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Caroline Teixeira de Castro PESQUISA OPERACIONAL Análise de focos, abordagens e resultados de Pesquisa Operacional. Universidade Federal do Rio de Janeiro 2013

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Page 1: Trabalho Final PO

Caroline Teixeira de Castro

PESQUISA OPERACIONAL Análise de focos, abordagens e resultados de Pesquisa

Operacional.

Universidade Federal do Rio de Janeiro 2013

Page 2: Trabalho Final PO

Índice

O que é Pesquisa Operacional?

Fases do Estudo de Pesquisa Operacional

Pesquisa Operacional Hard e Pesquisa Operacional Soft

Métodos Formais para Problemas Complexos

Mapas Conceituais

Aplicações de Pesquisa Operacional

Sociedades de Pesquisa Operacional

Referências Bibliográficas

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O que é Pesquisa Operacional? A Pesquisa Operacional é uma ciência aplicada voltada para a resolução de problemas reais. Tendo como foco a tomada de decisões, aplica conceitos e métodos de várias áreas científicas na concepção, planejamento ou operação de sistemas. A Pesquisa Operacional é usada para avaliar linhas de ação alternativas e encontrar as soluções que melhor servem aos objetivos dos indivíduos ou organizações. Através de desenvolvimentos de base quantitativa, a Pesquisa Operacional visa também introduzir elementos de objetividade e racionalidade nos processos de tomada de decisão, sem descuidar, no entanto, dos elementos subjetivos e de enquadramento organizacional que caracterizam os problemas.

A PO fornece um conjunto de ferramentas úteis para a análise de

problemas de gestão de recursos sanitários, permitindo explorar os efeitos de diferentes políticas e fornecendo meios para a tomada de

decisão médica.

A PO estuda um problema utilizando o método científico. Para isto,

baseia-se na construção de modelos matemáticos que são representações do sistema sob estudo e a forma como operam; sobre

esses modelos se aplicam ferramentas matemáticas para obtenção de soluções, após a validação do modelo e de sua solução, esta poderá ser

aplicada como solução do problema real; e, finalmente, deverão ser

estabelecidos controles que detectem qualquer alteração significativa das condições em que se baseia o modelo, para que a solução possa ser

revisada.

A complexidade de muitos dos problemas atuais no campo das Ciências da Saúde torna necessário que este tipo de estudos tenha um forte

caráter interdisciplinar, participando ativamente de seu desenvolvimento

tanto profissionais do mundo sanitário como profissionais dos métodos quantitativos. (AZCARATE, C.; ERASO, M. L.; GAFARO, A., 2006, Anales

Sis San Navarra, v. 29, n. 3)

A Pesquisa Operacional surgiu durante a Segunda Guerra Mundial, da necessidade de lidar com problemas de natureza logística, tática e de estratégia militar de grande dimensão e complexidade. Para apoiar os comandos operacionais na resolução desses problemas, foram então criados grupos multidisciplinares de matemáticos, físicos, engenheiros e cientistas sociais. Esses cientistas não fizeram mais do que aplicar o método científico, que tão bem conheciam, aos problemas que lhes foram sendo colocados. Desenvolveram então a ideia de criar modelos matemáticos, apoiados em dados e fatos, que lhes permitissem perceber os problemas em estudo e simular e avaliar o resultado hipotético de estratégias ou decisões alternativas.

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O sucesso e credibilidade ganhos durante a guerra foram tão grandes que, terminado o conflito, esses grupos de cientistas e a sua nova metodologia de abordagem dos problemas se transferiram para as empresas que, com o "boom" econômico que se seguiu, se viram também confrontadas com problemas de decisão de grande complexidade. Em alguns países, em que prevaleceu a preocupação com os fundamentos teóricos, a Pesquisa Operacional se desenvolveu sob o nome de Ciência da Gestão ou Ciência da Decisão e em outros, em que predominou a ênfase nas aplicações, com o nome de Engenharia Industrial ou Engenharia de Produção. Seguiram-se então grandes desenvolvimentos técnicos e metodológicos que hoje, com o apoio de meios computacionais de crescente capacidade e disseminação, nos permitem trabalhar enormes volumes de dados sobre as atividades, não apenas das empresas, mas, também de instituições do setor público dentro e fora da área econômica. Face ao seu caráter multidisciplinar, a Pesquisa Operacional é uma disciplina científica de características horizontais com suas contribuições estendendo-se por praticamente todos os domínios da atividade humana, da Engenharia à Medicina, passando pela Economia e a Gestão Empresarial.

