As recentes direções incorporadas no setor de serviços tornaram o ambiente amplamente disputado, dinâmico e incerto, exigindo medidas e iniciativas eficazes de inovação no atendimento das especificidades dos clientes, acompanhando sua dinamicidade. Nesse sentido, esta pesquisa visa avaliar a prestação do serviço oferecido por padarias através dos atributos referentes a satisfação de clientes, fazendo o uso de uma proposição que estabelece a interferência de fatores indeterminados, atrelado aos critérios do SERVQUAL, para compreender quais deles são mais influentes na escolha de um serviço. O estudo utilizou uma metodologia que integra abordagens qualitativas e quantitativas e a quantitativa, considerando a obtenção das informações a partir da visão dos participantes e por meio de estudos estatísticos. O procedimento técnico se caracteriza como levantamento tipo survey, dado o desenvolvimento de um questionário aplicado antes e após a pandemia da Covid-19 com o propósito adquirir as percepções dos clientes em cenários distintos. Os dados da pesquisa passaram por uma análise que se deteve a levantamentos estatísticos para a obtenção de informações suficientes para formular um modelo matemático sobre satisfação do cliente, envolvendo as dimensões mais influentes. Presteza, credibilidade e tangibilidade foram apontados como as que mais agregam valor ao serviço, na primeira amostra, enquanto as dimensões segurança, tangibilidade e credibilidade para a segunda. Portanto, os achados da pesquisa podem ser empregados para detectar eventuais deficiências na prestação dos serviços de padarias, as quais podem servir de base a implementação de ações focadas no aprimoramento da qualidade do serviço e ampliação da satisfação de seus respectivos consumidores. Além disso, seu impacto para sociedade consiste em proporcionar uma maior compreensão sobre o setor e sobre os fatores que influenciam na satisfação dos clientes, demandando que as empresas alinhem suas ofertas de acordo com as necessidades dos consumidores. Em relação à preocupação com o meio ambiente, trazer maior conscientização sobre os atributos da sustentabilidade, com o incentivo de práticas ecologicamente sustentáveis, reduzindo os custos, evitando desperdícios, fortalecendo as marcas e impulsionando a inovação. E para economia, fortalecer os insights estratégicos para o setor de padarias, contribuindo para a expansão de operações e contratação de funcionários, atrair novos investimentos e impulsionar o desenvolvimento econômico.

A busca por soluções cada vez mais inteligentes e automatizadas tem gerado uma crescente demanda por digitalização em diversos setores. Também é perceptível uma maior conscientização da sociedade da necessidade de lidar com as mudanças climáticas e com os riscos ambientais nas últimas décadas. Os oceanos, um dos principais ecossistemas do planeta, enfrentam diversas ameaças ao seu equilíbrio, sendo o vazamento de óleo um dos mais graves. Este estudo se propõe a utilizar a aprendizagem de máquina como ferramenta para uma rápida identificação desses vazamentos com o objetivo de minimizar os danos e custos associados. Três modelos são explorados com esta finalidade: Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), um algoritmo muito eficaz em tarefas de classificação, Redes Neurais Convolucionais (CNN), que são altamente especializadas em tarefas de visão computacional, e Autoencoder Variacional (VAE), método reconhecido pela capacidade de detecção de anomalias. Os dois primeiros modelos foram construídos para realizar uma classificação multi-rótulo das imagens numa abordagem contextualizada, levando em consideração elementos como áreas costeiras, navios e look-alikes. Look-alikes representam um desafio ao objetivo final desta pesquisa, uma vez que se manifestam como manchas escuras nas imagens capturadas por satélites, de forma similar às manchas de vazamentos de óleo, contudo, sua origem não está relacionada a atividades humanas. A perspectiva da classificação multi-rótulo se apresenta como crucial na busca por tomar decisões direcionadas e evitar falsos positivos. A CNN destacou-se por sua capacidade de identificar múltiplas etiquetas multi-rótulo. Já o SVM tem a tendência de gerar proporções de acertos mais elevadas para cada etiqueta específica. E os resultados do VAE demonstram uma reconstrução altamente precisa. No final, espera-se que estes modelos possam atuar de forma integrada num sistema de identificação de vazamento.

No contexto atual do setor varejista, os consumidores estão cada vez mais exigentes diante de uma grande variedade de produtos e serviços disponíveis. Embora as informações de vendas sejam um dos principais fatores que influenciam suas decisões de compra, outros fatores como as emoções e aspectos comportamentais também desempenham um papel importante. Nesse contexto, este estudo tem como objetivo analisar o comportamento do consumidor de produtos eletrônicos do tipo Smart TV, utilizando a ferramenta neurocientífica eletroencefalograma (EEG) que permite identificar respostas de atividades elétricas do cérebro, que indicam estados cognitivos referentes ao processo de decisão de compra. Assim, foi desenvolvido um experimento de neuromarketing, no qual utilizou técnicas da neurociência e marketing para desenvolver estímulos com fatores de interesse que tinham o objetivo de capturar respostas neurais dos participantes durante a exibição. Esses estímulos foram desenvolvidos a partir de variações de Smart TVs de 43” e 55” com especificações técnicas e serviços de streaming, além da implementação de avaliações de consumidores. De modo geral, os resultados obtidos indicaram que os participantes demonstraram preferência por Smart TVs de 55” com serviços de streaming e avaliações altas, enquanto as especificações técnicas também apresentaram resultados significativos na decisão de escolha. Além disso, a faixa etária dos participantes influenciou em suas decisões, e os serviços de streaming tiveram um maior engajamento na presença de avaliações quando foram apresentadas junto as Smart TVs. Espera-se que as descobertas deste trabalho, possam contribuir para a compreensão do comportamento do consumidor, no segmento de produtos eletrônicos que oferecem entretenimento e podem ser aplicados para o desenvolvimento de estratégias mais eficazes no atendimento às necessidades e preferências do mercado e do consumidor. Assim como também, para os impactos econômicos, sociais, ambientais. Quanto ao econômico, poderá auxiliar as empresas a criar campanhas eficazes, direcionadas ao público-alvo, aumentando as vendas e lucros. O social, permite que as empresas possam criar experiências de compra satisfatórias para os consumidores e influenciar outros na aquisição desses produtos. Em termos ambientais, os insights podem reduzir o desperdício de recursos, como materiais impressos e energia em campanhas de marketing, contribuindo para práticas mais sustentáveis.

Nos últimos anos, a gestão de projetos tem se tornado mais complexa, aumentando a demanda por fornecedores comprometidos com a eficácia operacional e a sustentabilidade. A seleção criteriosa de fornecedores é vital para o sucesso dos projetos empresariais, especialmente no contexto da sustentabilidade. Este estudo aborda o desafio da seleção de fornecedores em projetos, com ênfase na integração de critérios sustentáveis em um modelo integrado. O objetivo principal é desenvolver um modelo que auxilie na seleção de fornecedores, considerando não apenas os aspectos tradicionais, mas também os impactos ambientais e sociais. Portanto, a seleção de fornecedores deve ser formulada como um problema de tomada de decisão multicritério (MCDM). Para isso, foi utilizado o método PROMETHEE II (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation) para ordenar os fornecedores de serviços de terraplanagem em uma construtora localizada no estado de Pernambuco. Uma das vantagens desse método é que ele permite que os tomadores de decisão definam suas preferências considerando todos os critérios relevantes simultaneamente e sua importância relativa. O estudo de caso demonstra que o PROMETHEE II é uma ferramenta MCDM flexível para avaliação e seleção de fornecedores, ordenando as diferentes alternativas e fornecendo insights valiosos. A relevância deste estudo reside na capacidade de fornecer uma estrutura que melhora as práticas de seleção de fornecedores, mitiga riscos operacionais, melhora a imagem corporativa e identifica oportunidades de inovação. A incorporação da sustentabilidade na seleção de fornecedores não apenas atende a obrigações éticas e legais, mas também contribui para o desenvolvimento sustentável das empresas e da sociedade. Este trabalho visa preencher uma lacuna na literatura, oferecendo um modelo eficaz que pode ser aplicado pelas organizações, promovendo a adoção de abordagens mais sustentáveis e responsáveis na seleção de fornecedores em projetos empresariais.

Esta dissertação aborda o problema de sequenciamento em máquinas paralelas com considerações
ambientais em um contexto bi-objetivo. O objetivo é minimizar simultaneamente o makespan (maior
tempo de término das tarefas) e o consumo total de energia, considerando tarifas que variam ao longo
do dia, uma política conhecida como Time-of-Use. O estudo apresenta uma revisão sistemática sobre o
tema, identifica lacunas na literatura e implementa cinco abordagens heurísticas, além de um método
exato, para resolver o problema. O trabalho adapta o algoritmo proposto por Anghinolfi et al. (2021)
e a meta-heurística Two-Phase Pareto Local Search. As adaptações envolvem a troca da política de
refinamento, a definição de “EPS-K” e a implementação de uma busca em vizinhança que permite
pioras no makespan até certo ponto, para explorar melhor o espaço de soluções. Dentre as quatro novas
propostas, duas mostraram-se mais eficientes que a abordagem original, confirmando a superioridade
das heurísticas desenvolvidas em termos de medidas de performance. Os indicadores de performance
Hipervolume, Pureza e Dr foram considerados na avaliação dos conjuntos de soluções, estes medem a
qualidade da fronteira em número de soluções, espaçamento destas e proximidade com o ponto ideal.
A comparação das abordagens foi realizada por meio do Teste de Postos Sinalizados de Wilcoxon, que
indicou a superioridade da Abordagem 5 sobre as demais em todas as medidas de performance, tanto
para instâncias pequenas quanto grandes. Além disso, a Abordagem 2 também se destacou, mostrando
melhorias significativas em um dos indicadores de performance. Por fim, esse trabalho contribui na
ampliação do conhecimento científico e no suporte ao desenvolvimento de novas pesquisas, além de
estimular a aplicação prática em sistemas de manufatura de forma a auxiliar gestores em tomadas de
decisões eficientes e sustentáveis, otimizando o uso de recursos e reduzindo os impactos ambientais,
de modo a promover competitividade e rentabilidade às empresas.

