Lucas Gabriel Zanon.

Edital 2088 - USP e Santander - Proposta de disciplina de pós-graduação com parceria entre Poli-USP, EESC-USP e Politecnico di Milano (Itália).

Participação como palestrante na Feira de Profissões da USP, representando o Departamento de Engenharia de Produção da Escola de Engenharia de São Carlos

Participação como palestrante na Feira de Profissões da USP, representando o Departamento de Engenharia de Produção da Escola de Engenharia de São Carlos.

Participação como palestrante e moderador da Feira de Profissões da USP, representando o Departamento de Engenharia de Produção da Escola de Engenharia de São Carlos.

O projeto propõe um modelo híbrido de apoio à decisão para avaliação e desenvolvimento de fornecedores, combinando aprendizado de máquina, técnicas explicativas (SHAP) e métodos de construção de consenso (CRP). A abordagem busca integrar critérios objetivos e subjetivos, considerando múltiplos decisores. As etapas incluem revisão sistemática, modelagem conceitual, aplicação piloto e disseminação dos resultados, com foco na ampliação do uso de técnicas de inteligência artificial na engenharia de produção e no aprimoramento da gestão de fornecedores.

A digitalização dos processos de roadmapping de inovação tem crescido rapidamente nos últimos anos, como consequência do progresso das tecnologias de informação e comunicação. Em particular as tecnologias relacionadas com a mineração de dados e o aprendizado de máquina mostram grande potencial para apoiar os processos de roadmapping, que dependem de informações para a construção de rotas estratégicas de inovação. Nos últimos anos têm surgido trabalhos que buscam entender a aplicação de tais tecnologias para aumentar a capacidade cognitiva e de tomada de decisão dos especialistas envolvidos no roadmapping, o que chamamos neste projeto de roadmapping aumentado (augmented roadmapping). Contudo ainda pouco se conhece sobre como realmente introduzir o uso dessas tecnologias em processos de roadmapping e seus potenciais resultados. Este projeto de pesquisa considera duas frentes fundamentais para o desenvolvimento de processos de roadmapping aumentados: bases de dados de informações estratégicas e a integração de técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina em processos de roadmapping. E então define duas perguntas de pesquisa: Quais devem ser as características das bases de dados de informações estratégicas para utilização em processos de roadmapping aumentado? Como, a partir do uso dessas bases de dados, aplicar técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina nos processos de roadmapping aumentado direcionados para inovação setorial? Nesse contexto, o objetivo principal deste projeto consiste na proposição de um modelo descritivo das características de bases de dados de informações estratégicas para utilização em roadmapping e de como usá-las em processos de roadmapping apoiados por mineração de dados e aprendizado de máquina. O método de pesquisa para este projeto baseia-se no Design Science Research (DSR) e em estudos de caso. Para sua implementação são propostas a revisão da literatura, entrevistas com especialistas e a realização de estudos de caso. Como resultados espera-se o desenvolvimento de conhecimentos sobre a utilização e o impacto da mineração de dados e do aprendizado de máquina em processos setoriais de roadmapping, viabilizando a condução deste tipo de roadmapping na prática e o aprofundamento das pesquisas.

O Controle Estatístico da Qualidade (CEQ) é essencial na indústria para monitorar emanter a qualidade dos processos de produção. Técnicas tradicionais, como os gráficos decontrole, são amplamente usadas para identificar variações nos processos, garantindo que osprodutos atendam às especificações e reduzindo custos operacionais. Contudo, essas técnicasmuitas vezes não consideram a correlação entre múltiplas características do processo, levandoao uso de gráficos de controle multivariados. Entre as abordagens multivariadas mais comunsestá o T de Hotelling. No entanto, essas abordagens também possuem limitações. Dentreelas, encontram-se assumir que os dados seguem uma distribuição normal e considerar que oprocesso está em controle quando ele não está. Para superar essas restrições, técnicas deAprendizado de Máquina, como a Máquina de Vetores de Suporte (SVM), têm sido aplicadas.A SVM se destaca por sua capacidade de generalização, classificando amostras como emcontrole ou fora de controle ao construir um hiperplano de separação otimizado. Este projetovisa aplicar SVM ao CEQ para identificar padrões de variabilidade indicativos dedescontrole. Para isso, o projeto inclui uma revisão de literatura, implementação em Python,com treinamento e validação do algoritmo, e comparação com métodos tradicionais como oT de Hotelling. A expectativa é que a SVM melhore a precisão na detecção de padrões devariabilidade, contribuindo para a estabilidade e qualidade dos processos de produção eaprofundando as aplicações da técnica na área de Engenharia de Produção.