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Fases do Estudo de Pesquisa Operacional

De acordo com GONZALEZ (2008), um estudo de pesquisa operacional geralmente envolve as seguintes fases:

1. definição do problema 2. construção do modelo 3. solução do modelo 4. validação do modelo 5. implementação da solução

A sequência acima não é rígida e ela indica as principais etapas a serem vencidas. A seguir, é apresentado um resumo da cada uma das fases.

1. Definição do problema A definição do problema baseia-se em três aspectos principais:

descrição exata dos objetivos do estudo identificação das alternativas de decisão existentes reconhecimento das limitações, restrições e exigências do sistema

A descrição dos objetivos é uma das atividades mais importantes em todo o processo do estudo, pois a partir dela é que o modelo é concebido. Da mesma forma, é essencial que as alternativas de decisão e as limitações existentes sejam todas explicitadas, para que as soluções obtidas ao final do processo sejam válidas e aceitáveis.

2. Construção do modelo A escolha apropriada do modelo é fundamental para a qualidade da solução fornecida. Se o modelo elaborado tem a forma de um modelo conhecido, a solução pode ser obtida através de métodos matemáticos convencionais. Por outro lado, se as relações matemáticas são muito complexas, talvez se faça necessária a utilização de combinações de metodologias.

3. Solução do modelo O objetivo desta fase é encontrar uma solução para o modelo proposto. Ao contrário das outras fases, que não possuem regras fixas, a solução do modelo é baseada geralmente em técnicas matemáticas existentes. No caso de um modelo matemático, a solução é obtida pelo algoritmo mais adequado, em termos de rapidez de processamento e precisão da resposta. Isto exige um conhecimento profundo das principais técnicas existentes. A solução obtida, neste caso, é dita "ótima".

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4. Validação do modelo Nessa altura do processo de solução do problema, é necessário verificar a validade do modelo. Um modelo é válido se, levando-se em conta sua inexatidão em representar o sistema, ele for capaz de fornecer uma previsão aceitável do comportamento do sistema. Um método comum para testar a validade do sistema é analisar seu desempenho com dados passados do sistema e verificar se ele consegue reproduzir o comportamento que o sistema apresentou. É importante observar que este processo de validação não se aplica a sistemas inexistentes, ou seja, em projeto. Nesse caso, a validação é feita pela verificação da correspondência entre os resultados obtidos e algum comportamento esperado do novo sistema.

5. Implementação da solução Avaliadas as vantagens e a validação da solução obtida, esta deve ser convertida em regras operacionais. A implementação, por ser uma atividade que altera uma situação existente, é uma das etapas críticas do estudo. É conveniente que seja controlada pela equipe responsável, pois, eventualmente, os valores da nova solução, quando levados à prática, podem demonstrar a necessidade de correções nas relações funcionais do modelo conjunto dos possíveis cursos de ação, exigindo a reformulação do modelo em algumas de suas partes.

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Pesquisa Operacional Hard e Pesquisa Operacional Soft Em geral, a Pesquisa Operacional Hard baseia-se nas seguintes suposições sobre a situação-problema:

o problema foi claramente definido, os objetivos dos profissionais são conhecidos e existem critérios para determinar quando os objetivos foram alcançados, os cursos alternativos de ação são especificados, quer como uma lista de opções ou conjuntos de variáveis de decisão; as restrições sobre as escolhas de decisão são conhecidos, e todos os dados de entrada necessários estão disponíveis;

o problema é relativamente bem estruturado, o que significa que as relações entre as variáveis são tratáveis, pois elas podem ser expressas na forma quantitativa, e o esforço computacional para determinar a melhor solução é economicamente viável;

o problema pode ser suficientemente bem isolado de seu sistema mais amplo de interesses;

o problema é de natureza técnica, desprovido de aspectos humanos; o tomador de decisão pode impor a implementação da solução.

