop a simulation methodology based on the Markov Chain Monte Carlo method, still using MERRA-2 wind speed and measured wind power.

Defesa Mestrado [09/05/2024 – 08:30h] Terceirização e integração vertical: uma análise do custo-benefício no transporte da Marinha do Brasil

DANIEL OLIVEIRA FERNANDES DE CARVALHO

Data: 09/05/2024, 08:30 h

Sala Zoom: https://puc-rio.zoom.us/j/99316167433?pwd=T3g3VG1tU1dDWnlHUWVKYTU3RVVjdz09

Orientadores: Fernando Luiz Cyrino Oliveira & Antônio Márcio Tavares Thomé

Resumo:

A atividade logística de transporte, cuja finalidade principal é distribuir o mate- rial de forma rápida e eficiente, é um elo fundamental na cadeia de suprimentos. No caso da Marinha do Brasil que transporta anualmente, em média, cerca de R$ 89.000.000,00 em itens, entre os quais fardamento, gêneros, sobressalentes, in- sumos e equipamentos hospitalares, totalizando aproximadamente 4,5 toneladas, essa finalidade cresce de importância ao analisarmos os altos valores envolvidos nas operações. Nesse contexto, esta pesquisa objetiva analisar qual a sistemática de transportes ideal para o Centro de Distribuição de materiais da Marinha do Bra- sil: a atual, através da terceirização dos serviços, ou a proposta, através da integra- ção vertical, adotando uma frota própria de viaturas com execução dos transportes. Para esta análise, foram feitas uma revisão de escopo da literatura, entrevistas com especialistas, estudo de características e custos através da Teoria do Custo Total de Propriedade (TCO), dimensionamento da frota e análise multicritério por meio do Analytical Hierarchy Process (AHP). Conclui-se que a sistemática ideal é a da imple- mentação da integração vertical, com adoção de uma frota própria, necessitando de uma mudança estratégica, gerencial operacional dos transportes na Marinha. Esta pesquisa propõe, ainda, a criação de duas ferramentas tecnológicas de aná- lise automática de custos logísticos: uma no campo estratégico, na análise de qual sistemática deve ser adotada de acordo com os parâmetros estudados e outra com a     mensuração dos custos operacionais na execução dos transportes.

Defesa Doutorado [12/04/2024 – 9:00h] Prioritization and equity in decision-making models for vulnerability driven public policies

FABIOLA NEGREIROS DE OLIVEIRA

Data: 12/04/2024, 9h

Sala Zoom:  https://puc-rio.zoom.us/j/94556137486?pwd=Wk90bDdPZ01hV2V0SHRNQ1ArbFUydz09

Orientadores: Adriana Leiras | PUC-Rio & Douglas José Alem Junior |University of Edinburgh

Resumo:

Poverty, hunger and food insecurity, illiteracy and low education, poor housing conditions, and inadequate health care describe the living conditions of thousands of families worldwide. In a scenario of limited resources, a prerequisite for decision-making is to understand the vulnerabilities of the affected population so that it is possible to target and prioritize the most in-need areas/ households/people. Among the numerous prioritization criteria, equity has emerged as a key criterion often overlooked in many prioritization processes, conceptualized in terms of fairness in allocating and distributing benefits and burdens in society. This thesis proposes to incorporate prioritization and equity issues into decision-making models for orientated vulnerable populations’ public policies. We structure an approach that integrates means of measuring vulnerability as a way of prioritization (through developing prioritization indexes) and incorporating them into a decision-making model to optimize resource allocation and distribution effectively, efficiently, and especially equitably. To shed light on this problem, we study two real and complex cases applied in the endemic disease scenario and hunger food insecurity context.

Defesa Doutorado [11/04/2024 – 09:00h] Computational Techniques and Model Accuracy for Electric Power Transmission and Distribution Solo and Coordinated System-Operational Problems

NURAN CIHANGIR MARTIN

Data: 11/04/2024, 9h

Sala Zoom: https://puc-rio.zoom.us/j/94154576603?pwd=RmN4elJxRDQraWhFVFhTRzNDRVdpdz09 & Sala 950L – localizada no 9ª do Edifício Cardeal Leme.

Orientadores: Bruno Fânzeres dos Santos

Resumo:

In response to climate change, modern power systems are undergoing a decarbonisation-based transition involving vast deployment of renewable energy sources. For the success of this transition, various challenges need to be addressed in power system operations stemming from the high output variability along with limited predictability and controllability, leading to flexibility needs in power system operations. Power flow computation – and specifically, optimal power flow and unit commitment – is one of the most important computational tools for system operators to determine the state of
the power system. This computation is performed for various decisions on the grid, to dispatch the components in the network, to reconfigure them as well as price the services provided by generators and consumers on the grid. Various simplifications are made in power flow computation to tackle the computational burden of the models, which tend to be high for realistic systems. Model accuracy is increasingly causing high costs for system operations, since the real situation is deviating from the forecast leading to a need for costly actions by system operators in real-time. This thesis focuses on challenges in modern power system operations and pricing. Firstly, the thesis constructs methods and algorithms to enhance computational capability and model accuracy for AC Network-Constrained Unit Commitment and Optimal Power Flow problems through devising an improved approximation of the physical laws governing power flows. Secondly, it applies these methods and algorithms to the coordination problem between Distribution System Operators (DSOs) and Transmission System Operators (TSOs), introducing novel distributed optimisation techniques for managing congestion and voltage problems as well as addressing network information exchange aspects. Finally, the thesis proposes a new pricing mechanism endogenously addressing the non-convex operational decisions for energy and reserve scheduling for day-ahead planning, considering stochasticity of renewable energy generation. Computational and accuracy benefits are illustrated in case studies, by employing various metrics developed.

Defesa Mestrado [08/04/2024 – 9:00h] Uma abordagem de Ciência de Dados para análise do impacto do viés cognitivo de busca de risco em tomadas de decisão individuais envolvendo perdas financeiras.

LEONARDO FREITAS SAYAO

Data: 08/04/2024, 9h, formato híbrido

Sala Zoom   https://puc-rio.zoom.us/j/96735206808?pwd=RkE4WnJnZ0UyaTFLNTlsZy9JZDRSZz09#success  |  Sala 950L  

Orientadores: Fernanda Araújo Baião Amorim | PUC-Rio

Resumo: O estudo da tomada de decisões individuais tem ganhado cada vez mais importância, desde as concepções clássicas do homem econômico até os mais recentes conceitos da racionalidade limitada e dos vieses cognitivos. Ao longo do tempo, a crescente complexidade das decisões impulsionou o desenvolvimento de tecnologias como os Sistemas de Apoio à Decisão, Sistemas Informativos e Modelos Preditivos, destacando-se a integração de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina para melhorar a precisão e a eficiência das escolhas. Embora esses avanços tenham proporcionado benefícios significativos, a influência dos vieses cognitivos na tomada de decisão continua sendo um desafio relevante e pouco explorado. Esses vieses podem surgir de diversas fontes, incluindo preferências individuais, influências externas e derivações cognitivas inconscientes. Apesar dos esforços da economia comportamental em identificar e modelar esses vieses, sua aplicação em contextos de decisões individuais monetárias ainda é limitada. Portanto, este trabalho propõe uma arquitetura baseada em fundamentos ontológicos para identificar e analisar vieses cognitivos em cenários de alto risco de perdas monetárias. Através da aplicação de técnicas de Ciência de Dados e ML, o objetivo é estabelecer um módulo capaz de identificar padrões de vieses cognitivos, gerando conhecimento sobre as preferências de risco dos tomadores de decisão e seus ganhos e perdas diante das sias escolhas. O viés específico explorado neste estudo é a Busca de Risco no domínio de perdas, conforme definido no Padrão Quádruplo do Kahneman. A avaliação da eficácia dessa abordagem será realizada por meio de um estudo de caso utilizando um benchmark disponível na literatura, fornecendo insights sobre a aplicabilidade e os benefícios práticos da arquitetura proposta.

Defesa Doutorado [03/04/2024 – 14:00h]  Disaster impacts on supply chains and countermeasures strategies

BRENDA DE FARIAS OLIVEIRA CARDOSO

Data: 03/04/2024, 14h

Sala Zoom: https://puc-rio.zoom.us/j/97053319470?pwd=QW0zaUxmSEFkVGhISld6dmVFVXpWQT09

Orientadores: Adriana Leiras | PUC-Rio &  Tharcisio Cotta Fontainha | UFRJ

Resumo:

The impact of disasters causes disruptions in supply chain’s (SCs) average flow and negatively affects operations’ performance. Therefore, companies need to implement effective strategies to minimise the impacts caused by these events. In this context, this thesis aims to contribute to developing prepared and responsive supply chains to deal with disaster impacts. This research is divided into three phases. First, this study brings bibliometric analyses with an overview of the main characteristics of publications on the topic through the descriptive analysis of a systematic literature review. The second phase deepens the analyses of the systematic literature review through content analysis to identify and report the significant impacts of disasters on SCs and countermeasure strategies to mitigate the adverse effects on SCs. In the second phase, we deliver a taxonomy, a research agenda, and a framework. Finally, the third phase proposes a survey to evaluate the behaviour of digitalisation and localisation in disaster contexts, considering the opinion of 62 Brazilian SC professionals. Through structural equation modelling, the results indicate that there is a negative impact of disasters on the supply chains and that digitalisation and localisation have a moderating effect on the relationship between the main constructs.

Defesa Mestrado [22/03/2024 – 08:00h] Gerenciamento dos desafios humanitários: uma análise das Operações Ribeirinhas na Amazônia

ESTHER CAMPOS RODRIGUES 

Data:  22/03/ 2024, 8h          

Sala Zoom:  https://puc-rio.zoom.us/j/98786160863?pwd=NzdrL2JmOGZ2aE1VQXZvbW5RMWpLQT09

ID da reunião: 987 8616 0863

Senha: 089470

Orientadores: Adriana Leiras | PUC-Rio

Resumo:

O Brasil possui mais de 40.000 Km de hidrovias interiores, das quais cerca de 31.500 Km são navegáveis no seu estado natural, formando ambientes ribeirinhos variados. O batalhão de operações ribeirinhas na Amazônia é uma operação militar organizada para realizar assistência e auxílio a comunidades, resolvendo problemas imediatos e urgentes no país. O propósito das organizações militares nas operações ribeirinhas é formar uma Força Militar para atuar em terra, nos rios e no ar, inteiramente integrada e ajustada, especificamente para prover a mobilidade necessária, e promover as ações de segurança ao movimento Força Tarefa Ribeirinha. No entanto, as operações ribeirinhas possuem desafios, como levar atendimento médico e suprimentos a áreas de difícil acesso, distribuir de kits de limpeza sem gerar aglomeração, falta de insumos e atraso dos suprimentos, comunicação com outros militares na região. A necessidade de planejamento para operações em ambientes ribeirinhos é evidente, tendo em vista a complexidade e as dificuldades que normalmente caracterizam tais operações, dada a diversidade dos meios terrestres, navais e aéreos que podem ser empregados, além das características individuais de cada região. Portanto, o objetivo principal dessa dissertação e identificar e analisar os principais desafios das operações ribeirinhas na Amazônia, a fim de propor melhorias na execução e gestão da assistência humanitária. Conforme o resultado do estudo de caso, pode-se observar, que 41 profissionais, ou seja, 22,28% dos que responderem o questionário, atuam ou já atuaram nas operações ribeirinhas na região da Amazônia. Além disso, o desafio mais frequente para as Operações Ribeirinhas é a carência de recursos.

Defesa Mestrado [07/03/2024 – 09:00h] Corporate Bond Pricing: A Systematic Literature Review on Influential Factors

BIANCA BUNJES LOPES

Sala Zoom: https://puc-rio.zoom.us/j/2383896077?pwd=UHRPeDZTdXB6blFTTTNtalY4Szljdz09

Orientadores: Igor Tona Peres & Davi Valladão | PUC-Rio

Resumo:

This thesis provides a systematic literature review on the pricing of corporate bonds worldwide. These securities are essential financing mechanisms for companies worldwide and are vital to transfer resources and catalyze economic growth. The democratizing potential of capital markets is highlighted, emphasizing that anyone can become an investor, thus facilitating wealth creation and boosting the national economy. The main exploration of the study is the bond pricing process in financial markets, focusing on the determinants of the price of these securities. Through a systematic review of selected literature, the research elucidates complex relationships between bond valuations, credit ratings, macroeconomic indicators, and specific bond characteristics. The results categorize the factors that influence credit spreads into corporate, issuance, liquidity and macroeconomic/market. This categorization is important to serve as a guide for future works. The existing literature lacks comprehensive reviews on the factors influencing corporate bond prices, and there is a notable absence of categorizations of these factors.

Defesa Mestrado [01/03/2024 – 10:00h] Desafios e lições aprendidas na manutenção da integridade de plataformas offshore em situações de ruptura de cadeias de suprimento: o caso da pandemia de COVID-19

RAFAELA LIRA SANTOS REGIO

Data: 01/03/2024, 10h.

Sala Zoom: https://puc-rio.zoom.us/j/98130287940?pwd=MkhrYnlzZllhbnpUclJUQiszM1c1QT09

ID da reunião: 981 3028 7940
Senha: 884378

Orientador: Antônio Márcio Tavares Thomé | PUC-Rio

Resumo:

A pandemia de COVID-19 acelerou e potencializou os efeitos de soluções e problemas conhecidos e enfrentados previamente no contexto offshore, tais como as dificuldades de programação de barcos e voos, longos lead times de suprimento e restrições regulamentares, intensificando desafios de planejamento e execução de intervenções. Visando contribuir para a melhor gestão da operação de Unidades Marítimas (UMs), propõe-se investigar os principais desafios e lições aprendidas na manutenção da integridade de plataformas em situações de ruptura de cadeias de suprimento como a vivenciada em função do COVID-19. Para explorar tais desafios e lições aprendidas, pretende-se investigar: (i) A definição e os principais indicadores de integridade no contexto das UMs, (ii) Como a literatura tem tratado a ruptura em cadeias de suprimento? (iii) Quais são os fatores críticos para o planejamento de intervenções offshore para manutenção da integridade? (iv) Como a manutenção da integridade de uma UM é abordada numa empresa que opera no Brasil e (v) Como a ruptura da cadeia de suprimentos ocasionada pela COVID-19 afetou o planejamento e execução da manutenção da integridade, seus efeitos na integridade de uma UM e formas de minimizá-los. A investigação foi feita por meio da revisão de escopo da literatura existente e através do estudo de caso de uma organização que produz petróleo no Brasil e levantou pontos notáveis para observância de gestores, acadêmicos e demais partes interessadas, que podem aprofundar em grupos de trabalho multidisciplinares aspectos que venham a facilitar a gestão de eventuais novos momentos de ruptura, seja em operações, gestão de contratos, estratégia ou gestão de suprimentos.

Defesa Mestrado [29/02/2024 – 11:00h] Uncertainty and scenario reduction in material resources allocation of offshore rigs: a machine learning approach

RACHEL MARTINS VENTRIGLIA

Data: 29/02/2024, 11h

Sala Zoom: https://puc-rio.zoom.us/j/94399580314?pwd=S3pwUDdjUGhsS0xQYitIeFVGMnlvdz09

Orientador: Leonardo dos Santos Lourenço Bastos | PUC-Rio & Silvio Hamacher | PUC-Rio

Resumo:

Material resource planning is an integral part of supply chain management; tasks in the supply chain need materials and resources to be executed; thus, allocating resources correctly is an important part of task scheduling. Specifically, construction tasks for subsea wells require the use of resources, such as rigs, and planning the schedule of these operations involves the sizing of various materials and services necessary for their execution. This study is motivated by real-life scheduling planning from a large Oil and Gas company that estimates the demand for materials and services stochastically due to the uncertainties associated with the tasks in their start dates and durations. The calculation of the demand is subject to the current schedule that the company has and a set of rules that indicate allocation conditions, logistics parameters, disembarking conditions, and dependencies to allocate the tools and services needed for each task and estimate their quantity and how many days they will be used. These set of tools and rules can change depending on the user and their operation knowledge. To add to the complexity of the problem, the company uses a large number of scenarios, which results in extremely high computational times and impact operational decision-making. In this context, scenario reduction could assist the company in its decision-making process. The methodology proposed in this work evaluates and identifies representative scenarios of uncertainty in strategic planning schedules of offshore rigs, in order to reduce the number of scenarios used in the calculation of the demand for tools and services. With the use of unsupervised techniques, such as k-means and hierarchical clustering, we identified a subset with the most representative scenarios for the scenario reduction. The Wasserstein Distance and graphical visualization were used to validate the results, to confirm whether the reduction found a representative subset of scenarios. Moreover, the scenario reduction subset was also used to analyze the impact of the reduction in the demand calculation. The Agglomerative Clustering with Ward Linkage obtained the best results, with a reduction subset of 782 clusters. To find a minimal representative set of scenarios, the best clustering method and the Wasserstein Distance were used, resulting in a number of 343 scenarios. This presents a reduction of 84% in the execution time of the demand calculation, with the higher error of 11% in the demand calculation.