As franquias de alimentos são os modelos de negócios em mais rápida expansão no mundo. O consumo crescente neste setor empresarial, bem como as mudanças no comportamento do consumidor e as suas necessidades com alimentos e outros aspectos do consumo, influenciam a sua decisão de compra neste setor de foodservice. O objetivo do estudo foi desenvolver uma abordagem para avaliar a qualidade dos serviços prestados em franquias de alimentação, na perspectiva do franqueador, franqueados e clientes, para apresentar quais atributos e dimensões são importantes para os clientes finais desse modelo de negócios. A qualidade foi mensurada por meio de um questionário estruturado composta por 76 atributos distribuídos em 14 dimensões. A abordagem conta com a aplicação da Análise Fatorial Exploratória (AFE) e da Análise Fatorial Confirmatória (AFC), para extrair do instrumento de pesquisa as dimensões e atributos que realmente influem no consumo e satisfação dos serviços de franquias de alimentação na amostra analisada. Os resultados apontaram que a partir da AFE, 48 atributos são considerados importantes para os clientes de franquias de alimentação, estes atributos foram distribuídos em 10 dimensões, as mesmas confirmadas na AFC. A comparação das visões da qualidade foi divergente principalmente aos aspectos de sustentabilidade, tanto com relação ao franqueador, quanto com relação aos franqueados, indicando que está temática ainda não está presente na visão de quem propõem ou presta os serviços de franquias de alimentação, por outro lado, o cliente está envolvido com o tema e quer que as empresas as quais tem relação de consumo também apresentem o mesmo ideal. Este estudo visa contribuir para uma melhor compreensão da qualidade do serviço das franquias de alimentação, para melhorar a qualidade do serviço. Esta pesquisa ainda contribui para o avanço e aperfeiçoamento dos estudos da literatura relacionados aos serviços de franquias de alimentação e os impactos da não qualidade neste modelo de negócios.

As decisões estratégicas no âmbito da gestão de manutenção reverberam consideravelmente nas operações empresariais, afetando não apenas os custos associados, mas também a confiabilidade dos sistemas. Apesar disso, embora tenham sido desenvolvidos muitos modelos e políticas de manutenção para sistemas críticos, pouca atenção foi dada aos sistemas de proteção. Tais sistemas geralmente permanecem inativos, com suas funcionalidades ativadas apenas em situações de emergência (demandas). Ao contrário de sistemas críticos, onde falhas podem interromper imediatamente as operações, falhas em sistemas de proteção não são autoanunciadas. Essa característica intrínseca ocasionalmente contribui para a subestimação da importância desses sistemas em comparação com os críticos. No entanto, uma demanda não atendida devido ao não funcionamento de um sistema de proteção pode desencadear desastres, abrangendo desde impactos ambientais e estruturais até a perda de vidas. Além disso, a maioria dos modelos já desenvolvidos para sistemas de proteção assumem que eles só falham devido a um processo de degradação interna. Porém, choques, eventos externos potencialmente prejudiciais, são modos de falhas comuns que podem acelerar a deterioração. Diante disso, entendendo a importância da prontidão desses sistemas, esse trabalho teve como objetivo desenvolver novos modelos de políticas de manutenção para suportar a definição correta de planos de manutenção em sistemas de proteção sujeitos a modos competitivos de falha: degradação interna e choques externos. Os dois primeiros modelos foram projetados para sistemas de proteção com componentes únicos. O primeiro modelo, que segue um modo de falha de acordo com um processo shot-noise, foi projetado para sistemas no qual a sua ativação para atender uma demanda age como um acelerador do processo de deterioração. O segundo modelo lida com populações heterogênea (componentes fracos e fortes). Por outro lado, o terceiro modelo foi projetado para sistemas de dois componentes com dependência estocástica. A modelagem desses dois últimos foi conduzida diante do conceito delay-time e de um processo duplamente estocástico (processo de Cox). Dessa forma, três políticas híbridas de manutenção são introduzidas, integrando estratégias de inspeções e substituição preventiva. Posteriormente, estudos numéricos foram realizados, a fim de comparar o desempenho das políticas propostas com outras políticas clássicas da literatura, observando um potencial significativo de redução de custos em relação a ambas. Finalmente, foram desenvolvidos aplicativos baseados na web de fácil utilização para permitir que os leitores verifiquem os resultados ou explorem outros.

As organizações têm buscado continuamente alternativas para realizar
aprimoramento em seus sistemas produtivos visando alcançar vantagens
competitivas e aumentar o market-share. A concorrência globalizada e clientes mais
conscientes e exigentes tem exigido melhor performance de produtos e processos.
Nesse contexto, a mensuração de eficiência se apresenta como avaliação
indispensável para que as organizações possam identificar gargalos e implementar
melhorias. Dentre as técnicas disponível na literatura, a Análise Envoltória de Dados
(DEA) consiste em uma das mais relevantes, possuindo uma grande diversidade de
modelagens e setores econômicos nas quais avaliações já foram realizadas. Contudo,
ainda existem limitações a serem mitigadas para que as investigações possam refletir
adequadamente as realidades investigadas. Desse modo, este estudo propõe a
integração de DEA com Teoria dos Jogos visando retratar adequadamente realidades
de cooperação e não-cooperação existentes dentro das organizações. Para isso, são
utilizadas modelagens em rede e dinâmicas para retratar aspectos relativos aos
impactos temporais e as estruturas internas das empresas. Essas modelagens são
combinadas com abordagens cooperativas e não cooperativas de Teoria dos Jogos
para discutir alocação de recursos compartilhados dentro dessas estruturas e seus
respectivos impactos nas eficiências dos processos e das organizações. Tendo em
vista a quantidade significativa de resultados gerados, também é proposta uma
representação bi-dimensional de modelos dinâmicos com o intuito de auxiliar o
processo decisório por intermédio da representação dessas fronteiras de eficiência.
A relevância da pesquisa está inicialmente em preencher uma lacuna da literatura,
quanto à introdução da melhoria e aumento na utilização de recursos nas
organizações e da proposição de modelagens que reflitam adequadamente as
realidades investigadas. Além dos dois modelos propostos, o estudo realiza uma
discussão aprofundada da literatura integrada de DEA e Teoria dos Jogos,
identificando as principais frentes de pesquisa futura e lacunas a serem discutidas.
A tese realiza ainda a aplicação das modelagens propostas para o contexto de
ensino superior público brasileiro, visando demostrar a aplicabilidade das
modelagens propostas em um caso real e relevante para o desenvolvimento do país.

Esta tese explora dois problemas complexos de segurança pública. O primeiro problema foca na Violência Contra a Mulher (VCM) no estado de Pernambuco, visando identificar e ordenar ações estratégicas para combater essa forma de violência. Para isso, utilizou-se o método multicritério FITradeoff combinado com o Value-Focused Thinking (VFT), resultando na identificação e ordenação de 20 alternativas estratégicas. O segundo problema examina as taxas de homicídios em cidades brasileiras de médio porte, com o objetivo de identificar variáveis determinantes dessas taxas. Para esta análise, foi proposta uma metodologia integrada que combina a Modelagem Hierárquica Linear (MHL) e o VFT, levando à identificação de 24 variáveis para o nível municipal e 43 para o nível estadual. A tese oferece implicações práticas para o combate à violência contra a mulher, como a integração de redes de apoio e a criação de programas de reabilitação para agressores. Também fornece diretrizes para avaliar variáveis que influenciam as taxas de homicídios, tanto em nível municipal quanto estadual, podendo contribuir para estratégias mais eficazes na redução da violência em cidades de médio porte.

O processo decisório está presente rotineiramente nas diferentes áreas da vida dos indivíduos, incluindo o âmbito pessoal e profissional. A tomada de decisão envolve parâmetros psicofisiológicos individuais de cada ser humano, os quais podem ser avaliados com auxílio da neurociência. À medida que as opções de escolha aumentam, subentende-se que o nível de dificuldade em tomar decisões aumenta proporcionalmente, sobretudo, quando diferentes critérios estão associados, caracterizando um problema de Decisão Multicritério. No âmbito profissional os procedimentos de apoio a decisão surgem como importantes ferramentas auxiliares nos processos decisórios que permitem otimizar e agilizar o processo de tomada de decisão, promovendo-o da maneira mais assertiva possível. Este estudo utilizou o equipamento eletroencefalograma (EEG) para analisar o esforço cognitivo de alunos dos cursos de Administração e Engenharia de Produção da Universidade Federal de Pernambuco, ao realizar atividades de cálculo e música e, adicionalmente, utilizando um Sistema de Apoio a Decisão (SAD) baseado procedimento Tradeoff para tomada de decisão multicritério. Uma amostra final de 35 participantes foi avaliada, onde foi possível constatar a ativação da função cerebral que atua de modo automático para o grupo de até cinco critérios e acima de cinco critérios tanto para abanda teta e quanto para banda alfa. Os resultados demonstram o maior esforço cognitivo demandado para resolver problemas multicritério, conforme esperado, ao passo que enfatiza a importância do Tradeoff para auxiliar a tomada de decisão. Além disto, o estudo destaca a importância de concentração dos participantes durante a execução do procedimento Tradeoff, o que permitirá resultados ainda mais satisfatórios com o uso do SAD. Este estudo destaca a importância da utilização de dados da neurociência para auxiliar o desenvolvimento e melhoria de sistemas voltados à tomada de decisão multicritério, bem como, insights de como o analista deve interagir com o decisor.

Na indústria de Óleo e Gás (O&G), o conceito de Níveis de Prontidão Tecnológica (TRLs) tem sido usado para lidar com novas tecnologias. Em um desses níveis está o chamado Prognostic and Health Monitoring (PHM), que tem como um de seus objetivos diagnosticar os modos de falha do equipamento. Neste sentido, uma nova técnica que já foi aplicada em diferentes cenários é a aprendizagem quântica de máquinas (QML) que visa trazer melhorias aos métodos convencionais de aprendizagem de máquina em termos de desempenho e resultados. Esta dissertação de mestrado visa aplicar modelos de aprendizagem quântica de máquinas para a PHM de equipamentos que podem ser utilizados na indústria de O&G e energia. Com relação aos aspectos metodológicos, os modelos QML serão baseados na extração de características dos dados de sinal originais. Em seguida, os dados serão codificados usando a técnica de codificação angular. Em seguida, as informações codificadas serão passadas por circuitos quânticos parametrizados (PQC), cujos ângulos serão treinados e otimizados por uma rede neural clássica. Uma contribuição desta dissertação é o uso de diferentes PQCs com diferentes camadas. Os dados da literatura serão usados para demonstrar a aplicabilidade do modelo. Os resultados obtidos neste estudo indicam a eficácia deste modelo. Assim, mostrando a possibilidade de sua aplicação no contexto O&G.