Esta abordagem implica a utilização de métodos quantitativos na forma de planilhas, simulações computacionais, análise estatística, modelos matemáticos e técnicas de otimização. “A PO Soft surgiu da necessidade de análise de situações e problemas sob uma ótica subjetiva e humanizada.” (DINIZ, Milena Estanislau; LINS, Marcos Pereira Estellita, 2012, Prod., v. 22, n. 1) A Pesquisa Operacional Soft trata de problemas que são desorganizados, mal estruturados e mal definidos em termos de seus componentes e relações humanas, dependentes das pessoas envolvidas, em outras palavras, quando diferentes partes interessadas com diferentes visões de mundo têm diferentes percepções, possivelmente conflitantes sobre o problema e as suas principais questões; onde pode não haver acordo sobre os objetivos adequados, ou mesmo o conjunto de ações possíveis; e onde pode não ter sentido falar sobre otimização, uma vez que uma resolução geralmente envolve uma compreensão, mas onde há suficientemente valores compartilhados e interesses de cooperação. A PO Soft é caracterizada por:

estruturar a situação-problema, em vez de resolver o problema; facilitar o diálogo entre as diversas partes interessadas com o objetivo de alcançar

um maior grau de percepções comuns da situação-problema; promover a resolução do problema através do debate e negociação entre as partes

interessadas, e não do analista;

mudar o papel de "analista de problema” para um que se torne um facilitador e um recurso humano que confia na experiência das partes interessadas.

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Métodos Formais para Problemas Complexos

Problem Structuring Methods (PSMs)

Alguns problemas de gestão são difíceis de serem resolvidos de forma eficaz usando as ferramentas padrão de gerenciamento de técnicas baseadas em métodos matemáticos. Tais problemas são tipicamente caracterizados pela complexidade e alto grau de incerteza. Os métodos de problemas estruturantes (PSMs) são geralmente projetados para enfatizar o problema mais qualitativamente do que quantitativamente. Os PSMs fornecem aos tomadores de decisão ajuda sistemática na identificação de um acordo para o problema. O resultado é tanto um projeto bem definido que pode ser resolvido usando métodos tradicionais de PO, ou um esclarecimento da situação que permite às partes interessadas um acordo sobre o curso de ação. Métodos transparentes de PSMs podem capturar diferentes percepções da situação, para ajudar a gerar um consenso ou para facilitar as negociações.

Rosenhead (2006) afirmou que os métodos tradicionais de

gerenciamento têm apresentado ferramentas inadequadas para lidarem

com o aumento da complexidade das organizações e com a mudança de trajetória vivida pela PO, por exemplo, no que se refere à tomada de

decisão em casos de demanda social. Os métodos de estruturação de problemas (problem structuring methods-PSMs), também conhecidos

como PO Soft (soft OR), representam um novo caminho para a PO, representando uma abordagem prática e aplicável (ROSENHEAD;

MINGERS, 2001), constituindo-se em um auxílio à decisão (ROSENHEAD,

1989). Rosenhead (2006) relatou que os métodos de estruturação de problemas são aplicáveis em situações problemáticas que apresentem

características, tais como: existência de múltiplos atores, diferentes perspectivas (ROSENHEAD, 1989), conflitos de interesse (ROSENHEAD,

1989) e incerteza.

De acordo com Rosenhead e Mingers (2001, p. 1), “[...] métodos de

estruturação de problemas usam modelos (sempre no plural, e com pouca ou nenhuma quantificação)”, podendo ser aplicados em contextos

em que ocorre a presença de problemas complexos, messes e wicked

para auxílio num processo de diálogo e debate “[...] para ajudar principalmente na tomada de decisão em grupo”. . (DINIZ, Milena

Estanislau; LINS, Marcos Pereira Estellita, 2012, Prod., v. 22, n. 1)

Os criadores dos PSMs têm seus antecedentes na Pesquisa Operacional Hard e na engenharia de sistemas. Todos os métodos provêem facilidades para a estruturação do problema e cada um utiliza um repertório de métodos. Os PSMs mais conhecidos são: Strategic Options Development and Analysis (SODA), Strategic Choice Approach (SCA) e Soft Systems Methodology (SSM). Entretanto, existem outros métodos como: Análise de Robustez, Drama Theory e Viable Systems Model (VSM).