Defesa Mestrado [27/02/2024 – 10:00h] Goal-Based Investments: A Dynamic Stochastic Programming Approach

ANDRE FREDERICO MACIEL GUTIERREZ

Data: 27/02/2024, 10h, via zoom

Sala Zoom: https://meet.google.com/dwx-yacd-qpz

Orientador: Davi Michel Valladão | PUC-Rio

Resumo:

The purpose of this study is to develop an investment policy that minimizes the total contribution necessary to reach a long-term financial goal while accounting for stochastic programming that incorporates Markovian dynamics of asset returns. To achieve this objective we develop a multi-stage optimization problem that incorporates a Hidden Markov Model.
Unlike conventional portfolio optimization techniques that rely on unrealistic assumptions, our approach is grounded in the goal-oriented investment framework that provides a more practical and effective solution. In addition, by using the Hidden Markov Model in our optimization process, we obtain a more accurate estimation of asset return dynamics, which translates into more efficient investment modeling.
Collectively, these attributes yield a simple yet robust tool that empowers investors to make personalized and informed investment decisions. By employing our model, the necessary contribution to achieve a desired financial goal is minimized through an investment policy that accounts for the current stage of wealth and prevailing economic conditions.

Defesa Mestrado [26/02/2024 – 11:00h] Advencements in time series modeling: using modern optimization and robustness techniques with score-driven models.

MATHEUS ALVES PEREIRA DOS SANTOS

Data: 26/02/2024, 11h

Sala Zoom: link do Google meet: https://meet.google.com/ckr-vuwz-skk.

Orientador: Davi Michel Valladão | PUC-Rio
Resumo:

The study of time series plays a crucial role in the decision-making process, resulting in the proposition of numerous methodologies over time for this purpose. In this context, score-driven models stand out as a flexible and interpretable approach. However, due to the considerable number of parameters, the estimation process of these models tends to be complex. In order to address this complexity, this work aims to evaluate how the use of modern optimization techniques impacts the final performance of the model. In addition to simplifying the parameter estimation process, this paradigm shift allows for the incorporation of new techniques, such as robust optimization, in the model formulation, which has the potential to enhance its performance. The SDSS.jl package, which enables the fitting and forecasting of Scoredriven models based on unobserved components using modern optimization techniques, emerges as one of the main contributions of this work. By using monthly data on the electric load of the Brazilian system and competition series, it was possible to highlight its good performance even during periods of regime change in the data, thanks to the application of robust techniques, and compare its performance with implementations already available in the literature

Defesa Mestrado [22/02/2024 – 11:00h] Desenvolvimento de metodologia de apoio à decisão para manutenção inteligente combinando abordagens multicritério e machine learning: Estudo de Caso em empresa de manufatura

JAQUELINE ALVES DO NASCIMENTO

Data: 22/02/2024, 11h.

Sala Zoom: https://puc-rio.zoom.us/j/96390294397?pwd=VXNTY0Rxai9vNHluTFpkWE9IZ0F5UT09

Orientadores: Rodrigo Goyannes Gusmão Caiado & Luiz Felipe Roris Rodriguez Scavarda do Carmo | PUC-Rio

Resumo:

A Indústria 4.0 (I4.0) e a transformação digital estão revolucionando a manutenção nas indústrias, impulsionando-a rumo a uma abordagem mais inteligente e proativa, conhecida como manutenção inteligente (smart maintenance – SM). Recentemente vive-se a transição para a Manutenção 4.0, em que decisões de manutenção baseada em dados e análises avançadas trazidas com a SM permitem aumentar a eficiência, reduzir os custos operacionais e têm um grande impacto no desempenho operacional. Com a crescente digitalização dos processos e a disponibilidade de novas tecnologias, as decisões estão se tornando mais inteligentes, o que requer ter um processo de tomada de decisão estruturado e baseado em dados para decisões eficientes. No entanto, tomar decisões gerenciais pode ser complexo devido a múltiplos critérios e pontos de vista envolvidos. Por exemplo, podem existir trade-offs e prioridades competitivas diferentes entre equipes funcionais como de manutenção, de produção e financeira. Nessa perspectiva, é crucial ter uma metodologia que combine esses aspectos conflitantes e, na era da Manutenção 4.0, a consideração de múltiplos critérios e pontos de vista, justifica a necessidade de um framework de apoio a decisão que combine técnicas de apoio multicritério a decisão (multi-criteria decision making – MCDM) e Machine Learning (ML). A partir de uma revisão de escopo observou-se a ausência de metodologias (e frameworks) de apoio a decisão combinando essas abordagens em estudos empíricos e em países emergentes. Diante disso, a presente pesquisa tem como objetivo propor e aplicar um framework de apoio à decisão para SM em uma empresa de manufatura brasileira. Como método empírico foi utilizado um estudo de caso, utilizando dados reais de manutenção, observação participante e entrevistas, além de análise documental. Uma abordagem multicritério híbrida é proposta por meio dos métodos AHP, MOORA, MULTIMORA e de Borda com dados qualitativos e quantitativos, para resolver um problema de ranking de impressoras para fazer parte do início das manutenções preditivas. A implementação computacional das abordagens que compõem a metodologia ocorreu em Python. A final da pesquisa foi possível observar que a combinação de MCDM e ML pode ser uma abordagem eficaz para aprimorar a tomada de decisão na manutenção de ativos, considerando múltiplos critérios e a complexidade dos dados envolvidos.

Defesa Mestrado [22/02/2024 – 09:00h] Framework de apoio à decisão para avaliação de criticidade de ativos: uma abordagem fuzzy-multicritério

BRUNA CRISTINA SIQUEIRA KAISER

Data: 22/02/2024, 9h.

Sala Zoom: :  https://puc-rio.zoom.us/j/96390294397?pwd=VXNTY0Rxai9vNHluTFpkWE9IZ0F5UT09

Orientadores: Rodrigo Goyannes Gusmão Caiado & Luiz Felipe Roris Rodriguez Scavarda do Carmo | PUC-Rio

Resumo:

As falhas localizadas ou sistêmicas em plataformas offshore representam, simultaneamente, riscos ambientais, sociais e econômicos devido à extensão potencial dos danos que podem causar. Além disso, os ativos offshore são altamente suscetíveis a mecanismos corrosivos que podem levar a cenários de falhas. Portanto, neste contexto, a adoção de boas práticas de gestão de manutenção é necessária, permitindo que a operação ocorra da maneira mais confiável possível. Vale ressaltar que, dentro das condições operacionais de uma plataforma offshore, inúmeros fatores afetam os diversos sistemas que a compõem, além de ser um setor altamente regulamentado. Considerando todos os sistemas, destaca-se a ênfase especial em tubulações, válvulas e flanges (TVF), pois são classificados como ativos-chave nas operações, desempenhando papéis cruciais na dinâmica operacional. Assim, surge a necessidade imperativa de uma metodologia sistemática que forneça uma classificação estruturada desses sistemas, orientando o gestor na priorização com base nas classificações de seus respectivos componentes. Portanto, esta pesquisa propõe um framework prático, de natureza prescritiva, que considera as diretrizes da manutenção centrada na confiabilidade (RCM), integrando modelos de análise de decisão multicritério (MCDM) associados à lógica fuzzy. Finalmente, a metodologia foi validada por meio de um estudo de caso em uma plataforma FPSO, com base na coleta de dados triangulados. Em resumo, destaca-se que a metodologia proposta traz contribuições teóricas ao preencher lacunas e propor/aplicar metodologias integradas, e contribuições práticas ao fornecer aos gestores, responsáveis pela formulação de planos de manutenção, elementos objetivos para uma tomada de decisão mais eficaz.

Defesa Mestrado Profissional [07/02/2024 – 13:00h] Distribution Grid Planning with Lines Investment and Topology Reconfiguration for Wildfire Resilience under Decision-Dependent Uncertainty

FELIPE NEVES PIANCÓ

Data: 07/02/2024, 13h.

Sala Zoom: https://puc-rio.zoom.us/j/98789887722?pwd=YXhRVVJBK24zTXpKeXRSTEdFODg1QT09

Orientadores: Bruno Fânzeres dos Santos | PUC-Rio & Alexandre Moreira da Silva | Lawrence Berkeley National Laboratory

Resumo:

Wildfires can be a source of vulnerability for power systems operations. Those events can especially affect the operation of transmission and distribution systems. It can interrupt energy supply, increase costs, and decrease grid reliability. Numerous approaches can be executed to prevent this. Planning decisions that consider the relationship between operative actions and the probability of wildfire disruption hasn’t been properly evaluated by academia. By not recognizing this aspect, the operation of power systems may be impaired. Properly modeling this dependency could lower wildfire disruption and loss of load. In this thesis, a two-stage, distributionally robust optimization problem with decision-dependent uncertainty is developed to consider distribution system multiperiod operation. The first stage determines the optimal switching actions and lines investments, and the second stage evaluates the worst-case expected operation cost. It is designed a decision-dependent uncertainty framework where the line failure probabilities are a function (dependent) of its power flow levels. An iterative method is proposed to solve this model and an out-of-sample analysis is developed to validate it through different case studies. Results showed that, by neglecting the uncertainty dependency on operative decisions, the way is developed here, there could be a higher expected loss of load and a higher operational cost. By considering this new approach when operating power lines, the grid’s resilience could be improved and wildfires consequences can be mitigated with lesser costly actions.

Defesa Mestrado [17/10/2023 – 14:00h]: An Approach for Optimal Wind Farm Layout Design Accounting for Wake Effects and Contracting Strategies

Autor: CARLOS ALBERTO KEBUDI ORLANDO

Orientadores: Bruno Fânzeres dos Santos | PUC-Rio

Data e Hora: 17/10/2023,  14h

Link/ Sala:

Banca Examinadora: Bruno Fânzeres dos Santos – orientador – PUC-Rio; João Alberto Passos Filho – UFJF; Paula Medina Maçaira Louro – PUC-Rio; Alexandre Moreira da Silva –  Lawrence Berkeley National Laboratory

Resumo:

Over the last decades, a significant movement towards reducing the dependence
of the energy supply chain on carbon-driven supplysources has been observed following
the desire to achieve a carbon-neutral economy in the near-term. To achieve
this goal, fosterrenewable-based sources into the power generation mix, in particular
wind power plants, is recognized as of high importance. Withinthe myriad of
challenges for this purpose, a critical one is to efficiently design the wind farms
layout taking into account the multiplephysical effects that impact the wind-topower
dynamics, in particular the so-called \textit{wake effect}, aiming at achieving
highproduction and economic efficiency. Therefore, in this work, we leverage on the
Gaussian-based wind-modeling analytical tool knownas the Bastankhah Wake Model
to construct a Wind Farm Layout Optimization (WFLO) problem. To illustrate the
applicability of theproposal, two numerical experiments as presented to uncover
the consequences of the wake effect in the overall power production of the farm.

Defesa Mestrado Profissional [28/09/2023 – 16:00h]: Implementação da Logística Reversa do E-Commerce no Sistema de Fardamento Reembolsável da Aeronáutica

Autor: ANA CAROLINA SOUZA DE CARVALHO

Orientadores: Luciana de Souza Pessôa | PUC-Rio

Data e Hora: 28/09/2023,  16h

Link/ Sala:

Banca Examinadora: Luciana de Souza Pessôa – orientadora – PUC-Rio; Marcelo Xavier Seeling – PUC-Rio; Rodrigo Goyannes Gusmão Caiado – PUC-Rio; Victor Abu-Marrul Carneiro da Cunha –  RAÍZEN – Energia

Resumo:

A administração pública possui responsabilidade orçamentária regida por legislações que estabelecem a transparência na adequação dos recursos públicos. Pautado por essas Leis, o orçamento público é composto pelo plano plurianual, diretrizes orçamentárias e orçamentos anuais, que garantem a estimativa de receita a ser aplicada em cada exercício financeiro. É imprescindível que o planejamento de aquisição e de estrutura dos sistemas considerem o momento de restrição orçamentária através dos regulamentos mencionados anteriormente, adicionados à Lei de Responsabilidade Fiscal, que estabelece o teto de gastos e a natureza a ser cumprida na aplicação dos valores. A ação 21A0 destinada ao Sistema de Fardamento Reembolsável, é classificada como investimento, portanto uma despesa discricionária, tendendo a diminuir o recebimento de recursos nos anos seguintes, fazendo-se de grande valor estudos cujo objetivo alcance a diminuição dos gastos para o acompanhamento do cenário nacional. Sendo assim, esta dissertação em uma primeira análise tem a intenção de apresentar uma metodologia através de um modelo matemático da p-Mediana, que indique qual melhor destino a ser enviada uma mercadoria do e-commerce, considerando a origem do usuário, aplicando para isto, a minimização do custo de frete e do custo fixo dos Postos de Venda de Fardamento Reembolsável (PRVF). Em uma segunda análise de sensibilidade, são realizadas rodagens no modelo para apresentar a variação do custo total dos postos a cada fechamento de funcionamento e, então, mostrar qual o número ideal de PRVF que deve ser mantido aberto, para que a Aeronáutica alcance o custo mínimo desta operação. Os resultados demonstram as associações da origem e destino para o primeiro modelo, e para o segundo modelo, implantando o Posto 27 fixo, atingiu-se o ponto de inflexão com o P=10, e sem considerar o PRVF fixo, o ponto de inflexão ocorreu com P= 11.

Defesa Mestrado Profissional [26/09/2023 – 15:00h]: Avaliação do nível de serviço logístico da entrega de last mile de uma empresa de e-commerce através do Net Promoter Score: estudo de caso

Autor: RHAFAEL POLICARPO SANCHES

Orientadores: Marcelo Xavier Seeling | PUC-Rio & Antônio Márcio Tavares Thomé | PUC-Rio

Data e Hora: 26/09/2023,  15h

Link/ Sala:  https://puc-rio.zoom.us/j/91415708642?pwd=Wkc5aGxSRnRFclF0ejV4blU2OUdaQT09
ID da reunião: 914 1570 8642
Senha de acesso: 288705

Banca Examinadora: Marcelo Xavier Seeling – orientador – PUC-Rio; Antônio Márcio Tavares Thomé – coorientador – PUC-Rio; Marcelo Maciel Monteiro – UFF; Rodrigo Goyannes Gusmão Caiado – PUC-Rio; Luciana de Souza Pessôa- PUC-Rio.

Resumo:

O e-commerce tem evoluído exponencialmente no Brasil. Em 2013, o número de usuários do comércio eletrônico era de 31,3 milhões e passou a 79,9 milhões em 2020, que representou um crescimento de 154,6% no setor. Esse crescimento trouxe inúmeros desafios logísticos, especialmente na distribuição de produtos no last mile Business to Consumer (B2C), no atendimento da expectativa dos clientes e na sua fidelização. A satisfação do cliente é um fator importante para as empresas de logística que buscam maior vantagem competitiva. O Objetivo desse trabalho é entender quais são as expectativas dos clientes relacionadas aos serviços logísticos do Last mile no e-commerce B2C, bem como colaborar com o grande interesse na identificação das oportunidades logísticas intimamente associadas à expectativa do consumidor. Ao entender qual é a expectativa do cliente sobre o nível de serviço esperado, a instituição pode atuar, com base nas informações encontradas, em melhorias nos serviços logísticos. Conectando o conhecimento sobre a expectativa do cliente e o nível de serviço com a excelência operacional, não apenas promove-se a compreensão da excelência operacional, mas também fornece percepções para a avaliação de possíveis oportunidades de melhorias logísticas do e-commerce B2C que possam oferecer opções para auxiliar no monitoramento de novos alvos estratégicos, direcionados e inovadores, ainda insuficientes no arsenal logístico para o e-commerce.

Dessa forma, foi aplicada uma pesquisa utilizando o método Net Promoter Score (NPS) aos clientes de uma empresa logística do ramo moveleiro especializada em entregas para e-commerce. As expectativas dos clientes relacionadas ao serviço logístico foram qualitativamente analisadas por meio da aplicação de questionário NPS e avaliados o nível de lealdade, satisfação e fidelização dos clientes. Os principais resultados obtidos indicam que as principais expectativas dos clientes são: a entrega do produto dentro do prazo estipulado e em condições adequadas, fornecimento de materiais de qualidade e prestação de atendimento eficiente.

Defesa Mestrado Profissional [14/09/2023 – 09:00h]: Projeção de demanda no canal Omnichannel de uma varejista

Autor: BARBARA SEQUEIROS HUE LESSA

Orientadores: Paula Medina Maçaira Louro | PUC-Rio & Fernando Luiz Cyrino Oliveira | PUC-Rio

Data e Hora: 14/09/2023,  9h

Link/ Sala: https://puc-rio.zoom.us/my/paulamacaira?pwd=V2xvYmFlTUQ3MExtUHJ4L09KZnZ2UT09

Banca Examinadora: Paula Medina Maçaira Louro- orientadora – PUC-Rio; Fernando Luiz Cyrino Oliveira – PUC-Rio; Igor Tona Peres – PUC-Rio; Maurício Franca Lila – ENCE; Rodrigo Goyannes Gusmão Caiado – PUC-Rio.

