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.

O atual cenário global, marcado por escassez de recursos, incertezas e desafios na gestão de múltiplos critérios, frequentemente está associado à complexidade da seleção de portfólios de projetos. A geração eficiente de portfólios que otimizem o uso de recursos e alcancem os objetivos estratégicos é uma tarefa complexa. Este trabalho apresenta uma nova proposta para o método flexível e interativo FITradeoff na análise de decisão de portfólio, com uso de informações parciais sobre as preferências dos decisores. Neste contexto, duas abordagens foram propostas. A primeira envolve a geração explícita de portfólios, enquanto a segunda utiliza metaheurísticas para otimizar o processo de geração de portfólios. A primeira abordagem proposta utiliza especificamente o conceito de portfólios c-ótimos e estratégias de refinamento de viabilidade e eficiência durante o processo de geração de um portfólio, procurando manter tanto o esforço computacional quanto o cognitivo dentro de limites razoáveis. Essa tese também propõe uma metaheurística para reduzir o espaço de soluções ao gerar portfólios de projetos viáveis e eficientes incorporando as preferências do tomador de decisões. A abordagem do FITradeoff para portfólio combinatório é incorporada a um Sistema de Apoio à Decisão (SAD). A capacidade de operar via SAD, desenvolvido como parte integrante desta tese, destaca-se como uma contribuição significativa, proporcionando uma implementação prática dos métodos propostos. Os resultados compartilham evidências relevantes, demonstrando que, computacionalmente, o uso dos métodos propostos apresenta bom desempenho tanto em termos de minimizar o esforço computacional quanto em reduzir o esforço cognitivo exigido do tomador de decisão. Embora as duas abordagens propostas abordem a problemática da geração de portfólios a partir de perspectivas distintas, essas abordagens se complementam, proporcionando insights que podem ser integrados para diferentes contextos, sendo flexíveis e permitindo a replicação em situações diversas. Essa sinergia entre as abordagens oferece uma estrutura abrangente que pode ser aplicada de maneira eficaz em situações práticas, consolidando assim a utilidade e a adaptabilidade desses modelos para a resolução do problema de portfólios de projetos.

Este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema de apoio a decisão (SAD) web-based para construção de modelos de decisão multicritério, a fim de facilitar e, em determinados casos, possibilitar a estruturação de problemas. O SAD é baseado no Framework de 12 etapas, em que a fase preliminar corresponde desde a contextualização do problema até o desenvolvimento da matriz de consequências. Assim, a utilização de um sistema que auxilie nesta fase garante que o projeto seja melhor contextualizado, descrito e detalhado, aumentando as chances de sucesso na tomada de decisão. Além disso, ao analisar os resultados obtidos com o uso da ferramenta, pode-se verificar que ela direciona o decisor ao longo das etapas, permitindo o refinamento sucessivo do modelo. Em outras palavras, é possível voltar às etapas anteriores a fim de se conseguir um melhor resultado nas etapas seguintes. O referido sistema foi aplicado em um caso já aprovado em simpósio nacional a fim de demonstrar o seu fluxo de funcionamento e gerar insights de melhorias de usabilidade. Por fim, um grupo de usuários foi submetido a um estudo comportamental, com o objetivo de mapear lacunas no processo e garantir melhorias na estruturação e resolução de problemas.

Esta pesquisa propõe o desenvolvimento de um modelo multicritério de classificação com a utilização de informação parcial a respeito das preferências do decisor para o estabelecimento dos pesos dos critérios. Para isso, o estudo baseia-se no método multicritério PROMETHEE-ROC, que utiliza o procedimento de pesos substitutos Rank-Order Centroid (ROC), para a atribuição do valor do peso dos critérios. A classificação das alternativas pelo modelo proposto ocorrerá através de uma sistemática atribuição de alternativas em categorias pré-definidas, baseadas em regras de decisão/atribuição. A ilustração do modelo proposto é apresentada através da classificação de municípios da região do semiárido do Rio Grande do Norte para proporcionar o desenvolvimento de estratégias de combate à seca. Os resultados da aplicação foram considerados satisfatórios para tratamento de problemas complexos e com múltiplos critérios, desde que o decisor envolvido apresente a racionalidade não compensatória sobre a avaliação das alternativas. Ademais, a utilização de informações parciais para a definição da importância dos critérios, bem como a sistematização da atribuição de alternativas em categorias pré-definidas, pode ser considerada uma importante contribuição para a literatura em problemas de classificação.

Nos métodos MCDM/A de agregação a critério único de síntese, a avaliação intracritério é responsável por definir a função valor que representa o desempenho dos critérios com base nos interesses do decisor. No entanto, vários métodos simplificam a elicitação de preferências dessa avaliação assumindo a linearidade da função para todos os critérios do problema, por meio de um processo de normalização simples. Inserido no contexto de métodos de agregação a critério único de síntese encontra-se o método FITradeoff no escopo da Teoria do Valor Multiatributo (MAVT), este método baseia-se no procedimento de elicitação tradicional Tradeoff e permite realizar a elicitação das preferências do decisor de maneira flexível, utilizando de informação parcial, exigindo assim menos esforço cognitivo do decisor no processo de elicitação, permitindo funções valor não lineares em sua estrutura. Mas, não apresenta um procedimento para elicitação de preferências na etapa de avaliação destas funções. Desta forma, o presente trabalho desenvolveu um procedimento de elicitação de preferências para a etapa de avaliação intracritério do método FITradeoff baseado no método da bisseção fazendo uso de informações parciais, para critérios discretos e contínuos. O procedimento é apresentado e aplicado no problema de seleção de fornecedores no processo licitatório na modalidade pregão de um órgão público. Para esse problema foi construído um modelo de decisão com base no framework de 12 etapas proposto por De Almeida (2013) combinado ao método Value-Focused Thinking (VFT) proposto por Keeney (1992). Assim, a nova abordagem proposta para elicitar funções valor de critérios, na etapa de avaliação intracritério, apresentou bom desempenho, permitindo que seus comportamentos fossem extraídos e proporcionando mais um recurso ao método FITradeoff.

A tuberculose (TB) é uma doença causada por sete espécies do Complexo Mycobacterium tuberculosis (CMtb), que pode acometer humanos e outros animais, possui tríade epidemiológica, e cujos fatores socioeconômicos são decisivos no seu tratamento. De acordo com o Boletim Epidemiológico da Secretaria de Vigilância em Saúde do Brasil de 2022, foi observada uma queda na incidência de novos casos e inalterados os casos de mortalidade entre 2020 e 2021, porém destaca-se piora em indicadores de cura, de Tratamento Diretamente Observado (TDO) e abandono, especialmente nos casos de maior vulnerabilidade socioeconômica. Cabe aos municípios gerir os programas de controle da doença com base nas normas do Plano Nacional de Controle da Tuberculose (PNCT) e adequá-los à realidade local existente, especialmente no que diz respeito ao tratamento supervisionado. A Organização Mundial de Saúde (OMS) redefiniu uma lista de 30 países prioritários na luta contra essa doença com base no período de 2016 a 2020, incluindo o Brasil em duas categorias, considerando desafios para a segunda fase do Plano devido ao insucesso com relação a algumas metas propostas na primeira fase. Assim, esta pesquisa propõe realizar um levantamento de barreiras no controle da TB e aplicar o método DEMATEL para identificar relações causais entre elas. Salienta-se também que esse método fornece um ranking das barreiras de acordo com seus graus de prioridade no direcionamento das ações de acordo com a opinião de especialistas. Para lidar com as incertezas inerentes a contextos complexos como este, a teoria dos números Grey será combinada com o DEMATEL para formar uma abordagem híbrida. Após aplicação do método com quatro especialistas, foi percebida análise concordante entre os mesmos por meio do cálculo da distância euclidiana e, portanto, realizada a agregação de opiniões para discutir as barreiras mais críticas no controle da doença segundo uma perspectiva global. De posse da classificação das barreiras e da análise do diagrama de relações entre as barreiras, foi possível visualizar pontos estratégicos e uma relação de trade-off entre as três barreiras a serem priorizadas segundo os valores de efeito líquido e importância global, são elas: B5 (má implementação do PNCT), B8 (sub investimento) e B11 (desconhecimento sobre a infecção). A decisão a ser tomada deve então seguir um direcionamento de influenciar uma maior quantidade de barreiras de efeito (escolha de B8) ou influenciar menos barreiras, porém prevendo uma maior eficácia (escolha de B5 ou B11).