Esta pesquisa teve como objetivo investigar o efeito placebo das variações na forma da embalagem, de suco de fruta e sorvete, sobre a quantidade percebida de produto, como também analisar a relação entre a atenção e o efeito placebo. Além disso, foi analisada a relação entre o efeito placebo e os comportamentos de decisão de consumo e atenção em embalagens de sorvete. Portanto, a fim de analisar o comportamento ocular e inferir sobre a atenção dos consumidores, foi realizado um experimento utilizando a ferramenta de rastreamento ocular, o Eye-tracking. Nesse sentido, a pesquisa é classificada como aplicada e explicativa, com abordagem qualitativa e quantitativa. Como estímulos foram desenvolvidos um total de oito embalagens que variaram em função do tipo de produto (suco de frutas ou sorvete), do formato da embalagem (retangular e triangular, retangular e redonda, respectivamente) e do sabor (laranja e maçã, creme e chocolate, respectivamente). Esses estímulos foram desenvolvidos de forma que, variações na forma das embalagens, causassem uma impressão de tamanhos diferentes (volumes diferentes), mesmo que as embalagens possuíssem o mesmo volume do produto (para os sucos 300ml e para os sorvetes 1L). Além disso, para investigar a decisão de consumo, foram utilizadas imagens de sorvetes reais, variando o formato das embalagens (retangular e redonda). De modo geral, os resultados obtidos indicam que as diferentes formas das embalagens influenciaram a percepção de quantidade/volume diferentes dos produtos, sugerindo haver o efeito placebo. Além disso, as análises sugerem que existe uma relação entre atenção e efeito placebo, observada em termos das variáveis: forma da embalagem, decisão de consumo e informação do volume apresentada no design da embalagem. Portanto, espera-se que esta pesquisa contribua para o estabelecimento de estratégias para o desenvolvimento de embalagens de produtos que atraiam a atenção dos consumidores e influenciem a decisão de consumo. Além disso, os resultados obtidos podem ter impacto econômico, financeiro e social nas decisões na indústria, já que pode otimizar as demandas e promover uma maior competitividade para as empresas, gerando, possivelmente, mais empregos e como resultado as empresas poderão melhorar o nível de procura dos seus produtos. Ademais, de uma perspectiva ambiental, a otimização de recursos pode ser um meio de conseguir uma produção mais sustentável, desde a redução de desperdício à concentração da produção de embalagens visualmente mais atrativas.

As avaliações no segmento educacional apresentam-se como um desafio, e analisar a qualidade nesse contexto é ainda mais difícil devido aos inúmeros critérios a serem considerados.O presente trabalho tem como objetivo abordar a qualidade dos cursos de graduação nas instituições de ensino superior brasileiras. Atualmente, o Ministério da Educação desenvolveu uma métrica chamada Conceito Preliminar de Curso (CPC), que considera oito indicadores e utiliza pesos pré-estabelecidos para obter um valor de CPC contínuo.No entanto, a definição arbitrária de pesos é um problema significativo no CPC.Assim, para mitigar essa limitação e proporcionar uma avaliação mais justa e ampla para os cursos, o presente estudo propõe uma nova alternativa para obtenção do CPC por meio do Network Data EnvelopmentAnalysis (Network DEA - NDEA). A abordagem proposta não requer pesos pré-definidos e decompõe esse indicador em dois estágios,permitindo obter três métricas de avaliação: dos docentes, dos discentes e do curso. Uma amostra com 107 cursos de graduação em engenharia de produção foi utilizada para ilustrar o método. Os resultados indicam disparidades da qualidade entre as macrorregiões brasileiras. A abordagem metodológica discutida será muito útil para o Ministério da Educação, pois permite obter novas métricas de avaliação, facilitando o desenvolvimento de estratégias demelhoria para cada curso.

O esgotamento sanitário é vital para garantia de uma vida digna. A ausência desse serviço pode acarretar impactos negativos em diversos setores como saúde, educação, meio ambiente e economia. A meta do Brasil é garantir a universalização desse serviço até 2033. No entanto, essa meta ainda está distante de ser alcançada, e quando analisado o quadro do esgotamento nas comunidades rurais, a situação fica ainda mais preocupante. A zona rural passou anos sendo marginalizada pelas políticas públicas de saneamento, o que induziu a população rural a criar suas próprias medidas de descarte do esgoto. Diante dessa problemática, decisões para sanar o déficit desse serviço de saneamento devem ser tomadas, principalmente para a zona rural. Essas decisões não são tarefas fáceis. Costumam envolver diferentes critérios além de contar com uma variedade de alternativas. Dessa forma, esta pesquisa propõe a construção de um modelo de apoio a decisão que identifique e selecione alternativas de tratamento de esgoto para zona rural de um município paraibano com base nos valores do decisor. Para identificação dos objetivos do gestor, foi utilizado o método de estruturação de problema Value-Focused Thinking (VFT) e para construção do modelo e aplicação do método multicritério foram utilizados o framework proposto por De Almeida (2013) e o Sistema de Apoio a Decisão (SAD) do PROMETHEE-ROC. O modelo possibilitou que o decisor tivesse uma visualização simplificada e uma maior compreensão do problema, o que permitiu a identificação de critérios tanto econômicos e técnico, como ambientais e sociais. O VFT proporcionou que o decisor identificasse tecnologias descentralizadas, já existentes, de tratamento de esgoto com base nos seus valores e o PROMETHEE-ROC propiciou um processo mais acessível, interativo e de menor esforço cognitivo. O SAD apresentou como sugestão para o problema de decisão a tecnologia wetland construído, que foi a tecnologia descentralizada que apontou a melhor performance média em todos os critérios, como era esperado pelo decisor. Este trabalho mostrou que através da metodologia científica é possível orientar o processo de decisão, evitando que o gestor fique limitado a fatores técnico e financeiros, visto que o modelo de apoio a decisão permitiu a introdução de pontos de alta subjetividade como a educação sanitária da população rural e os danos ambientais. Também propiciou um debate sobre a realidade do saneamento rural e sobre as possíveis ações para expansão da cobertura do serviço sanitário na zona rural.

A engenharia de confiabilidade tem utilizado com sucesso a aprendizagem de máquina (ML) para prever e categorizar estados de equipamentos e máquinas. Nesta dissertação, nosso objetivo é comparar diferentes algoritmos de ML e de aprendizado de máquina quântico (QML) no contexto da engenharia de confiabilidade. Especificamente, comparamos vários tipos de redes neurais que podem ser criadas com QML, usando três conjuntos de dados de rolamentos diferentes: o CWRU, o MFP e o PU. Esses conjuntos de dados contêm principalmente dados de vibração de acelerômetros dos rolamentos, que devem ser pré-processados para se adaptarem aos diferentes algoritmos de QML.

Nosso foco é a detecção de falhas em equipamentos rotativos, utilizando técnicas de computação quântica para analisar dados de sensores instalados no equipamento. Nossa abordagem considera estados saudáveis, falhas no anel interno e falhas no anel externo dos rolamentos, com o objetivo de alcançar detecção de falhas mais eficiente e precisa. Comparamos projetos de circuitos estabelecidos, como Amplitude Real e Circuitos Quânticos Convolucionais, bem como modelos híbridos que combinam circuitos quânticos e redes neurais.

Obtemos resultados em computadores clássicos usando cálculos analíticos que simulam um computador quântico, sem experimentar o "ruído quântico" entregue pelo hardware. A melhor maneira de inserir dados das principais características é através de um circuito ZFeatureMap, que dedica um qubit para cada característica extraída dos dados. Circuitos quânticos convolucionais produzem melhores resultados em comparação com outros circuitos parametrizados, enquanto modelos híbridos fornecem maior precisão do que seus equivalentes que não utilizam redes neurais. As taxas de precisão alcançadas no conjunto de dados de treinamento são em torno de 96%, sugerindo que os circuitos quânticos parametrizados usados nesta dissertação de mestrado estão fornecendo resultados estáveis. No entanto, é importante garantir taxas de precisão semelhantes no conjunto de dados de teste para evitar problemas de ajuste excessivo ou insuficiente.

A segurança pública deve ser estrategicamente concebida para minimizar a criminalidade e garantir um nível de segurança mais elevado. Considerando esse contexto, verifica-se que a análise de dados de crime contribui para o estabelecimento de ações que devem ser realizadas para garantir este nível mais elevado de segurança, nestas análises são considerados dados estruturados de agências governamentais e dados não estruturados de redes sociais, como o Twitter, mas não os dois em conjunto. Verifica-se que não há incorporação e integração desses dados, o que permitiria aumentar a precisão de métodos de análise de dados, como algoritmos de aprendizagem de máquinas. Assim, este trabalho propõe uma metodologia híbrida de análise de dados, considerando a integração de dados estruturados e dados não estruturados, que permita que algoritmos de análise de dados, como aprendizagem de máquina, por exemplo, possam realizar as análises necessárias em segurança pública. A integração acontece em duas esferas principais, a primeira a partir da absorção e análise de dados estruturados disponibilizados por agências governamentais, e a segunda a partir da absorção, classificação e análise de dados não estruturados, provenientes de plataformas digitais, como é o caso do Twitter, plataforma Onde Fui Roubado e do CityCop. Com isto, torna-se possível transformar e incorporar esses dados em uma base de repositório única. A partir dessa metodologia hibrida foi construído um sistema de apoio a decisão (DS.Security) para que as análises possam ocorrer em segurança pública. O DS.Security possui três modelos para ilustrar a aplicabilidade desta metodologia: o primeiro de classificação de bairros; o segundo de perfil criminal; e o terceiro de classificação de bairros levando em consideração violência contra a mulher. Como resultado, a taxa de precisão dos algoritmos de aprendizagem de máquina, como é o caso do J.48, ExtraTrees, Naive Bayes e Support Vector Machine aumentou cerca de 10% em comparação com aplicação desses algoritmos em apenas dados estruturados nos modelos associados ao sistema de apoio a decisão.

Implementar uma política de manutenção efetiva em equipamentos industriais é crucial para garantir o desempenho ideal. Em particular, manter a condição ótima de bombas centrífugas, que desempenham um papel crítico em vários processos industriais, como o transporte de lamas e fluidos, é de extrema importância. Por isso, esta tese apresenta dois estudos relacionados à manutenção de bombas centrífugas usadas na produção de concentrados de minério de ferro. O primeiro estudo propõe uma abordagem de aprendizado por reforço para manutenção baseada em condições das bombas, utilizando um modelo de degradação de processo gama variante para simular o processo de degradação e recomendar ações para minimizar os custos de manutenção a longo prazo. O estudo preencheu a lacuna na literatura ao considerar três características de desempenho, a saber, pressão, temperatura e vibração, na modelagem do ambiente de estado. O segundo estudo desenvolve uma política de manutenção oportunista integrada para um sistema de reserva frio composto por um conjunto principal de bombas e um conjunto reserva que é ativado em caso de falha, utilizando o conceito de delay-time e definindo duas políticas de manutenção para otimização combinada. A principal contribuição do estudo para o conhecimento está na política integrada que considera ações tanto para o sistema principal quanto para o sistema reserva. Uma análise de sensibilidade foi realizada nos dois modelos. Os resultados obtidos justificaram a robustez das políticas e demonstraram o potencial de melhoria das estratégias de manutenção na indústria de minério de ferro e outras indústrias que utilizam equipamentos semelhantes. Os dois trabalhos fornecem, portanto, insights valiosos para a melhoria das políticas de manutenção para bombas centrífugas e destacam a importância do desenvolvimento de estratégias de manutenção com custos reduzidos.