Resumo:

Tendo em vista mudanças significativas no varejo causadas pelo crescimento de compras online no Brasil, este estudo tem como objetivo facilitar um relevante lead time e um forte grau de assertividade na previsão de demanda do Omnichannel de uma empresa do setor. Com a crescente relevância do Omnichannel, é importante compreender as necessidades dos consumidores tradicionais e digitais, integrar suas experiências e oferecer múltiplos canais de compra. Nesse contexto, a previsão de demanda é crucial para identificar tendências de mercado, oportunidades de crescimento, possíveis ameaças e apoiar as decisões estratégicas, táticas e operacionais. A utilização de Séries Temporais Hierárquicas auxilia na precisão das previsões e, portanto, na tomada de decisões, permitindo gerar estimativas coerentes ao longo dos múltiplos níveis hierárquicos. Dessa forma, neste estudo, combinando as metodologias de geração de previsões de séries temporais ETS, ARIMA e SARIMAX, com métodos de reconciliação Bottom-up, Top-down, MinT OLS e MinT WLS Struct, doze modelos foram gerados. Baseado nas principais teorias de séries temporais hierárquicas, com uma sequência de sete passos, os modelos foram comparados, por meio de métricas de avaliação de desempenho, para identificar qual deles melhor se encaixa na série trabalhada. Ao final do estudo, o modelo SARIMAX em conjunto com a estratégia Bottom-up se mostrou a combinação mais adequada para a série temporal hierárquica em análise, por apresentar a melhor colocação na combinação das métricas.

Defesa Mestrado [04/09/2023 – 14:00h]: A supervised learning approach to predict household aid demand for recurrent clime-related disasters in Peru

Autor: RENATO JOSE QUILICHE ALTAMIRANO

Orientadores: Adriana Leiras – PUC-Rio & Fernanda Araújo Baião Amorim – PUC-Rio

Data e Hora: 04/09/2023,  14h

Link/ Sala: https://puc-rio.zoom.us/j/91470014337?pwd=ak1iM3pSVzBRNHRtZEJRTnk2c0tqQT09
ID da reunião: 914 7001 4337
Senha de acesso: 803153

Banca Examinadora: Adriana Leiras – orientador – PUC-Rio; Fernanda Araújo Baião Amorim – coorientadora – PUC-Rio;  Mario Chong – Universidad del Pacífico; Paula Medina Maçaira Louro – PUC-Rio; Irineu de Brito Junior – UNESP .

Resumo:

This dissertation presents a data-driven approach to the problem of recurrent disasters in developing countries. Supervised machine learning methods are used to train classifiers that aim to predict whether a family would be affected by recurrent weather threats (one classifier is trained for each natural hazard). The developed approach is valid for recurrent natural hazards that affect a country and
allows disaster risk managers to accurately target their operations. In addition, predictive evaluation allows managers to understand the drivers of these predictions, leading to proactive policy formulation and operations planning to mitigate risks and prepare communities for recurrent disasters. The proposed methodology was applied to the case study of Peru, where classifiers were trained for Cold waves, Floods, and Landslides. In the case of Cold waves, the classifier has 73.82% accuracy. In the case of Floods, 82.57% of accuracy was achieved. In the case of Landslides, 88.85% accuracy was achieved. The classifiers provide an intelligent data-driven method that saves resources while ensuring accuracy. Prediction is driven by
households’ wealth and geographical location. In addition, the research provides guidelines for practical implementations of the classifiers, including the use in planning of humanitarian supply network design.
The research results have several managerial implications, so the authors call on disaster risk managers and other relevant stakeholders to take action. Recurrent disasters challenge all humanity.

Dissertação de mestrado de Brenda de Farias Oliveira Cardoso recebeu Menção Honrosa no “Prêmio HUMLOG de melhor dissertação de Mestrado 2020”

A ex-aluna de mestrado Brenda de Farias Oliveira Cardoso recebeu
Menção Honrosa no “Prêmio HUMLOG de melhor dissertação de Mestrado 2020” (“Honorary Mention at the HUMLOG Best Master Thesis Award 2020”), pela sua dissertação de mestrado intitulada “Framework para avaliação de desempenho em operações humanitárias sob a perspectiva do beneficiário”, orientada pela Prof. Adriana Leiras.

Defesa Mestrado [17/08/2023 – 10:00h]: Vehicle Routing Problem with Occasional Drivers for E-Commerce Last-Mile Delivery: A Metaheuristic Approach

Autor: MATHEUS OLIVEIRA MEIRIM

Orientadores: Rafael Martinelli

Data e Hora: 17/08/2023,  10h

Link/ Sala:

Banca Examinadora: Rafael Martinelli – orientador – PUC-Rio;  Claudio Contardo Vera – Concordia University; Olivier Gallay –  HEC Lausanne; Davi Michel Valladão – PUC-Rio.

Resumo:

In recent years, e-commerce has been spreading in society, and the logistics of product delivery is one of the pillars for this market to maintain a high level of service and remain advantageous for consumers to purchase online. This study aims to investigate the last-mile delivery vehicle routing problem for e-commerce and apply the metaheuristic Iterated Local Search (ILS) to optimize the routing of last-mile shipments in a Brazilian e-commerce company. In order to find routes with a higher number of served customers at lower costs for the deliveries to be made, this study proposes an extension to the Vehicle Routing Problem With Occasional Drivers (VRPOD), considering heterogeneous fleets, multiple depots, and occasional drivers delivering more than one package. For the application of the method, data provided by an e-commerce company were used, and they were adequately anonymized to prevent the identification of the company and its customers, respecting ethical principles. A total of 39 instances were used, ranging from 3 to 344 vertices. The results of the proposed model are presented in two scenarios. First, considering that the routing for each depot is independently performed without the use of occasional drivers, and the second scenario considers the availability of occasional drivers to be used in some routes. Both scenarios were compared with the routes generated by the existing company router algorithm, and preliminary results indicate that, for all instances, the number of served customers is higher in 35% of the cases and at least equal in the other instances.

Defesa Mestrado [31/08/2023 – 13:00h]: Modelos de simulação para análise de incerteza na previsão de produção de óleo em plataformas da bacia de Campos

Autor: Vitor Hugo Pinheiro Marques

Orientadores: Fernando Luiz Cyrino Oliveira & Antônio Orestes de Salvo Castro

Data e Hora: 31/08/2023,  13h

Link/ Sala: https://puc-rio.zoom.us/j/94173025215?pwd=WGZHdXhwT2NmaHp0YUEzYUh2S3A5dz09

Banca Examinadora: Fernando Luiz Cyrino Oliveira – orientador – PUC-Rio; Antônio Orestes de Salvo Castro –  coorientador – UERJ ; Paula Medina Maçaira Louro – PUC-Rio ; José Francisco Moreira Pessanha – UERJ; Eduardo Pestana de Aguiar – UFJF.

Resumo:

Defesa Mestrado [09/08/2023 – 14:00h]: Framework para responsabilidade social corporativa visando o desenvolvimento da economia circular sob a perspectiva da gestão de cadeia de suprimentos sustentáveis

Autor: BRUNA DA SILVA SANTIAGO

Orientadores: Luiz Felipe R. R. Scavarda do Carmo & Rodrigo Goyannes Gusmão Caiado

Data e Hora: 09/08/2023,  14h

Link/ Sala: https://puc-rio.zoom.us/j/99941830842?pwd=YmdrM1g5cVBwbGo1dFZHUTJnQVBMQT09

Banca Examinadora: Luiz Felipe R. R. Scavarda do Carmo – orientador – PUC-Rio; Rodrigo Goyannes Gusmão Caiado – coorientador – PUC-Rio; Cristina Gomes de Souza- CEFET-RJ; Renan Silva Santos – NPI; Daniel Luiz de Mattos Nascimento – UB; Davidson de Almeida Santos – Fundação de Apoio à Escola Técnica do Estado do Rio de Janeiro .

Resumo:

A sociedade tem exigido um desenvolvimento sustentável das organizações com uma postura social e ambiental responsável em sua gestão indo além da tradicional econômica. Entretanto as organizações têm enfrentado dificuldades para implementar a responsabilidade social corporativa e adotar uma economia circular em sua cadeia de suprimentos. A literatura apresenta uma carência de pesquisas de economia circular com intuito de entender se esse modelo está se tornando parte das estratégias das empresas e também de compreender sua relação com responsabilidade social corporativa. Visando preencher essa lacuna de pesquisa o objetivo desta dissertação é desenvolver um Framework conceitual para responsabilidade social corporativa visando o desenvolvimento da economia circular sob a perspectiva da gestão de cadeia de suprimentos sustentáveis. A metodologia usada apresenta revisão de escopo e um painel de especialista da área de sustentabilidade. Os resultados obtidos correspondem análise descritiva da revisão de escopo. Além disso, os resultados apresentam a relação do TBL com RSC e EC e os constructos do framework. O framework foi desenvolvido com diretrizes e validado por painel de
especialistas.

Defesa Mestrado Profissional [29/05/2023 – 14:00h]: Propostas de soluções logísticas para a Cruz Vermelha do Brasil em resposta aos desafios da cadeia de suprimentos durante a pandemia COVID-19

Autor: RENATA FRAGOSO ANTONIO MOREIRA

Orientadores: Adriana Leiras & Daniel Ricardo Eckhardt da Silva

Data e Hora: 29/05/2023,  14h

Link/ Sala:

Meeting ID: 986 2004 7247 | Passcode: 191493

Banca Examinadora: Adriana Leiras – orientadora – PUC-Rio; Daniel Ricardo Eckhardt da Silva – coorientador – PUC-Rio; Irineu de Brito Junior – UNESP; Luiza Ribeiro Alves Cunha – USP; Antônio Márcio Tavares Thomé – PUC-Rio.

Resumo:

A pandemia da COVID-19 se espalhou rapidamente pelo mundo. No Brasil, várias organizações, como a Cruz Vermelha Brasileira (CVB), e a população atuaram em diversas ações contra a disseminação do vírus e de apoio às populações mais vulneráveis. Em resposta às emergências de saúde pública, os suprimentos de socorro imediatos são essenciais para reduzir danos. Para assegurar a distribuição dos donativos aos beneficiários no tempo certo, é fundamental uma gestão adequada da cadeia de suprimentos (CS). Esta dissertação tem como objetivo principal a revisão dos processos da CVB, à luz da literatura, visando promover condições reais de transformação nos referidos processos, com vistas à melhoria do desempenho organizacional e da eficácia na distribuição dos itens de alívio. Baseando-se em uma Revisão de Escopo da literatura, identificar o estado da arte sobre os Fatores Críticos de Sucesso da Logística Humanitária em situações de crise epidemiológicas, como a COVID-19, e as melhores práticas para alcançá-los. Neste trabalho, é conduzido um Estudo de Caso sobre a cadeia logística da CVB em que, através de entrevistas com especialistas e análise documental de publicações oficiais, foi diagramado o fluxograma dos macroprocessos atuais (captação e recebimento de doações, distribuição das doações, recebimento nas filiais, distribuição de última milha). Em seguida, à luz da literatura, identificou-se 10 oportunidades de melhoria, resultando na revisão de seus processos, reformulando e validando os macroprocessos logísticos da CVB, onde foi possível concluir que as melhorias propostas são viáveis e apresentam um potencial significativo de impacto positivo nas atividades humanitárias da organização.

Defesa de Doutorado [28/04/2023 – 10:30]: Essays on Hierarchical Time Series Forecasting

Autor: MAURICIO FRANCA LILA

Orientadores: Fernando Luiz Cyrino Oliveira & Erick Meira de Oliveira

Data e Hora: 28/04/2023,  10:30h

Link/ Sala: https://puc-rio.zoom.us/j/92183949231?pwd=NllydW5pTDlLNFltN0pIN2FQa1JCdz09

Banca Examinadora: Fernando Luiz Cyrino Oliveira – orientador – PUC-Rio; Erick Meira de Oliveira – co-orientador -FINEP; Helio Côrtes Vieira Lopes – PUC-Rio; Reinaldo Castro Souza – PUC-Rio; Lilian Manoel de Menezes Willenbockel – UL; Lupercio França Bessegato – UFJF; Paulo Jorge Canas Rodrigues – UFBA.

Resumo:

This study presents a set of methodological proposals related to the forecast reconciliation
in the context of Hierarchical Time Series. The main objective is to present original solutions to the theme, seeking to obtain more accurate forecasts than those obtained by independent models for the different levels of the hierarchy. The studies were conducted in real data, showing the potentiality of application of the methods developed in different scenarios, where the time series are structures in a hierarchical fashion. This thesis is composed of a set of essays that explore forecast reconciliation from theperspective of a regression model, which gives foundations to optimal reconciliation.The first contribution addresses the problem of forecast reconciliationfrom the perspective of robust estimators. The proposal presents an original contribution applied to data from labor force surveys in Brazil, presenting a set of solutions that can drive efficient public policies. In this case, the reconciledforecasts obtained through robust estimators provided consistent gains in terms of accuracy when compared to methods that represent the state-of-the-art onforecast reconciliation in hierarchical time series. The second contribution deals with the problem of optimal reconciliation applied to energy consumption seriesin Brazil. We presented an alternative proposal, less sensitive to outlyingforecasts at the reconciliation stage. The results obtained in this second study show considerable improvements in standard evaluation metrics with regard to the new forecasts. A third proposal seeks to offer robust covariance structuresof forecasting errors, which expands the set of strategies presented in the literature.The main contribution is to incorporate robust covariance estimatesinto the MinT (Minimum Trace) reconciliation approach, which minimizes reconciliation errors, offering an estimator with minimum variance.

Defesa de Mestrado[18/04/2023 – 16:00]: Transformação digital dos processos de negócios relacionados a experiência do cliente no setor de telecomunicações

Autor: DANUBIA PEREIRA SANTANA VASQUES

Orientador: Antônio Márcio Tavares Thomé

Data e Hora: 18/04/2023, 16 h

Link/sala: virtual

Banca Examinadora: Antônio Márcio Tavares Thomé – orientador – PUC-Rio; Paula Santos Ceryno – UNIRIO; Rodrigo Goyannes Gusmão
Caiado – PUC-Rio; Ricardo Augusto Cassel – UFRGS.

Resumo:

As inovações provenientes da transformação digital (TD) vêm sendo perseguidas por vários setores. Contudo, muitos conceitos e definições são apresentados para TD, tornando o entendimento muito confuso. Em paralelo a TD, estão as tecnologias digitais que têm apresentado uma nova ótica para as estratégias e processos de negócios, produtos e serviços, relações com parceiros, envolvendo diferentes setores e indústrias e gerando oportunidades para as estratégias de negócio. O escopo da pesquisa contempla o setor de telecomunicações, que pode ser considerado um dos segmentos de base no que diz respeito a digitalização por ser o setor responsável pela transmissão de dados, como a internet, e ao seu papel em serviços de conexão móvel e banda larga. No entanto, existe uma carência de pesquisas abordando este setor e as transformações digitais de seus processos de negócio. Por esse motivo a pesquisa propõe, em duas etapas, compreender conceitualmente a TD e observar os facilitadores, barreiras e resultados deste fenômeno em processos de negócios, sendo a primeira etapa representada pela revisão sistemática da literatura que resultou na estruturação de um framework unificado da TD, o qual fundamenta a segunda etapa da pesquisa que é a realização de um estudo de caso em uma empresa nacional de telecomunicações, contrastando os achados na literatura com um caso real. A contribuição da pesquisa é um melhor entendimento da TD dos processos de negócios relacionados a experiência do cliente no setor de telecomunicações e a formação de uma base de apoio a pesquisadores e gestores com relação as principais descobertas.

Defesa de Mestrado [14/04/2023 – 9:00]: Avaliação do Equilíbrio de Nash de um Mercado Hidrotérmico de Curtíssimo Prazo por Ofertas

Autor: JOAO PEDRO MATTOS COSTA

Orientador: Bruno Fânzeres dos Santos

Data e Hora: 14/04/2023, 9 h

Link Zoom Meeting: https://puc-rio.zoom.us/j/94154576603?pwd=RmN4elJxRDQraWhFVFhTRzNDRVdpdz09

Banca Examinadora: Bruno Fânzeres dos Santos – orientador – PUC-Rio; Davi Michel Valladão – PUC-Rio; Erlon Cristian Finardi – UFSC; Débora Dias Jardim Penna – ONS.