A tomada de decisão sobre localização de instalações é considerada um dos fatores chave
para o sucesso das empresas de modo geral, podendo gerar resultados como abertura de novos
mercados, redução de custo, aumento de vendas e ainda fortalecer a sua posição competitiva.
Todavia, decisões desse tipo são consideradas complexas por envolverem múltiplos objetivos
conflitantes entre si, de modo que é difícil considerar todos os fatores inerentes a cada decisão
específica sem o uso de algum método de estruturação de problemas. O processo de decisão
para localização empresarial também se caracteriza pelo envolvimento direto de múltiplos
atores. Sendo assim, este trabalho propõe um modelo multicritério para resolver um problema
de localização de instalações em uma empresa do setor alimentar no contexto de múltiplos
decisores, utilizando a abordagem do método Value-Focused Thinking (VFT) para estruturar o
problema de decisão integrando a um framework para construção de modelos de decisão com
doze etapas proposto por De Almeida (2013) e o uso do método multicritério FITradeoff para
modelagem de preferências. O FITradeoff é um método interativo e flexível necessitando
apenas de informações parciais que exige um menor esforço cognitivo do decisor baseado em
um procedimento com forte estrutura axiomática, sendo esse um fator de destaque. Outra
vantagem é a possibilidade de combinar dois paradigmas para modelagem de preferências,
sendo eles: a elicitação por decomposição e a avaliação holística, tornando o processo ainda
mais rápido. Neste trabalho, foram encontrados nove critérios para avaliar oito prédios passíveis
de aluguel na cidade. A elicitação de preferências se deu através do sistema de apoio a decisão
(SAD) do método FITradeoff com auxílio de um analista experiente em tomada de decisão
multicritério. Os decisores, proprietários da empresa, conseguiram estruturar o problema de
forma conjunta, listando todos os seus objetivos de forma exaustiva. Diante disso, os decisores
estabeleceram nove critérios para avaliar oito alternativas. Como resultado, o ranking das
alternativas de cada um dos decisores foi confrontado em um processo de consenso. A solução
foi aceita pelos empresários e está em fase de implementação. Este trabalho também traz
insights dos decisores quanto à aplicabilidade e uso dos métodos, bem como algumas sugestões
para melhorias futuras. Impactos econômicos que merecem destaque foi a redução de tempo
para tomada de decisão e a redução de custo para a empresa com a implementação do modelo,
possibilitando uma decisão que atende aos objetivos estabelecidos.

O presente trabalho surge com o objetivo de tornar o processo de obtenção de preferências
dos decisores (DMs) mais eficiente, de forma a contribuir com decisões mais assertivas e com
menor esforço cognitivo, segundo o método de priorização de opções e o modelo de grafos para
resolução de conflitos (GMCR). Partindo deste princípio, nesta pesquisa desenvolveu-se duas
propostas metodológicas a fim de tornar os resultados decorrentes das modelagens do conflito
mais consistentes, a partir das declarações de preferências expressas pelos DMs. Inicialmente,
buscou-se implementar uma avaliação de múltiplos critérios dentro do método de priorização
de opções, com a finalidade de ter respostas mais satisfatórias para os conflitos, em virtude de
levar em consideração diferentes contextos da problemática a partir do uso de critérios. Esta
proposta foi aplicada em um conflito de TI. Posteriormente, desenvolveu-se um novo formato
metodológico para trabalhar com a priorização de opções, com o intuito de dividi-la em etapas,
pois para conflitos com um grande número de opções, fica cognitivamente difícil para o DM
estabelecer uma ordenação das suas declarações de preferências eficientemente. A partir disso,
esta pesquisa propõe uma priorização das opções por etapas, onde os DMs considerarão nas
etapas iniciais as opções mais prioritárias para eles negociarem, sendo que, em cada etapa as
primeiras opções vão liderando o ranking, e as etapas seguintes vão se reconectando através
dos equilíbrios sugeridos em cada fase. Esta proposta foi aplicada em um conflito de crise
hídrica Por último, neste trabalho realizou-se a modelagem de um conflito relacionado com a
preservação de espécies aquáticas nativas em período de reprodução frente a prática da pesca
predatória por pescadores. Os resultados apresentaram rankings de preferências e sugestões
de equilíbrios mais consistentes, além de contribuir com um menor esforço cognitivo para os
DMs. Portanto, esta pesquisa pode contribuir significativamente para o processo decisório,
com a tomada de decisões mais estruturadas, pela qual pode resultar em diversos impactos,
neste caso: sociais, econômico, político e ambiental, com a adoção de ações que possam
refletir as reais demandas requeridas por órgãos públicos ou privados, através da inclusão de
diferentes cenários (critérios) na modelagem do conflito analisado e resolução de conflitos mais
complexos por etapas, resultando na escolha de ações mais satisfatórias pelos gestores.

A seguinte pesquisa trata de um problema de otimização de gestão de caixa com base em dados de um banco peruano, propondo um modelo matemático que permite que o dinheiro seja distribuído de forma eficiente para abastecer seus diversos centros de distribuição (e.g., caixas eletrônicos (ATMs), agências e retailers) de acordo com o tipo de moeda (nacionais ou estrangeiros), com o objetivo de satisfazer a demanda do cliente. O objetivo do seguinte trabalho de pesquisa é resolver um problema de transferência e transporte de valores, que consiste em determinar os valores das cédulas de dinheiro (por tipo de nota) que devem ser enviadas a cada cidade do Peru (seja por meio de transporte aéreo ou terrestre, vindo de outra cidade, ou por operações de retiro ou depósito do dinheiro por meio do banco central de reservas), de forma que a demanda diária prevista para cada cidade seja atendida e o custo total de operação e estocagem seja minimizado. Este trabalho será realizado por meio de uma proposta de modelo de programação linear inteira mista multi-período e multi-commodity que incorporara os diferentes custos envolvidos no processo, definindo os valores necessários para abastecer os diversos centros de distribuição que o banco possui. Em nível nacional, por sua vez, será escolhida a melhor operação e o valor preciso para poder realizar a transferência de dinheiro.

The decision-making process is an inherent task for human beings, and since all choices and
actions are based on preferences, decisions are naturally made. However, there are more complex
decisions that require the use of a Multiple Criteria Decision Making/ Analysis (MCDM/A).
This thesis presents a collection of articles based on the use of statistical, optimization, and multicriteria
methods for spatial decision-making. Initially, a systematic literature review of learning
models in MCDM/A was proposed, and an inclination towards studies of recommendation
systems and evaluation of interactions between criteria was identified. Also, it was found
that the analysis criteria were often restricted to one database, potentially compromising the
understanding of preferences. Thus, considering the use of multiple databases, methodologies
for spatial attractiveness, connectivity, and vulnerability analysis are proposed. In Chapter 4,
attractiveness is presented according to people’s perspectives, and by recognizing the factors
of importance, it is possible to identify popular demands for urban planning. The goal was
to consider administrative policies as well as the physical aspects of a region, as result is was
possible to classify regions in attractiveness levels. In Chapter 5, the novelty concerns the
relationship between regions regarding the presence of logistics terminals in terms of coverage
area and flows between terminals, improving the regional perception of connectivity as the
network of goods and people gains space and could be analyzed in the context of competitiveness.
The result is the ranking of connectivity of regions. In Chapter 6, a multi-methodology framework
is developed regarding public security in urban planning. The goal concerns the use of multiple
databases and tools for spatial, statistical, and decision analysis for a better understanding of
vulnerability issues. It was possible to classify the regions in levels of vulnerability. In Chapter
7, the issue was to understand the preferences in crime occurrences, and a strong relation was
found between the preferences of attractiveness and connectivity with robberies.