O cenário desafiador da covid-19 trouxe novos hábitos de consumo, aumentando significativamente o comércio eletrônico e tornado os clientes mais exigentes. O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma abordagem integrando a Teoria de Resposta ao Item com o modelo Kano-fuzzy e os índices de satisfação para avaliar a qualidade dos serviços prestados em compras on-line, gerando um melhor diagnóstico para as organizações no tratamento de melhorias para a busca da satisfação e fidelização dos seus clientes. Os resultados apontaram atributos relevantes inseridos em onze dimensões que auxiliaram na construção da abordagem proposta. A Teoria de Resposta ao Item auxiliou no refinamento do instrumento de coleta, apontando a unidimensionalidade do modelo, correlação bisserial positiva e os parâmetros de discriminação e dificuldade. Já no modelo Kano-fuzzy, foi possível observar que 32% dos atributos estudados foram classificados como Unidimensionais, indicando que a satisfação do consumidor é proporcional ao desempenho. Observando os intervalos de satisfação, uma parcela significativa apontou que os clientes estão mais satisfeitos e o atributo que está relacionado ao aspecto de busca de informações sobre lojas on-line em websites, apresentou mais insatisfação entre os consumidores. Vale ressaltar que o atributo relacionado a variedade dos produtos foi o fator que mais impactou positivamente os consumidores da amostra estudada, apontando o maior intervalo de satisfação; e os atributos associados as entregas no pedido, impactaram negativamente a percepção dos clientes com seus intervalos de satisfação mostrando serem os mais negativos entre os dados apresentados. Este estudo visa contribuir nas esferas ambientais, sociais e econômicas. Em relação a perspectiva social, os impactos podem estar relacionados a melhoria de experiência dos clientes e aumento da sua confiança, uma vez que as organizações podem identificar as necessidades sociais, adaptando e aprimorando seus serviços. Na esfera ambiental, os impactos positivos podem estar associados otimização logística das rotas nas entregas, reduzindo os veículos de transporte de mercadorias; uso eficiente dos recursos, adotando práticas sustentáveis como embalagens sustentáveis, por exemplo. Já no âmbito econômico, o presente trabalho traz implicações diretas com o aumento da lucratividade das organizações, uma vez que elas podem inovar seus produtos e serviços de uma forma que traga satisfação dos consumidores e fidelização de compra.

A segurança pública é um setor crítico da Administração Pública, com repercussões
diretas sobre o funcionamento e o bem-estar da sociedade, além disso, é uma usuária potencial de
ferramentas associadas à Ciência dos Dados e à Inteligência Artificial, para auxiliar a tomada de
decisões e resolução de problemas. Suas atividades são caracterizadas por uma rede complexa de
operações envolvendo ciclos de planejamento, monitoramento e execução de ações, sejam
destinadas à prevenção ou à correção de problemas que podem afetar à segurança das pessoas e
do patrimônio público. A web social deixa à disposição informações através de redes sociais
digitais, sites pessoais, sites de notícias, blogs, e-mails, fóruns digitais, que podem ser minerados
para a extração de informações. No âmbito da segurança pública, é possível realizar uma série de
processos como a identificação de mensagens criminosas, a detecção de eventos ou
movimentações sociais com potencial de causar danos ao patrimônio público ou às pessoas,
resgate de informações para uso em processos investigativos, apoiando ações forenses ou
decisões judiciais, e ainda a detecção das opiniões, sentimentos e emoções das pessoas sobre as
ações executadas pelos órgãos que promovem a segurança. Esta tese tem por objetivo a
proposição e aplicação de um processo analítico envolvendo fontes de dados textuais da web
social para apoiar as atividades e as decisões no âmbito da gestão da segurança pública, definindo
um framework para todo o processo de extração, armazenamento, tratamento, análise e
visualização dos grandes volumes de informações que podem ser extraídos destas fontes. Para
tanto, são empregadas diversas ferramentas, na seguinte sequencia: (i) web scraping, ou seja, a
raspagem das fontes disponíveis na Internet para a obtenção de textos associados à temas de
segurança pública; (ii) armazenamento dos textos em formatos específicos e em bases adequadas,
criando corpora (conjuntos textuais); (iii) tratamento ou pré-processamento dos textos utilizando
ferramentas de processamento de linguagem natural, para que sejam eliminados ruídos
indesejados que possam prejudicar as análises; (iv) análise de dados com ferramentas de
Inteligência Artificial, especificamente da Aprendizagem de Máquina e seus ramos, para detectar
padrões, como no caso da análise de sentimentos ou de opiniões; (v) apresentação visual, por
meio de gráficos amigáveis, possibilitando que os gestores/decisores possam ter uma
compreensão adequada do fenômeno em análise. Os potenciais impactos da pesquisa, portanto,
dizem respeito à geração e aplicação de instrumentos para o resgate, estruturação, e análise das
informações extraídas da web social sobre temas de interesse relacionados à segurança pública. O
framework analítico torna possível demonstrar, por exemplo, a evolução das postagens sobre um
tema e onde elas foram geradas, auxiliando na identificação de quem os gerou e outras pessoas
mencionadas, habilitando a aplicação dos resultados nas decisões estratégicas da gestão da
segurança pública, resultando em ações para a melhoria dos serviços ofertados à população e no
combate à desinformação que pode estar associada.

A indústria de carne bovina é importante porque, além de contribuir para a economia global, fornece a fonte mais amplamente consumida de proteína em todo o mundo. No entanto, o processo de produção de carne tem o potencial de desencadear mudanças climáticas, contribuir para a poluição por plásticos, induzir a eutrofização e levar à acidificação do solo. Do ponto de vista da gestão, poucas ações foram sugeridas para mitigar esses impactos negativos, criando uma lacuna que precisa ser abordada. Portanto, o principal objetivo desta tese é aprimorar a cadeia de suprimentos de carne bovina a fim de torná-la mais sustentável do ponto de vista ambiental, propondo modelos de decisão e negociação que facilitem a seleção de fornecedores e a aquisição de embalagens como sistêmicas de gestão projetadas para impulsionar o avanço estratégico da indústria de carne. O primeiro modelo proposto serve como um guia para categorizar fornecedores. Ele utiliza a abordagem do Pensamento Focado em Valor (VFT) e o método de Tradeoff Flexível e Interativo (FITradeoff) para classificar e sugerir melhorias e avanços nas operações dos fornecedores em busca do desenvolvimento sustentável. O segundo modelo, além de selecionar um único fornecedor usando FITradeoff para seleção, propõe um protocolo de negociação baseado em agentes. O modelo inclui a função de avaliação de ofertas, magnitude de concessão e funções de contraoferta para ambos os agentes, resultando em uma troca automatizada de ofertas entre as partes (comprador e vendedor). O terceiro modelo propõe outro modelo de negociação; no entanto, este modelo difere do anterior, pois reduz um grande número de pacotes de negociação durante o processo de elicitação de constantes de escala. Os modelos foram aplicados por meio de estudos de caso em uma empresa de grande porte localizada na região norte da Colômbia. A contribuição dos modelos propostos decorre de seu foco na sustentabilidade da cadeia de suprimentos de carne bovina, por meio da implementação de técnicas estratégicas e recomendações para fornecedores alinhadas com os objetivos de desenvolvimento sustentável. Na prática, isso ajuda líderes e empresas a escolher fornecedores sustentáveis, fornecendo sugestões para melhorar o desempenho dos fornecedores em termos de sustentabilidade. Também contribui para reduzir os riscos de gestão e de contaminação microbiológica na cadeia de suprimentos de carne, reduzindo problemas de saúde pública causados pelo consumo de carne deteriorada; e diminuindo a poluição causada pelos fornecedores, resultando em um sistema de produção de carne mais limpo.

Muitos estudos têm sido desenvolvidos com o apoio de ferramentas de neurociências para análise de aspectos comportamentais. No entanto, há uma lacuna no que tange ao uso de neurociências em métodos de decisão multicritério (MCDM/A). Motivado por isso, o presente estudo objetiva investigar o comportamento dos decisores durante a análise na avaliação holística do Sistema de Apoio à Decisão (SAD) do FITradeoff por meio da visualização gráfica e tabular. Para isso, foi conduzido um estudo exploratório, por meio de dados de três experimentos e, com auxílio da ferramenta Eye-Tracking, foi possível capturar dados dos movimentos oculares dos participantes. Adicionalmente, desenhos de Áreas de Interesse (AOI’s) foram realizados visando obter métricas para investigar o comportamento do decisor nesse processo de decisão, tais como Time to First Fixation – TFF, Fixation Duration – FD, Previsão de Escolha e Análise Pupilométrica. Os resultados indicaram que os critérios vistos primeiramente tendem a ser os critérios laterais-esquerdos (critérios 1 e 2), além de possuírem a maior duração de fixação, e os critérios vistos por último tendem a ser os critérios laterais-direitos, ou seja, a visualização tende a seguir na posição da lateral esquerda para lateral direita, confirmando que a distribuição dos pesos da esquerda para a direita está adequada. Os dados das AOI’s indicaram ainda, por meio da métrica Previsão de Escolha, que a duração da fixação não tem efeito a jusante na escolha final do decisor, ou seja, fixar o olhar por mais tempo em uma alternativa não fez o decisor escolhê-la, assim sendo, outras variáveis precisam ser analisadas quanto ao seu papel na previsão da escolha do decisor em investigações futuras. Os resultados dos picos de dilatação da pupila, sugerem um aumento na fadiga mental associado a tarefa de Seleção a partir da diminuição do pico de dilatação da pupila nessa etapa e maior nível de atenção e engajamento na tarefa de Eliminação. Além disso, para todas as combinações de critérios, os gráficos de barras obtiveram maiores valores médios de dilatação da pupila e uma sugestão de tendência do emprego de maior nível de atenção para as análises de visualizações com pesos diferentes, talvez pela dificuldade maior quando comparado a pesos iguais. Diante do exposto, foi possível observar padrões de comportamento usuais para melhoramento da relação analista-decisor, bem como sugerir novas investigações futuras.

Métodos de apoio à decisão são desenvolvidos para oferecer suporte à resolução de problemas multicritério, fornecendo uma abordagem estruturada com importante desempenho na execução das decisões organizacionais. O esforço cognitivo pode ser entendido como a capacidade de variar a profundidade de envolvimento com uma tarefa cognitiva e pode influenciar uma série de processos cognitivos fundamentais, incluindo memória de trabalho, controle cognitivo e tomada de decisão. O objetivo deste trabalho é, a partir de resultados gerados por experimentos comportamentais em decisão, avaliar o esforço cognitivo dos participantes para expressar suas preferências em dois momentos distintos: na elicitação de preferências com o procedimento Tradeoff e com o método FITradeoff. Com o apoio de ferramentas da abordagem de Neurociência em Decisão, dados neurofisiológicos correlacionados com esforço mental foram coletados através dos sinais do Eletroencefalograma (EEG). O estudo comparativo desses dados gerou diversas análises, como exemplo, o índice de engajamento POPE Index. Os resultados das análises podem indicar um aumento do envolvimento com a tarefa e uma redução do esforço cognitivo ao realizar a elicitação com o método FITradeoff e auxiliam a compreensão dos fatores que afetam a tomada de decisão, especialmente decisões organizacionais que podem gerar impactos ambientais, sociais e econômicos. Além de sugerir, com base nos resultados, melhorias para o desenho do Sistema de Apoio à Decisão (SAD) do FITradeoff, bem como oportunizar importante contribuição para o analista no processo de assessoria ao decisor.