Resumo:

Ao longo das últimas décadas, diversos mercados de energia elétrica ao redor do globo vêm passando por mudanças estruturais, dirigidas, essencialmente, pelo aumento da penetração de fontes de energia renovável variável, dos recursos energéticos distribuídos e de maior eficiência na resposta da demanda. Um ponto crítico destas mudanças é a necessidade da precificação da energia e operação do sistema estarem aderentes à realidade, refletindo comportamentos desejáveis dos competidores do mercado. O Setor Elétrico Brasileiro (SEB)
também enfrenta esta esteira de mudanças e, recentemente, instituiu a Consulta Pública nº 033/2017 do Ministério de Minas e Energia (MME), que, dentre outras medidas, resultou na organização de um Grupo de Trabalho para conduzir a Modernização (GT Modernização) do marco regulatório do SEB por meio da Portaria MME nº 187/2019. As atividades do GT Modernização culminaram com a publicação de um relatório final, cujos principais pontos se encontram atualmente em fase de tramitação na Câmara dos Deputados na figura do Projeto
de Lei 414/2021, que aborda, dentre outros, a modernização do mecanismo de formação de preço de energia.
No Brasil, o modelo de precificação vigente, usualmente chamado como “por custos auditados”, é baseado na execução de uma cadeia de modelos de otimização eletroenergética que calculam o preço da energia usando uma coleção de informações “auditadas” pelos operadores de mercado e do sistema sobre os custos de geração dos agentes. Por outro lado, a formação de preços chamada de “por oferta” foi colocada à mesa para discussão como uma alternativa ao modelo atual, pois promoveria o aumento da eficiência econômica ao preço da energia elétrica e melhoraria a resposta da demanda à oferta para o contexto brasileiro. Na dinâmica comercial e operativa do formato “por oferta”, os agentes manifestam sua disposição a suprir energia a partir da oferta de uma curva de suprimento, indicando os preços mínimos que estão dispostos a receber por cada unidade de energia produzida por seus geradores e as respectivas quantidades máximas de cada trecho da curva, refletindo, entre outros fatores, os custos de oportunidade sobre o recurso disponível e seu perfil de aversão a risco. A partir da coleção de ofertas de cada participante, o preço da energia e o ponto operativo do sistema são calculados pelo operador de mercado e do sistema, respectivamente.
Neste sentido, a fim de prover suporte às discussões de modernização do SEB, neste trabalho, será estudado o impacto de uma mudança na dinâmica de precificação e operação do sistema brasileiro para o formato “por oferta”. O foco será destinado ao problema de operação e liquidação do chamado mercado de curtíssimo prazo, isto é, para o dia seguinte. Para tanto, será proposta uma modelagem para o processo decisório dos agentes para definição das ofertas de curva de suprimento ótimas sob um desenho de mercado-operação similar ao contexto regulatório atual. Mais especificamente, será considerada uma estrutura de precificação uniforme e zonal, remontando os atuais submercados de energia, e um processo de especificação do ponto operativo para o dia seguinte, dada uma representação nodal, mais detalhada, da rede. Ademais, as restrições básicas do sistema (e.g., balanço hídrico, cascatas de hidrelétricas, limitações operativas de usinas, etc.) serão representadas tanto no modelo de mercado quanto no modelo de operação. Posteriormente, será apresentada uma metodologia para avaliar pontos de equilíbrio neste mercado a partir do conceito de Equilíbrio de Nash. A metodologia proposta permite emular a dinâmica de mercado, refletindo o comportamento racional dos competidores e seus impactos econômico-financeiros e operativos. Desta forma, reguladores e operadores de mercado e do sistema podem utilizar este arcabouço metodológico para inferir estados econômicos de equilíbrio do sistema, permitindo ajustes regulatórios do desenho de mercado/operação, e monitoramento das atividades dos agentes.
Por fim, utilizando dados reais do SEB e de seus agentes, análises e insights a respeito do ponto de equilíbrio econômico (de Nash) encontrado serão apresentados e discutidos. Também será realizada uma comparação do ponto operativo do sistema e das receitas dos competidores com dois possíveis benchmarks de desenho de mercado-operação: (i) “por oferta” com precificação nodal, e (ii) “por custos auditados”, emulando um equilíbrio competitivo. Dessa forma, buscaremos trazer uma metodologia adequada para intensificar as
discussões da modernização do SEB no âmbito de uma mudança da dinâmica de operação e precificação do sistema, com evidências empíricas usando dados reais do sistema brasileiro.

Defesa de Mestrado [03/04/2023 – 14:00]: Programação Dinâmica para Substituição de Ativos Ferroviários

Autor: THALES CAMPOS ANDRADE

Orientador: Rafael Martinelli Pinto

Data e Hora: 03/04/2023, 14 h

Link Zoom Meeting: https://puc-rio.zoom.us/j/92039982048?pwd=U2JHN3UvVmQrNm1zOUVUQnBydjZsUT09

Banca Examinadora: Rafael Martinelli Pinto – orientador, PUC-Rio; Orivalde Soares da Silva Júnior – IME; Walton Pereira Coutinho – UFPE;  Anand Subramanian – UFPB.

Resumo:

A Gestão de Ativos é uma abordagem crucial para o desempenho das organizações uma vez que buscam alinhar aspectos técnicos de engenharia com conceitos financeiros para otimizar o ciclo de vida de uma máquina. O Problema de Substituição de Equipamentos é uma das questões tratadas dentro dos estudos de Gestão de Ativos que visa decidir a melhor opção entre manter ou substituir o equipamento em um determinado intervalo de tempo. Uma das metodologias que vêm sendo utilizadas na literatura para solucionar este problema é a Programação Dinâmica, que se baseia em encontrar soluções parciais em uma série de estágios do problema até alcançar a ótima global.
Este trabalho tem como objetivo determinar uma curva de substituição para um conjunto de locomotivas de uma empresa do setor ferroviário, considerando um limite de idade para poderem circular e seus históricos de receitas e custos ao longo dos anos.

Defesa de Mestrado [16/02/2023 – 16:00]: Contingências, Intervenções e Resultados da fase de revisão do Sistema de Medição de Desempenho de Fornecedores: uma pesquisa-ação em uma empresa do setor público

Autor: MATHEUS ALLGAIER

Orientador: Luiz Felipe R. R. Scavarda do Carmo e Andrea Regina Nunes de Carvalho

Data e Hora: 16/02/2023, 16h

Link / Sala: Virtual

Banca Examinadora: Luiz Felipe Roris Rodriguez Scavarda do Carmo – orientador – PUC-Rio; Andrea Regina Nunes de
Carvalho – co-orientadora – INT; Antônio Márcio Tavares Thomé – PUC-Rio; Paula Santos Ceryno – UNIRIO; Thaís Spiegel – UERJ.

Resumo:

O Sistema de Medição de Desempenho de Fornecedores (SMDF) é uma ferramenta para avaliar, medir e monitorar o desempenho dos fornecedores. O interesse em SMDF é grande na academia, tornando-se um tema frequente na literatura. Contudo, ainda existem lacunas pouco exploradas por pesquisadores no tema, como a fase de revisão de um SMDF e a sua aplicação no setor público. Neste contexto, a presente pesquisa de mestrado avalia a eficácia da fase de revisão de um SMDF de uma empresa estatal brasileira de grande porte, que precisou se adequar às alterações legislativas e aos feedbacks de suas equipes de gestão contratual, compradores e fornecedores, buscando aumentar a confiança do sistema junto a estas partes interessadas. Com o suporte da literatura e o trabalho colaborativo de diversos departamentos da empresa, esta pesquisa-ação acompanhou cinco intervenções realizadas no SMDF corrente da empresa, sendo elas o aumento da transparência, a melhoria na tempestividade das avaliações, a implementação da funcionalidade de revisão de avaliações, a implementação da funcionalidade de justificativas de avaliações, e a revisão dos questionários e métricas de avaliações. Como resultado das intervenções, observou-se melhoria no relacionamento com os fornecedores, o aumento significativo no uso do Índice de Desempenho de Fornecedores (IDF) como critério seleção e habilitação de fornecedores, e o aumento no desempenho de contratos novos e em andamento. O trabalho oferece um framework, inspirado na teoria organizacional das contingências, apresentando o contexto inicial, as intervenções realizadas através da ótica das dimensões Humana, Tecnológica e Organizacional, e os resultados identificados, propiciando orientações e implicações diretas para praticantes da indústria e pesquisadores acadêmicos e reduzindo a lacuna entre teoria e prática.

Defesa de Mestrado [15/02/2023 – 15:00]: Optimization of Battery Swapping Stations with Battery Heterogeneity, Charging Degradation and PV-Option

Autor: NICKOLAS GUELLER ROCHA

Orientador: Rafael Martinelli Pinto e Bruno Fânzeres dos Santos

Data e Hora: 15/02/2023,  15h

Link / Sala: Virtual

Banca Examinadora: Rafael Martinelli Pinto – orientador – PUC-Rio; Bruno Fânzeres dos Santos – co-orientador – PUC-Rio; Rodrigo Flora Calili – PUC-Rio; Walton Pereira Coutinho – UFPE; Silvio Hamacher – PUC-Rio.

Resumo:

Greenhouse gas emissions-related issues have been extensively discussed in the past years, with over 70 countries already committed to a carbon-neutral economy by 2050. The electrification of transportation modals has increased following these goals, where Electric Vehicles (EVs) are starting to take Internal Combustion Engine Vehicles (ICEV) market share all over the globe. Besides the particular complexity in comparing EVs and ICEVs, challenges involving the nature of EVs and their integration with cities, such as the lack of public locals for charging, are also critical and interfere with their development. In this context, this work aims at studying the problem of a Battery Swapping Station (BSS), a structure where the EVs users swap their depleted batteries for fully or partially charged ones. In order to simulate the BSS daily operations and batteries charging schedule, a novel Mixed Integer Linear Programming (MILP) model is proposed, taking into account battery heterogeneity, the use of local photovoltaic (PV) production and battery degradation based on charging profile. A collection of BSS operation metrics are designed to evaluate the solution quality of the proposed scheduling model. A numerical experiment comprising four case studies based on real data from the US power and transportation systems is presented, with insights and analyses on the PV and grid power use, as well as a BSS financial comparison against close-related benchmark scheduling approaches, together with sensitivities on BSS sizing plan and costumers attendance.

Defesa de Doutorado: Data-driven joint chance-constrained optimization for the workover rig scheduling problem

Autor: IURI MARTINS SANTOS

Orientadores: Silvio Hamacher & Fabricio Oliveira

Data e Hora: 13/12/2022,  9h

Local: Sala 950L & Zoom Meeting

Resumo:

Workover rigs are a crucial resource in petroleum exploration and production, used in the wells’ maintenance operations. The Workover Rig Scheduling Problem (WRSP) determines which rigs will serve the wells and when the activities will occur This decision-making problem emerges in a
highly uncertain environment, and most literature approaches are based on deterministic models and heuristics. Aiming to assist the WRSP, this thesis proposes a regression-based data-driven (DD) optimization methodology, applying it in real-life-based instances. This DD optimization approach is composed of three phases: data treatment, where text mining and clustering techniques are used to refine and retrieve information from the data; predictive modeling using ridge regression to estimate the workover duration and the endogenous uncertainties in the model; optimization, where the regression prediction and random error are inserted in the joint
chance-constrained (JCC) models, generating solutions more resilient to the uncertainties. We propose a stochastic JCC formulation based on simulation and Wasserstein distance to generate scenarios and reduce the problem size. This model is compared with four alternatives: a non-stochastic DD, a stochastic integrated CC, a stochastic budget constrained model, and
the company’s current approach. For small and medium size instances, the stochastic JCC model guarantee a feasibility confidence level with an error of approximating lower than 5%. However, the stochastic JCC model does not close the GAP in large instances. For these instances, the non-stochastic DD model is a good alternative with disturbances not greater than 10%.
Overall, the DD optimization methodology finds schedules that are more often feasible and with lower costs compared with the company’s method.

Defesa de Mestrado Profissional: Aplicação de técnicas de Lean Transportation para reduzir desperdícios na indústria offshore: uma pesquisa-ação

Autor: JOICI MENDONÇA MUNIZ GOMES

Orientador: Rodrigo Goyannes Gusmão Caiado

Data e Hora: 25/11/2022, 8h, Sala 950L

Link Zoom Meeting:

Resumo:

A indústria offshore vive atualmente a quarta revolução industrial que traz
novos desafios para a cadeia de suprimentos e exige a implementação de
paradigmas clássicos como a filosofia Lean, a fim de aumentar a eficiência e
aprimorar processos, obtendo vantagens competitivas sustentáveis que são
requisitos base para a transformação digital. Entretanto, ainda é limitada a
aplicação do Lean no setor de transporte rodoviário e há escassez de estudos
práticos sobre como o Lean Transportation (LT) pode apoiar a melhoria das
operações offshore. Dessa forma, objetiva-se aplicar técnicas do LT para reduzir
desperdícios no processo de transporte dedicado destinados à cadeia de suprimentos
offshore de uma empresa de grande porte do setor de óleo e gás. Para isso utilizouse
uma pesquisa-ação com abordagem multimétodo por meio de scoping review,
grupos focais e observação participante e aplicação de ferramentas Lean como o
Value Stream Mapping (VSM) para identificar desperdícios presentes no processo
e possibilidades de melhoria competitiva para a área interna de logística da empresa
em análise, permitindo uma logística de transporte planejada com um nível de
serviço adequado às necessidades do cliente. Como resultado observou-se a redução
de desperdícios principalmente nas etapas de espera de carregamento e
descarregamento em transporte rodoviário através de um caso de intervenção real,
resultando na implementação de ações de controle, automatização e aprimoramento
das atividades com redução expressiva do tempo de inatividade do processo e ganho
monetário de R$ 6.300.000,00 por ano para a operação. Também foram
identificados, qualitativamente, desperdícios associados a esforço humano e
recursos digitais mal-empregados ou não implementados.

Defesa de Mestrado: The Electric Time-Dependent Capacitated Arc Routing Problem

Autor: JAHIR DESAILY LLAGAS ORTEGA

Orientador: Rafael Martinelli Pinto

Data e Hora: 21/10/2022, 10 h

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Resumo:

With energy and environmental issues rising, electric vehicles (EVs) will become an essential mode of transportation in logistics distribution. A vital scenario to consider is the dependence of traffic congestion on vehicle travel times, as it is common in urban areas today. This feature means that the speed of an EV on each route may be distinct during different periods. Because EVs have a limited driving range, various works in the literature have proposed energy consumption models as a function of speed and aerodynamic factors. However, current vehicle routing algorithms often reformulate the road network into a complete graph where each edge represents the quickest path between two locations. The results obtained by this method differ from reality, particularly for Arc Routing Problems (ARP) involving services on the edges of a road network. For this reason, we define the Electric Vehicle Time-dependent Capacitated Arc Routing Problem (EV-TDCARP), with travel and service speed functions given directly at the network level. Over a planning horizon, each arc is associated with a piece-wise constant speed function. Based on this function, a vehicle’s speed can change while traveling on a given edge. The objective is to serve a set of edges that require services through a fleet of electric vehicles with limited load and battery capacity, minimizing the total travel time. Furthermore, the energy consumption rate per unit of time traveled is considered a non-linear function based on speed. It will propose a closed-form energy consumption preprocessing algorithm without approximations. It will implement into an Iterate Local Search (ILS) metaheuristic for EV-TDCARP and compare the impact on the design of routes between these alternative vehicles and conventional ones.

Defesa de Mestrado: Strategies for the Parameter Control of the Biased Random-Key Genetic Algorithm Parameter Control

Autor: LUISA ZAMBELLI ARTMANN R VILELA

Orientador: Luciana de Souza Pessoa & Carlos Eduardo de Andrade

Data e Hora: 03/10/2022,  10h

Link Zoom Meeting:

Resumo:

The Biased Random-Key Genetic Algorithm (BRKGA) is a population-based metaheuristic applied to obtain optimal or near-optimal solutions to combinatorial problems. To ensure the good performance of this algorithm (and other metaheuristics in general), defining parameter settings is a crucial step. Parameter values have a great influence on determining whether a good solution will be found by the algorithm and whether the search process will be efficient. One way of tackling the parameter setting problem is through the parameter control (or online tuning) approach. Parameter control allows the algorithm to adapt parameter values according to different stages of the search process and to accumulate information on the fitness landscape during the search to use this information in later stages. It also releases the user from the task of defining parameter settings, implicitly solving the tuning problem. In this work, we evaluate two strategies to implement parameter control in BRKGA. Our first approach was adopting random parameter values for each of BRKGA’s generations. The second approach was to introduce the principles adopted by irace, a state-of-the-art tuning method, to BRKGA. Both strategies were evaluated in three classical optimization problems (Flowshop Permutation Problem, Set Covering Problem, and the Traveling Salesman Problem) and led to promising results when compared to the tuned algorithm.

Defesa de Mestrado: Mensuração e Validação de Escala para Análise de Incerteza, Turbulência e Resiliência em Sustentabilidade de Cadeia de Suprimentos

Autor: AMANDA CHIOTE CABRAL

Orientador: Rodrigo Goyannes Gusmão Caiado & Renan Silva Santos

Data e Hora: 16/09/2022, 8:30

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Resumo:

Os desafios das economias globais fazem com que as Cadeias de Suprimento (CSs) tenham que aumentar seus processos de colaboração e dependência entre seus nós, gerando um aumento no nível de vulnerabilidade a possíveis impactos e interrupções em suas operações, que por consequência, podem afetar a aplicação da sustentabilidade em seus processos e operações. Com o rápido e extenso desenvolvimento do tema, surgiram pesquisas sobre o crescimento contínuo da complexidade de CSs, aumentando a relevância dos estudos sobre suas vulnerabilidades a perturbações. Entretanto, ainda existem lacunas em como definir tais perturbações e como as cadeias afetadas vêm se recuperando delas. Portanto, objetiva-se com essa dissertação definir e analisar como os constructos de turbulência, incerteza e resiliência ambiental em CSs sustentáveis são definidos e como eles têm evoluído ao longo dos anos. Além disso, a dissertação também tem como objetivo mensurar e validar uma escala que avalie como tais constructos podem afetar a trajetória de sustentabilidade em CSs. Para isso, na análise teórica, foi realizada uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL), tendo como resultado as definições sobre cada constructo e análises bibliométricas da evolução temática do tema e um Scoping Review das escalas já utilizadas na área para a definição das etapas a serem utilizadas na construção e validação da escala. Na etapa empírica, a escala foi desenvolvida pelo Método Fuzzy Delphi e validada pelo Método Q-sort. Esta pesquisa visa contribuir para a área de Sustainable Supply Chain Management, trazendo uma maior clareza sobre como tais perturbações podem afetar as cadeias de suprimento e a escala desenvolvida contribuindo como um índice que possa metrificar como tais perturbações afetam a trajetória de sustentabilidade em Cadeias de Suprimento.