O gás natural desempenha um papel importante como uma fonte de transição energética.
Associado ao uso do gás natural, evidencia-se o cuidado com o desenvolvimento dos sistemas
de transporte dessa substância, principalmente os gasodutos. A respeito disso, as
transportadoras enfrentam desafios significativos em termos de infraestrutura, gestão de riscos
e eficiência operacional. Portanto, esse trabalho pretende contribuir no processo de decisão
quanto ao gerenciamento de riscos para gasodutos de gás natural, tornando-o mais explícito,
racional e estruturado. Em outras palavras, é oportuno considerar uma avaliação envolvendo
múltiplas dimensões de consequência pelas quais os gasodutos estão sujeitos. Para tanto, a tese
explora uma avaliação de risco multidimensional (baseada na Teoria da Utilidade e na Teoria
da Decisão) capaz de agregar as probabilidades, os valores das consequências e as preferências
do gestor da transportadora de gás, diante desse cenário de múltiplas dimensões. Além disso,
esse trabalho direciona de forma eficiente o foco de mitigação dos riscos. Para tanto utiliza-se
de uma abordagem de portfólio, para apoiar a seleção estratégica de trechos mais críticos do
gasoduto. Nesse sentido, o novo modelo permite que as transportadoras lidem com o dilema de
investir na mitigação dos riscos ao longo do gasoduto sem exceder os recursos organizacionais,
garantindo a continuidade do fornecimento do gás natural e a segurança de suas operações.
Alguns estudos recomendam o uso de modelos aditivos e programação matemática
(considerando a transformação da escala intervalar), para resolução de problemas desse gênero
(portfólio). No entanto, tal abordagem é inadequada quando a modelagem se baseia na Teoria
da Utilidade (devido a estrutura axiomática). Em decorrência desse impasse, esta tese introduz
um algoritmo de enumeração implícita para lidar com a seleção de portfólio quando a escala
intervalar é a única forma de mensuração. Uma aplicação numérica foi realizada para validar o
modelo proposto, bem como uma investigação sólida e abrangente da sensibilidade do modelo.
Os resultados mostram a credibilidade do modelo proposto na identificação dos trechos mais
críticos do gasoduto. Consequentemente, os gestores podem se beneficiar das informações do
modelo para orientar a tomada de decisões estratégicas, contribuindo para a redução de custos,
aumento da segurança, melhoria da eficiência operacional, minimização de impactos sociais e
ambientais, e fortalecimento da reputação da empresa.

Com cada vez mais produtos nas gôndolas dos mercados e a abertura de diversos empreendimentos de produtos alimentícios torna cada vez mais importante compreender o que o consumidor busca com o objetivo de tornar esse conhecimento mais disseminado este trabalho foi proposto a fim de avaliar a percepção de importância dos fatores de um produto alimentício a partir da visão do fornecedor, do consumidor pré e pós-pandemia da covid-19. Para tanto foi utilizada a survey como método de pesquisa pela facilidade em ouvir um grande número de participantes. O objeto de estudo foi a pizza, separada em três formas de consumo: pizza congelada, pizza de entrega, pizza de restaurante. O questionário era dividido em três setores que avaliaram o perfil, o comportamento e as preferências do consumidor. Primeiramente os fornecedores assinalaram o que eles achavam ser importantes para seu consumidor, depois o questionário foi realizado com consumidores do produto, antes da pandemia da covid-19 com 1185 respondentes, e depois, com a reabertura de restaurantes, 802 respostas. A partir da comparação dos achados foi possível notar que os fornecedores não conhecem tão bem seus consumidores o que pode levar a insatisfação e diminuição na fidelidade do cliente. Além disso, foi possível observar que o padrão de consumo alterou após a pandemia da covid-19 com um aumento significativo na compra por produtos de entrega e diminuição em idas a restaurantes. Outro fator importante foi a diferença de satisfação dos consumidores que diminuíram para todos os tipos de consumo, mostrando que o consumidor se tornou mais exigente ou os fornecedores baixaram o nível da qualidade do produto. Em relação a percepção da importância dos fatores foi possível analisar o aumento da importância de fatores relacionados a saúde, peso, e produtos mais naturais, além disso o fator preço e conveniência se tornaram mais relevantes para produtos de entrega e congelados. Além disso, o fator preço se tornou mais importante para o produto consumido em restaurante. Com este trabalho, portanto, foi possível auxiliar fornecedores de pizza a criarem produtos mais atraentes aos consumidores aumentando assim as vendas e otimizando a lucratividade do negócio. Além disso, com uma melhor compreensão da necessidade do consumidor é possível melhorar a gestão de resíduos, impactando também a diminuição dos gastos com resíduos, melhorando a gestão ambiental do negócio. Ademais, de posse dos resultados, é possível observar que com a pandemia da covid-19 não houve só um impacto econômico, mas também social com o aumento das compras de entrega, e consequente diminuição no consumo fora de
casa. Também foi observado que a satisfação dos clientes diminuiu significativamente trazendo à tona uma maior exigência do consumidor. Com este trabalho foi possível observar o impacto da pandemia da covid-19 em um setor do mercado alimentício, foi importante compreender como os consumidores se adaptaram e responderam às mudanças e restrições impostas. Estudos sobre isso podem fornecer informações valiosas para lidar com futuras crises e garantir a lucratividade de fornecedores mesmo em tempos de crise.

Drawing on the literature concerning the contingency theory, maturity models, enterprise
risk management and the fuzzy set theory, this thesis proposes a new maturity model to
assess risk management (RM) implementation in Brazilian public organisations. In this
sense, three main studies are presented. The first one explores RM implementation in
Brazil through the support of government policymakers in 6 Brazilian states. Qualitative
content analysis provides evidence that the policymakers employ strategies to approach
public organisations with the aim to operationalise RM as contingent variables are
perceived. These strategies are expected to attenuate the difficulties in progressing RM
maturity due to some generally weak support from public top managers. The second study
investigates which attributes and contingent factors are crucial to develop a public sector
RM maturity model. Accordingly, a path of multivariate statistical techniques (CATPCA,
K-modes, and multinomial logistic regression analysis) was used to analyse the data
collected from 330 survey responses. Results reveal that 12 statistically significant
variables explain 5 different levels of public sector RM maturity. The third study is a
complement to the second one and proposes the PRisk-MM, a public sector RM maturity
model that contains 5 levels of maturity and 23 maturity attributes related to 15
dimensions. The model was elaborated following the scientific rigour found in the
literature on maturity models, being divided into 2 main phases: the development of the
model and its validation in 3 public organisations of one state government. The
assessment procedure of the model uses triangular fuzzy numbers to better treat the
subjectivity and ambiguity of human judgement when analysing maturity dimensions and
their attributes. This thesis has important practical implications as it demonstrates that
RM is not always easily implemented in the public context, and higher levels of RM
maturity are difficult to achieve. Therefore, the PRisk-MM was developed as a
government tool that policymakers can use to assess the public organisations’ maturity
status and compare their performance in implementing RM. Moreover, the PRisk-MM is
adaptive to governments’ contexts and, once applied, presents prescriptions on what
organisations must do to develop their RM practices.

Este trabalho propõe uma abordagem para lidar com problemas de tomada de decisão multicritério em que os critérios são estruturados hierarquicamente, no Flexible and Interactive Tradeoff (FITradeoff). Essa abordagem utiliza informações parciais de preferências fornecidas pelo decisor, com base em um processo estruturado no âmbito da teoria do valor multatributo, para elicitação dos valores das constantes de escala. A abordagem é apresentada para as problemáticas de escolha e ordenação e será incorporada ao método FITradeoff que é baseado no procedimento do tradeoff tradicional, axiomaticamente robusto. A definição dessa abordagem é feita através do desenvolvimento de dois modelos matemáticos que serão comparados para verificar a similaridade entre os mesmos e a eficácia na resolução de problemas com critérios hierárquicos. Além disso, novos conceitos de hierarquia são incorporados aos modelos e duas heurísticas de questionamento são comparadas para verificar em qual delas se encontra a solução do problema após menos perguntas respondidas, visando diminuir o esforço cognitivo do decisor. Os modelos se distinguem pois um deles utiliza pesos ROC (Rank-Order Centroid) para determinação dos pesos dos critérios de nível superior e no outro o valor desses pesos não são conhecidos. Por fim, a comparação entre os dois modelos é realizada através da execução de uma simulação. Os resultados obtidos mostraram que os modelos são capazes de solucionar problemas com critérios hierarquicamente estruturados e que, uma nova heurística foi necessária para a melhor adequação da abordagem. Além disso, se destacou que o número de questionamentos realizados ao decisor é influenciado pelo número de famílias, distribuição de pesos dos critérios de nível inferior, número de critérios de nível inferior e número de alternativas.