A gerência de projetos tem passado por mudanças significativas ao longo dos últimos anos, necessitando que o gestor de projetos deve mudar sua visão sobre o projeto, passando a gerenciar além do tempo, custo e qualidade, o gestor deve preocupar-se com o gerenciamento das partes interessadas. Essa temática quando relacionada com projetos de construção, se torna ainda mais necessária, já que em projetos de engenharia civil não há um interesse nas partes interessadas, e com o advento da plataforma BIM, qual existe uma forma de utilizar essa metodologia, faz-se necessário que essa temática seja desenvolvida. Partes interessadas de um projeto, são todos os atores que estão envolvidos diretamente ou indiretamente no projeto e todos aqueles que serão afetados pela execução do projeto. Como o uso da plataforma BIM está cada vez maior, a forma de projetar, executar e gerenciar têm sofrido mudanças. Na plataforma BIM, além de suas várias dimensões existentes atualmente e que ainda podem vir a surgir, a plataforma permite que ocorra a integração, acesso e envio de informações para as partes interessadas, de forma que todos sejam informados com aquilo que corresponde ao seu nível de informação necessária. Para o presente estudo, foi realizado um estudo de caso único, para acompanhar e compreender como ocorre o processo de implementação do BIM em uma construtora no estado de Alagoas, buscando analisar os procedimentos de implementação, como as partes interessadas foram processadas, se foram consultadas, como ocorreu o processo como um todo e aferir o nível de satisfação da organização com a plataforma. Verificou-se que o processo de implementação do BIM na organização, não seguiu os procedimentos recomendados na literatura e não houve treinamento da equipe. Surgindo assim problemas na implementação que vai contra ao que o BIM propõe. Como resultado, elaborou-se uma proposta de implementação da plataforma BIM acompanhado de procedimentos de gerenciamento das partes interessadas, através de um fluxograma, sugerindo como o processo pode ser realizado de forma a obter sucesso na implementação do BIM e ainda obter sucesso na inserção das partes interessadas no projeto.

O grande desafio da indústria de parques eólicos offshore para se tornar rentável é a redução dos altos custos associados ao seu funcionamento. Nesse contexto, os custos de manutenção e operação (O&M) tem um grande impacto nos custos da indústria, representando em média 25% do custo de ciclo de vida de um sistema offshore. Desta forma, uma das estratégias mais eficazes para atingir a otimização da O&M é a partir do roteamento das ações de manutenção promovida pelo deslocamento de navios. Com isso, este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um modelo matemático, fundamentado em modelos clássicos da literatura, capaz de otimizar o roteamento das ações de manutenção de uma frota de navios em parques eólicos offshore a partir da minimização dos custos de deslocamento, de downtime e de penalidades. Além disso, o modelo considera políticas de manutenção corretiva e preventiva, além de parâmetros de capacidade, demanda e tempo. Para resolução desse problema em tempo polinomial é necessário a aplicação de algoritmos aproximados. Desses, destaca-se a metaheurística híbrida GRASP + Busca Tabu por ser capaz de visitar diferentes vizinhanças a partir de uma solução inicial viável e retornar soluções próximas da ótima global. Por fim, instâncias inspiradas em contextos reais foram aplicadas. Pelo exposto, o modelo matemático proposto e a metaheurística desenvolvida foram capazes de encontrar o ótimo global para instâncias de validação. Enquanto que para instâncias maiores o algoritmo se mostrou aplicável e robusto uma vez que retornou valores coerentes e com desvios-padrão relativamente baixos. O desenvolvimento deste trabalho resultou em positivo impacto econômico, social e ambiental.

No contexto da manutenção diariamente os executores se deparam com as demandas de atividades decorrentes do plano de manutenção, solicitações de manutenção corretiva e eventualmente outros serviços que podem surgir.  Devido ao surgimento dessas demandas diárias, as atividades necessitam passar por um processo de seleção com o intuito de definir as demandas que são relevantes e prioritárias levando em consideração os objetivos da organização. A questão principal está em volta do processo de priorização, uma vez que existem alguns fatores a serem considerados para a sua realização. Geralmente a priorização das atividades de manutenção de ativos ocorre de forma empírica e com isso surge a necessidade de identificar métodos que possam auxiliar nesse quesito, para isso o presente trabalho faz uso da abordagem de decisão multicritério para viabilizar melhores resultados e auxílio a tomada de decisão considerando os objetivos e metas das organizações. O trabalho apresenta a estruturação de dois modelos multicritério para o problema de priorização de atividades de manutenção corretivas e preventivas em ativos físicos a partir do procedimento contendo doze etapas estabelecido por de Almeida (2013). O primeiro modelo proposto busca priorizar atividades corretivas com intuito de obter um ranking contendo as atividades priorizadas de forma decrescente, para tal foi utilizado o método multicritério FITradeoff. O segundo modelo aborda a priorização do conjunto de atividades corretivas e preventivas com o intuito de obter um portfólio contendo as atividades priorizadas, para este segundo caso foi utilizado o método multicritério PROMETHEE. Os modelos foram aplicados em duas empresas diferentes localizadas no estado de Pernambuco. A empresa de aplicação do primeiro modelo está inserida no contexto logístico, realizando transportes de mercadorias diversas para os estados do Brasil. O segundo modelo foi aplicado em uma empresa do setor industrial, contexto mais comum quanto a práticas de manutenção. Os modelos propostos motivam a melhoria da gestão de ativos, com isso obter maior vantagem competitiva, melhor aproveitamento dos recursos, apoio a tomada de decisão e melhoria do processo a partir da priorização adequada das atividades.

Um modelo de decisão multicritério possui aspectos matemáticos bem definidos, no entanto, aspectos comportamentais relacionados ao inconsciente humano e vivências individuais do decisor, durante o procedimento de elicitação de preferências, não são considerados. Nesse contexto, o presente estudo explorou, com o auxílio do eletroencefalograma (EEG), os aspectos cognitivos e comportamentais ao longo das etapas do procedimento do Sistema de Apoio a Decisão do Tradeoff, comparando a atividade cerebral dos sujeitos quando estavam fazendo a elicitação, com a atividade cerebral de quando foram submetidos a realizar operações matemáticas, captando o esforço cognitivo, e quando visualizavam diferentes clipes musicais, captando atividades cerebrais de associação intuitiva. Para a análise de dados, utilizou-se o teste t para comparar as amostras par a par, a Função Assimetria Frontal Alfa, que capta o engajamento na tarefa e a Função Pope que analisa o engajamento cognitivo, além disso, complementou-se cada análise com o estudo da Função Shift, no qual gera gráficos com inferenciais estatísticos robustos. O resultado da análise estatística sugere que a primeira etapa do tradeoff, a bisseção, é a que exige o maior esforço cognitivo por parte do decisor, além disso, são perceptíveis sinais de associação intuitiva durante o procedimento, indicando cansaço e dispersão mental. Já as análises de engajamento sugerem que os decisores tinham baixo engajamento na tarefa e um engajamento cognitivo semelhante a assistir um clipe musical, sendo sugestivo de que os tomadores de decisão estariam fazendo a elicitação de forma mais automática e menos consciente, podendo ser justificativa para o alto índice de inconsistências inerentes ao procedimento. Dessa forma, como conclusão, pode-se relacionar atividades de cálculo e música com etapas do Sistema de Apoio a Decisão (SAD) do Tradeoff, identificando o esforço cognitivo inerente ao processo, bem como um estado de decisões mais automáticas do decisor, além disso, foi possível extrair insights e contribuições para obter resultados mais consistentes na elicitação, a partir de orientações focadas ao decisor, ao analista e melhorias no SAD.

A conjuntura atual da Indústria da Construção Civil (ICC) é caracterizada pela ascensão das ferramentas digitais, restrições de recursos e busca por eficiência na construção impulsionando a adoção da tecnologia BIM (Building Information Modeling). No contexto brasileiro, a obrigatoriedade legal de aplicar a tecnologia em projetos públicos atua como propulsor no desempenho da gestão pública. Paralelamente, o processo de transição interno para incorporar o BIM clama pelo desenvolvimento e pela implantação de novas práticas de gestão dos projetos que se adequem às características da nova tecnologia, sendo as metodologias ágeis muito recomendadas pela literatura. Considerando o investimento de recursos necessário para suportar a implantação do BIM na organização, uma definição clara e estruturada das funcionalidades que irá implementar corresponde a uma das soluções encontradas, proporcionam a tomada de decisão informada quanto a aplicação do recurso público. Desse modo, este trabalho propõe a aplicação, da abordagem Value Focused Thinking (VFT) de forma a esclarecer os objetivos do decisor em promover a implantação integrada das metodologias ágeis e tecnologia BIM na gestão pública. A aplicação da abordagem foi realizada em uma instituição executiva do estado de Pernambuco. Como resultados do estudo de caso conduzido foi possível identificar: objetivo estratégico; direcionador da decisão; objetivos fundamentais; objetivos meios; e a rede meio-fim de objetivos. Possibilitando retratar o contexto de decisão e os possíveis caminhos ao alcance dos objetivos fundamentais. Com base na interpretação da rede de objetivos, a partir de observações e interações com o decisor, foi possível ainda atribuir o programa de necessidades geral que fornece direcionamento à construção de um plano de implantação e subsidia a tomada de decisão

A segurança pública é um problema crescente nas cidades no mundo todo, sendo necessário avaliar constantemente as taxas de criminalidade e implementar ações que possam efetivamente melhorar a sensação de insegurança da sociedade como um todo, bem como mitigar os problemas gerados nesta área. Neste cenário, as cidades inteligentes e sustentáveis surgiram para apoiar estes processos de transformação, buscando soluções para os impasses de diversos âmbitos, melhorando a oferta de serviços e a qualidade de vida dos cidadãos. Porém, questões de segurança pública acabam por ser negligenciadas. Neste tocante, este estudo objetivou apresentar um modelo de decisão em grupo, com o intuito de avaliar e sugerir melhorias em segurança pública para cidades inteligentes e sustentáveis. Para tanto, atuou-se com três decisores, sendo estes, representantes da Polícia Civil, Polícia Federal e Polícia Militar. Posto isto, inicialmente o problema de pesquisa foi concebido com o apoio de dois métodos de estruturação de problemas. Em seguida, as preferências individuais foram avaliadas com um método de decisão multicritério, resultando em três rankings de alternativas. Em sequência, um framework de votação foi aplicado, com o propósito de agregar as preferências dos decisores e encontrar um resultado global. Assim sendo, foi possível analisar indicadores, avaliar as particularidades de cada instituição policial, sugerir ações de transformação na área, e, acima de tudo, promover e disseminar o conceito de cidades inteligentes, sustentáveis e seguras.