Defesa de Doutorado: Dinâmica de aprendizagem e trajetórias de sustentabilidade em cadeias de suprimento

Autor: ALLAN MARTINS CORMACK

Orientador: Antônio Márcio Tavares Thomé & Bruno dos Santos Silvestre

Data e Hora: 12/09/2022,  14h

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Resumo:

As cadeias de suprimento (CS) estão sendo cada vez mais pressionadas a realizar esforços e implementar iniciativas para endereçar ações visando tornar o seu desempenho mais sustentável. Orientar a CS em direção a sustentabilidade requer um esforço coordenado, integrado e colaborativo entre os múltiplos parceiros. Outro fator crucial para evoluir a trajetória de sustentabilidade das CS é a aprendizagem que ocorre durante a implementação das iniciativas de sustentabilidade. Entretanto, não há evidências suficientes na literatura sobre como e em que níveis o processo de aprendizagem ocorre, assim como, sobre suas características e forma de interação entre os parceiros. O objetivo da tese é contribuir a um melhor conhecimento da dinâmica de aprendizagem e sua influência na trajetória de sustentabilidade nas CS. A tese utiliza os métodos de revisão sistemática da literatura e estudo de caso múltiplo. Como resultados principais, apresenta um framework teórico integrado identificando as dimensões relacionadas a aprendizagem de sustentabilidade em CS e propõe uma abordagem baseada em processo para investigação empírica do fenômeno. Baseado na teoria de aprendizagem organizacional, framework integrado sobre aprendizagem de sustentabilidade em CS e na abordagem baseada em processos, o estudo foi conduzido em três grandes multinacionais internacionais e em suas CS atuantes no Brasil para investigação da dinâmica de aprendizagem de sustentabilidade e elaboração da teoria. Os resultados contribuem para o aprofundamento teórico-empírico e trazem uma compreensão aprofundada sobre a forma como o processo de aprendizagem ocorre, suas características em cada fase, como os membros interagem entre si durante a implementação das iniciativas e em quais níveis a aprendizagem de sustentabilidade ocorreu.

Defesa de Mestrado: Um Framework para Suporte à Estratégias de Oferta em Leilão de E&P de Petróleo e Gás baseado em Métricas de Aversão à Risco

Autor: FERNANDA SILVA NUCCI

Orientador: Bruno Fânzeres dos Santos

Data e Hora: 12/09/2022, 10 h

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Resumo:

Em muitos países, uma área de Exploração e Produção de petróleo é adquirida através de um leilão. Essa tomada de decisão é complexa. Para sua valoração, deve ser pré-definido o modelo de desenvolvimento com diversas alternativas associadas, alto grau de incertezas técnicas, de mercado e operacionais e submetido a uma determinada condição fiscal. A decisão por uma determinada alternativa gera impactos e investimentos elevados para a empresa. O trabalho proposto visa identificar a melhor oferta e configuração de produção que maximize uma medida de valor para a empresa, auxiliando o tomador de decisão e considerando as incertezas envolvidas no processo. Foram utilizados indicadores de performance além dos indicadores de Valor Presente Líquido (VPL) para a comparação do retorno dos cenários e a medida de risco Conditional Value-at-Risk. Em um experimento numérico baseado em um caso hipotético, identificou-se que alterações na configuração da produção alteram significativamente os resultados dos indicadores. Para esse caso, foi identificada a melhor oferta e configuração de produção para cada condição fiscal associada a área.

Defesa de Mestrado: Deviance mining of online processes with non-atomic events in the COVID-19 domain

Orientador: Fernanda Araujo BaiãoAmorim

Data e Hora: 01/09/2022, 09 h

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Resumo:

Process Mining techniques have been successfully applied as a data¬driven and domain-aware approach for improving business process performance in several organizations. Among its applications, Deviance Mining aims at uncovering the reasons why a subset of the executions of a business process deviate with respect to its expected or desirable outcomes, thus producing insights towards improving the process operation. However, despite the fact that real-life processes are typically composed by non-atomic events, existing approaches for process mining and deviance mining in particular only deal with atomic events in their experiments. This work proposes a domain-driven method for automatically detecting deviations in processes composed by non-atomic events. The method uses the temporal dimension of non-atomic events to apply deviance mining, generating insights on how the duration and the simultaneous occurrence of events generate deviations and how these deviations affect the results of the processes. The method was successfully applied in the COVID-19 domain, to find which domain¬specific sequences of non-pharmaceutical interventions mostly contributed to slow down the rate of COVID-19 cases in countries around the world.

Defesa de Mestrado: Modelagem da relação de dependência entre as variáveis de velocidade do vento e a geração de energia eólica: Uma aplicação da teoria de cópulas

Autor: TUANY ESTHEFANY BARCELLOS DE CARVALHO SILVA

Orientador: Reinaldo Castro Souza & Fernando Luiz Cyrino Oliveira

Data e Hora: 01/09/2022,  10h

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Resumo:

A preocupação com o aquecimento global e a poluição tem aumentado significativamente o interesse no desenvolvimento de fontes renováveis de energia. Este estudo tem como eixo principal a energia eólica, o uso dessa energia elimina resíduos indesejados e prejudiciais à saúde e ao meio ambiente causados por outras fontes de energia, como carvão e usinas nucleares. Este trabalho objetiva analisar a relação de dependência entre a velocidade do vento e a geração de energia eólica, esta é uma relação bastante complexa, por isso busca-se entender a natureza estocástica de ambas as variáveis. Como ferramenta metodológica foi utilizada a teoria da cópula. Uma função cópula é usada como um método geral, que consiste em formular distribuições multivariadas para que diferentes estruturas de dependência possam ser representadas. Ou seja, o estudo baseia-se na análise e modelagem da dependência entre dados de velocidade do vento e geração de energia eólica, para um banco de dados horário de um parque eólico do estado da Bahia, no período de janeiro a dezembro de 2017, após encontrar a cópula referente a estrutura de dependência para o ano completo e para cada mês individualmente, foram simulados cenários apresentando as probabilidades de ocorrência dos mesmos em intervalos pré-definidos.

Defesa de Mestrado: Simulação estocástica conjunta de energias renováveis

Autor: GUSTAVO DE ANDRADE MELO

Orientador: Fernando Luiz Cyrino Oliveira & Paula Medina Maçaira Louro

Data e Hora: 31/08/2022, 13 h

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Resumo:

O aumento da participação de fontes de energias renováveis variáveis (ERVs) na matriz elétrica do Brasil traz diversos desafios ao planejamento e à operação do Sistema Elétrico Brasileiro (SEB), devido à estocasticidade das ERVs. Tais desafios envolvem a modelagem e simulação dos processos intermitentes de geração e, neste contexto, um volume considerável de pesquisas tem sido direcionado ao tema. No entanto, identificam-se lacunas na literatura relacionadas ao desenvolvimento de metodologias de simulação estocástica conjunta de recursos renováveis com características complementares, como, por exemplo, as fontes eólica e solar. Visando suprir essas lacunas, este trabalho estuda técnicas de simulação de ERVs e realiza três aplicações a partir de duas metodologias distintas, usando dados de energia do Nordeste brasileiro. A primeira metodologia é fundamentada em um trabalho já estabelecido na literatura e baseia-se em Cadeias de Markov e Simulação de Monte Carlo. Já a segunda é proposta neste trabalho e busca suprir lacunas identificadas na primeira metodologia. Quanto ao alcance dos objetivos da pesquisa, a metodologia proposta se mostrou mais eficiente do que a estabelecida na literatura, gerando cenários que reproduziram satisfatoriamente todas as características dos dados históricos avaliadas.

Defesa de Mestrado Profissional: Processo de Governança no Gerenciamento de Compras da Marinha do Brasil

Autor: FELIPE MAIA BRAGA

Orientador: Antônio Márcio Tavares Thomé

Data e Hora: 19/08/2022, 15:30h

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Resumo:

A gestão da cadeia de suprimentos envolve múltiplos participantes, incertezas e alta complexidade devido à atuação cada vez mais descentralizada das empresas. A governança surge como um caminho para melhorar o gerenciamento das cadeias de suprimentos, por meio de uma abordagem multidimensional e com foco no desempenho. Dentro deste contexto, essa dissertação tem como objetivo melhorar o processo de compras da Marinha do Brasil (MB) na cadeia suprimentos de combustíveis, lubrificantes e graxas. Inicialmente, portanto, foi realizada uma revisão de escopo (RE) da literatura, tendo como resultado uma taxonomia e uma proposta de framework que articula os elementos basilares do conceito de governança na cadeia logística e as interações entre eles, corroborando a visão de interdependência entre os agentes da cadeia e seus processos. Os resultados da RE foram, então, aplicados em um estudo de caso na MB, no âmbito do Sistema de Abastecimento da Marinha do Brasil, através de entrevistas com especialistas, com objetivo propor um novo processo de compras para a cadeia de combustíveis, lubrificantes e graxas à luz da literatura. O novo processo apresentado resulta em modificações, validadas pelos entrevistados, o que representa um importante marco para a MB ao proporcionar mais eficiência, com redução de custos, e ampliar o desempenho esperado no processo de compras.

Defesa de Doutorado: Modelling the Dynamics of Humanitarian Operations

Autor: LUIZA RIBEIRO ALVES CUNHA

Orientador: Adriana Leiras & Paulo Marcio Goncalves

Data e Hora: 26/08/2022, 5:30h

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Resumo:

Research in Humanitarian Operations (HO) has attracted the attention of academics and practitioners by applying analytical tools to improve response to beneficiaries. Different studies suggest that the integration of traditional practices and theories of logistics and operations management (OM) in the complex context of disasters would benefit the humanitarian supply chain. One of the most recognised techniques in OM is simulation, being System Dynamics (SD) a method capable of model simplified representations of realities and gain valuable insights into situations of dynamic complexity. In this context, this thesis aims to analyse the complexity of HO through SD. The thesis presents a systematic literature review (SLR) to identify state of the art regarding the subject and the gaps in the literature. Then, two complex and dynamic operations are modelled through SD. The first operation involves collecting and distributing donations to vulnerable population from Rio de Janeiro, Brazil amid the COVID-19 pandemic. As a result, we demonstrated that: (i) increasing access to cleaning products in communities can significantly reduce transmission; (ii) food donations can increase the population’s affordability; (iii) accessibility increases by 20% in vouchers/cash donations compared to all in-kind donations. The second study is the Brazilian operation to receive, shelter, and internalise Venezuelans in Brazil. Since the flow of Venezuelans to Brazil has grown and, the pandemic aftermath presents itself as a concern for the operation capacity, Operation Welcome is modelled to understand the bottlenecks for its scalability. As a result, we demonstrate that: (i) the internalization process is a bottleneck as in addition to the necessary logistics, it is necessary the socio-economical insertion (through job vacancies, for example); (ii) shelters capacity is an operation bottleneck, as it presents a queue of vulnerable Venezuelans waiting to be sheltered.

Defesa de Mestrado: Análise da contribuição das características associadas à evolução dos óbitos por COVID-19 nos estados brasileiros utilizando os valores de Shapley

Autor: PAULO HENRIQUE COUTO SIMOES

Orientador: Paula Medina Maçaira Louro & Fernanda Araujo Baião

Data e Hora: 24/08/2022, 14 h

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Resumo:

Este trabalho propõe um método para hierarquizar a contribuição de diferentes estratégias para conter a evolução da pandemia de COVID-19 em diferentes estados do Brasil, nos períodos pré- e pós-vacinação. O método proposto incluiu o aprendizado automático de modelos de regressão utilizando o algoritmo de aprendizado de máquina XGBoost, e aplicou a teoria dos jogos cooperativos de Shapley para quantificar a contribuição das características analisadas para a variável-alvo. Para interpretar o modelo globalmente, foi usado o SHapley Additive exPlanations (SHAP), que é um algoritmo baseado na teoria de Shapley. Os resultados de avaliação do método apontaram a sua eficácia para quantificar a contribuição de cada variável de forma robusta, e revelam que os percentuais de cobertura vacinal de primeira e segunda dose, além do fechamento das escolas, foram as medidas que tiveram maior contribuição na evolução do número de casos e óbitos por COVID-19. A ponderação das variáveis pode ajudar os atores responsáveis na elaboração de políticas públicas para minimizar os efeitos socioeconômicos em suas regiões, dado que o Brasil é um país que possui extrema desigualdade social.

Defesa de Mestrado:Melhoria de desempenho em sistemas produtivos engineer-to-order por meio de uma implementação bem-sucedida da abordagem Lean Six Sigma

Autor: PHILIPE DA SILVA SIMOES

Orientador: Luiz Felipe Roris Rodriguez Scavarda do Carmo & Taciana Mareth

Data e Hora: 17/08/2022, 8h

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Resumo:

O Lean Six Sigma (LSS) vem impulsionando diversas organizações em todo o mundo, aprimorando seus negócios através da melhoria de qualidade e de desempenho. Diversos estudos apontam que a obtenção dos resultados esperados pela abordagem LSS depende de um processo de implementação do LSS bem-sucedido. Frameworks foram desenvolvidos para auxiliar as organizações a aderirem à abordagem com sucesso, contudo, poucos estudos consideram organizações com sistemas produtivos do tipo Engineer-to-Order (ETO). Esta dissertação de mestrado se propõe a preencher essa lacuna desenvolvendo um framework de implementação baseado no ciclo check-action-plan-do (CAPDo). Para isso, foi utilizado um modelo de maturidade híbrido cujos principais parâmetros são os Fatores Críticos de Sucesso (FCS). O modelo e os parâmetros foram levantados e explorados na literatura por meio de Revisão de Escopo. Para refletir o contexto ETO, esses parâmetros foram validados, estruturados e ponderados por grupos focais de especialistas, através dos métodos Item-Objective Congruence (IOC), Analytic Hierarchy Process (AHP) e a estatística Kappa de Fleiss. A Pesquisa-Ação foi realizada junto a uma empresa do setor midiático e iniciada com a avaliação de maturidade dessa organização. Partindo do diagnóstico encontrado, a organização direcionou seus esforços de melhoria contínua, resultando no rápido aumento do nível de maturidade. A luz do ciclo CAPDo executado, um framework foi elaborado como um guia para organizações ETO elevarem seu nível de prontidão em implementações LSS. Algumas oportunidades de melhoria e limitações, como a subjetividade da ferramenta de avaliação e a necessidade de novas aplicações práticas, que requerem tempo, são indagadas como sugestões de melhoria para pesquisas futuras.

Defesa de Mestrado:Um modelo de contexto, mecanismos e resultados para a Logística Sustentável sob a ótica das dimensões Humana, Tecnológica e Organizacional (HTO)

Autor: JESSICA MALDONADO PAES

Orientador: Luiz Felipe Roris Rodriguez Scavarda do Carmo & Paula Santos Ceryno

Data e Hora: 29/07/2022, 13h

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Resumo:

Organizações industriais têm investido na implantação de uma logística sustentável, que busca coordenar as atividades da cadeia de suprimentos visando parâmetros econômicos (e.g., minimização de custos, maximização das receitas), minimizando impactos no meio ambiente e no desenvolvimento Social. A importância dos aspectos ambientais, econômicos e sociais, pilares do triple bottom line, na prática da logística sustentável está diretamente relacionada aos impactos gerados no desempenho da organização. O sucesso deste desempenho também está associado a adoção da abordagem das dimensões Humana, Tecnológica e Organizacional (HTO), que vem sendo utilizada na análise de diversas facetas da gestão da cadeia de suprimentos. Diante desse cenário, o objetivo principal dessa dissertação de mestrado é oferecer um modelo
de contexto, mecanismos e resultados (CMO) para uma logística sustentável incorporando as dimensões de HTO. A visão de sustentabilidade assumida engloba os pilares do TBL (i.e., econômico, ambiental e social). O modelo proposto foi desenvolvido a partir de uma revisão de escopo, adicionando uma etapa final de consulta a especialistas da indústria de forma a aperfeiçoar e validar o modelo proposto. Os resultados da pesquisa indicam a carência de estudos que incorporem as dimensões do HTO, na perspectiva da TBL, reforçando assim a necessidade de criação de artefatos de gestão logística sustentável para estimular a disseminação desses conceitos, estimular novas pesquisas científicas nesta linha, bem como servir para uma ferramenta de gestão para profissionais da área, que veem a logística sustentável como uma oportunidade de criação de valor para seus stakeholders.