Industrial accidents, such as toxic spills, have caused catastrophic damage to ecological environments (animals and plants), so that an effective method to assess ecological risks has been demanded. The high number of vessels, including oil tankers that circulate the globe, along with extreme events such as storms and tropical besides cyclones due to global warming, increase the risk of potential oil spills affect oceanic islands. In Brazil, the Fernando de Noronha Archipelago (FNA) has a Conservation Unit’s status, protecting endemic species and maintaining a healthy island ecosystem. Moreover, the consequences of a spill can be even aggravated since FNA lacks infrastructure and mitigation plans for such accidents. The methodology used to quantify such risks is based on stochastic population modeling and can consider extreme and rare events, such as oil spills. It considers both the event’s frequency of occurrence and the magnitude of the adverse ecological effects, capable of quantifying ecological risks as a probability of extinction (or decline) of a given species representative of the ecosystem. It can also predict populations’ responses to toxic exposure via population-level endpoints such as abundance. Other models are integrated into the assessment: (i) oil spill simulation to compute the oil concentration reaching FNA, and (ii) the Bayesian Population Variability Analysis, to estimate the accidents frequency occurrence from databases and expert opinions. Then, we can assess the ecological risks of such accidents and summarize these results in risk categories to be easily communicated to the general public. Finally, the risk results would provide relevant information that will aid decision-makers in avoiding such a disastrous event and/or mitigating its impacts.

O planejamento das atividades de manutenção é uma ferramenta essencial para auxiliar os gestores na definição e programação das ações de manutenção. Na prática, sua implementação leva ao estabelecimento de políticas de manutenção, definindo os níveis de cada ação, frequência e otimização dos recursos associados. Uma vez definido o plano de manutenção, durante sua execução, pode ocorrer eventos, tais como falha de equipamentos que resulte em uma intervenção corretiva, implicando no replanejamento das atividades programadas. Neste contexto, um cronograma dinâmico de manutenção considera estes eventos coexistentes, devido o funcionamento constante da produção, ao atualizar as datas das atividades por meio da introdução de novas informações no sistema durante a sua execução. Ao considerar essas variações, é possível evitar paradas e atividades de manutenção desnecessárias, proporcionando economia total de custos associados às atividades de manutenção. Este trabalho apresenta um modelo dinâmico para apoiar a tomada de decisão dos gestores sobre o cronograma de atividades de manutenção, onde atualizações são feitas à medida que novas informações são inseridas ao longo de sua execução, aproveitando as oportunidades de manutenção. Foi realizada uma revisão da literatura sobre os modelos de manutenção existentes, com o intuito de fundamentar a estruturação do modelo proposto e a construção do cronograma dinâmico, o qual foi validado a partir da aplicação em uma indústria de cloro e derivados. Como resultado do estudo de caso, foi possível observar uma redução de 71% nas paradas programadas e 25% nas paradas da planta. O modelo proposto apresentou uma abordagem inovadora permitindo ajustar o cronograma das atividades conforme novos eventos ocorrem ao longo de sua execução. Trata-se de uma ferramenta capaz de auxiliar os gestores em seus processos de tomada de decisão, gerando um impacto econômico nas organizações devido à redução do tempo de improdutividade do sistema e atividades de manutenção preventivas em excesso.

This dissertation deals with the maintenance optimization problem in a multi-component
system, which should undergo maintenance actions between two consecutive missions,
preparing itself for the next mission. Due to time, budget and resource limitations, just a
subset of components and actions should be selected. Most of the existing models do not
tackle complex systems or, when they address this kind of system, they consider only one
objective to be optimized. Therefore, this work proposes a new non-linear binary model that
models the bi-Objective Selective Maintenance and Repairperson Assignment Problem on k- out-of-n complex systems (bi-OSMRAP:k-out-of-n). Its modeling is discussed, and three
algorithms are proposed for the problem solving: a full enumeration algorithm, a
metaheuristic and a matheuristic. Both approximated algorithms are based on the Adaptive
Variable Neighborhood Search. A sensitive analysis was conducted to understand the
problem behavior. Two instances were tested, one from the literature and an artificial instance.
Both approximated algorithms were solid and provided reasonable solutions, achieving more
than 65% optimization when we hypothesized that the decision-maker does not prefer one
objective over the other.

O método FITradeoff é um método usado para elicitar constantes de escala em problemas de tomada de decisão multicritério no contexto da Multi-Attribute Value Teory (MAVT). Este método permite que os decisores expressem preferências durante a elicitação por decomposição e a avaliação holística. Durante a avaliação holística, visualizações gráficas e tabulares são apresentadas para representar os problemas de decisão. Nesse contexto, este estudo é realizado para investigar como os decisores selecionam a melhor alternativa nessas visualizações e como eles eliminam a pior alternativa fazendo uso das visualizações gráficas. Assim, um experimento de neurociência foi construído para investigar o processo de decisão cognitiva durante as fases de seleção versus eliminação, utilizando duas ferramentas de Neurociência, o Eye-tracking e o Eletroencefalograma (EEG). O Sistema de Apoio à Decisão (SAD) FITradeoff permite que os decisores selecionem a melhor alternativa nessas visualizações, mas não é possível eliminar a pior alternativa. Portanto, o objetivo deste experimento é investigar o processo de decisão de eliminação a fim de aprimorar o método FITradeoff. No total, quarenta e quatro volutários participaram do experimento, que aconteceu no laboratório NSID da Universidade Federal de Pernambuco, Recife, Brasil. Portanto, a partir dos resultados encontrados, foi possível gerar insights para o analista no processo de assessoria ao(s) decisor(es) e aprimorar o desenho do SAD do método FITradeoff.

Sistemas complexos operam sob condições de risco, fator que reque uma abordagem adequada para apoiar o planejamento da manutenção, de maneira a se voltar para o gerenciamento do risco desses sistemas em múltiplas dimensões. Adicionalmente, muitas vezes a arquitetura do sistema de produção, as condições de operação ou mesmo os padrões de trabalho podem impor alguns dificuldade para a inspeção e manutenção dos componentes de um sistema. Neste sentido, esta pesquisa propõe uma metodologia para apoiar o planejamento de manutenção de componentes de sistemas complexos, avaliando as suas criticidades. A metodologia está envolva de uma abordagem multicritério para apoiar a classificação do nível de criticada em cada componente do sistema, considerando os impactos que os eventos de falha podem ter em múltiplas dimensões, senda esta: financeira, humana, ambiental e operacional.

Este trabalho propõe uma análise do protocolo de elicitação de preferências para negociação com múltiplas questões com base no método FITradeoff para a problemática de ordenação proposto por Frej et al. (2019a). No contexto deste estudo, será possível analisar as principais vantagens do método FITradeoff para a elicitação de constantes de escala das questões no modelo aditivo, bem como a convergência de negociações bilaterais através de simulações de problemas hipotéticos web-based. Outra contribuição deste trabalho é apresentar uma nova plataforma de negociação eletrônica que operacionaliza o protocolo de elicitação de preferências, pois em muitas situações, as negociações ocorrem de maneira não estruturada, como também o tempo e região geográfica podem ser fatores limitantes para os negociadores, tornando necessário o uso de recursos baseados na web. Uma discussão sobre a usabilidade da plataforma nas simulações também é apresentada, onde é possível observar aspectos interessantes, como o fato do negociador possuir a flexibilidade de fazer a qualquer momento uma oferta para a sua contraparte com base no ranking obtido do método FITradeoff para ordenação, além de, poder fazer em paralelo, a elicitação de preferências. Assim, observa-se que o método FITradeoff para negociação demonstra ser robusto, ao passo de permitir aos negociadores um processo de elicitação estruturado que demanda menos esforço cognitivo e tempo, como também acordos eficientes.