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Complex Societal Problems

Problemas sociais complexos ocorrem em todo o mundo e trazem consigo a incerteza das causas e pouco conhecimento acerca de seus

dados ou, mesmo, dados contraditórios. De acordo com De Tombe (2002), os problemas sociais complexos são interdisciplinares,

envolvendo várias áreas científicas como a política, a educação,

economia e trazem grandes impactos para a sociedade. Dada a natureza destes problemas, a autora afirma que devem ser tratados de

maneira multidisciplinar, necessitando de uma integração entre distintos campos científicos. Estes problemas têm sido tratados em campos como

a Sociologia, Teoria do Caos, Filosofia, Inteligência Artificial e Pesquisa

Operacional. Rittel e Webber (1973) afirmaram que o paradigma tradicional da

engenharia não é aplicável a problemas públicos como os sociais e os políticos e, de um modo geral, não deveriam ser tratados com o intuito

do alcance de soluções ótimas.

Os problemas complexos, na realidade, são de difícil tratamento, não

sendo frequentemente tratados de maneira ótima e de modo estruturado. Considerando o impacto destes problemas na sociedade e

os custos envolvidos, tornam-se fundamentais, para que o problema não seja tratado de maneira superficial ou errônea, o conhecimento dos

elementos constituintes deste problema e a compreensão da relação

entre o caso e os envolvidos.

De Tombe (2002) afirma que a principal questão no que concerne aos problemas sociais complexos refere-se a quais ferramentas ou qual

combinação de métodos e ferramentas podem dar suporte em cada

uma das etapas de tratamento desses problemas e as consequências da utilização deles. Neste sentido, cientistas podem indicar qual é o melhor

modo de tratar um problema social complexo e como lidar com incertezas e a opinião pública. (DINIZ, Milena Estanislau; LINS, Marcos

Pereira Estellita, 2012, Prod., v. 22, n. 1)

Problemas sociais complexos são, por exemplo, problemas na área de transporte, como o congestionamento do tráfego, na área dos cuidados da saúde, como o problema do HIV, problemas ambientais, como a poluição de água, ou problemas de planejamento urbano e rural, como inundações. Systems Thinking “Systems Thinking” é o processo de compreensão de como as coisas se influenciam mutuamente dentro de um todo. Na natureza vários elementos como o ar, a água, as plantas e os animais trabalham juntos para sobreviver ou perecer. Nas organizações, sistemas consistem de pessoas, estruturas e processos que trabalham juntos para tornar uma organização "saudável" ou "insalubre".

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O pensamento sistêmico aborda a resolução de problemas, considerando os "problemas" como partes de um sistema global, em vez de reagir a áreas específicas, contribuindo para o desenvolvimento de consequências inesperadas. O pensamento sistêmico é baseado na crença de que as partes componentes de um sistema pode ser melhor compreendidas no contexto de relacionamento com o outro e com os outros sistemas, do que isoladamente. “Systems Thinking” concentra-se em ciclos em vez de análise linear de causa e efeito. De acordo com ROYSTON (2011), na Tabela 1, são listadas as diferenças entre a linha de pensamento tradicional e o Pensamento Sistêmico.

Tabela 1: Comparação entre o Pensamento Tradicional e o Pensamento Sistêmico

Pensamento Tradicional Pensamento Sistêmico

Pensamento estático: foco em eventos particulares

Pensamento dinâmico: elaboração de um problema em termos de um padrão de comportamento ao longo do tempo

Pensamento do sistema como efeito: visualização do comportamento gerado por um sistema como motivado por forças externas

Pensamento do sistema como causa: responsabilizar por um comportamento os atores internos que gerenciam as políticas do sistema

Pensamento árvore por árvore: crença de que aprofundar conhecimento sobre algo significa focar nos detalhes

Pensamento floresta: crença de que o conhecimento exige a compreensão do contexto das relações

Pensamento de fatores: enumeração de fatores que influenciam ou estão relacionadas com algum resultado

Pensamento operacional: concentração na causalidade e compreensão de como um comportamento é gerado