Defesa de Mestrado: Assessing the transactional potential of a retailer to support a merchant acquirer’s revenue management

Autor: LEONARDO DOMINGUES

Orientador: Davi Michel Valladão & Alexandre Street de Aguiar

Data e Hora: 21/07/2022, 10h

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Resumo:

In the payment industry context, a merchant acquirer is a firm that facilitates communication between a retailer (online or brick–and–mortar store) and the issuing banks. For an acquirer, it is crucial to determine the transactional potential of each retailer to guide proper pricing and risk management strategies. In this work, we propose a framework to properly assess the transactional potential of any retailer using the transactions of its peers. The proposed framework is based on the construction of a probabilistic counterfactual that uses non-parametric Nadaraya-Watson kernel regression to model differing seasonal patterns, trends and business cycles. We propose an integrated data processing methodology to separate and validate the data not affected by interventions to construct our non-parametric probabilistic counterfactual model. The proposed framework is a powerful decision support system for a merchant acquirer revenue management, with direct applications to pricing, churn detection and, more generally, revenue management. Empirical results corroborate the effectiveness of the method against relevant benchmarks.

Professores do Departamento de Engenharia Industrial apresentaram estudo para estimar perdas técnicas em usinas de geração renovável

A convite do International Conference on Renewable Energy and Power Quality / ICREPQ 2022, os professores Reinaldo Castro Souza e Fernando Cyrino, do Departamento de Engenharia Industrial, fecharam hoje o evento, realizado em Vigo, na Espanha. Os docentes apresentaram o estudo “Um quadro estocástico para estimar perdas técnicas em utilidades de distribuição de energia elétrica”, um projeto de P&D, realizado com apoio da Energisa.

De acordo com as normas da Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), os percentuais de perdas técnicas são revisados de quatro em quatro anos. As usinas de geração renovável (especialmente eólica, solar, biomassa e pequenas centrais hidrelétricas) podem ter suas perdas técnicas variando de ano para ano, dependendo dos insumos que alimentam essas usinas (velocidade do vento, radiação solar, bagaço de cana e entradas).  

Desta forma, os professores desenvolveram uma nova abordagem, utilizando a linguagem Phyton, para estimar essas perdas técnicas, considerando a variação estocástica dos insumos que alimentam essas usinas de geração. Neste novo método, as perdas técnicas são estimadas anualmente, levando em conta o que foi a geração real dessas usinas distribuidoras em cada ano e permitindo a correção da distorção dos percentuais congelados anualmente. 

“O presidente do congresso Prof Manuel Donsión nos cumprimentou e disse que foi uma das melhores apresentações plenárias do evento. Além dessa, apresentamos também dois trabalhos de alunas de pós-graduação do DEI, uma mestranda e uma doutoranda, confirmando a força da PUC-Rio na área de previsão”, revelou o Prof. Reinaldo Castro Souza.

Defesa de Mestrado Profissional: Regressão de Poisson para análise da incidência de óbitos de COVID-19 nas cidades do Rio de Janeiro: uma abordagem sócio-demográfica

Autor: DAYANA XIMENES DOS SANTOS FRAZÃO

Orientador: Paula Medina Maçaira Louro & Pedro Gomes Andrade

Data e Hora: 19/04/2022, 15h

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Resumo:

Desde fevereiro de 2020 a pandemia gerada pelo novo coronavírus Sars-CoV-2 tem causado muitos óbitos, principalmente nos grandes centros urbanos. No Brasil, um dos estados mais afetados foi o Rio de Janeiro que apesar de todas as ações feitas para mitigar o avanço da COVID-19 chegou a 338,33 de óbitos por 100 mil habitantes. No entanto, os municípios do RJ foram atingidos de maneira distinta, onde a cidade menos afetada alcançou 37,59 óbitos/100 mil habitantes e a mais afetada 608,25 óbitos/100 mil habitantes. Estudos prévios da literatura especializada indicam que a principal razão desta discrepância pode ser associada a fatores sociais e demográficos. Portanto, esse trabalho tem como principal objetivo identificar os principais fatores sociais e demográficos associados aos óbitos oriundos da COVID-19 nos municípios do Rio de Janeiro a partir do modelo de Regressão de Poisson. A partir do modelo desenvolvido é possível detectar municípios que necessitam de uma ação mais rápida por parte das autoridades responsáveis e assim servir de auxílio para criar ações mitigadoras mais eficientes.

Defesa de Mestrado Profissional: Regressão de Poisson para análise da incidência de óbitos de COVID-19 nas cidades do Rio de Janeiro: uma abordagem sócio-demográfica

Autor: DAYANA XIMENES DOS SANTOS FRAZÃO

Orientador: Paula Medina Maçaira Louro & Pedro Gomes Andrade

Data e Hora: 19/04/2022, 15h

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Resumo:

Desde fevereiro de 2020 a pandemia gerada pelo novo coronavírus Sars-CoV-2 tem causado muitos óbitos, principalmente nos grandes centros urbanos. No Brasil, um dos estados mais afetados foi o Rio de Janeiro que apesar de todas as ações feitas para mitigar o avanço da COVID-19 chegou a 338,33 de óbitos por 100 mil habitantes. No entanto, os municípios do RJ foram atingidos de maneira distinta, onde a cidade menos afetada alcançou 37,59 óbitos/100 mil habitantes e a mais afetada 608,25 óbitos/100 mil habitantes. Estudos prévios da literatura especializada indicam que a principal razão desta discrepância pode ser associada a fatores sociais e demográficos. Portanto, esse trabalho tem como principal objetivo identificar os principais fatores sociais e demográficos associados aos óbitos oriundos da COVID-19 nos municípios do Rio de Janeiro a partir do modelo de Regressão de Poisson. A partir do modelo desenvolvido é possível detectar municípios que necessitam de uma ação mais rápida por parte das autoridades responsáveis e assim servir de auxílio para criar ações mitigadoras mais eficientes.

Defesa de Mestrado: Análise de impactos da COVID-19 em cadeias de alimentos frescos: um estudo de caso em uma organização na cidade do Rio de Janeiro

Autor: ANTONIO ANDREI PINHO BRAGA

Orientador: Adriana Leiras & Tharcisio Cotta Fontainha

Data e Hora: 19/04/2022, 17h

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Meeting ID:983 2140 8378

Passcode:142645

Resumo:

A COVID-19 foi declarada como uma pandemia em março de 2020 pela OMS (Organização Mundial da Saúde) e até meados de maio de 2021 já atingiu aproximadamente 164,5 milhões de pessoas, com pelo menos 3,4 milhões de mortes. A pandemia causou um estado de pânico em todo o mundo, desafiando a segurança alimentar, agricultura e cadeias de abastecimento alimentar como um todo. Pesquisas sobre a análise de cadeias agroalimentares durante a COVID-19 indicam um maior impacto em cadeias alimentares de fornecedores locais, principalmente as cadeias mais curtas, que são aquelas que possuem poucos elos. Neste contexto, esse trabalho tem o intuito de analisar os impactos da COVID-19 em cadeias curtas de alimentos frescos e identificar as melhores práticas de combate aos efeitos da pandemia. Para atingir esse objetivo é desenvolvido um estudo de caso em uma organização de produtores do Rio de Janeiro. Esse estudo cobre uma revisão de escopo que identifica na literatura os principais impactose estratégias da pandemia nessa cadeia de suprimentos. Em seguida, os resultados são avaliados empiricamente através de uma pesquisa de levantamento (survey) na organização para avaliar se as variáveis encontradas na literatura representam sua realidade. Por fim, o problema é modelado por meio de uma simulação por dinâmica de sistemas que representa as relações de causa e efeito entre os atores da cadeia, seus impactos e estratégias contra a COVID-19. A contribuição dessa pesquisa está direcionada não apenas para a academia, mas também para a comunidade local, usando ferramentas e técnicas da academia para gerar conhecimento sobre o funcionamento do seu sistema.

Defesa de Doutorado: Urban household solid waste management in developing countries: a sustainable supply chain management perspective

Autor: BRUNO DUARTE AZEVEDO

Orientador: Luiz Felipe Roris Rodriguez Scavarda do Carmo & Rodrigo Goyannes Gusmão Caiado

Data e Hora: 11/04/2022, 9h

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Meeting ID: 947 7154 7092

Passcode: 117216

Resumo:

Urban household solid waste management (UHSWM) is a central problem in cities worldwide. The amount of waste produced daily in urban areas challenges society to improve its waste management (WM) practices. While developed countries like Germany have achieved respectable results with different UHSWM initiatives, developing countries still struggle to be effective with their policies. Given the constant growth of slums, the lack of economic resources, the social inequality, and the lack of participation of the main stakeholders of the process, countries like Brazil still did not find the right path towards a sustainable WM system, which is an essential part of the sustainable supply chain management (SSCM). Although the literature offers a large and growing number of publications in SSCM and UHSWM, there is a lack of studies linking the two themes, especially considering the practical reality of a developing country. The present thesis aims to fulfill this gap by analyzing UHSWM integrating the principles of the SSCM from the perspective of industry, public sector, and the local community, towards presenting alternatives for its improvement in Brazil. To achieve this goal, a multimethod approach with four main research steps was adopted: first, a Systematic Literature Review (SLR) in SSCM; second a longitudinal case study at the Rocinha slum located in the city Rio de Janeiro (Brazil); third a within and cross-case analysis on UHSWM between two cities from Brazil (Macaé) and Germany (Münster); and finally, a survey with residents of the metropolitan area of Macaé to understand their acceptance of German practices. The main research findings indicate that to tackle environmental problems related to UHSWM in developing countries, it is necessary to solve basic social issues related to education, security, and infrastructure, with the integration and support of government, local community, and industry. The comparison with the German UHSWM system indicates that the Brazilian industry is still far from fulfilling the social and environmental pillars of SSCM and should be held economically responsible for the life cycle of its products, facing the principle of extended producer responsibility (EPR). This additional investment can enable improvement in job conditions, in technologies, and on regular public campaigns to increase education in important sustainable matters, leading to the formalization of the recycling chain. The pillars of the German system (i.e., clear laws, regular public campaigns, and fee methodology) appear as a viable solution to improve UHSWM in developing countries, however the research findings indicate that the Brazilians are still not willing to pay for all the costs involved in this process, especially those related to recyclables collection/treatment. This scenario reinforces the need for large educational campaigns, especially in schools, strengthening a holistic and multi-perspective view to increase the comprehension of the problem. To facilitate this agenda, a guideline with feasible alternatives to support policy makers in developing countries to deal with the challenges associated to UHSWM, and to meet the related Sustainable Development Goals (SDGs), is also presented. Finally, this research contributes to academics and practitioners providing empirical evidence to enrich the ongoing debate on the topic, as it not only presents real-life case situations in different realities, but also highlights issues that should be considered and managed in a real context to develop and implement appropriate techniques to deal with UHSWM in developing countries.

Defesa de Mestrado Profissional: O custo de servir na análise da lucratividade dos clientes e na estratégia comercial

Autor: SIRLEI VALIM MELO

Orientador: Antônio Márcio Tavares Thomé & Leila Figueiredo Dantas

Data e Hora: 07/04/2022, 14h

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Resumo:

Atualmente, as empresas têm percebido que certos clientes, apesar de consumirem em grande escala, não são lucrativos e demandam grandes esforços de atendimento. Dito isso, o presente estudo visa apresentar a utilização da metodologia de Custo de Servir (CSC) na análise da lucratividade dos clientes e seu uso como ferramenta de estratégia comercial, demonstrando como podemos aplicá-la em uma carteira de consumidores de uma distribuidora de Gás Liquefeito de Petróleo (GLP) no estado do Rio de Janeiro. O trabalho discorre sobre a forma de calcular o CSC de cada cliente, adotando conceitos derivados do método de custeio por atividade e seu impacto na margem de contribuição. São abordados critérios para a segmentação de clientes e como todos esses conceitos subsidiam as decisões gerenciais. Além disso, realiza-se uma revisão da literatura com o intuito de verificar o estado atual de conhecimento sobre o tema. A análise do CSC busca melhorar a eficiência da gestão, reduzir custos e aumentar a lucratividade da empresa. As conclusões oferecem um instrumento para a gestão do portfólio da empresa e abordam aspectos logísticos, comerciais, financeiros e competitivos que afetam o mercado de distribuição de GLP.

Defesa de Doutorado: Sales and operations planning Global Roll-up & Global Executive Meeting steps and the role of finance in the process: a multi-case study in the Latin American subsidiaries of multinational corporations

Autor: MARCELO XAVIER SEELING

Orientador: Luiz Felipe Roris Rodriguez Scavarda do Carmo & Antônio Márcio Tavares Thomé

Data e Hora: 05/04/2022, 9h

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Meeting ID: 993 0053 9635

Passcode: 412328

Resumo:

The thesis investigates the sales and operations planning (S&OP) cycle steps, expanding the understanding about the under-researched Global Roll-up & Executive Meeting steps. It presents a multiple case study embracing five important Latin American subsidiaries of four multinational corporations. Two S&OP frameworks are used to guide the field observations and analysis, aiding to improve the S&OP phenomenon’s characterization. Scholars and practitioners can gain first-hand knowledge about how Global Roll-up and Global Executive Meeting steps are conducted in multinational corporations to improve their planning processes. The role of finance in S&OP / IBP cycles is also examined and discussed in detail providing useful insights to improve these processes in other organizations, addressing another research gap. Findings indicate that there are challenges to consolidate and use information gathered from multiple subsidiaries in different contexts worldwide but internal benchmarking and sharing of best practices are explored as well as business opportunities among countries regarding inventory excess, portfolio expansion possibilities, and spare capacity utilization. Additionally, observations led to the conclusion that early involvement of finance in the S&OP cycle is beneficial for the business, adding value to the decision making process in the initial steps and taking a central role in the Pre-meeting and Executive Meeting steps.

Defesa de Mestrado: Modelo de localização-alocação ótima de servidores: Estudo de caso na ANAC

Autor: CHRISTOPHER FEITOSA DA SILVA

Orientador: Silvio Hamacher & Janaina Figueira Marchesi

Data e Hora: 04/04/2022, 17h

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Resumo:

Ao longo dos últimos anos o desenvolvimento da Pesquisa Operacional foi fundamental para o crescimento da indústria aérea. No Brasil, o órgão responsável pela fiscalização da aviação civil é a Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC). O objetivo da dissertação é desenvolver um modelo de otimização para localização-alocação de servidores e aplicá-lo à um estudo de caso da ANAC, no contexto de Safety Oversight. Uma revisão sistemática de literatura foi conduzida para identificar os gaps e soluções recentes na literatura de problemas de facility location. O objetivo descrito foi alcançado e o modelo matemático foi validado pelo Estudo de Caso proposto. O modelo alocou 31% dos servidores da ANAC na Região Sudeste do Brasil, 25% na Região Nordeste, 17% na Região Norte, 17% na Região Sul e 10% na Região Centro-
Oeste; reduzindo em 66% a quantidade total de servidores. Obteve-se ainda uma matriz de distribuição de capacitações por agência da ANAC, de forma que o tomador de decisão possa analisar o perfil ótimo de habilitações dos servidores de cada agência. Uma análise de sensibilidade foi conduzida para avaliar a flexibilidade do modelo, que se mostrou eficiente para aplicações em problemas reais.

Defesa de Mestrado Profissional: Avaliação e seleção de tecnologia Robotic Process Automation para Processos de Compras de uma Operadora Offshore de Petróleo, Gás e Energia Eólica

Autor: KLOE CARDOSO SIQUEIRA

Orientador: Rodrigo Goyannes Gusmão Caiado & José Eugenio Leal

Data e Hora: 22/02/2022, 10h

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Resumo:

Atualmente, na era da quarta revolução industrial, também conhecida como Indústria 4.0 (I4.0), a tecnologia Robotic Process Automation (RPA) tem sido considerada uma importante ferramenta de transformação digital em operações e cadeias de suprimentos, em função da sua abordagem leve para automatizar e otimizar tarefas repetitivas, agilizar e aprimorar os processos internos, e controlar processos de negócio de ponta a ponta, o que permite a redução de custo e do risco operacional. Impulsionado pelo COVID-19, o mercado de tecnologias RPA continua sendo um dos segmentos que mais cresce no mercado de software corporativo. Entretanto, na literatura acadêmica ainda há poucos trabalhos referentes ao tema RPA com a abordagem voltada para a cadeia de suprimentos, ainda que seja cada vez mais utilizado na área de compras com foco na automatização dos processos. Além disso, apesar de existirem modelos de aceitação de tecnologia (e.g., TAM e TAM2), que possuem critérios relevantes para apurar a inovação, ainda existem poucos estudos que combinem esses critérios com métodos de apoio multicritério a decisão para propor uma metodologia mais robusta para seleção de tecnologias na era I4.0. E, pela análise da literatura ainda não há pesquisas relacionando critérios para adoção de tecnologias RPA e abordagem multicritério em grupo pelas lentes da teoria da difusão da inovação. Diante disso, o objetivo desta pesquisa é propor uma metodologia para avaliação de plataformas de RPA no contexto da I4.0 e pelas lentes da teoria da difusão da inovação. Esta metodologia é testada a partir da seleção de uma plataforma de RPA para aplicação no processo de compras de uma empresa operadora offshore de petróleo, gás e energia eólica. A metodologia da pesquisa envolve métodos mistos, com abordagem multicritério em grupo, a qual combinou dois métodos: Fuzzy Delphi e AHP-express, e a coleta de dados através de questionários estruturados elaborados a partir dos relatórios das empresas de consultoria Gartner (2021) e Forrester (2021) referentes as plataformas de RPA presentes no mercado. Provenientes dos resultados da pesquisa, a plataforma de RPA Workfusion foi selecionada como a melhor plataforma para ser aplicada na área de compras da empresa que é objeto de estudo, devido a sua boa avaliação nos critérios: processamento de dados estruturados, automação assistida e aplicativos de RPA desenvolvidos para usuários de front-end , entretanto a plataforma de RPA Blue Prism ficou no nível mais baixo do ranking das 14 plataformas de RPA avaliadas, devido a sua baixa pontuação nos critérios: disponível na cloud, dashboards integrados e automação autônoma. Com isso a contribuição do presente trabalho visa na aplicação da metodologia desenvolvida para seleção de plataformas de RPA para o setor de compras da empresa que é o objeto de estudo, e nas demais empresas presentes na indústria offshore de petróleo, gás e energia eólica.