Neste trabalho, o modelo de decisão para problemas de classificação que implementa o método FITradeoff é melhorado com a introdução de duas novas etapas: a elicitação dos perfis do problema de classificação, e a análise de sensibilidade do resultado final do modelo. A etapa de elicitação dos perfis preenche uma lacuna do modelo, que requer o fornecimento direto e sem referências dos valores que definem as classes em que as alternativas serão agrupadas. Esta elicitação consiste no fornecimento dos valores com base em duas alternativas hipotéticas, a solução ideal e a NADIR, que constituem a melhor e a pior solução possíveis para o problema de decisão. Além disso, a elicitação pode ser feita segundo uma escala de razão ou uma escala intervalar, sendo facultado ao decisor escolher qual escala utilizar. A segunda melhoria proposta consiste em avaliar a robustez da classificação obtida, analisando o quão sensível é o resultado em relação a variações nos dados de entrada por meio de simulações de Monte Carlo. O modelo pode ter sua robustez analisada em relação aos dados de desempenho das alternativas ou aos dados de perfis obtidos através da etapa de elicitação de perfis. O resultado desta etapa é o índice de robustez associado à classificação de cada alternativa, definido como a proporção de cenários em que a classificação não se alteraria. O modelo resultante destas melhorias é aplicado a um problema de classificação de fornecedores a fim de demonstrar a aplicabilidade do modelo.

As decisões fazem parte do dia a dia das pessoas, empresas e organizações, existindo vários aspectos conscientes e inconscientes que podem exercer influência em tais decisões. Dessa forma, a neurociência e suas ferramentas, surgem como um poderoso recurso na busca de insights acerca de fatores internos e externos ao processo decisório, contribuindo também no aprimoramento de métodos multicritério de apoio a decisão. Devido a isto, o objetivo desta dissertação é realizar um estudo comparativo entre as etapas do Sistema de Apoio à Decisão SAD associado ao método FITradeoff com atividades de cálculo (esforço cognitivo) e música (respostas mais automáticas), visando adquirir novos conhecimentos acerca das relações e semelhanças entre os contextos analisados. Para tanto, um Eletroencefalograma (EEG), foi usado para registrar as ondas cerebrais de 36 alunos de graduação e pós-graduação em engenharia de produção da Universidade Federal de Pernambuco – UFPE, os quais desenvolveram, cada um, seu próprio problema de decisão. Todos os experimentos foram realizados no laboratório NSID (NeuroScience for Information and Decision Laboratory) e os dados foram fornecidos para este estudo, caracterizando uma pesquisa documental. Para as análises, foi utilizada a banda de frequência Theta, a Assimetria Frontal Alfa e o Índice de Engajamento Pope, sendo feitas avaliações estatísticas de Test T, função shift e assimetria, a fim de comparar os blocos de dados deste estudo de forma analítica e obter informações. Então, com a realização das análises, foram encontradas informações relevantes acerca do processo de elicitação de preferências com o FITradeoff, possibilitando assim, a aquisição de insights e recomendações de melhorias para o sistema. Com isso, na primeira etapa considerada (ordenação das constantes de escala), foi observada uma grande semelhança desta com as atividades de música. Já nas análises da etapa de exploração do espaço de consequências, inserida no SAD para fins de experimento, foram encontradas poucas informações, porém, destaca-se a necessidade de aumentar o engajamento do Decisor durante execução desta etapa, visto que, nas análises do índice de engajamento Pope, esta etapa obteve valores menores que as demais. Agora, no que se refere a terceira etapa, a elicitação flexível do FITradeoff, foi encontrado com os resultados, que esta etapa se aproxima mais em termos de atividades cerebrais, das atividades de cálculo. Tal resultado sugere um estado de maior esforço cognitivo durante essa etapa, desejável, a fim de gerar respostas por parte do Decisor, condizentes com suas reais preferências. Ressalta-se, entretanto, que, em situações nas quais muitas perguntas
eventualmente sejam feitas pelo SAD, maior suporte deve ser dado ao Decisor, tendo em vista a manutenção desse estado e evitando o estresse. Por fim, é importante destacar que o desenvolvimento desta pesquisa consegue contribuir de forma relevante com os estudos na área de decisão multicritério, concebendo valiosos insights para o aperfeiçoamento do FITradeoff, sendo possível expandir os conhecimentos aqui para outros contextos, mostrando que a neurociência pode ajudar de fato nas melhorias de métodos multicritério.

O Método FITradeoff consiste em uma abordagem multicritério com elicitação de preferência interativa e flexível, requerendo apenas informação parcial do tomador de decisão. Esse método está implementado em um Sistema de Apoio à Decisão (SAD), o qual está em constante atualização para melhoria e conforto de interação com o decisor. Dessa forma, essa pesquisa visa investigar os aspectos cognitivos dos decisores quando realizam o processo de elicitação por decomposição no SAD FITradeoff. Para isso, um experimento neurocientífico foi conduzido com 57 participantes, usando Eye-tracking, para investigar o nível de atenção e o padrão de comportamento em relação ao desenho e localização dos elementos no SAD. Os participantes aplicaram seus respectivos problemas de decisão, possibilitando a extração dos dados de duração da fixação para cada etapa e subetapa do processo de tomada de decisão. Esses dados foram analisados por meio de estatísticas descritivas e inferenciais para gerar recomendações e melhorias no design do SAD para tornar o processo de tomada de decisão o mais eficaz e confortável possível. Essas análises também podem auxiliar outros SADs com o mesmo objetivo em relação ao método FITradeoff.

O tema remuneração variável tem sido foco de várias discussões nos âmbitos acadêmico
e corporativo nos últimos anos embasadas no argumento de que as relações positivas com os
empregados podem ser consideradas como fonte de vantagem competitiva para as empresas.
Neste contexto, a escolha do tipo de remuneração é uma das etapas mais críticas e sensíveis de
um negócio, uma vez que os conflitos relacionados a má distribuição de recompensas podem
ocasionar diversos gargalos, como a baixa produtividade e a perda de motivação dos
colaboradores, desta forma, é importante elaborar um método que possa reduzir estas
divergências. Este trabalho busca desenvolver uma metodologia, através da teoria dos jogos,
mais precisamente utilizando o valor de Shapley afim de obter níveis de recompensas, por meio
de coalizões, que estimule uma boa performance para maximizar a produtividade. Para tanto, é
necessário atender aos seguintes objetivos específicos: Identificar os principais estudos e
conceitos sobre o tema, analisar os dados que permitam o desenvolvimento do método, validar
o método por meio de modelagem e simulação computacional, aplicar o modelo em um caso
real no setor logístico e por fim, analisar os resultados obtidos. Realiza-se, então, a pesquisa
bibliográfica desenvolvida principalmente a partir de estudos já elaborados, formado por
artigos, teses, dissertações e livros. Posteriormente, foi realizado a revisão da literatura onde
foram apresentados trabalhos associados tanto à teoria dos jogos na logística como também do
valor de Shapley na logística e então, evidenciadas as principais aplicações conjuntas destas
competências. Por fim, foi realizado o estudo de caso em uma empresa de distribuição logística
localizada em Caruaru-Pe. Diante disto, constatou-se que a aplicação do valor de Shapley
possibilitou obter níveis de recompensas, onde satisfaz os interesses dos jogadores em que
recebem o valor justo de acordo com sua contribuição na produção, desta forma, o método se
mostrou viável o que impõe a constatação de que estimula os colaboradores a obter uma boa
performance para maximizar a produção.