Pensamento linear: cada causa independe de outras causas

Pensamento circular: visualização da causalidade como um processo contínuo, não um evento único, com efeitos que influenciam causas e causas que afetam uma a outra

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Mapas Conceituais Os mapas conceituais foram desenvolvidos como instrumento para organizar o conhecimento e como uma maneira prática de representá-lo para si mesmo ou para outras pessoas. Os mapas conceituais podem ser organizados de diferentes maneiras, na dependência das

escolhas realizadas pelo sujeito de sua preparação. A apresentação pode ser em estrutura

de TEIA, na qual o tema central é colocado no meio do mapa; em estrutura HIERÁRQUICA,

a qual apresenta a informação em forma descendente de importância, colocando-se a

informação mais importante no início da cadeia hierárquica; em estrutura de FLOWCHART,

na qual se organiza a informação em formato linear semelhante à estrutura de um livro;

em estrutura CONCEITUAL, na qual se organizam as informações em formato parecido

com um fluxograma, mas com a possibilidade de inserção e exclusão de novos conceitos;

em estrutura de PAISAGEM, empregada nas situações em que haja necessidade de

apresentar uma informação em contextos panorâmicos;em estrutura MULTIDIMENCIONAL

(3-D), utilizando a profundidade para representar relações entre os conceitos que não são

atendidas pelos mapas apenas de duas dimensões; em estrutura de MANDAIS, a qual

apresenta as informações em formatos geométricos, cuja característica telescópica

permite um efeito visual em que o foco da atenção busca representar formas do processo

de pensamento do usuário.

Um bom mapa deve mostrar como uma informação é relacionada com a outra, o porquê de sua inclusão e qual a sua importância. Tal aspecto se torna perceptível na organização visual do mapa, em sua estrutura hierárquica e, também, nas conexões feitas entre um conceito e outro. Em sua forma mais simples, as ligações entre os conceitos dentro do mapa devem ser feitas com pequenas frases - do tipo “necessita de...”, “leva à...”, “causa...”, “inibe...”, dentre outras possíveis - as quais são importantes para a organização das informações. Essa parte do mapa conceitual é essencial e não deve ser menosprezada. A compreensão do mapa conceitual por outras pessoas - e sua devida interpretação - depende desses pequenos elos; assim, pode-se ter a certeza de que as ideias apresentadas não serão mudadas ou interpretadas erroneamente. Apesar de não existirem regras rígidas para a sua construção, normalmente a representação dos mapas é elaborada através de setas, não devendo a mesma ser confundida com organogramas ou diagramas de fluxo, pois não implicam necessariamente seqüência, temporalidade ou direcionalidade, nem hierarquias de organização ou de poder. O importante é que o mapa conceitual seja um instrumento capaz de evidenciar significados atribuídos aos conceitos e as relações entre os mesmos no contexto de um determinado corpo de conhecimentos.

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Os benefícios obtidos com o uso dos mapas conceituais são variados. Conceitos difíceis podem ser abordados por partes, melhorando a aprendizagem dos mesmos e tornando a compreensão mais fluida. A informação dos mapas conceituais também pode ser mostrada, tanto de uma forma extensa como de uma maneira resumida; isso se faz sem perda de conteúdo, complexidade e significado.

Uma das principais utilidades dos MC para os cursos de medicina é a

possibilidade de integrar diferentes conceitos – os quais, muitas vezes, estão fragmentados em diversos compartimentos cognitivos — na

medida em que os MC evidenciam as conexões existentes entre os

mesmos, permitindo que sejam estabelecidas formas prováveis de proporcionar a integração. Em última análise, os distintos conceitos não

são estáticos, representando, outrossim, uma teia que se une através de relações que evoluem na estrutura cognitiva do aprendiz, apoiados

em conceitos já existentes e que, tratados de forma articulada nos seus

níveis de abstração, implicam em melhor abordagem dos problemas na vida cotidiana. A criação de uma rede de conhecimentos bem elaborada

é um passo fundamental na formação em um dado assunto. Portanto, o uso de MC prioriza uma aprendizagem significativa e é justamente essa

aprendizagem que vai gerar uma produção criativa na vida real.