Defesa de Mestrado: Previsão horária para o consumo de energia elétrica no Brasil considerando a contribuição da geração distribuída fotovoltaica

Autor: DAIANE DE SOUZA OLIVEIRA

Orientador: Reinaldo Castro Souza e Soraida Aguilar Vargas

Data e Hora: 28/01/2022, 14h

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Resumo:

No Brasil, devido aos incentivos governamentais ministrados na área de energia renovável, é postulada uma perspectiva crescente no número de instalações de micro e minigeração distribuída (MMGD), sendo a fonte solar destaque no país. Dessa forma, o aumento na inserção de fontes intermitentes promove alterações significativas no comportamento da curva de carga horária, podendo atingir de maneira direta a operação e o planejamento da rede elétrica. Para atender aos novos panoramas dispostos pelo sistema elétrico brasileiro, esta dissertação propõe uma nova metodologia para contabilizar a geração distribuída fotovoltaica para as horas que compõem o dia. Usando o modelo Holt-Winters Sazonal Duplo são feitas previsões de carga e demanda para o Sistema Interligado Nacional e os subsistemas que o integram, considerando, em particular, o impacto causado pela conexão destes sistemas de MMGD solar fotovoltaica na rede de distribuição. Para as previsões são utilizados o horizonte de tempo de 24 horas, em intervalos horários, efetuadas para a primeira semana de 2020. Os resultados indicam que a metodologia proposta para a criação das séries de geração distribuída fotovoltaica é válida, pois é observada uma diminuição nos erros de previsão quando seu montante é adicionado a carga, ou seja, a demanda. Os valores de MAPE analisados neste trabalho não ultrapassam 10% para dias típicos, exceto feriados, indicando que o método apresentado é um recurso eficiente.

Defesa de Mestrado: Política de manutenção ferroviária baseada em dados: a degradação de geometria e bitola modelada por um Processo de Decisão Markoviano

Autor: HUGO ALMEIDA RIBEIRO

Orientador: Paula Medina Maçaira Louro

Data e Hora: 28/09/2021, 16h

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Meeting ID: 972 4965 2601
Passcode: 002115

Resumo:

O transporte ferroviário é cada vez mais relevante no mundo, frequentemente representando um meio de transporte mais barato e ambientalmente amigável no longo prazo. Para garantir segurança e confiabilidade para a operação ferroviária, a manutenção da via permanente comumente figura entre as maiores despesas das companhias do setor. A carga das composições sobre a via e outros fatores afetam a degradação da geometria e da bitola. Agir para restaurar a linha para uma condição superior é vital para segurança e confiabilidade. Entretanto, a busca por custos mais baixos é ao mesmo tempo altamente desejável. Modelos markovianos têm sido aplicados a problemas de política de manutenção em diversas áreas, inclusive ferrovias. Neste trabalho um modelo de processo de decisão markoviano bidimensional (com respeito ao estado) é desenvolvido para otimizar a política de manutenção das atividades de intervenção em bitola e geometria de linha com resultado positivo em comparação com os resultados históricos

Defesa de Mestrado: Avaliação de Capacidade de Processamento em Pátios Ferroviários Planos de Classificação através de Modelo de Otimização

Autor: RENATA FERREIRA DE SA

Orientador: Luciana de Souza Pessoa / Fernando Marques de Almeida Nogueira

Data e Hora: 28/09/2021, 09h

Link Zoom: https://puc-rio.zoom.us/j/95104939852?pwd=ODF3SlRRRis4U2xweUlQNkt4eGdNZz09

Meeting ID:

Passcode:

Resumo:

Este trabalho trata do problema real de definir a capacidade de processamento de pátios ferroviários planos de classificação. Nesses pátios, os vagões são recebidos em trens e circulam respeitando a disposição dos trilhos e a formação sequencial do trem de saída. Movimentações ineficientes implicam em uma capacidade de processamento inferior à potencial do pátio dado seu layout. O objetivo deste estudo é desenvolver um método de apoio à decisão que calcula o desempenho de diferentes layouts, indicando se existe ou não a necessidade de um projeto de expansão para garantir atendimento à demanda prevista no longo prazo. O problema foi modelado através de programação linear inteira mista (MILP) baseado na teoria de sequenciamento de produção. O modelo foi aplicado em instâncias de teste, reproduzindo movimentações reais de vagões, e provou avaliar diferentes layouts adequadamente, porém com alto tempo de execução, o que inviabiliza sua aplicação imediata na prática.

Defesa Mestrado Profissional: Carbon emissions in transportation: A systematic review with synthesis framework and mobile application

Autor: ANA LUIZA CARVALHO FERRER

Orientador: Antônio Márcio Tavares Thomé

Data e Hora: 09/09/2021, 14:30h

Link Zoom: https://puc-rio.zoom.us/j/92652853576?pwd=TThRN1VlaVZvbk11NnVhejIya1lLZz09

Meeting ID:
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Resumo:

With a worldwide growing concern for greenhouse gas ( emissions and their impact on human health and the environment, trans portation becomes a central theme in mitigation, being responsible for 14% of human GHG emissions. In order to build endurance to climate change, transportation services must not only adapt to the current scenario, but also act quickly to avert future chan ges. Deeply rooted changes in socio technical systems will be necessary to achieve significant CO 2 reduction and secure the wellbeing of future generations.
This study offers a thorough systematic literature review, engrained in the socio technical transit ion theory and in the structural theory of contingency. It results in the selection of 21 review papers for full text examination in the area of carbon emissions in transportation. Enablers, barriers, benefits, disadvantages and metrics in carbon emissions reduction are identified and a comprehensive framework is built. Results provide a view of the current scenario of sustainability in transportation and allow a better understanding of the factors influencing carbon emission initiatives in transportation, as well as the outcomes and tools being used to measure CO 2 reduction, portrayed in the extant literature. A mobile iOS app is also developed to allow practitioners to easily estimate CO 2 emissions and be better prepared for future changes. The app is avai lable for download at the App Store under the name of “Logistics CO2 Calculator: Estimate Your Carbon Footprint”. A scenario planning simulation is offered, showing potential uses of the technological product. The software was also registered at the Brazil ian INPI institute.

Defesa de Mestrado: Abordagem metaheurística para o roteamento de veículos escolares em zona rural

Autor: LETICIA CALDAS DOS SANTOS

Orientador: Rafael Martinelli Pinto

Data e Hora: 29/09/2021, 16h

Link Zoom: https://puc-rio.zoom.us/j/95409427545?pwd=V2ptbG5tS0JwelErbDBKbVgzSEdxZz09

Meeting ID:

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Resumo:

Para resolução do problema de roteamento de veículo escolares (SBRP) encontram-se na literatura, métodos exatos, heurísticos e metaheurísticos. Entretanto, ainda não há um consenso sobre a melhor abordagem para as diferentes configurações que o problema pode assumir. O objetivo deste trabalho consiste em aplicar a metaheurística Iterated Local Search para o roteamento de um caso real de transporte escolar rural (RSBRP), minimizando o custo total e respeitando as restrições específicas do problema. Os algoritmos serão aplicados para o roteamento de 17.200 alunos cadastrados para utilização do transporte rural na rede pública de ensino do estado do Rio de Janeiro.

Defesa de Mestrado: Estratégias para Garantir Viabilidade e Consistência Temporal no Planejamento da Produção de Processos de Manufatura Discreta

Autor: DANIELLE DE MACEDO

Orientador: Bruno Fânzeres dos Santos / Paula Medina Maçaira Louro

Data e Hora: 17/09/2021, 11h

Link Zoom:

https: https://puc-rio.zoom.us/j/94154576603?pwd=RmN4elJxRDQraWhFVFhTRzNDRVdpdz09

Meeting ID:

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Resumo:

Este trabalho propõe uma metodologia para planejar/operar as compras e produção de uma indústria de peças com incerteza na demanda, considerando a viabilidade do sequenciamento da produção ainda na etapa de planejamento. A dissertação é dividida em duas etapas, na primeira busca-se mostrar o efeito do planejamento consistente sem levar em conta a necessidade de sequenciamento, na segunda o sequenciamento da produção é adicionado. No primeiro momento é apresentado um modelo de planejamento da produção estocástico em dois estágios, que contém decisões de volume de compra e modal de transporte. A partir de um histórico de vendas, foi feita a comparação entre os custos totais de planejamento e operação utilizando o modelo sob incerteza proposto contra um modelo que utiliza como base a previsão de demanda e não considera as variáveis de compra no planejamento. Dentre os principais resultados obtidos, destaca-se uma economia de aproximadamente 7% na operação do ano de 2018 e uma redução média de custo na ordem de 3,57% para 5000 cenários simulados. Também foi realizada uma análise de sensibilidade dos parâmetros do problema, onde verificou-se um ganho anual de até 14% com a utilização do modelo proposto. Com a adição da análise de viabilidade do sequenciamento, na etapa de planejamento, foi observado uma redução de custo na ordem de 9%.

Defesa de Mestrado: METODOLOGIA PARA DIMENSIONAMENTO DE FROTA DA GRADE DE CARGA GERAL, PARA APLICAÇÃO EM UMA CONCESSIONÁRIA DO SETOR FERROVIÁRIO

Autor: PEDRO DUARTE GOMES TOSTES

Orientador: Jose Eugenio Leal

Data e Hora: 14/01/2022, 14h

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Meeting: 935 5645 8670

Passcode: 043324

Resumo:

A matriz brasileira de transporte retrata a dominância rodoviária na movimentação de cargas no país. A busca por maior eficiência operacional é diretriz para as empresas do setor ferroviário, que desejam aumentar tanto suas fatias de mercado, quanto a competitividade com os caminhões.
A aplicação de técnicas de otimização no processo de dimensionamento de frota e planejamento operacional para locomotivas possui grande potencial de economia de recursos, principalmente devido aos elevados custos de aquisição e manutenção deste tipo de veículos, essenciais ao transporte ferroviário.
Na tentativa de retratar a complexidade logística associada à operação ferroviária, é comum encontrar aplicações que direcionam à criação de modelos de grandes dimensões em instâncias mais realistas, resolvidos através da aplicação de heurísticas e meta-heurísticas.
O presente trabalho apresenta uma metodologia para obtenção de uma solução exata para um horizonte mensal de planejamento, aproveitando-se do caráter cíclico da grade de formação dos trens de carga geral, para definir o tamanho ótimo da frota necessário ao seu adequado funcionamento.
A metodologia, implementada em linguagem python e aplicada em um cenário de uma grade conhecida, teve sua frota resultante comparada com o dimensionamento manual realizado em uma concessionária do setor ferroviário brasileiro e foi capaz de promover a redução de 2 locomotivas no planejamento.
Além da redução de frota e aumento na competitividade tarifária dos trens de carga geral, a metodologia cria, por meio de critérios científicos, diretrizes objetivas para o processo de dimensionamento e planejamento da frota de locomotivas, tradicionalmente tácitos e artesanalmente aplicados no processo original da referida concessionária.

Defesa Mestrado Profissional: Contratações públicas sustentáveis: Estudo de caso sobre a realização de contratações sustentáveis pela Marinha do Brasil

Autor: RAFAEL ARAUJO SILVA

Orientador: Lincoln Wolf de Almeida Neves

Data e Hora: 23/09/2021, 14:00h

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Meeting ID:  913 3382 4858
Passcode: 184874

Resumo:

O objetivo geral deste trabalho foi propor um modelo de contratações sustentáveis para a Marinha do Brasil, a fim de incrementar os índices alcançados. A pesquisa foi delimitada às contratações de bens e serviços, por meio da modalidade pregão, sob a forma eletrônica, no período de 2017 a 2020, realizadas por cinco Organizações Militares (OM) da MB. Trata-se de um estudo de caso exploratório, realizado por meio de pesquisa bibliográfica, documental e de campo. Buscou-se identificar como está a aplicação dos critérios de sustentabilidade nas contratações das OM selecionadas no presente estudo e os resultados alcançados, bem como identificar como os militares das OM selecionadas, dentro de suas respectivas atribuições no processo de contratação, veem a aplicação desses critérios e suas eventuais barreiras. Verificou-se que a aplicação de critérios de sustentabilidade afetos à dimensão social vem obtendo resultados mais relevantes, enquanto os afetos à dimensão ambiental enfrentam maiores obstáculos em sua implementação. Outrossim, emergiram como as maiores barreiras, segundo os militares que atuam no setor de compras das OM em estudo, a falta de capacitação dos atores envolvidos no processo de compras e a insegurança jurídica conferida pelo arcabouço legal, em especial na sustentabilidade ambiental. O modelo de CPS proposto pode ser utilizado por todas as OM da MB, sendo aplicável nos processos de licitação e, no que couber, nos processos de dispensa de licitação.

Defesa Mestrado Profissional: Aplicação da Metodologia SCOR para Mapeamento e Melhoria de Processos: Estudo de Caso na Cadeia de Suprimentos da Petrobras

Autor: AUGUSTO COMERLATO SPERB

Orientador: Lincoln Wolf de Almeida Neves

Data e Hora: 08/09/2021, 15:00h

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Resumo:

O sucesso operacional de uma empresa, nos moldes do mercado atual, depende muito da maneira como a cadeia de suprimentos é gerenciada. Em razão do seu papel estratégico, a gestão adequada pode proporcionar uma série de benefícios, aumentando sua competitividade e incrementado a rentabilidade de seus negócios.

Esta dissertação avalia por meio de um estudo de caso, a cadeia de suprimentos de bens da Petrobras, especificamente na área de relacionamento com fornecedores e estratégias de contratações de bens. Para isto, foram mapeados os processos de compras, prazos, custos de materiais, canais de suprimentos e planejamento estratégico e então foram identificados os principais gargalos (gaps) e riscos de processos relacionados a padrões internos, exigências legais, relacionamento com o mercador fornecedor e riscos de instabilidade econômica.

Também se utilizou do design Science para avaliar o estado atual (as is) e o estado futuro (to be), de forma a integrá-los de acordo com as melhores práticas de mercado (benchmarking) e de acordo com as métricas de desempenho utilizadas no modelo SCOR.

Além da contribuição acadêmica na medida em que propõe um framework adequado para mapeamento e medição da cadeia de suprimentos, este trabalho permite esclarecer ao meio empresarial sobre os benefícios que a metodologia SCOR pode trazer para o gerenciamento de cadeias de suprimentos, além das práticas de aperfeiçoamento operacional.

Defesa Mestrado: Avaliação Econômico-Financeira de Usinas Híbridas no Brasil

Autor: DIEGO NASCIMENTO MAIA

Orientador: Luiz Eduardo Teixeira Brandão/ Fabio Rodrigo Siqueira Batista

Data e Hora: 24/09/2021, 10:00h

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No atual ciclo de expansão do setor elétrico brasileiro (SEB) está previsto um forte crescimento de fontes renováveis não despacháveis, por exemplo, as fontes eólica e solar. Além disso, mudanças importantes estão previstas para ocorrerem no SEB nos próximos anos, o que pode trazer mais incertezas para o desenvolvimento de novos projetos de geração, por exemplo, a implementação do preço horário no mercado à vista de energia em 2021. Neste contexto, o conceito de usinas híbridas tem surgido como uma alternativa para que os riscos possam ser melhor gerenciados, além de proporcionar alternativas mais rentáveis para a comercialização de energia do empreendimento. Usinas eólicas e solares podem ter complementaridade nas suas gerações. Sendo assim, o objetivo do trabalho é avaliar um arranjo de usina híbrida que possa ser desenvolvido no SEB. Uma vez que o desenvolvimento de usinas híbridas é algo recente e, em particular no caso Brasileiro, será desenvolvido em um ambiente comercial inédito, que impõe aos agentes geradores a precificação da energia em base horária, espera-se que este trabalho contribua para o desenvolvimento de uma metodologia robusta para a avaliação de tais projetos sob a ótica econômica e financeira.