O problema do corte máximo é um dos problemas de natureza combinatória amplamente abordados na literatura. Neste problema dado um grafo não direcionado e ponderado 𝐺 = (𝑉,𝐴), busca-se particionar o conjunto de vértices em dois subconjuntos, tal que a soma dos pesos das arestas que conectam os dois subconjuntos seja maximizada. Apesar da simplicidade da sua definição, o problema do corte máximo é NP-Completo, sendo classificado também como NP- Difícil, ou seja, uma classe de problemas para a qual, até o momento, não foi definido um método para encontrar uma solução ótima em tempo polinomial de maneira determinística. Para resolver esses problemas com alta complexidade são usadas, na maioria das vezes, abordagens meta-heurísticas. Desta forma, diferente dos algoritmos já propostos na literatura e visando explorar a possibilidade de uma nova abordagem exata, que seja matematicamente interligada, capaz de explorar o espaço de soluções e encontrar a solução ótima para o problema, este estudo propõe um algoritmo de árvore de busca e desenvolve cinco algoritmos meta-heurísticos para solução do problema do max-cut. Esta pesquisa foi dividida em quatro fases: (i) desenvolvimento e implementação da abordagem exata para a solução do problema; (ii) implementação de cinco meta-heurísticas; (iii) execução de experimentos computacionais com diferentes tipos de instâncias de grafos; (iv) realização de análises estatísticas. Os resultados mostraram que para a solução do max-cut os métodos meta-heurísticos já existentes ainda apresentam um melhor trade-off entre encontrar uma boa solução e o tempo necessário para tal, pois, nessa primeira versão do algoritmo Árvore de Busca Binária (ABB), as complexidades ainda são muito elevadas para solucionar instâncias de grafos mais densos. A fim de resolver esse desafio da complexidade são necessárias explorações mais aprofundadas no algoritmo para encontrar um novo critério de contradição, para assim ser viável encontrar a solução ótima do problema em tempos aceitáveis para qualquer grafo.

Os acidentes de trânsito estão entre as principais causas de morte no mundo, sendo responsável
por cerca de 1,35 vítimas fatais por ano, e outros milhares de feridos. Além desses, os distúrbios
psicológicos, congestionamento, interrupção de transporte público e transporte de carga,
sobrecarga nos atendimentos de emergências, comprometimento no abastecimento de pessoas,
são outras consequências que estão associadas a esses eventos. Diante disso, analisar essas
ocorrências é de fundamental importância para entender a dinâmica desses acidentes e
desenvolver políticas mitigadoras para redução desses sinistros. Com base nisso, esse trabalho
propõe um modelo de análise espaço-temporal de acidentes de trânsito, para identificar pontos
críticos de acidentes, entender o padrão dessas ocorrências ao longo do tempo e identificar quais
os fatores contribuem para os sinistros, com base em um conjunto de dados históricos de
acidentes. As informações obtidas com essa aplicação serão essenciais para o desenvolvimento
das medidas de controle. Para isso, o estudo utiliza as abordagens de densidade de Kernel,
autocorrelação espacial global e local para análise espaço-temporal dos acidentes, e assim,
identificar o padrão espaço-temporal. Além disso, o GWR será aplicado para verificar o impacto
de alguns fatores na variação dos acidentes, e por fim, será desenvolvido um modelo de decisão
multicritério para ordenação de hotspots identificados. Como resultado dessa pesquisa, foi
identificado os locais onde possui uma maior densidade de acidentes, e que o padrão espacial
dos acidentes varia com 0 tempo. Além disso, o bairro Centro foi identificado como o local
precário, devendo este ser priorizado nas ações das autoridades de trânsito.

Com o advento da evolução tecnológica, ocorreram inúmeras alterações nos hábitos de consumo da população, caracterizando-a como a sociedade contemporânea que efetua aquisição de modo descontrolado e produz resíduos em intervalo de tempo cada vez mais curto. Desta maneira, este estudo tem como objetivo elaborar um modelo de previsão de geração de lixo eletrônico, monitorando os seguintes itens: ar condicionado split, ar condicionado de janela, DVD e Blu-ray, micro-ondas e televisores, fabricados e vendidos no Brasil. Para isso, foram aplicados modelos de previsões tendo como base séries temporais compostas por dados de 5 anos de cada equipamento. A obtenção do modelo mais adequado para utilização teve o apoio da análise do comportamento da demanda, onde observou-se a presença de tendência e sazonalidade nos dados, propiciando o uso do método de Holt-Winters. Isto posto, as previsões da geração de REEE (Resíduos de Equipamentos Elétricos e Eletrônicos) foram geradas a partir do método Holt-Winters Multiplicativo o qual apresentou melhor desempenho em seus resultados em comparação aos demais, ainda, tais projeções tiveram como base a vida útil dos equipamentos em estudo. Desse modo, esta pesquisa poderá possibilitar um planejamento adequado, tanto por meio das empresas fabricantes de produtos eletroeletrônicos, como também o governo, em relação à política de gerenciamentos dos resíduos, levando em consideração a logística reversa e também pontos de coletas assistidos para efetuação da reciclagem dos componentes dos mesmos.

Os avanços em tecnologias de automação, e avanços nos maquinários de produção tornam os custos de manutenção cada vez mais relevantes em relação aos custos totais nos sistemas de manufatura. Nesse contexto, o desenvolvimento e a redução do custo de implementação de sensores permite a estruturação de sistemas de informação capazes de coletar, armazenar e monitorar evidências acerca da saúde de equipamentos. Em um contexto de Manutenção Baseada na Condição (CBM), o processamento e a análise dos dados provenientes do monitoramento podem direcionar as políticas de manutenção. Neste trabalho, aborda-se a atividade de detecção de anomalia, presente na CBM, em que se identifica se o equipamento está prestes a falhar ou não, sem adentrar nas classificações das causas e modos de falha que levam ao comportamento anômalo. A detecção de anomalia pode ser facilitada por meio de algoritmos de aprendizagem de máquina. Esses modelos podem ser categorizados entre supervisionados e não supervisionados. No primeiro caso, é necessário que os dados (e.g., vibração, temperatura, pressão) estejam associados a uma informação binária ou categórica do funcionamento do equipamento. No entanto, em muitos contextos de manutenção e de sistemas de monitoramento de equipamentos industriais, os dados não são disponibilizados com os valores desses rótulos, ou não estão inteiramente rotulados, ou há dados insuficientes do equipamento em estado falho ou defeituoso. Nesses casos, os algoritmos não supervisionados ou semi-supervisionados podem ser usados como alternativas, visto que não necessitam de uma ‘grande quantidade de dados previamente rotulados. Além do problema relacionado à quantidade de dados rotulados como falhos, o mau funcionamento de sensores é um problema recorrente em contextos reais de manutenção baseada na condição. Surge então a necessidade da construção de modelos de detecção robusta de anomalia, capazes de detectar falhas mesmo na presença de problemas nos dados provenientes do monitoramento, tais como dados faltantes e presença de ruídos. Nesse trabalho, propõe-se uma abordagem envolvendo redes adversariais e autoencoders variacionais para detecção robusta e semi-supervisionada de anomalia. Foram propostas quatro categorias distintas de estruturas de redes neurais: Autoencoder, Autoencoder Variacional, Autoencoder Adversarial e Redes Generativas Adversariais. Os modelos propostos são testados, validados e comparados a partir de três bases de dados com sinais de vibração comumente usada como benchmarking na literatura, os resultados mostram que os modelos de Autoencoder Variacional apresentam os melhores resultados para os modelos em que há uma menor presença de dados faltantes e lidam melhor com os casos de ruído inserido na base de dados. Já para os casos com maior incerteza em relação a dados faltantes, as redes generativas adversariais e variational autoencoder apresentam desempenho superior quando comparadas aos outros modelos de aprendizagem profunda.

O presente trabalho propõe apresentar o desenho e a arquitetura de uma plataforma de negociação eletrônica bilateral com base no uso do método FITradeoff para elicitação de preferências dos negociadores. No contexto de negociação, ainda são muito limitadas as plataformas que conseguem suportar o processo de negociação fazendo uso de informação parcial para captar as preferências dos negociadores até o estabelecimento de um acordo; sendo assim, tal limitação é uma das principais motivações para o desenvolvimento desta pesquisa. Outro ponto crítico importante a ser destacado nas plataformas já existentes apresenta-se no fato de que, apesar de algumas delas utilizarem a abordagem do modelo aditivo para encontrar os scores para os pacotes, a maneira como a elicitação de preferências dos negociadores é realizada para determinar os valores das constantes de escala das questões ainda são associadas a pesos, onde estas, não deveriam refletir grau de importância, logo, torna-se um desafio superar este problema recorrente. Sendo assim, a proposta da plataforma é proporcionar ao usuário a possibilidade de, com o uso de informações parciais, conseguir elicitar suas preferências de modo a encontrar resultados parciais e/ou completos até o estabelecimento de um acordo em suas negociações, fazendo com que seja exigido menos esforço cognitivo das partes, assim como tornando o processo mais flexível e interativo. Além disso, a plataforma cria um ambiente que viabiliza a troca de ofertas e mensagens ao longo da negociação até que se obtenha um resultado satisfatório para ambas as partes. Para facilitar o processo, também são incorporados diversos recursos gráficos de acompanhamento e suporte a negociação. Para validar o uso da plataforma foi realizado um experimento de simulação de uma situação de negociação, através do qual a usabilidade da plataforma pôde ser testada, sugerindo grandes contribuições da mesma para o suporte à negociação eletrônica.