A área de ciências da saúde – principalmente quando se pensa na

formação de médicos – tem sido significativamente beneficiada pelo uso desta ferramenta. De fato, na prática médica torna-se necessário

desenvolver o pensamento crítico para a resolução de problemas e para a tomada de decisões, as quais contribuem de uma maneira positiva

para a comunicação, o diagnóstico e o tratamento dos enfermos. O

pensamento crítico é um processo ativo, na medida em que são avaliadas todas as evidências apresentadas, antes de se decidir pela

conduta a ser tomada. Esta habilidade pode ser praticada e, mais importante, estimulada com o uso de MC. (GOMES, Andréia Patrícia et al,

2011, Rev. bras. educ. med., v. 35, n. 2)

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Aplicações de Pesquisa Operacional

Numerosas aplicações de Pesquisa Operacional têm sido documentadas em todas as áreas de negócios: finanças, marketing, operações e logística, gerenciamento de pessoal. Aplicações em setor público incluem gerenciamento de sistemas de saúde, planejamento de transporte e controle de poluição. Aplicações também existem em operações militares, medicina e esportes. Apesar da diversidade destas áreas de aplicação, os benefícios do uso da Pesquisa Operacional tendem a ser similares em cada caso: ela encontra boas soluções para problemas complexos. Além disso, se por um lado o desenvolvimento e implementação de um método de Pesquisa Operacional requer um certo investimento, o período de retorno é tipicamente menor do que qualquer outro investimento. Caso 1: Alocação de recursos - Alocação de vagas docentes na Universidade Federal Fluminense (MELLO, João Carlos Correia Baptista Soares de et al . Algoritmo de alocação de recursos discretos com análise de envoltória de dados. Pesqui. Oper., Rio de Janeiro, v. 26, n. 2, Aug. 2006). O Problema Em 2001 o Conselho Universitário da Universidade Federal Fluminense determinou que a Comissão Provisória de Alocação de Vagas Docentes (CPAVD) estabelecesse critérios acadêmicos para a alocação de vagas docentes da carreira do magistério superior nos departamentos de ensino. Esta comissão deveria então elaborar uma proposta de distribuição de vagas, baseada em critérios preestabelecidos. A solução de PO A alocação de recursos é um dos problemas clássicos abordados pela Pesquisa Operacional, em especial, pelos modelos de programação matemática. O objetivo de um controle central ao alocar recursos às unidades constituintes é que a produção global seja maximizada, ou seja, a questão da alocação dos recursos (inputs) está intrinsecamente ligada na prática ao estabelecimento de alvos para a produção (outputs). O Valor Os resultados sugeriram que é essencial haver critérios embasados tecnicamente para a distribuição de recursos no setor público. O método proposto evitou pontos de corte arbitrários. O modelo usado pela CPAVD assemelha-se a modelos eleitorais baseados em quocientes de corte, enquanto o algoritmo proposto pela Pesquisa Operacional permite a distribuição de vagas sem pré-exclusão alguma. Quando aplicados a resultados eleitorais, os métodos sem exclusão são mais fidedignos.