O crescimento da população mundial tem como consequência direta o aumento da demanda por alimentos, o que estimula a busca por soluções mais eficientes e sustentáveis no setor agrícola. Nesse contexto, o termo Agtech surge para designar um conjunto de soluções de tecnologias digitais aplicadas à agricultura, bem como startups do agronegócio baseadas em tecnologias 4.0, como a Internet das Coisas (IoT). Considerando a gestão de desempenho como uma atividade determinante para a eficiência operacional no setor agrícola, o objetivo do presente projeto de pesquisa é desenvolver um modelo preditivo baseado na associação de abordagens de aprendizagem de máquina (ML) e da teoria dos sistemas grey (GST) para apoiar a gestão de desempenho agrícola em Agtechs através do monitoramento da produtividade e de riscos. O uso da GST tem por finalidade tratar potenciais incompletudes nas bases de dados coletados em campo via IoT. Esta aplicação não é encontrada na literatura, podendo contribuir para o desenvolvimento do tema no meio científico e prático. A execução do projeto desdobra-se em quatro etapas: revisão da literatura, desenvolvimento do modelo teórico, construção do modelo computacional juntamente à aplicação piloto em Agtech parceira e, por fim, a análise dos resultados. Espera-se, de forma geral, apoiar operações agrícolas de base tecnológica, fomentando a integração de modelos baseados em ML ao processo de gestão de desempenho, principalmente considerando a viabilização da aplicação desse tipo de modelagem em ambientes que apresentam o desafio da incompletude das bases de dados. Através disso, espera-se também incentivar a busca por práticas agrícolas mais eficientes, visando tratar a questão global da produção de alimentos.

A disciplina SEP0506 - Sistemas de Apoio à Decisão oferece aos estudantes conhecimentos fundamentais sobre o processo decisório e as técnicas multicritério e de computação com palavras para apoio à decisão. Em consonância com os objetivos do PEEG (Programa de Estímulo ao Ensino de Graduação - Monitoria), propõe-se a implementação de uma bolsa de monitoria para incentivar um aluno com mérito acadêmico a aprimorar seus estudos na referida disciplina.

Os relatórios de sustentabilidade se caracterizam como importantes instrumentos por meio dos quais a sociedade pode conhecer as ações desenvolvidas pelas empresas em prol do desenvolvimento sustentável; quanto maior a amplitude das ações descritas, maior o detalhamento e a qualidade das informações apresentadas, mais benefícios serão gerados para todas as partes interessadas. Dentro do contexto supracitado, a presente pesquisa almeja propor diretrizes para melhorar o nível de qualidade das informações divulgadas pelas empresas brasileiras nos relatórios de sustentabilidade. De forma ampla a pesquisa é composta por um estudo de mestrado e um estudo de Doutorado. O estudo de mestrado visa estimar o nível de adoção dos critérios de Exatidão, Equilíbrio, Clareza, Comparabilidade, Confiabilidade e Tempestividade por parte das empresas brasileiras nos relatórios de sustentabilidade; posteriormente, esta e outras informações serão utilizadas na estruturação de uma matriz SWOT sobre o tema. O estudo de Doutorado, para chegar às diretrizes foco do objetivo central da pesquisa, irá desenvolver as seguintes etapas intermediárias: a) estimar o nível de adoção por parte das empresas brasileiras em relação às recomendações para divulgação de informações relacionadas aos impactos, riscos e oportunidades apresentadas no GRI 102-15; b) melhor compreender como as empresas brasileiras atendem aos critérios de Inclusão dos Stakeholders, Contexto da Sustentabilidade, Materialidade e Completude; c) melhor compreender como diferentes aspectos influenciam a qualidade e a magnitude das informações apresentadas nos referidos relatórios; e d) levantar por meio da literatura acadêmica maneiras de potencializar a qualidade e a magnitude das informações apresentadas nos relatórios de sustentabilidade e, posteriormente, avaliar a importância relativa das mesmas. Cabe destacar que os achados do estudo de mestrado, devidamente referenciados, também contribuirão para a proposição das diretrizes do estudo de Doutorado. De maneira geral os resultados gerados nesta pesquisa poderão contribuir para com estudos de outros pesquisadores, melhoria nas ações realizadas por empresas e até mesmo em debates sobre novas estruturas para a elaboração relatórios de sustentabilidade.