Atualmente, um dos principais desafios das empresas é o de serem resilientes a contextos dinâmicos. E sendo a tomada de decisão um processo cognitivo essencial ao ser humano, com o avanço de estudos na área, diferentes modelos têm surgido para auxiliar na interpretação de problemas de decisão multicritério, onde uma das mais recentes melhorias nos modelos matemáticos MCDM/A trata do uso de informações parciais sobre os julgamentos de preferências do decisor no momento da elicitação. O Método FITradeoff, por exemplo, é um método MAVT, de racionalidade compensatória, que abrange a visão de elicitação flexível com uso de informações parciais. Todavia, na tentativa de simplificação do procedimento de elicitação, diversos métodos aditivos simplificam essa avaliação considerando somente formas lineares das funções valor marginal de critérios, na etapa de avaliação intracritério. Desta forma, o presente trabalho busca desenvolver um procedimento de elicitação de preferências para a etapa de avaliação intracritério do método FITradeoff, a fim de obter as funções valor marginais não lineares, ao invés de solicitar parâmetros definidos a priori. As etapas executadas no método da bisseção serão utilizadas como base do procedimento proposto, entretanto, fazendo uso de informações parciais. Ao final uma aplicação multicritério prática é apresentada e discutida, seguido das principais considerações sobre os benefícios da melhoria proposta ao método, bem como sugestões para estudos futuros são elencados.

Esta dissertação aborda uma extensão do School Bus Routing Problem (SBRP), que engloba
os subproblemas de localização de pontos de paradas de ônibus, alocação de estudantes aos
pontos de parada selecionados e roteamento de ônibus envolvendo múltiplos períodos (e.g.,
dias) e uma única escola, recentemente introduzido na literatura por Melo e Kramer (2021). O
objetivo consiste em minimizar a distância total percorrida pela frota no conjunto de períodos
analisados, atendendo às restrições de capacidade dos veículos e distância máxima que os
alunos podem caminhar até as paradas. No contexto do Multi-Period School Bus Routing
Problem (MP-SBRP), os estudantes que têm demandas de transporte para (ou de) uma escola
em um subconjunto de períodos devem ser alocados à mesma parada nos períodos em que
possuem demandas. Primeiramente, é apresentado um modelo matemático para o problema
e, em seguida, é proposto um algoritmo baseado nas meta-heurísticas Iterated Local Search
(ILS) e Variable Neighborhood Descent (VND), além de heurísticas de inserção e remoção
de paradas considerando os múltiplos períodos, denominado de Iterated Local Search with
Randomized Variable Neighborhood Descent and Remove (ILS-RVND-R). O algoritmo proposto
foi executado para 95 instâncias do SBRP, propostas por Schittekat et al. (2013), e para 192
instâncias do MP-SBRP obtidas através de uma extensão das instâncias de Schittekat et al. (2013),
mostrando-se capaz de obter um desempenho favorável e com um baixo custo computacional
para ambos os problemas.

A indústria da moda é constituída de variedade, velocidade, dinamismo e complexidade. Atualmente esse tipo de indústria trabalha com o modelo de negócio que tem como foco abastecer lojas de maneira mais rápida e mais frequente. O consumo de roupas e calçados aumentam e o descarte desses produtos crescem na mesma proporção. Para a produção de vestuário milhares de litros de água são utilizados, e o uso da água para a produção de roupas e calçados é proporcionalmente maior do que os benefícios que produzem empregos e salários. Diante desse cenário, esta pesquisa tem como objetivo analisar a percepção dos consumidores sobre a compra e descarte de roupas e calçados fast fashion. A pesquisa utilizou a abordagem qualitativa, em que o pesquisador obtém informações de fenômenos segundo a visão dos indivíduos, e também pode ser classificada como quantitativa, já que houve mensuração de dados e estudos estatísticos. Além disso, o trabalho é de natureza aplicada, já que há uma geração de conhecimentos para a aplicação prática, além de ser exploratória por analisar a ótica que o fenômeno está sendo analisado, e o seu procedimento técnico é do tipo survey. Para a coleta de dados, um questionário com 56 perguntas foi desenvolvido, dividido em sete partes com o intuito de obter as percepções dos clientes em compra e descarte de produtos, além do impacto ao meio ambiente. Foram analisadas as respostas de 484 respondentes, e com isso algumas análises estatísticas foram feitas. Em relação aos resultados, foi possível perceber que os participantes que ganham até 4 salários-mínimos são os que possuem uma certa preferência por lojas/sites fast fashion, o que demonstra o impacto econômico, pois são esses consumidores que acabam popularizando ainda mais a utilização desse serviço. Assim sendo, percebe-se que conhecendo o grau de significância entre as variáveis é possível obter a percepção dos entrevistados em relação a compra e descarte de produtos fast fashion. Através da utilização das técnicas estatísticas nota-se que dependendo do perfil sociodemográfico muitos não aprovam o descarte rápido de roupas e calçados ou poucas pessoas que realizam a coleta seletiva concorda em pagar mais caro por produtos socioambientais. Outro resultado, é que geralmente os que conservam as roupas e calçados tendem a realizar a coleta seletiva de lixo, e os que não fazem a coleta seletiva são influenciadas pela indústria da moda. Diante disso, nota-se que há um impacto ambiental gerado com essas percepções, pois os clientes que conservam roupas e calçados reduzem o descarte desses produtos, entre tanto, os que são influenciados pela moda comprometem o meio ambiente com a compra e descarte rápido de produtos fast fashion.

O derramamento de óleo nas praias do litoral nordestino brasileiro em 2019, pode ser considerado como um dos maiores desastres ambientais na história do Brasil. Esse acontecimento foi inédito no país, devido à grande extensão geográfica e a duração de tempo, com mais de 4.000 quilômetros de extensão da costa alcançada pelo petróleo. Diante desse acidente, impactos ambientais, sociais e econômicos foram sentidos. Embora o óleo não esteja mais atingindo as praias, os reflexos são inevitáveis. No que se refere a área culinária, o consumo de peixes e frutos do mar sofreu uma queda, o que ocasionou diminuição nas vendas tanto para os pescadores como para estabelecimentos que comercializavam esses produtos, como por exemplo, os restaurantes. Diante disso, esta pesquisa tem como objetivo analisar a percepção dos consumidores e empreendedores no consumo de peixes e frutos do mar frente ao derramamento de óleo no litoral do nordeste brasileiro. A pesquisa é de natureza aplicada, já que contempla situações reais e interesse locais, possui uma abordagem quali-quantitativa, pois tem como base a percepção de clientes e empreendedores, subjetiva, e quantitativa, pois ocorreu mensuração e tratamento de dados, e quanto ao seu procedimento técnico é do tipo survey. Para a coleta de dados, dois instrumentos de pesquisas foram elaborados. Para entrevistar os clientes, um questionário composto por 60 questões foi elaborado e obteve 488 respondentes. Também foi criado um roteiro de entrevista, que obteve dados de 15 restaurantes localizados em três estados brasileiros. Para análise dos dados do questionário, foi empregada a análise estatística descritiva para as partes I e II do questionário. Ainda foi aplicado o Modelo de Regressão Logística em algumas variáveis elegíveis ao modelo, composto das partes I, III e IV. Para a entrevista, a análise descritiva para as partes I e II do roteiro da entrevista e a análise qualitativa para as questões abertas. Em relação aos resultados da pesquisa, foi verificada a existência de três grupos, os que consomem somente peixes, os que consomem apenas frutos do mar, e os que consomem ambos, havendo uma convergência nas respostas dos três grupos para a maioria das variáveis. Para o consumo de peixes e frutos do mar em restaurantes, verificou-se que os respondentes não mudaram seus hábitos de consumo frente ao derramamento de óleo. Em relação a entrevista, a percepção é que houveram quedas nas vendas dos pratos à base de peixes e frutos do mar, e em alguns casos, levando ao fechamento do estabelecimento.

O Estado de Pernambuco tem sido destaque nos últimos anos devido à queda na
criminalidade após a implantação do programa Pacto pela Vida. Contudo, o advento da
pandemia de COVID-19 no ano de 2020 gerou uma grave crise socioeconômica a nível
mundial. As medidas restritivas reduziram a circulação de pessoas nas ruas e,
consequentemente, afetaram a atividade criminal. Neste sentido, o presente estudo busca
construir um modelo de apoio a decisão para investigar a vulnerabilidade de uma região da
cidade do Recife, Brasil, a roubos. Para isso, foram combinadas técnicas estatísticas e espaciais
sobre os dados da propagação espacial da COVID-19 e os dados georreferenciados de roubos a
fim de munir o decisor durante a construção de suas preferências. Em um primeiro instante,
explorou-se a situação epidemiológica na cidade do Recife com base na evolução da doença
mês a mês frente às restrições governamentais. Então restringiu-se o estudo a uma fase do início
da pandemia (Abril a Julho de 2020) para o qual há disponibilidade de dados georreferenciados
ao nível de bairros. Inicialmente examinou-se a evolução dos clusters de casos e da taxa de
letalidade em dez datas específicas, acompanhada pela exploração das características
socioeconômicas destes locais por meio de análise de quartis. Como complemento, uma análise
de regressão evidenciou como os serviços essenciais e as características socioeconômicas
conseguiram explicar o número de casos notificados ao longo das dez datas selecionadas. Em
um segundo instante, delimitou-se o estudo de roubos para os bairros de Boa Viagem e Pina
(Recife, Brasil). Investigou-se, então, a evolução dos clusters de roubos nestes bairros em
diferentes divisões temporais antes e durante a pandemia, bem como as características
socioeconômicas destas áreas. Seguiu-se por uma exploração de 37 fatores socioeconômicos e
instalações comerciais com base em análise de quintis, correlação de Pearson e correlação
espacial. Posteriormente foram selecionados cinco meses específicos representativos de
diferentes fases da pandemia para conduzir uma análise de regressão, identificando os
principais preditores. Por fim, construiu-se um modelo multicritério para obter a classificação
dos setores censitários em Boa Viagem e Pina quanto a vulnerabilidade a roubos.
 

O objetivo deste trabalho foi investigar se variações no posicionamento de determinados elementos de design de embalagens afetam de forma inconsciente o comportamento do consumidor. Para isso, foram coletados dados de um experimento que utilizou o Eletroencefalograma (EEG) para captar dados de atividade elétrica cerebral enquanto os participantes eram expostos à estímulos visuais na forma de caixas de pizza congelada. O experimento foi realizado com 50 participantes. As embalagens possuíam quatro elementos de design (imagem do produto, logotipo, sabor e informações adicionais) variando entre os quatro quadrantes da caixa (superior direito, superior esquerdo, inferior direito e inferior esquerdo). A partir dos valores de potência das ondas cerebrais Alpha e Theta, foi possível monitorar os níveis de engajamento e esforço cognitivo dos participantes ao longo do experimento, e, assim, construir o Diagrama Alpha-Theta para identificação quatro tipos de comportamentos possíveis: diligência, envolvimento, relaxamento e indefinição. Os resultados mostraram que as variações no posicionamento dos elementos de design geraram mudanças nos níveis de engajamento e esforço cognitivo dos participantes, e a partir disso, foi possível sugerir uma posição mais adequada para cada elemento. Em uma segunda etapa do experimento foram aplicados questionários para coletar informações pessoais e preferenciais dos participantes. As análises realizadas com essas informações mostraram relação entre os comportamentos observados com informações como sexo, sabor favorito, e frequência de consumo de pizza. Portanto, esta pesquisa pode fornecer insights úteis para a melhoria das estratégias de marketing e desenvolvimento de produtos, impactando de forma social, econômica e ambiental no crescimento e avanço das organizações, visto que as empresas poderão ofertar produtos mais interessantes para seus clientes, alocando de forma mais eficiente seus recursos e reduzindo desperdícios.