Maritime transportation has played a huge and important role in connecting global trade in goods. Such relevance has been evidenced by the outstanding increase of containerized dry cargo transportation, which has putting enormous pressure to bear upon container terminals’ efficiency. Particularly challenging are seaport-hinterland issues which entail broader inland geographical distribution of seaport operations. In this context, dry ports infrastructures have emerged as an option to fix efficiency problems in seaports, optimizing the shipping network of goods. Despite the relevance of such logistic infrastructure, dry ports facilities developments are not aware of failures, especially regarding the transitions from ‘project’ to ‘operations’ phases. Considering the perspective of importers/exporters, another critical issue remains in the service provider choice decision-making, which may vary according to specificities of each customer. Bearing this in mind, this thesis seeks to attend three main topics: (i) to make an overall discussion on seaport-hinterland subject, especially regarding dry ports developments; (ii) to assess the risk factors weighting and interdependences in dry ports’ projects transition phase from multiple-stakeholders perspective; and (iii) to propose a flexible cost model to aid customer to select their services providers into the seaport-hinterland. Toward these objectives, the thesis was developed aggregating multiple complementary articles, in which eight papers on the subject of seaport-hinterland and dry ports were presented in adapted versions. As practical contribution, the thesis presented a framework to enhance the efficiency of dry ports in the Brazilian context and highlighted the main factors which could affect the shipping cost. Moreover, the results also evidenced for managers and policy makers in which case dry ports or seaports seems to become the best option in terms of cost. Academically, this thesis enhances the literature of dry port developments, proposing a typology of risks for dry port ‘project’ to ‘operations’ transitions comprising eight interdependent risk factors. Lastly, the study also discusses the competitiveness environment throughout the main actors in the seaport-hinterland in light of the literature, bringing relevant insights for all stakeholders and practitioners.

The linear economy model used around the world (resource extraction – productionconsumption-
disposal) has placed an enormous burden on the environment and hampered its
self-recovery capacity, having environmental negative implications, and also economic and
social negative impacts. In this sense, the circular economy model (production-consumption –
reintroduction) figures as one of the attempts to slow down the impact that the linear model has
on the world. Despite the advances experienced in developed countries, developing countries
like Brazil face difficulties in making a shift to the circular economy model, either due to lack
of structure or knowledge, or because several decisions need to be taken, decisions that may
involve different decision-makers, their conflicting perspectives, and criteria. Thus, the
objective of this thesis was to propose models to support decision-making and negotiation that
would help various sectors in Brazil to make the transition to a circular economy more
assertively. In chapter 3, a group decision model is proposed to help segments of society to
identify and allocate responsibilities and costs for solid waste management. A case study in the
packaging sector is presented to validate the model. Therefore, in chapter 4, a multi-criteria
model of the individual decision is presented to help company managers to define which
strategies should be outsourced and which should be kept in-house as they were their
responsibilities. Two case studies in circular economy textile companies adopters and
incumbents were used to validate the model and to compare what the main nuances can emerge
from these two different business models, and, thus, generating insights that help adopters to
make better decisions about outsourcing strategies. Afterward, as many economic activities are
developed through the indiscriminate use of water that is a finite natural resource, in chapter 5,
a negotiation model is proposed to resolve conflicts in river basin committees on the
identification and allocation of circular strategies to minimize the pollution and water scarcity.
This model was also validated in a case study. The results of the application of the models
showed that the circular economy is an umbrella topic and that, regardless of the sector, size,
and/or activity in Brazil, this new model can be implemented bringing environmental,
economic, and social benefits.

The concept of learning has always been a fascinating factor in scientific analysis and investigation, and game theory has as its basic instrument the interpretation of the various factors that influence the decision-making process of agents involved in the game. Utilities, perceptions, preferences and decisions have been the subject of research and analysis around the world in the last two centuries. In addition, employment contracts are being formed daily for the most different branches of activity with completely different demands and offers in terms of quantity and variability. Markets also interfere in the hiring logic, as they reflect the bargaining power of each individual inserted in this context of strategic interaction. Therefore, this study involves exactly strategic interaction models that structure the intentions and preferences of decision makers in the game. The principal-agent model, classically known for structuring contracts in search of optimality, will be modified by introducing the concept of learning in non-linear, repeated versions and with cycles of economic interference in player preferences, and, accordingly, will be developed and analyzed the non-linear and repeated learning models of the main agent bringing very strong results for the research and guiding new ways to model the employment contracts for players who always learn with the scenario.

Although there are many maintenance models and policies that have been developed in the literature of reliability engineering, most take a purely economic perspective and very few consider the environmental aspect of sustainability. Models based on the delay time concept, for instance, have been widely applied in development of maintenance policies for systems with at least one defective state prior to the failure. However, the environmental perspective is generally not taken into account in the modelling, which presents a significant gap in the literature. In addition, new environmental legislation encourages the reuse of components and products. In this context, this thesis develops novel maintenance policies to address the need of reuse of items through delay time modelling. From a theoretical point of view, the novelty lies in the idea of repairing defective items for reuse, to avoid the acquisition of a new item and therefore reducing relevant economic costs, industrial waste, and negative environmental impact. To this end, the thesis proposes methods in determining the maximum level of the defective state for items to be reused and the proportion of items to be reused in the long term, depending on the reliability levels of new and reused items. These considerations in the development of new models make it possible to verify the potential for economic and environmental improvement in contrast with traditional models that do not consider reuse and that simply replace a failed item with a new one. From a practical perspective, the thesis creates novelty by proposing a method of mitigating the problem of generating waste from the disposal of items and equipment. The contribution of this thesis is highlighted in two ways: the expansion of the delay time model beyond the economic perspective traditionally considered and the possibility of mitigating a considerably important problem in the industrial segment. In terms of sustainability, the economic impact refers to the considerable reduction in the maintenance cost of certain systems due to component reuse. The environmental impact is linked to the possibility of reduction of disposal of industrial components. The social impact is related to the discussion that social dimension should be incorporated in maintenance models and policies.

A automatização de veículos tem atraído crescente interesse nos últimos anos, tanto para empresas e montadoras quanto para pesquisas acadêmicas. Entende-se como veículo autônomo um automóvel capaz de se movimentar no meio em que está inserido (terra, mar, ar) com pouca ou nenhuma assistência do condutor humano. A inserção desses veículos na sociedade pode acarretar grandes benefícios quanto à segurança no transporte e economia, o que condiz com a franca expansão deste mercado. Atualmente, montadoras e empresas investem bilhões em veículos autônomos, devido à possibilidade de reduzir os riscos de acidentes. Pesquisas que abordam a inserção dos veículos autônomos no trânsito estão sendo realizadas para estudar a interação entre o veículo autônomo e outros agentes (pedestres, ciclistas e outros veículos) a fim de evitar conflitos que podem resultar em colisões. Esses estudos utilizam a teoria dos jogos para analisar o comportamento do veículo autônomo face a decisão de um outro agente. O grau de agressividade do usuário pode influenciar no seu comportamento, e quando a interação ocorre, especialmente entre dois veículos autônomos, a comunicação que permite a troca de informações (velocidade e localização) entre ambos pode afetar a segurança do tráfego. Com isso, este trabalho está voltado para análise da tomada de decisão em duas situações durante a negociação para a mudança de faixa em um cenário de tráfego de duas pistas. A primeira situação ocorre na interação entre veículos autônomos quando há falha na comunicação. Com o modelo Chicken Game foi possível levantar hipóteses sobre os possíveis resultados que a falha na comunicação pode gerar durante o conflito. A segunda ocorre na interação entre veículos autônomos e veículos conduzidos por motoristas humanos. Para esta análise foi utilizado o Netlogo para avaliar aspectos comportamentais, como a paciência do motorista humano, no tráfego de duas pistas ao interagir com veículos autônomos. Os resultados mostram que a qualidade da comunicação é essencial para um desempenho correto em cenários de conflito entre dois veículos autônomos e que a condução agressiva do motorista humano está relacionada à pressa em chegar ao seu destino final.