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Caso 2: Custos em indústrias de produção conjunta - Maximização da lucratividade em produção conjunta: um caso na indústria frigorífica (CASSEL, Ricardo Augusto; ANTUNES JR., José Antônio Valle; OENNING, Vilmar. Maximização da lucratividade em produção conjunta: um caso na indústria frigorífica.Prod., São Paulo, v. 16, n. 2, Aug. 2006). O Problema A produção conjunta, uma característica das indústrias de abate de frangos, determina a existência de um relacionamento de todos os produtos finais relativamente fixo e inevitável até o ponto de separação. E no ponto de separação ocorre a divisão total da matéria-prima inicial em diversos produtos. Após o ponto inicial de separação, os produtos vão tendo agregação de valor através dos diferentes processos produtivos, de forma independente. Porém, a determinação correta dos custos unitários de produção é uma tarefa difícil ou mesmo impossível, independentemente do principio de custeio utilizado. A solução de PO Para tratar o tema da contabilidade de gestão de sistemas de produção conjunta em indústrias frigorifica a abordagem tradicional propugna a adoção do chamado método dos custos conjuntos. Propõe-se, então, a adoção de um método alternativo baseado nos conceitos propostos no âmbito da Teoria das Restrições, com o apoio de ferramentas oriundas da Pesquisa Operacional. O Valor Observa-se que a abordagem tradicional adotada para tratar o tema, o método do custo conjunto, apresenta limitações no que tange ao modelo adotado e aos resultados obtidos em termos da análise da lucratividade dos diferentes produtos finais. Como forma de tratar o problema apresenta-se uma abordagem alternativa baseada na Teoria das Restrições suportada por técnicas de Pesquisa Operacional. Visando mostrar as diferenças dos resultados na utilização dos dois métodos, é realizado um estudo de caso em uma unidade de abate e industrialização de aves. Os resultados obtidos, em termos da lucratividade global da operação, apresentam diferenças significativas. A abordagem da Teoria das Restrições aplicada com base na utilização de técnicas de Pesquisa Operacional demonstra-se mais eficaz do prisma da tomada de decisão. Caso 3: Concepção, modelagem e implementação de um sistema de apoio à decisão - Planejamento operacional da coleta seletiva de resíduos sólidos urbanos (SIMONETTO, Eugênio de Oliveira; BORENSTEIN, Denis. Gestão operacional da coleta seletiva de resíduos sólidos urbanos: abordagem utilizando um sistema de apoio à decisão. Gest. Prod., São Carlos, v. 13, n. 3, Dec. 2006).

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O Problema Necessidade de alternativas ao processo decisório no que se refere à: alocação de veículos para a coleta seletiva, bem como determinação do roteiro a ser percorrido; e determinação da quantidade diária de resíduos sólidos a ser enviada a cada unidade de triagem, de modo a evitar o desperdício de mão de obra e reduzir a quantidade de resíduos enviada aos aterros sanitários. A Solução de PO Foi utilizada a combinação de técnicas advindas da Pesquisa Operacional, quais sejam: a simulação de eventos discretos e algoritmos/heurísticas para o problema da alocação e roteamento de veículos. Para a validação do sistema de apoio à decisão, foram utilizados dados da coleta seletiva de um município do Rio Grande do Sul. É também apresentado um estudo de caso utilizando dados reais da coleta seletiva, no qual são apresentados os resultados gerados pelo sistema, bem como resultados comparados ao sistema atualmente utilizado no processo de coleta seletiva do município. O Valor A maior contribuição refere-se à capacidade do modelo de incorporar o controle da capacidade de armazenamento e de processamento do material nas unidades de triagem deste tipo específico de resíduo. Os resultados possíveis de serem obtidos pelo uso do sistema de apoio à decisão são: obtenção da redução da distância percorrida pelos veículos de coleta; obtenção da redução do número de viagens; e obtenção do equilíbrio na distribuição dos resíduos coletados entre as Unidades de Triagem. Caso 4: Introdução da lactação e amenorréia como método contraceptivo em um programa de planejamento familiar pós-parto: repercussões sobre a saúde das crianças (CECATTI, José Guilherme et al . Introdução da lactação e amenorréia como método contraceptivo (LAM) em um programa de planejamento familiar pós-parto: repercussões sobre a saúde das crianças. Rev. Bras. Saude Mater. Infant., Recife, v. 4, n. 2, June 2004). O Problema Estudos apontam que a existência de um intervalo de dois ou mais anos entre nascimentos leva a uma redução significativa na morbimortalidade infantil e também uma redução na morbidade materna, principalmente nos países menos desenvolvidos. Dados demográficos revelaram ainda que, em muitos países em desenvolvimento, a amamentação, por si só, fornece proteção contra gravidez maior que a oferecida por outros métodos reversíveis de anticoncepção.