A implementação da economia circular é vital para abordar desafios ambientais e sociais decorrentes do modelo econômico linear predominante. Este projeto de pesquisa visa preencher uma lacuna no conhecimento, explorando a relação entre o discurso da liderança e a implementação da economia circular. Utilizando técnicas avançadas de processamento de linguagem natural (NLP) e text analytics, como topic modeling, sentiment analysis e semantic network, pretendemos analisar o conteúdo dos relatórios de sustentabilidade, identificar tendências, lacunas e oportunidades de melhoria, e compreender a evolução do discurso ao longo do tempo.

Relatórios de sustentabilidade vêm se tornando fonte relevante de informações sobre o desempenho das organizações e suas práticas sustentáveis. Complementarmente, mídias sociais contém a manifestação da percepção do cliente sobre esses aspectos. Nesse sentido, abordagens de text analytics permitem extrair informações em larga escala dessas grandes fontes de dados. Em perspectiva decisória, podese, ainda, levantar métricas de desempenho relacionadas às estratégias de sustentabilidade, bem como critérios para avaliá-las. Torna-se, assim, possível analisar longitudinalmente a relação entre o discurso das organizações sobre suas ações sustentáveis e o valor percebido pelo cliente. Este é um gap de pesquisa que tem o potencial de revelar importantes informações para compor modelos de apoio à decisão que auxiliem na priorização dessas ações. A aplicação de text analytics nesse contexto, ainda pouco explorada, pode prover informações de entrada para esses modelos. Portanto, a questão orientadora deste projeto de pesquisa é: como modelos decisórios baseados em text analytics e técnicas multicritério podem auxiliar na priorização de ações de sustentabilidade, considerando o valor percebido pelo cliente? A plausibilidade da proposta decorre da disponibilidade de dados e de técnicas para analisá-los. A estratégia metodológica estrutura-se sob perspectiva quantitativa, em modelagem axiomática e prescritiva. Propõe-se um estudo longitudinal e comparativo entre organizações de destaque em sustentabilidade. A execução desta proposta envolve a elaboração de revisões sistemáticas, modelagem computacional, além da validação junto a pelo menos uma empresa. Espera-se que os resultados aprofundem a compreensão sobre como utilizar a percepção de valor pelo cliente para potencializar o impacto social e ambiental das estratégias de sustentabilidade.

Mudanças no cenário econômico global e a de pandemia covid-19 causaram dificuldades de gestão e disrupções em cadeias de suprimentos no mundo todo. Diversos estudos publicados a partir de 2020 indicam que a incorporação de teorias de resiliência, sustentabilidade e tecnologias da indústria 4.0 nos processos decisórios de seleção, avaliação e desenvolvimento de fornecedores pode ajudar a mitigar esses problemas, por contribuir para o estabelecimento de cadeias mais robustas, colaborativas e efetivas. As técnicas de decisão baseadas em Hesitant Fuzzy e suas extensões têm alto potencial de aplicação no apoio a esses processos decisórios, principalmente por estas serem adequadas para lidar com decisões sob incerteza e hesitação por parte dos decisores. Embora dezenas de técnicas Hesitant Fuzzy venham sendo criadas, a área de Pesquisa Operacional carece de estudos que apontem vantagens e limitações destas, e subsidiem a escolha de técnicas adequadas a certos contextos. Ademais, a área de Suprimentos demanda novos modelos de seleção, avaliação e desenvolvimento de fornecedores, dada a necessidade de apoiar decisões incertas e de considerar aspectos pertinentes ao contexto atual das cadeias de suprimentos, incluindo resiliência, sustentabilidade e transformações trazidas pela indústria 4.0. O projeto proposto ajudará a suprir essas lacunas ao investigar como desenvolver modelos para seleção, avaliação e desenvolvimento de fornecedores que sejam adequados para apoiar decisões sob incerteza no cenário econômico atual, com o suporte de métodos Hesitant Fuzzy e suas extensões mais recentes. Embora essas técnicas venham recebendo crescente atenção na literatura e tenham sido aplicadas em diversos problemas de decisão multicritério, as aplicações na área de gestão de fornecimento ainda são incipientes. A execução desta proposta envolve a elaboração de revisões sistemáticas, modelagem computacional, aplicações em empresas e desenvolvimento de software com interface gráfica.