Pequenas e médias empresas (PMEs) possuem destaque na economia dos países, uma vez que
atuam como fonte de renda e emprego para a população, coesão social e diversificação de
mercado, colaborando para a redução da pobreza. A demanda por iniciativas que contribuam
para o aumento da produtividade das PMEs está relacionada à sua importância econômica
para os países. Um dos fatores para alavancar a capacidade competitiva das PMEs é estimular
a certificação de qualidade e conformidade por meio da ISO 9001. Entretanto, na última
década, milhares de organizações cancelaram ou perderam a certificação da ISO 9001. No
caso das PMEs, esse fato pode ser explicado pelas diversas dificuldades enfrentadas pelos
gestores na implementação dos requisitos da Norma. A presente pesquisa apresenta-se
inovadora ao propor uma abordagem para auxiliar os gestores na implementação dos
requisitos da Norma NBR ISO 9001:2015 em pequenas e médias empresas utilizando a
metodologia TRIZ. Para a aplicação da abordagem proposta, um estudo de múltiplos casos foi
conduzido em três empresas de Pernambuco. A coleta de dados com os gestores das empresas
foi realizada através da condução de entrevista. Os resultados do estudo de múltiplos casos
indicam que as dificuldades relacionadas à implementação dos requisitos da Norma NBR ISO
9001:2015 estão associadas principalmente à liderança, engajamento de pessoas, abordagem
de processo, melhoria, tomada de decisão baseada em evidência e gestão de risco. Por meio
da aplicação da abordagem proposta, foi possível identificar os fatores críticos da
implementação dos requisitos da Norma NBR ISO 9001:2015, propor soluções para os fatores
críticos com base nas características do problema e nos princípios inventivos da TRIZ, e
sugerir diretrizes para alcançar as soluções propostas. Os princípios inventivos mais utilizados
para resolver o problema estudado foram: 1# Segmentação, 3# Qualidade local, 10# Ação
prévia, 13# Inversão, 14# Recurvação e 35# Transformação de propriedades. Utilizando a
abordagem proposta, as PMEs podem melhorar o fator tempo e reduzir as dificuldades
enfrentadas na implementação dos requisitos da Norma, tornando-se mais organizadas
internamente e competitivas. Além disso, visa promover a capacidade competitiva dessas
empresas por meio da certificação, melhoria da qualidade e inovação, fortalecendo a
economia local e do país consequentemente. Assim, este trabalho contribui para as pequenas e
médias empresas que desejam implementar os requisitos da Norma NBR ISO 9001:2015.

Por ser a embalagem reconhecida como a principal fonte de informação à disposição do
consumidor no momento da compra, ela se apresenta como uma estratégia de marketing
fundamental para diferenciar produtos e atrair consumidores. Em seu design, a embalagem
integra um conjunto de elementos visuais (imagem do produto, logotipo da marca) e verbais
(sabor, peso e outras informações textuais sobre o produto). Enquanto os elementos visuais
estão relacionados ao aspecto emocional das decisões de compra, os verbais estão ligados à
parte cognitiva. Assim, por meio desses elementos de design, os consumidores constroem
uma percepção particular dos produtos e de sua qualidade. Portanto, o sucesso na captação de
clientes no ponto de venda está na utilização-chave desses elementos no design da
embalagem. Nesse contexto, o objetivo deste estudo é investigar como o posicionamento dos
elementos de design influencia a atenção dos consumidores e se os níveis de atenção afetam
as preferências declaradas. Para tanto, foi conduzido um experimento com noventa e oito
indivíduos utilizando o método de Eye-tracking para obter medidas fisiológicas usadas para
avaliar os níveis de atenção, inferidos através do número de fixações. Além da obtenção de
dados sobre a preferência declarada dos consumidores relativa à posição para cada atributo
no design da embalgem, realizada por meio de testes declarativos. Durante o experimento, os
participantes foram expostos a diferentes combinações de quatro elementos design de
embalagem (imagem do produto, logotipo da marca, sabor e informações adicionais sobre o
produto) distribuídos entre os quatro quadrantes (esquerdo superior, direito superior,
esquerdo inferior e direito inferior) de uma caixa de pizza congelada. O objetivo foi medir
qual dessas posições atrai maior atenção do consumidor. Em seguida, os participantes foram
solicitados a escolher a posição preferida para cada elemento no design da embalagem. Em
linha com a literatura sobre embalagens, identificou-se que a posição dos atributos imagem,
logotipo e sabor altera de forma consistente os níveis de atenção dos consumidores. Nenhum
efeito foi encontrado para o elemento informações adicionais. Com relação à influência da
atenção sobre a preferência, os resultados demonstram que as medidas psicofisiológicas não
coincidem necessariamente com as respostas declaradas dos consumidores em relação ao
design da embalagem. Argumenta-se que tais descobertas podem orientar os gerentes de
marca e designers de produto a propor embalagens mais atraentes para otimizar o sucesso
potencial do mercado. Além disso, discutiu-se a importância de tais pesquisas para
determinar até que ponto os resultados psicofisiológicos correspondem às preferências
declaradas dos consumidores.

As the time goes by, organizations acknowledge more and more the role of business support functions for the achievement of competitiveness and a sustainable performance. Considering that, it is important to propose novel mathematical models that enable the improvement of these functions. These models are supposed to be aligned with the challenges that organizations face due to factors such as the rapid evolution of technology and the Internet. Particularly, models are supposed to cope with changes in consumption patterns, and with the complexity and the way industrial operations are carried out in light of the adoption of Industry 4.0. In the recent years, for example, machine learning-based models have gained popularity in areas such as robotics, natural language processing, including manufacturing, logistic and maintenance management. They have proven to be efficient in these domains in which the relation between some variables is sometimes unknown or in which the problem dimensionality and solution space are high. According to that, this dissertation proposes a series of machine learning based models in order to solve logistic and maintenance problems. The first proposed model is based upon Deep Learning and aims to classify e-commerce orders in dropshipping systems as soon as they are placed on the internet. The model allows improving inventory rationing, increasing profit opportunities for e-tailers, and advancing the decision on how to fulfill a shared demand. The second model is based upon Deep Reinforcement Learning and Goal Programming. The aim of the model is to define dynamic maintenance actions in multi-state multi-component systems taking into consideration imperfect maintenance and multiple objectives for assessing the maintenance performance. Results show that the proposed models enable the improvement of key indicator performances such as order fulfilment rate, total e-tailer’s profit, maintenance cost rate and average system’s reliability.

Esta dissertação trata de caminhos para modelagem e busca de solução para um problema de otimização da manutenção de forma a tornar o modelo mais aplicável a casos reais. Para tanto, considera um Algoritmo Genético (AG) Multiobjetivo acoplado com Simulação Discreta de Evento (SDE), mais especificamente a técnica de Simulação Monte Carlo (SMC) para resolver problemas de definição simultânea da política de substituição e da quantidade de sobressalentes para sistemas sujeitos a reparos imperfeitos. Uma abordagem multiobjetivo é utilizada, onde a taxa média de custo de manutenção, o número esperado de falhas por ciclo de substituição, a vida residual média e o investimento em sobressalentes devem ser minimizados, enquanto que a disponibilidade deve ser maximizada. O processo de falha-reparo do sistema é modelado por um Processo de Renovação Generalizado (PRG). A metodologia apresentada fornece um conjunto de soluções promissoras que incorporam não apenas o intervalo de substituição por idade, mas também o número máximo de falhas por ciclo e a quantidade de peças sobressalentes que deve ser comprada no início de um horizonte de planejamento. O AG Multiobjetivo e o algoritmo da SDE são validados por um exemplo com solução analítica. Além disso, um exemplo de aplicação é apresentado e uma análise sobre a disponibilidade e o investimento é sugerida para auxiliar o decisor a escolher uma solução do conjunto obtido.