Aplicação de algoritmos evolucionários na otimização de um recorte de uma cadeia de suprimentos de papel

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5585/exactaep.2021.16318

Palavras-chave:

Algoritmos evolucionários, Otimização por enxame de partículas, Algoritmo genético, Cadeia de suprimentos

Resumo

Em um cenário global cada vez mais competitivo para as empresas, é crescente a preocupação com redução de custos operacionais. Assim, a adoção de ferramentas de otimização por empresas é constante, buscando-se melhorias nos processos atuais mediante modelos matemáticos. Este artigo busca avaliar o desempenho de dois algoritmos evolucionários na otimização dos custos de uma cadeia de suprimentos, focando nos custos de aquisição de material, armazenagem e venda perdida. Para o estudo, foi analisado um recorte da cadeia de suprimentos de uma papelaria, considerando seu produto de maior receita, seus fornecedores de primeira camada e seus clientes de primeira camada. Um dos algoritmos mostrou-se eficaz comparado à política atual de compras da empresa, apresentando uma economia de 3,9%, porém, o outro apresentou um resultado ruim, elevando os custos da companhia em 74,4%. Já a solução ótima apresentou uma economia de 7,2% em relação ao que foi praticado pela empresa.

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Biografia do Autor

Mauricio Mattos, Universidade Federal do Paraná – UFPR. Curitiba, Paraná

Possui graduação em Engenharia de Produção (2018) pela Universidade Federal do Paraná. Tem experiência em pesquisa de métodos de previsão de séries temporais, algoritmos evolutivos e engenharia simultânea. Trabalhou como analista de compras, responsável por atividades de análise de dados como controle de orçamento, análise de índices de mercado, análise de gastos, gerenciamento de KPIs, otimização de processos e construção de relatórios e dashboards. Tem experiência de trabalho em análise de dados focada em planejamento comercial, ensino de idiomas e vendas. Tem interesse em análise de dados, inteligência artificial, indústria 4.0, estratégias de marketing, idiomas e literatura.

Mariana Kleina, Universidade Federal do Paraná – UFPR. Curitiba, Paraná

Possui graduação em Matemática Industrial (2009), mestrado (2012) e doutorado (2015) em Métodos Numéricos em Engenharia, todos cursados na Universidade Federal do Paraná (UFPR). Atualmente é professora adjunta do departamento de Engenharia de Produção e do Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção da UFPR. Possui interesse nas áreas de Pesquisa Operacional, Inteligência Artificial e Análise de Dados.

Marcos Augusto Mendes Marques, Universidade Federal do Paraná – UFPR. Curitiba, Paraná

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Paraná (2003) e doutorado em Métodos Numéricos em Engenharia pela Universidade Federal do Paraná (2015). Atualmente é professor adjunto A do Departamento de Engenharia de Produção da Universidade Federal do Paraná. Tem experiência na área de Matemática e Estatística, com ênfase em Análise Numérica e Simulação, atuando principalmente nos seguintes temas: otimização, métodos estatísticos, regressão linear múltipla, descarte de variáveis, simulação, engenharia da qualidade e energia elétrica. Atualmente leciona as disciplinas de Engenharia da Qualidade, Manutenção e Confiabilidade, Sistemas de Medição e Metrologia, para o Departamento de Engenharia de Produção do Setor de Tecnologia da Universidade Federal do Paraná.

Wiliam de Assis Silva, Universidade Federal do Paraná – UFPR. Curitiba, Paraná

Mestre em Engenharia de Produção pela Universidade Federal do Paraná (2018), especialista em Gestão de Projetos em Engenharia pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2013) e graduado em Engenharia de Produção Civil pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (2010). Com experiência em: gestão de projetos, análise de investimentos, cálculo e detalhamento de projetos de construção civil e sustentabilidade aplicada às cadeias logísticas.

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Publicado

23.07.2021

Como Citar

Mattos, M., Kleina, M., Marques, M. A. M., & Silva, W. de A. (2021). Aplicação de algoritmos evolucionários na otimização de um recorte de uma cadeia de suprimentos de papel. Exacta, 19(3), 706–727. https://doi.org/10.5585/exactaep.2021.16318

Edição

v. 19 n. 3 (2021): (jul./set.)

Seção

Artigos

Licença

Copyright (c) 2021 Exacta – Engenharia de Produção

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