Defesa de Mestrado: Política de manutenção ferroviária baseada em dados: a degradação de geometria e bitola modelada por um Processo de Decisão Markoviano

Autor: HUGO ALMEIDA RIBEIRO

Orientador: Paula Medina Maçaira Louro

Data e Hora: 28/09/2021, 16h

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Meeting ID: 972 4965 2601
Passcode: 002115

Resumo:

O transporte ferroviário é cada vez mais relevante no mundo, frequentemente representando um meio de transporte mais barato e ambientalmente amigável no longo prazo. Para garantir segurança e confiabilidade para a operação ferroviária, a manutenção da via permanente comumente figura entre as maiores despesas das companhias do setor. A carga das composições sobre a via e outros fatores afetam a degradação da geometria e da bitola. Agir para restaurar a linha para uma condição superior é vital para segurança e confiabilidade. Entretanto, a busca por custos mais baixos é ao mesmo tempo altamente desejável. Modelos markovianos têm sido aplicados a problemas de política de manutenção em diversas áreas, inclusive ferrovias. Neste trabalho um modelo de processo de decisão markoviano bidimensional (com respeito ao estado) é desenvolvido para otimizar a política de manutenção das atividades de intervenção em bitola e geometria de linha com resultado positivo em comparação com os resultados históricos

Defesa de Mestrado: Avaliação de Capacidade de Processamento em Pátios Ferroviários Planos de Classificação através de Modelo de Otimização

Autor: RENATA FERREIRA DE SA

Orientador: Luciana de Souza Pessoa / Fernando Marques de Almeida Nogueira

Data e Hora: 28/09/2021, 09h

Link Zoom: https://puc-rio.zoom.us/j/95104939852?pwd=ODF3SlRRRis4U2xweUlQNkt4eGdNZz09

Meeting ID:

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Resumo:

Este trabalho trata do problema real de definir a capacidade de processamento de pátios ferroviários planos de classificação. Nesses pátios, os vagões são recebidos em trens e circulam respeitando a disposição dos trilhos e a formação sequencial do trem de saída. Movimentações ineficientes implicam em uma capacidade de processamento inferior à potencial do pátio dado seu layout. O objetivo deste estudo é desenvolver um método de apoio à decisão que calcula o desempenho de diferentes layouts, indicando se existe ou não a necessidade de um projeto de expansão para garantir atendimento à demanda prevista no longo prazo. O problema foi modelado através de programação linear inteira mista (MILP) baseado na teoria de sequenciamento de produção. O modelo foi aplicado em instâncias de teste, reproduzindo movimentações reais de vagões, e provou avaliar diferentes layouts adequadamente, porém com alto tempo de execução, o que inviabiliza sua aplicação imediata na prática.

Defesa Mestrado Profissional: Carbon emissions in transportation: A systematic review with synthesis framework and mobile application

Autor: ANA LUIZA CARVALHO FERRER

Orientador: Antônio Márcio Tavares Thomé

Data e Hora: 09/09/2021, 14:30h

Link Zoom: https://puc-rio.zoom.us/j/92652853576?pwd=TThRN1VlaVZvbk11NnVhejIya1lLZz09

Meeting ID:
Passcode:

Resumo:

With a worldwide growing concern for greenhouse gas ( emissions and their impact on human health and the environment, trans portation becomes a central theme in mitigation, being responsible for 14% of human GHG emissions. In order to build endurance to climate change, transportation services must not only adapt to the current scenario, but also act quickly to avert future chan ges. Deeply rooted changes in socio technical systems will be necessary to achieve significant CO 2 reduction and secure the wellbeing of future generations.
This study offers a thorough systematic literature review, engrained in the socio technical transit ion theory and in the structural theory of contingency. It results in the selection of 21 review papers for full text examination in the area of carbon emissions in transportation. Enablers, barriers, benefits, disadvantages and metrics in carbon emissions reduction are identified and a comprehensive framework is built. Results provide a view of the current scenario of sustainability in transportation and allow a better understanding of the factors influencing carbon emission initiatives in transportation, as well as the outcomes and tools being used to measure CO 2 reduction, portrayed in the extant literature. A mobile iOS app is also developed to allow practitioners to easily estimate CO 2 emissions and be better prepared for future changes. The app is avai lable for download at the App Store under the name of “Logistics CO2 Calculator: Estimate Your Carbon Footprint”. A scenario planning simulation is offered, showing potential uses of the technological product. The software was also registered at the Brazil ian INPI institute.

Defesa de Mestrado: Estratégias para Garantir Viabilidade e Consistência Temporal no Planejamento da Produção de Processos de Manufatura Discreta

Autor: DANIELLE DE MACEDO

Orientador: Bruno Fânzeres dos Santos / Paula Medina Maçaira Louro

Data e Hora: 17/09/2021, 11h

Link Zoom:

https: https://puc-rio.zoom.us/j/94154576603?pwd=RmN4elJxRDQraWhFVFhTRzNDRVdpdz09

Meeting ID:

Passcode:

Resumo:

Este trabalho propõe uma metodologia para planejar/operar as compras e produção de uma indústria de peças com incerteza na demanda, considerando a viabilidade do sequenciamento da produção ainda na etapa de planejamento. A dissertação é dividida em duas etapas, na primeira busca-se mostrar o efeito do planejamento consistente sem levar em conta a necessidade de sequenciamento, na segunda o sequenciamento da produção é adicionado. No primeiro momento é apresentado um modelo de planejamento da produção estocástico em dois estágios, que contém decisões de volume de compra e modal de transporte. A partir de um histórico de vendas, foi feita a comparação entre os custos totais de planejamento e operação utilizando o modelo sob incerteza proposto contra um modelo que utiliza como base a previsão de demanda e não considera as variáveis de compra no planejamento. Dentre os principais resultados obtidos, destaca-se uma economia de aproximadamente 7% na operação do ano de 2018 e uma redução média de custo na ordem de 3,57% para 5000 cenários simulados. Também foi realizada uma análise de sensibilidade dos parâmetros do problema, onde verificou-se um ganho anual de até 14% com a utilização do modelo proposto. Com a adição da análise de viabilidade do sequenciamento, na etapa de planejamento, foi observado uma redução de custo na ordem de 9%.

Defesa de Mestrado [14/04/2023 – 9:00]: Avaliação do Equilíbrio de Nash de um Mercado Hidrotérmico de Curtíssimo Prazo por Ofertas

Autor: JOAO PEDRO MATTOS COSTA

Orientador: Bruno Fânzeres dos Santos

Data e Hora: 14/04/2023, 9 h

Link Zoom Meeting: https://puc-rio.zoom.us/j/94154576603?pwd=RmN4elJxRDQraWhFVFhTRzNDRVdpdz09

Banca Examinadora: Bruno Fânzeres dos Santos – orientador – PUC-Rio; Davi Michel Valladão – PUC-Rio; Erlon Cristian Finardi – UFSC; Débora Dias Jardim Penna – ONS.

Resumo:

Ao longo das últimas décadas, diversos mercados de energia elétrica ao redor do globo vêm passando por mudanças estruturais, dirigidas, essencialmente, pelo aumento da penetração de fontes de energia renovável variável, dos recursos energéticos distribuídos e de maior eficiência na resposta da demanda. Um ponto crítico destas mudanças é a necessidade da precificação da energia e operação do sistema estarem aderentes à realidade, refletindo comportamentos desejáveis dos competidores do mercado. O Setor Elétrico Brasileiro (SEB)
também enfrenta esta esteira de mudanças e, recentemente, instituiu a Consulta Pública nº 033/2017 do Ministério de Minas e Energia (MME), que, dentre outras medidas, resultou na organização de um Grupo de Trabalho para conduzir a Modernização (GT Modernização) do marco regulatório do SEB por meio da Portaria MME nº 187/2019. As atividades do GT Modernização culminaram com a publicação de um relatório final, cujos principais pontos se encontram atualmente em fase de tramitação na Câmara dos Deputados na figura do Projeto
de Lei 414/2021, que aborda, dentre outros, a modernização do mecanismo de formação de preço de energia.
No Brasil, o modelo de precificação vigente, usualmente chamado como “por custos auditados”, é baseado na execução de uma cadeia de modelos de otimização eletroenergética que calculam o preço da energia usando uma coleção de informações “auditadas” pelos operadores de mercado e do sistema sobre os custos de geração dos agentes. Por outro lado, a formação de preços chamada de “por oferta” foi colocada à mesa para discussão como uma alternativa ao modelo atual, pois promoveria o aumento da eficiência econômica ao preço da energia elétrica e melhoraria a resposta da demanda à oferta para o contexto brasileiro. Na dinâmica comercial e operativa do formato “por oferta”, os agentes manifestam sua disposição a suprir energia a partir da oferta de uma curva de suprimento, indicando os preços mínimos que estão dispostos a receber por cada unidade de energia produzida por seus geradores e as respectivas quantidades máximas de cada trecho da curva, refletindo, entre outros fatores, os custos de oportunidade sobre o recurso disponível e seu perfil de aversão a risco. A partir da coleção de ofertas de cada participante, o preço da energia e o ponto operativo do sistema são calculados pelo operador de mercado e do sistema, respectivamente.
Neste sentido, a fim de prover suporte às discussões de modernização do SEB, neste trabalho, será estudado o impacto de uma mudança na dinâmica de precificação e operação do sistema brasileiro para o formato “por oferta”. O foco será destinado ao problema de operação e liquidação do chamado mercado de curtíssimo prazo, isto é, para o dia seguinte. Para tanto, será proposta uma modelagem para o processo decisório dos agentes para definição das ofertas de curva de suprimento ótimas sob um desenho de mercado-operação similar ao contexto regulatório atual. Mais especificamente, será considerada uma estrutura de precificação uniforme e zonal, remontando os atuais submercados de energia, e um processo de especificação do ponto operativo para o dia seguinte, dada uma representação nodal, mais detalhada, da rede. Ademais, as restrições básicas do sistema (e.g., balanço hídrico, cascatas de hidrelétricas, limitações operativas de usinas, etc.) serão representadas tanto no modelo de mercado quanto no modelo de operação. Posteriormente, será apresentada uma metodologia para avaliar pontos de equilíbrio neste mercado a partir do conceito de Equilíbrio de Nash. A metodologia proposta permite emular a dinâmica de mercado, refletindo o comportamento racional dos competidores e seus impactos econômico-financeiros e operativos. Desta forma, reguladores e operadores de mercado e do sistema podem utilizar este arcabouço metodológico para inferir estados econômicos de equilíbrio do sistema, permitindo ajustes regulatórios do desenho de mercado/operação, e monitoramento das atividades dos agentes.
Por fim, utilizando dados reais do SEB e de seus agentes, análises e insights a respeito do ponto de equilíbrio econômico (de Nash) encontrado serão apresentados e discutidos. Também será realizada uma comparação do ponto operativo do sistema e das receitas dos competidores com dois possíveis benchmarks de desenho de mercado-operação: (i) “por oferta” com precificação nodal, e (ii) “por custos auditados”, emulando um equilíbrio competitivo. Dessa forma, buscaremos trazer uma metodologia adequada para intensificar as
discussões da modernização do SEB no âmbito de uma mudança da dinâmica de operação e precificação do sistema, com evidências empíricas usando dados reais do sistema brasileiro.

Defesa de Mestrado [05/04/2023 – 14:00]: Otimização da Periodicidade de Manutenção Preventiva de Ativos Ferroviários

Autor: AMANDA FATIMA FERREIRA E SOUSA

Orientador: Rafael Martinelli Pinto

Data e Hora: 05/04/2023, 14h

Link Zoom Meeting: https://puc-rio.zoom.us/j/95459427052?pwd=NmltOFVaNStTa2dQa3FlYVJvekRnQT09

Banca Examinadora: Rafael Martinelli Pinto – orientador, PUC-Rio; Orivalde Soares da Silva Júnior – IME; Marcos Costa Roboredo – UFF;  Anand Subramanian – UFPB.

Resumo:

A manutenção tem relevante participação estratégica em uma companhia, fundamental para o sucesso das organizações, a atuação deste setor envolve a redução do tempo de máquinas paradas, contribuindo com a eficiência do processo e diminuição dos custos operacionais. A intervenção preventiva é um importante tipo de manutenção, seu propósito é diminuir as falhas fundamentada em um planejamento com intervalos definidos de tempo, no entanto, determinar o melhor período não é uma atividade trivial. O intuito deste trabalho é utilizar dos conceitos de programação matemática para formular um modelo que auxilie na definição de um cronograma de manutenção preventiva, visando encontrar o melhor intervalo de tempo para intervenção na máquina baseado em informações de custos, tempo de atendimento e capacidade de mão de obra. O modelo matemático será aplicado ao ambiente ferroviário com a finalidade de certificar a viabilidade de utilização dos métodos de Pesquisa
Operacional mediante os resultados obtidos.

Defesa de Mestrado [03/04/2023 – 14:00]: Programação Dinâmica para Substituição de Ativos Ferroviários

Autor: THALES CAMPOS ANDRADE

Orientador: Rafael Martinelli Pinto

Data e Hora: 03/04/2023, 14 h

Link Zoom Meeting: https://puc-rio.zoom.us/j/92039982048?pwd=U2JHN3UvVmQrNm1zOUVUQnBydjZsUT09

Banca Examinadora: Rafael Martinelli Pinto – orientador, PUC-Rio; Orivalde Soares da Silva Júnior – IME; Walton Pereira Coutinho – UFPE;  Anand Subramanian – UFPB.

Resumo:

A Gestão de Ativos é uma abordagem crucial para o desempenho das organizações uma vez que buscam alinhar aspectos técnicos de engenharia com conceitos financeiros para otimizar o ciclo de vida de uma máquina. O Problema de Substituição de Equipamentos é uma das questões tratadas dentro dos estudos de Gestão de Ativos que visa decidir a melhor opção entre manter ou substituir o equipamento em um determinado intervalo de tempo. Uma das metodologias que vêm sendo utilizadas na literatura para solucionar este problema é a Programação Dinâmica, que se baseia em encontrar soluções parciais em uma série de estágios do problema até alcançar a ótima global.
Este trabalho tem como objetivo determinar uma curva de substituição para um conjunto de locomotivas de uma empresa do setor ferroviário, considerando um limite de idade para poderem circular e seus históricos de receitas e custos ao longo dos anos.

Defesa de Mestrado [16/02/2023 – 16:00]: Contingências, Intervenções e Resultados da fase de revisão do Sistema de Medição de Desempenho de Fornecedores: uma pesquisa-ação em uma empresa do setor público

Autor: MATHEUS ALLGAIER

Orientador: Luiz Felipe R. R. Scavarda do Carmo e Andrea Regina Nunes de Carvalho

Data e Hora: 16/02/2023, 16h

Link / Sala: Virtual

Banca Examinadora: Luiz Felipe Roris Rodriguez Scavarda do Carmo – orientador – PUC-Rio; Andrea Regina Nunes de
Carvalho – co-orientadora – INT; Antônio Márcio Tavares Thomé – PUC-Rio; Paula Santos Ceryno – UNIRIO; Thaís Spiegel – UERJ.

Resumo:

O Sistema de Medição de Desempenho de Fornecedores (SMDF) é uma ferramenta para avaliar, medir e monitorar o desempenho dos fornecedores. O interesse em SMDF é grande na academia, tornando-se um tema frequente na literatura. Contudo, ainda existem lacunas pouco exploradas por pesquisadores no tema, como a fase de revisão de um SMDF e a sua aplicação no setor público. Neste contexto, a presente pesquisa de mestrado avalia a eficácia da fase de revisão de um SMDF de uma empresa estatal brasileira de grande porte, que precisou se adequar às alterações legislativas e aos feedbacks de suas equipes de gestão contratual, compradores e fornecedores, buscando aumentar a confiança do sistema junto a estas partes interessadas. Com o suporte da literatura e o trabalho colaborativo de diversos departamentos da empresa, esta pesquisa-ação acompanhou cinco intervenções realizadas no SMDF corrente da empresa, sendo elas o aumento da transparência, a melhoria na tempestividade das avaliações, a implementação da funcionalidade de revisão de avaliações, a implementação da funcionalidade de justificativas de avaliações, e a revisão dos questionários e métricas de avaliações. Como resultado das intervenções, observou-se melhoria no relacionamento com os fornecedores, o aumento significativo no uso do Índice de Desempenho de Fornecedores (IDF) como critério seleção e habilitação de fornecedores, e o aumento no desempenho de contratos novos e em andamento. O trabalho oferece um framework, inspirado na teoria organizacional das contingências, apresentando o contexto inicial, as intervenções realizadas através da ótica das dimensões Humana, Tecnológica e Organizacional, e os resultados identificados, propiciando orientações e implicações diretas para praticantes da indústria e pesquisadores acadêmicos e reduzindo a lacuna entre teoria e prática.

Defesa de Mestrado: Abordagem metaheurística para o roteamento de veículos escolares em zona rural

Autor: LETICIA CALDAS DOS SANTOS

Orientador: Rafael Martinelli Pinto

Data e Hora: 29/09/2021, 16h

Link Zoom: https://puc-rio.zoom.us/j/95409427545?pwd=V2ptbG5tS0JwelErbDBKbVgzSEdxZz09

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Resumo:

Para resolução do problema de roteamento de veículo escolares (SBRP) encontram-se na literatura, métodos exatos, heurísticos e metaheurísticos. Entretanto, ainda não há um consenso sobre a melhor abordagem para as diferentes configurações que o problema pode assumir. O objetivo deste trabalho consiste em aplicar a metaheurística Iterated Local Search para o roteamento de um caso real de transporte escolar rural (RSBRP), minimizando o custo total e respeitando as restrições específicas do problema. Os algoritmos serão aplicados para o roteamento de 17.200 alunos cadastrados para utilização do transporte rural na rede pública de ensino do estado do Rio de Janeiro.