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A utilização do método contraceptivo da lactação e amenorréia no pós-parto é uma alternativa a mais de escolha informada, sobretudo quando outros métodos anticoncepcionais não são de fácil acesso ou não têm boa aceitação. Entretanto, o conhecimento sobre a aplicação desse efeito fisiológico não tem sido explorado, nem tampouco utilizado sistematicamente na anticoncepção puerperal. A solução de PO Para avaliar o efeito da introdução da lactação e amenorréia como método anticoncepcional sobre a saúde da criança em um programa puerperal, utilizaram-se métodos de pesquisa operacional que avaliam a duração do aleitamento materno total e exclusivo, e alguns indicadores de saúde das crianças até um ano de idade, antes e após a introdução da lactação e amenorréia como método oferecido às mulheres no pós-parto, com reforços educativos sobre amamentação e planejamento familiar. Foram incluídas 698 mulheres que tiveram pré-natal e parto no Instituto Materno Infantil de Pernambuco, divididas em: Grupo A, que recebeu assistência antes e B, após a intervenção. O Valor O Grupo A teve 85,6% de episódios mórbidos até 12 meses e o Grupo B 72,1%. O número de internações foi mais do que o dobro para as crianças do Grupo A. Os pesos, as estaturas das crianças aos 12 meses e as taxas acumuladas de aleitamento materno total foram significativamente maiores no Grupo B. Portanto, esta intervenção educacional associa-se a melhores resultados infantis e pode ser aplicada em outros serviços também pelos benefícios à saúde das crianças. Caso 5: Técnicas de Pesquisa Operacional aplicadas na otimização dos serviços postais (COSTA, Deise Maria Bertholdi et al . Técnicas da pesquisa operacional aplicadas na otimização dos serviços postais. Gest. Prod., São Carlos, v. 8, n. 1, Apr. 2001). O Problema Os Correios enfrentam a falta de carteiros para efetuar a entrega dos objetos, bem como o aumento de volume dos mesmos. A grande preocupação está em diminuir o tempo de triagem, ou seja, da separação dos objetos, tempo este que poderia ser utilizado na entrega; e também na otimização do trajeto realizado pelo carteiro, que facilitaria seu trabalho. Desta forma ele poderia entregar uma quantidade maior de objetos, percorrendo o mínimo necessário de trechos que não possuem entrega. Como o serviço de entrega e as etapas que o antecedem (separação e ordenação dos objetos) são realizadas manualmente, existe a necessidade de otimizá-las e isto é possível redefinindo-se as regiões de atendimento para cada carteiro.

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A Solução de PO O problema foi tratado como um problema de roteamento de veículos. Vários algoritmos clássicos foram utilizados; inicialmente para definir as áreas de atendimento dos carteiros, chamados de distritos postais e, a seguir, para estabelecer o roteiro de entrega das correspondências, considerando, nesta fase, as distâncias reais entre os pontos de entrega. Vários testes computacionais foram realizados, variando-se os algoritmos e parâmetros iniciais e suas respostas comparadas através das distâncias totais e de tempos computacionais, determinando-se, assim, os algoritmos com melhores desempenhos. O Valor Com base nos vários testes realizados foi possível estabelecer um procedimento para determinar a divisão de uma região e seu roteamento, em especial, para atender a situação atual dos Correios – que consiste em dividir a região do CDD em sub-regiões (DP’s), utilizando a proposta de divisão da região dentro dos grupos de CEP’s, designando uma rua inteira a somente um carteiro. Este procedimento se mostra mais interessante para ser aplicado à situação atual dos Correios, pois tende a facilitar significativamente o processo de triagem dos objetos, reduzindo o tempo dispendido nesta tarefa e consequentemente ganha-se mais tempo para executar o trabalho externo de entrega das correspondências.

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Sociedades de PO IFORS - International Federation of Operational Research Societies http://www.ifors.org INFORMS - Institute for Operation Research and Management Sciences http://www.informs.org OR - Operational Research Society http://www.orsoc.uk/home.html APDIO - Associação Portuguesa de Investigação Operacional http://www.apdio.pt ALIO - Asociacin Latino-Ibero-Americana de Investigacin Operativa http://www.dc.uba.ar/alio APORS – The Association of Asian-Pacific Operational Research Societies http://www.ifors.org/national/apors.html EPIO - Escuela de Perfeccionamiento en Investigacin Operativa http://www.unicen.edu.ar/epio EURO - The Assocition of European Operational Research Societies http://www.ulb.ac.be/euro/euro_welcome.html NORAM – The Association of North American Operations Research Societies http://www.ifors.org/national/noram.html

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