Bombas hidráulicas do tipo centrífuga são ativos muito importantes para a operação adequada de redes urbanas de distribuição de água. A operação de bombas hidráulicas chega a ser responsável por cerca de 90% da energia consumida em empresas concessionárias do serviço de abastecimento de água e saneamento. O consumo de energia aumenta com o aumento do nível de deterioração de uma bomba hidráulica, visto que, conforme o sistema se deteriora, é necessária uma potência maior para prover a altura manométrica necessária para uma operação adequada. Para além do consumo crescente de energia com o aumento do nível de deterioração de uma bomba hidráulica, a susceptibilidade destes sistemas a falhas é algo importante a ser considerado, visto que a falha de tais ativos pode ter um impacto negativo na operação da rede de distribuição. Diante disto, o presente trabalho objetivou propor uma política de manutenção baseada na condição de sinais de corrente elétrica de motores de bombas centrífugas utilizadas em sistemas de abastecimento de água. Para tanto, foi elaborado um algoritmo de otimização, construído com vistas a testar a eficiência da política de manutenção proposta neste trabalho por meio da simulação. A política de manutenção, quando bem parametrizada, contribui para minimizar os custos operacionais das bombas (incluindo os custos referentes ao consumo de energia) e garantir um nível apropriado de confiabilidade, propiciando assim um serviço com maior segurança e qualidade.

Esta tese é formada por aplicações estatísticas e de apoio à decisão no contexto do gerenciamento da saúde e das doenças crônicas não-transmissíveis (DCNT), que incluem doenças que não são transmitidas de pessoa para pessoa como hipertensão, diabetes e câncer. Estratégias de análise de dados de limpeza, organização e modelagem de dados foram exploradas para extrair padrões úteis para apoiar a tomada de decisões. Foram utilizados dados de pesquisas transversais de base populacional no Brasil, considerando os suplementos de saúde da Pesquisa Nacional de Domicílios (PNAD) e a Pesquisa Nacional de Saúde (PNS). Inicialmente, foi realizada uma revisão sistemática da literatura resumindo pesquisas anteriores sobre DCNTs no Brasil. A partir daí, investigou-se tendências na prevalência de DCNTs relacionadas à idade e sexo em uma perspectiva temporal mostrando que as DCNTs estão altamente associadas ao envelhecimento. Adicionalmente, em análise multi-período, observase que as mulheres são mais afetadas do que os homens. Além disso, avaliando as DCNTs em uma perspectiva geográfica, a partir da proposta do Índice de Doenças Crônicas (gCDI), detectou-se que o Sul do Brasil concentrou mais doenças crônicas em relação ao Norte. Foi realizada uma análise temporal de multimorbidade, que é a co-ocorrência de duas ou mais doenças crônicas na mesma pessoa. O risco de multimorbidade foi maior para mulheres e analfabetos, aumentando com a idade. Pessoas com múltiplas doenças crônicas consideram sua saúde pior em comparação com pessoas sem doenças crônicas, demonstrando maior necessidade de assistência à saúde e hospitalização. Ao final, foi proposta uma avaliação integrada da saúde a partir de um modelo de decisão de sobreclasificação utilizando múltiplos períodos de tempo, considerando perspectivas objetivas e subjetivas de saúde, que pode ser usado como indicador para acompanhamento da população e para subsidiar estratégias de prevenção ao longo do tempo. Efetivamente, a análise de dados quantitativos em diferentes períodos de tempo pode facilitar a observação de tendências para apoiar a gestão da saúde. As pesquisas da PNAD e da PNS demonstraram ser valiosas fontes de dados sobre doenças crônicas no Brasil. Uma melhor compreensão dos padrões de saúde pode ajudar os formuladores de políticas a melhorar as ações preventivas em situações epidêmicas que afetam significativamente grupos de pessoas com condições crônicas e multimorbidade.

A adaptação urbana implica no combate aos efeitos multifacetados do clima e exigem que gestores públicos proponham uma ampla agenda entre instituições técnico-científicas públicas e privadas, a fim de tomar decisões preventivas, eficientes e inovadoras em relação à ocorrência de inundações. Nesse contexto, este trabalho contribui com o estado-da-arte ao propor modelos de priorização de risco de inundação em áreas urbanas segundo uma abordagem multicritério. Para tanto, a tese explora a modelagem multidimensional para apoiar o processo decisório inserindo as preferências do decisor, em termos de utilidade esperada (EU), com o uso da Teoria da Utilidade Multi-Atributo (MAUT), Análise da Decisão e avanços metodológicos importantes na área. Em meio a fatores ambientais, financeiros, humanos, de mobilidade e sociais, os modelos tratam da avaliação de riscos combinando as fontes de perigo e suas consequências com EU sob uma perspectiva estacionária a curto e longo prazo. Em contraponto a isto, esta tese também propôs um novo método multicritério para inserir a dependência temporal à modelagem baseada em EU no MAUT tradicional. Intitulado NSMAUT, o novo método introduz o fenômeno da impaciência pelo decisor ao julgar, em termos de utilidade, sua preferência pelo recebimento de consequências em um estado futuro, com auxílio de técnicas de previsão climática e demográfica. Para tanto, as aplicações numéricas deste trabalho foram desenvolvidas pelo Sistema de Apoio a Decisão (SAD) desenvolvido como resultado deste trabalho. O SAD explora ferramentas estatísticas com análise de sensibilidade, de georreferenciamento e de visualização gráfica para fornecer ao decisor uma ampla gama de informações para que o decisor fundamente com credibilidade suas decisões estratégicas. Consequentemente, as contribuições exploradas nesta tese têm o potencial de aprimorar não apenas os impactos financeiros (guiando a alocação de recursos financeiros adequadamente para financiar medidas de adaptação), mas também implicações sociais e ambientais, uma vez que os resultados compartilham evidências importantes que apoiam os stakeholders no combate às desigualdades sociais e degradação ambiental a partir de políticas de adaptação urbana sob efeitos climáticos e de urbanização. Embora os modelos propostos tenham perspectivas diferentes em relação ao mesmo problema, os modelos são complementares, compartilham insights úteis e podem ser utilizados em um contexto prático baseado nas necessidades e limitações locais, sendo replicáveis a qualquer espaço urbano.

Vazamentos de óleo estão entre os mais indesejáveis eventos que podem ocorrer em ambientes
costeiros por causa de seu perigo substancial, com consequências ambientais, sociais e
econômicas. Em geral um framework de risco envolve prevenção. Monitoramento, detecção e
mitigação dos danos. A respeito da detecção, a rápida identificação de um vazamento de óleo é
essencial para a mitigação dos problemas, que geralmente fomenta o uso de procedimentos
automáticos. Usualmente, a detecção automática de vazamento de óleo envolve imagens de
radar, visão computacional, e técnicas de aprendizado de máquina para classificar as imagens.
Neste trabalho, um novo método de extração de características em imagens baseado na
distribuição probabilística q-Exponencial, chamado de q-EFE, está sendo proposto. Esse
modelo probabilístico é adequado para explicar valores extremos atípicos de variáveis de
interesse, e.g., valores de pixels, uma vez que ele tem comportamento power-law. A parte do
q-EFE é combinada com métodos de machine learning para compreender uma metodologia de
visão computacional para classificar automaticamente imagens como “com vazamento de óleo”
ou “sem vazamento de óleo”. Consequentemente, este trabalho propõe uma nova metodologia
de detecção automática de vazamento de óleo que usa o q-EFE para identificar rapidamente
vazamentos de óleo em imagens de radar. Foi utilizado um conjunto de dados composto por
1112 imagens geradas pelo Synthethic Aperture Radar (SAR) para validar a metodologia
proposta. Considerando a extração de características proposta que é baseada na distribuição qexponencial,
os métodos de Aprendizado de Máquina e as arquiteturas dos modelos de
Aprendizado Profundo testados, os modelos Support Vector Machine e Extreme Gradient
Boosting (XGB) superaram os modelos deep learning e as técnicas de Local Binary Pattern
(LBP) e Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) para os maiores tamanhos de conjunto de
dados.

A construção civil é considerada uma indústria de importância econômica, ambiental e social para a sociedade. Entretanto, é considerado um setor que causa impactos negativos ao meio ambiente e que possui uma dificuldade em relação a integração dos stakeholders nos projetos. Neste sentido, a fim de gerar melhorarias para a indústria da construção, se faz necessário o envolvimento dos stakeholders para alcançar o sucesso do projeto, direcionando as questões dos requisitos da sustentabilidade, ou seja, questões ambientais, sociais e econômicas. Portanto, este trabalho realizou uma revisão sistemática da literatura (RSL) na área nos últimos 20 anos, que resultou em 105 artigos. Foi revelado que os principais stakeholders são governo e proprietários, entretanto órgãos ambientais não estão presentes significativamente nos estudos. O modelo de parceria público privado foi o mais abordado e a maior dificuldade em implementar projetos sustentáveis está relacionado às questões ambientais e sociais. A revisão serviu como base de dados e na definição do gap de pesquisa: falta de estudos sobre sistemáticas de engajamento dos stakeholders na implementação de projetos sustentáveis. Diante deste contexto, este trabalho se propõe a fornecer uma sistemática com quatro fases, que apresenta diretrizes aos stakeholders em projetos públicos e sugere o uso da metodologia de análise de redes sociais (ARS), a qual visa evidenciar a influência dos stakeholders e requisitos sustentáveis associados. Assim, foi possível validar a sistemática, por meio de duas aplicações, no Estado de Alagoas e no Estado do Piauí. De acordo com a percepção da sustentabilidade, cada aplicação evidenciou diretrizes distintas, porém foi possível comprovar que os especialistas em gestão, governos, sociedade civil e autoridades ambientais são considerados os mais relevantes em obra pública, entretanto, os pesquisadores possuem pouca influência nas decisões das obras. Em relação aos requisitos sustentáveis foi evidenciado que a eficiência energética, redução de carga ambiental, redução de gases poluentes, custo benefícios, conforto, bem-estar e valores políticos foram considerados os mais influentes. Entretanto, o requisito social relacionado a ação de ressocialização foi avaliado como o mais crítico, necessitando de ações políticas para o seu envolvimento nos projetos. Finalmente, o trabalho evidenciou que se faz necessário a implementação de uma sistemática em obras públicas a fim de fornecer diretrizes às partes interessadas no desenvolvimento de projetos sustentáveis.

