Optimização e Qualidade

Objectivos

OBJECTIVOS GERAIS: Na vertente Optimização –que é a da Investigação Operacional (IO)–, apresentam-se técnicas de optimização de operações do contexto das organizações, para os melhores resultados com o melhor aproveitamento dos recursos. Utiliza-se o computador e a Internet. Numa época de concorrência e escassez de matérias-primas, não devem os sistemas industriais (e outros) funcionar afastados do óptimo. A IO fornece técnicas para optimização e promove hábitos de análise provenientes da pesquisa do modelo do sistema. Na vertente Qualidade, apresentam-se a estratégia, as tácticas e as ferramentas necessárias à implementação da metodologia “Seis Sigma”. Esta permite optimizar os processos produtivos através da redução da variabilidade atingindo-se a excelência. O conhecimento da metodologia será fornecido ao longo do estudo de casos com o objectivo de melhorar a qualidade dos produtos, os rendimentos e os custos. OBJECTIVOS OPERACIONAIS Os conhecimentos de IO e de Q aplicam-se à generalidade das actividades (industriais ou quaisquer outras) e são, certamente, uma ferramenta para gerir económica e eficientemente. Esta generalidade é uma vantagem para o estudante, que dificilmente prevê a área em que trabalhará.

Programa

Apresentam-se técnicas de optimização de operações, estas nomeadamente do contexto de organizações, para os melhores resultados com os recursos existentes. Utiliza-se o computador e a Internet. Numa época de concorrência e escassez de matérias-primas, não devem os sistemas funcionar afastados do óptimo. A Investigação Operacional (IO) fornece técnicas para optimização e promove hábitos de análise provenientes da pesquisa do modelo do sistema, com vista à Q. Detalhe da vertente OPTIMIZAÇÃO (IO): IO1, PROGRAMAÇÃO LINEAR: modelo; algoritmo do simplex de Dantzig e versão matricial; dualidade; resolução computacional. IO2, PROBLEMA DO TRANSPORTE: modelo; algoritmo do stepping-stone; resolução computacional. Problema da afectação. IO3, SIMULAÇÃO: método de Monte Carlo (experimentação amostral sobre modelos); geração de «números aleatórios» uniformes e não-uniformes. Aplicações. IO4, GESTÃO DE STOCKS: modelos; componentes dos modelos; procura uniforme; procura aleatória e nível óptimo de stock. IO5, FENÓMENOS DE ESPERA: estrutura dos modelos de filas de espera. Chegadas poissonianas; serviço exponencial. Filas infinitas; filas finitas. Resolução computacional. IO6, OPTIMIZAÇÃO EM REDES: programação dinâmica (PD). Tipologia dos problemas de PD; PD determinística; PERT ("program evaluation and review technique"); caminho crítico. Detalhe da vertente QUALIDADE (Q): Q1, Conceitos chave do Seis Sigma: fases DMAMC. Q2, Revisão das ferramentas de cada fase: D (definir), diagrama de Gantt, mapa e análise SIPOC, QFD M (medir), métodos para medir os processos, custos da qualidade; A (analisar), Pareto, gráficos de tendência, análise de causa-efeito, diagramas, etc.; M (melhorar), diagramas de árvore para desenvolver soluções, AMFE, DOE; C (controlar), quadro de gestão por processos.

Funcionamento

Carga horária: 2T+2L

Bibliografia

Casquilho, M., "Folhas" da cadeira, IST (“Course Notes”), 1995 Hillier, Lieberman, “Introduction to Operations Research”, McGraw-Hill, 6th. ed., 1995 Bronson, R., “Operations Research”, Schaum, McGraw-Hill (exercícios) Para Q (for Q): Harry, M. J., The Vision of Six Sigma – Case Studies and Applications, Sigma Publishing Company, Arizona USA, 2ª Ed, 1994. --, The Vision of Six Sigma – Tools and Methods for Breakthrough, Sigma Publishing Company, Arizona USA, 4ª Ed, 1994. --, The Vision of Six Sigma – A Roadmap for Breakthrough , Sigma Publishing Company, Arizona USA, 4ª Ed, 1994. Pande, P. S., R. P. Neuman, R. R. Cavanagh, The Six Sigma Way, McGraw-Hill, USA, 2000. -- The Six Sigma Way: Team Fieldbook, McGraw-Hill, USA, 2002.

Informações Adicionais

Número máximo de alunos: 25

Contactos

Prof. Miguel Casquilho e-mail: mcasquilho@ist.utl.pt ext. 1310

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