A evolução das mídias sociais, impulsionada pela internet e a difusão dos smartphones, revela a relevância da percepção de valor pelo cliente como ferramenta para a tomada de decisões estratégicas. Com o expressivo volume de opiniões desses usuários sendo publicado diariamente, as empresas podem captar informações públicas, possibilitando a detecção de requisitos e expectativas, que podem ser relevantes para a gestão de fornecedores. No entanto, a literatura não elabora a ligação entre o processo de fornecimento e os drivers de valor do cliente, nem como a percepção de valor pelo cliente se relaciona com o valor entregue pelo fornecedor. Abordagens de big data analytics (BDA) de última geração, como análise de sentimento baseada em aspectos (ASBA), têm o potencial de resolver esse problema. No entanto, tal proposição não foi encontrada na literatura. Além disso, esse contexto é afetado pela subjetividade inerente aos sentimentos minerados e incerteza dos gestores, que afeta seu julgamento. Para superar isso, a computação com palavras juntamente com a teoria dos conjuntos fuzzy têm sido amplamente utilizadas nos processos decisórios da gestão da cadeia de suprimentos. Portanto, esta pesquisa desenvolve um modelo de tomada de decisão multicritério que combina análise de sentimento baseada em aspectos com inferência fuzzy para apoiar a gestão de fornecedores e melhorar a percepção de valor pelo cliente. A utilização de metodologias não supervisionadas para análise de sentimentos, neste caso com a utilização da biblioteca python Textblob, permite analisar documentos previamente rotulados e não rotulados, bem como contabilizar a subjetividade. Uma aplicação ilustrativa é realizada no contexto de smartphones para demonstrar a capacidade do modelo e incentivar seu uso em outros casos práticos. Esta tese, portanto, é baseada em cinco fases. A primeira fase consiste em realizar uma revisão sistemática da literatura para fortalecer a formulação do modelo. A segunda diz respeito ao desenho do modelo de tomada de decisão. A terceira fase será a implementação computacional da abordagem fuzzy-ASBA. A quarta consistirá na execução da aplicação ilustrativa. Por fim, a quinta fase consistirá em analisar os resultados obtidos e destacar vantagens e limitações. A principal contribuição consiste na proposição de um índice de avaliação de fornecedores, que utiliza o indicador de valor percebido pelo cliente juntamente com métricas de avaliação adaptáveis para permitir a classificação e desenvolvimento de fornecedores de acordo com as dimensões de entrega de valor e potencial de parceria. Os resultados mostram que o modelo é capaz de incluir o cliente como tomador de decisão, geralmente não envolvido na gestão de fornecedores, e permitir a simulação de múltiplos cenários. Os resultados também mostram que o modelo é capaz de capturar as percepções dos clientes e internalizá-las como um direcionador para iniciativas de melhoria contínua no desenvolvimento de fornecedores.

To understand the relationship between supply chain performance and organizational culture can help predict scenarios and improve decision-making. However, their interface remains unexplored due to the complexity of quantitatively address the interference of subjectivity. Soft computing techniques associated with computational processing of human language have the potential to overcome this difficulty and are rarely applied to this context. Therefore, after concluding the association between grey clustering (GC) and fuzzy grey cognitive maps (FGCM) to analyze and quantify the causal relationship between culture and performance, this research project aims to assess their alignment through a fuzzy rule-based classification approach. Similar studies were not found in the literature and, therefore, new perspectives can be provided. The development of this research, based on the SCOR (Supply Chain Operations Reference) model indicators (SCC, 2017) and Hofstedes (2001) cultural dimensions, consists in four stages: literature review, computational implementation of the fuzzy rule-based classifier (FRBC), conduction of an illustrative application and result analysis. The main contribution is the integration of the FRBC to a tool that sets guidelines for action plans to promote the alignment between organizational culture and supply chain performance management, which is combined to the GC-FGCM based decision-making model. It is expected to provide reliable and practical results that foster the search for the congruence between organizational culture and performance management in supply chains adherent to different competitive strategies.