A Análise de Riscos (RA) é essencial para a prevenção e mitigação de potenciais eventos de risco, porém há vários desafios relacionados à execução da análise. Por exemplo, relatórios de acidentes, são fontes úteis de informação para apoiar os especialistas de segurança a propor medidas preventivas/mitigativas das causas acidentais ocupacionais identificadas. Porém, a falta de detalhes e a baixa qualidade dos relatórios podem limitar a sua utilidade. Além disso, a qualidade da Análise Quantitativa de Risco (QRA) depende fortemente da identificação de todos os potenciais perigos com consequências graves, relacionados à operação do sistema industrial, o que consome uma quantidade considerável de tempo e esforço. Nesse contexto, o Processamento de Linguagem Natural (NLP) pode ser útil pois pode ser aplicado para extrair, organizar e classificar a informação do texto. Embora vários estudos tenham contribuído para o avanço da RA, a maior parte dos estudos que aplicam NLP à RA foca principalmente na identificação automática de padrões a partir de dados reativos, tais como relatórios de acidentes, e não consideram a qualidade da informação contida nestes documentos. Além disso, diferentes formas de dados de texto armazenam conhecimento relevante sobre os sistemas industriais e seus respectivos riscos, especialmente dados proativos, como documentos resultantes de estudos preliminares de riscos, e a adoção desses dados poderia apoiar estudos de risco preventivos. Por isso, esta tese apresenta uma metodologia baseada em NLP para (i) dar suporte ao diagnóstico da qualidade do conteúdo de e a compreensão de relatórios de acidentes e (ii) outra metodologia para identificar características de risco a partir de documentos para apoiar a fase inicial da QRA. Primeiro, analisamos um conjunto de relatórios de acidentes de uma empresa hidroelétrica através de diferentes abordagens de NLP. As saídas dos modelos nos permitiram identificar problemas nos relatórios de acidentes e propor melhorias. Assim, mostramos a importância da cultura de segurança da empresa para manter o técnico de segurança envolvido na construção cuidadosa de uma base de dados de acidentes. Em seguida, mostramos que informação contida em estudos de risco prévios de uma refinaria de petróleo pode ser reutilizada para treinar modelos para identificar diferentes características de risco. Logo a metodologia proposta pode auxiliar os analistas de risco na fase inicial da QRA na identificação e avaliação de possíveis perigos associados a operação de um sistema industrial.

A tecnologia de energia solar tem avançado rapidamente, a cada ano, novas classificações e
estimativas de capacidade de produção são alcançadas. Neste cenário, o Brasil é um dos países
com maior potencial para a geração de energia fotovoltaica. A conversão direta da radiação
solar, através de painéis e módulos, além de ser uma maneira limpa, renovável e sustentável de
gerar eletricidade é uma grande impulsionadora de criação de empregos, melhorias
tecnológicas, geração de novos conhecimentos e inovação para as empresas e a população.
Nesse contexto, um dos principais problemas encontrados diz respeito a conflitos entre
prossumidores e a agência reguladora do setor. Com isso em mente, o objetivo deste estudo é
lançar luz e sugerir procedimentos para a resolução do conflito entre proprietários de tecnologia
fotovoltaica e a agência reguladora de o setor elétrico brasileiro (ANEEL), através da aplicação
de ferramentas destinadas a analisar e resolver conflitos. A aplicação desses mecanismos
possibilitou analisar e adquirir maior conhecimento sobre o problema central, junto com suas
principais causas e consequências para, logo após, ser realizada a aplicação do Modelo Gráfico
para Resolução de Conflitos (GMCR) com auxílio do software GMCR +. A disputa envolve
dois atores e uma questão central: o possível fim dos incentivos ao desenvolvimento da energia
fotovoltaica no Brasil, pela ANEEL, e as desvantagens que causaria àqueles que já haviam
investido nela. Foram traçadas opções de ações e estimadas preferências para cada DM e, com
isso, foram encontrados conceitos de solução para o conflito. Além disso, uma análise inversa
foi realizada para identificar como melhores resultados poderiam ser alcançados. Ao final,
foram geradas recomendações de ações que poderiam levar o conflito a um encerramento, além
de demonstrar a aplicabilidade do modelo gráfico na análise de um conflito do mundo real, sua
utilidade como uma ferramenta estratégica auxiliadora na tomada de decisão e a apresentação
de ideias para trabalhos futuros envolvendo esse tema.

A tomada de decisão em ambientes organizacionais é bastante complexa, envolve inúmeras variáveis e é afetado por diferentes tipos de incertezas. A busca de soluções que orientem esse processo é vital para a solidez e sobrevivência em longo prazo das organizações financeiras bem como das associações comerciais, sendo necessário aplicar ferramentas de auxílio a decisão que sustentem suas atividades. Cabe, então, as organizações buscarem soluções que agreguem valor às operações de tomada de decisão e direcionem os esforços dos decisores em busca de ações mais assertivas, vinculadas aos objetivos estratégicos, aumentado o comprometimento, dando segurança e fazendo-os refletirem sobre as consequências dessas ações. Nesse sentido, dois estudos de casos foram realizados: o primeiro estudou o processo de decisão de liberação de crédito em uma organização financeira cooperativa; e o segundo abordou o processo de decisão em uma Associação Comercial. Para o primeiro estudo de caso, foram propostos dois modelos de decisão: Modelo de estruturação de problemas para tomada de decisão em organização financeira e Modelo de classificação para concessão de crédito em organizações financeiras. Para o segundo estudo de caso, foi proposto um modelo de estruturação de problemas para tomada de decisão em Associação Comercial. Nesses estudos de caso, ficam evidentes a falta de um processo de decisão estruturado que leve a uma análise alinhada aos objetivos estratégicos do negócio. Assim, este trabalho propõe um modelo integrado de decisão em grupo que vincule a estruturação do problema aos objetivos estratégicos organizacionais, a fim de verificar com mais clareza as incertezas do processo e auxiliar os decisores na provisão de informação e permitir uma visão ampla e sistêmica vinculada aos objetivos organizacionais direcionando um modelo de classificação para tomada de decisão. Para tanto, este modelo integrado envolve o processo de estruturação de problemas, baseado na Strategic Choice Approach (SCA), a vinculação com a estratégia organizacional e utilização do método multicritério Electre TRI-B. As contribuições desse modelo são a sistematização do processo, a redução na incerteza dos decisores, coibindo o surgimento de grupos informais e interferência externa no processo de decisão.

Muitas interações sociais podem ser modeladas por redes, em que atores sociais são
representados por nós e suas relações por arestas. Pesquisadores, ao longo dos anos, têm utilizado
a análise de redes sociais (SNA, do termo em inglês) para estudar a estrutura topológica da rede e
entender padrões relacionais. Existem várias medidas de centralidade na literatura, com critérios
diferentes que definem quais nós são mais centrais. Além disso, diversos estudos buscam
entender como se formam as estruturas das redes. Mais recentemente, estudiosos incluíram
na SNA os atributos dos atores na busca por uma melhor compreensão, uma vez que esses
atributos podem influenciar a forma como as relações ocorrem e, consequentemente, afetar
a estrutura da rede. Esta tese de doutorado, ao explorar lacunas existentes na literatura, tem
como objetivo contribuir para o avanço desse campo de estudo, propondo novas métricas: (i)
considerando os caminhos geodésicos entre pares de nós, propõe-se uma medida generalizada,
chamada de centralidade de média-p, dependendo do valor dado ao parâmetro p, várias medidas
de centralidade são obtidas; (ii) propõe-se duas medidas de centralidade, baseadas na lei da
gravidade, em que a força dos atributos dos nós é combinada com a força das relações entre
eles, a medida principal é chamada de centralidade disruptiva de energia; (iii) para explorar
a formação de redes, propõe-se duas medidas que generalizam o índice EI, uma medida de
homofilia. Uma pode ser aplicado em caso de grupos disjuntos e não-disjuntos e a outra, mais
completa, também explora o caso de grupos fuzzy. Consideramos diversas redes para testar
o uso dessas métricas: (i) a centralidade de média-p foi aplicada em uma rede de coautoria e
uma rede de transporte; (ii) a centralidade disruptiva de energia foi aplicada em duas redes de
criminalidade; (iii) as duas medidas que generalizam o índice EI foram aplicadas em uma rede
de coautoria e em uma rede de comércio internacional. Dentre os melhores resultados obtidos
podemos destacar: (i) a centralidade de média-p mostrou que os nós mais centrais, definidos por
valores negativos de p, estão mais próximos dos nós com maior capacidade de disseminação,
definida pelo modelo SIR; a centralidade disruptiva de energia, quando utilizada como método
de ataque, foi a estratégia mais eficiente, proporcionando maior dano à rede do que outras
medidas de centralidade analisadas; (iii) o índice EI conseguiu explorar a formação das redes
em casos de grupos não-disjuntos e também de grupos Fuzzy, comprovando a generalização das
medidas. Portanto, as métricas propostas neste trabalho fortalecem a SNA unificando métricas
de centralidade existentes, incorporando atributos dos nós em métricas de SNA e estendendo o
escopo de estudos de homofilia para tipos mais gerais de grupos.

O bom desempenho dos sistemas produtivos durante a operação é dependente da adoção de uma estratégia adequada de manutenção. Nesse sentido, operação e manutenção devem estar alinhadas. Apesar de ser comum intercalar janelas de operação e manutenção do sistema, é notório que as organizações priorizam a operação. Limitações nos recursos organizacionais e a dependência entre os componentes do sistema impõem dificuldades extras ao planejamento da manutenção. Nesse contexto, utilizam-se modelos matemáticos para balizar as decisões de manutenção. Os modelos de Manutenção Seletiva se enquadram nessa proposta. Apesar desses modelos serem explorados na literatura há algum tempo, ainda há oportunidades para aprimoramento; principalmente, no que diz respeito à integração a outros níveis/categorias de planejamento organizacional. Isso constitui o objetivo geral deste trabalho. Neste sentido, desenvolveram-se modelos que integram o problema de manutenção seletiva ao problema de disponibilização do orçamento de manutenção. Esses modelos ainda captam os desvios entre a condição de operação dos sistemas produtivos e a condição de projeto. Também foi dedicado tempo à modelagem da qualidade das ações imperfeitas e à análise da eficiência do uso dessa categoria de intervenção quanto ao consumo de recursos e promoção de sustentabilidade ambiental. Nessa perspectiva, também se desenvolveram modelos para o planejamento da manutenção a curto prazo. Nesse sentido, considerou-se a dependência econômica entre os componentes do sistema e se propôs um indicador de desempenho com potenciais ganhos para o planejamento a longo prazo (também obtido por meio de modelo). Nos dois contextos, desenvolveu-se um algoritmo para planejamento e resolveram-se exemplos numéricos.