Solução de problemas integrados de aquisição de matéria-prima e dimensionamento de lotes com o auxílio de ferramentas de big data analytics

Resumo

Este trabalho estuda a integração de dois problemas presentes no planejamento da cadeia de suprimentos, a aquisição de matéria-prima e o dimensionamento de lotes de produção, ao mesmo tempo que utiliza conceitos de big data analytics para aprimorar do modelo. O planejamento integrado destas duas partes da cadeia permite um melhor aproveitamento da interdependência entre as decisões tomadas, levando à uma diminuição de custos e lead times de produção e entrega. Além disso, o uso de big data analytics vem sendo uma tendência crescente na gestão da cadeia de suprimentos na década de 2010 por ser uma abordagem consistente e confiável na obtenção de informações sobre fornecedores, como preços, capacidade e disponibilidade. Uma série de elementos relacionados ao planejamento da cadeia são modelados visando analisar seus impactos nas soluções obtidas e na estrutura de custos final. Estes fatores são: a seleção de fornecedores com políticas de desconto, possibilitando uma maior flexibilidade na estratégia de compras; diferentes estratégias de precificação de estoque, contabilizando os custos de aquisição como parte do custo de estocagem; seleção de receitas de produção, flexibilizando a necessidade de matéria-prima; e a seleção de pedidos de clientes, que gera um trade-off entre faturamento e flexibilidade produtiva. O objetivo deste trabalho é propor métodos para a resolução deste problema, tanto exatos como heurísticos, mostrando a eficiência do modelo integrado em relação a modelos desacoplados e integrar a aplicação de big data analytics na obtenção de dados de entrada para o modelo. (AU)