Compreender a relac#807;a#771;o entre o desempenho da cadeia de suprimentos e cultura organizacional pode ajudar a prever cena#769;rios e melhorar o processo deciso#769;rio. Entretanto, sua dina#770;mica permanece pouco explorada devido a#768; complexidade de se abordar quantitativamente a interfere#770;ncia da subjetividade. A utilizac#807;a#771;o de intelige#770;ncia artificial aliada ao processamento computacional da linguagem humana tem potencial de contornar essa dificuldade e suas te#769;cnicas ainda sa#771;o pouco utilizadas nesse contexto. Diante disso, o objetivo geral deste trabalho consiste em propor o uso de Fuzzy Grey Cognitive Maps (FGCM) para mapear e quantificar as relac#807;o#771;es de causalidade entre cultura organizacional e o desempenho da cadeia de suprimentos. Esta aplicac#807;a#771;o na#771;o e#769; encontrada na literatura e, por isso, pode prover novas perspectivas a#768; ana#769;lise de tal interac#807;a#771;o. Este trabalho esta#769; vinculado ao projeto Gesta#771;o de desempenho de Fornecedores: estudo de te#769;cnicas multicrite#769;rio e de intelige#770;ncia artificial para decisa#771;o em grupo, associado ao Instituto Nacional de Sistemas de Informac#807;a#771;o e Decisa#771;o (INCT-INSID), aprovado e financiado pela FAPESP. Espera-se, entre outros, ampliar as pesquisas que integrem gesta#771;o de operac#807;o#771;es e te#769;cnicas de suporte a#768; decisa#771;o a partir da construc#807;a#771;o de um modelo com aplicac#807;a#771;o em campo para, no longo prazo, contribuir para a melhoria das pra#769;ticas adotadas pelas empresas.

O objetivo deste projeto consiste em desenvolver um sistema de medição de desempenho (SMD) adequado às práticas da Produção Enxuta, devido ao fato de que as métricas dos SMDs tradicionais, desenvolvidos para apoiar a produção em massa, são incongruentes com a adoção da filosofia lean. Propõe-se, então, que sejam identificados estágios para avaliação da maturidade do sistema de Produção Enxuta, os quais seriam acompanhados pelo sistema de medição. Dessa forma, obtém-se indicadores relevantes para proposição de um modelo de SMD lean que seja capaz de sistematizar uma abordagem para internalização de iniciativas de melhoria contínua. O projeto desenvolve-se com base em o estudo de casos em multinacionais de diferentes setores para que a prática possibilite a compreensão essencial do modo como empresas de ponta adeptas da filosofia lean estão estruturando seus sistemas de medição de desempenho e padronizando as ações frente aos resultados de desempenho encontrados nas operações, gerando vantagem competitiva, maior facilidade na implementação dos conceitos de Produção Enxuta e contribuindo para a investigação desse tema ainda pouco explorado na literatura

O objetivo deste projeto consiste em investigar a interface entre as dimensões culturais de Hofstede e as configurações organizacionais de Mintzberg com o auxílio das Imagens Organizacionais sugeridas por Morgan. Buscando-se alcançar uma compreensão abrangente, histórica e atual, a pesquisa bibliográfica será realizada nos principais periódicos científicos brasileiros e internacionais. A complexidade desta investigação deve-se à composição dessas áreas por múltiplos elementos e à sua contínua evolução. Dimensões culturais e configurações organizacionais serão pesquisadas visando-se entender como o relacionamento entre eles pode contribuir para a compreensão da dinâmica do ambiente organizacional, com o objetivo de se aumentar a competitividade e de se aperfeiçoar a organização do trabalho nas empresas. A partir da identificação do modo como as dimensões culturais de Hofstede (Distância do Poder, Individualismo versus Coletivismo, Aversão à Incerteza e Masculinidade versus Feminilidade) se relacionam às configurações organizacionais burocracia mecanizada, forma divisionalizada e adhocracia por meio das metáforas da organização propostas por Morgan (organizações como máquinas, organismos vivos, cérebros, culturas e como sistemas políticos), espera-se elaborar uma metodologia de pesquisa baseada em questionários que seja capaz de evidenciá-las