Apresentação O objetivo do programa é prover formação sólida em um conjunto de disciplinas das grandes áreas de engenharia de produção e sistemas, bem como capacitar para a aplicação combinada destes conhecimentos na criação e análise de modelos como instrumentos de apoio à decisão. A proposta orienta-se em duas direções: a) Preparar profissionais para as necessidades e demandas regionais detectadas nas situações concretas do trabalho profissional; b) Para a atividade docente em nível superior e para a pesquisa aplicada. Quanto à primeira direção, incorpora-se a tendência corrente entre os pesquisadores em engenharia, computação e matemática aplicada em tomar as demandas efetivas dos profissionais como referência aos estudos e pesquisas. Quanto à segunda direção, trata-se de proporcionar aos estudantes elementos teóricos do conjunto de disciplinas considerado e capacitá-los a enfrentar novas situações de análise e intervenção nas várias áreas dos sistemas de produção, através da utilização multidisciplinar destes conhecimentos.

Disciplinas Estatística e Análise de Dados (OP) Ementa: Calculo das probabilidades. Variáveis aleatórias e distribuições. Inferência estatística. Estatísticas não paramétricas. Análise de variância. Análise de agrupamento. Regressão linear simples e correlação. Regressão multivariada. Gestão da Informação no Sistema de Produção (OB) Ementa: Organização, Negócios, Métodos, Sistemas de Informação, Tipos. Gerenciamento de informação. Sistemas de informação gerencial, Sistemas Especialistas, Sistemas de Informação para tomada de decisões, aspectos éticos e legais. Gestão da Informação nos Sistemas de Produção: Softwares Integrados de Gestão ERP, Conceitos e Análise, Seleção e implantação; Redes Virtuais para Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos; Sistemas de Automação Industrial; Inteligência de Negócios. Logística Empresarial e Gestão da Cadeia de Suprimentos (OP) Ementa: Logística e Gestão da Cadeia de Suprimentos. Modelos de cadeias de suprimentos. Supply Chain Management (SCM). Estratégias para a cadeia de suprimentos; avaliação do desempenho logístico; custos logísticos. Metaheurísticas (OP) Ementa: Introdução a heurísticas e metaheurísticas. Histórico. Problemas Clássicos. Métodos exatos e heurísticos. Métodos construtivos. Algoritmos aproximativos: conceitos de vizinhança. Busca local. Fatores de eficiência para algoritmos aproximativos e Vizinhança exata. Otimalidade local x otimalidade global. Conceito de metaheurística. Generalizações da busca local: GRASP. Busca em Vizinhança Variável (VNS). Busca Tabu (BT). Simulated Annealing. Programação Evolucionária, Estratégias Evolucionárias, Sistemas de Classificação, Programação Genética Colônias de Insetos (CI). Fundamentação da técnica. Mineração de Dados (OB) Ementa: Introdução aos conceitos do processo de descoberta de conhecimento. Técnicas de preparação de dados. Técnicas de redução de dados. Tarefas e técnicas de mineração de dados: classificação, regressão, detecção de agrupamentos, descoberta de regras de associação, sumarização, modelagem de dependências, detecção de tendências e exceções. Aplicações em gestão de informação sobre pessoas, processos e produtos. Modelagem de Redes de Produção e Serviços (OP) Ementa: Conceitos sobre as Redes de Cooperação Empresarial; A organização e as transformações econômicas recentes; Cooperação entre organizações; Gestão de redes de cooperação e relações interorganizacionais. Tipologia de redes. Aspectos contratuais (jurídicos) de redes. Tecnologia da Informação para gestão de Redes. Modelagem e Simulação de Sistemas (Métodos Estocásticos) (OP) Ementa: Sistemas e modelos: construção de modelos e exemplos. Classificação de modelos: modelagem discreta e contínua. Modelagem por redes de filas: conceitos de redes de filas, distribuições de probabilidades, algoritmos de escalonamento, parâmetros, medidas de desempenho. Alguns modelos simples. Ferramentas de simulação: redes de Petri para modelagem e simulação e linguagens de simulação. Solução de modelos: solução analítica, por simulação e modelagem híbrida. Probabilidade e estatística em simulação: coleta e análise de dados, geração de números aleatórios, inferência estatística e análise de resultados. Sub-modelos: repetição, compartilhamento, variabilidade na estrutura e decomposição. Estudo de casos: sistemas de manufatura e de serviços, sistemas de computação e sistemas de comunicação de dados. Otimização de Sistemas (OB) Ementa: Introdução: variáveis de decisão, objetivos e restrições. Formulação de modelos em Transporte e Logística. Programação Linear: método Simplex, dualidade e interpretação. Programação Inteira, Binária e Mista. Condição de otimalidade (KKT). Programação Não-Linear: métodos mono variados, métodos multi variados e métodos com restrições. Programação Dinâmica: condições de validação, modelos determinísticos e estocásticos. Planejamento e Controle de Produção (OP) Ementa: Visão geral dos sistemas de produção; planejamento estratégico da produção; previsão de demanda; planejamento mestre da produção; administração dos estoques. seqüenciamento e emissão de ordens de produção; acompanhamento e controle da produção. Sistemas de Produção (OB) Ementa: Conceito de sistemas e de sistemas de produção. O Modelo Toyota de Gestão da Produção: desenvolvimento de projetos de produtos e de processos de acordo com o Modelo Toyota de Produção; arranjo físico para sistemas de manufatura enxuta; tecnologia de grupo; planejamento, programação e controle da produção de acordo com o Modelo Toyota de Produção; organização da cadeia logística segundo os fundamentos do Modelo Toyota. Sistemas MRP II ? Manufacturing Resources Planning: concepção de um sistema MRP II; processo hierárquico de planejamento e controle da produção no sistema MRP II. Teoria das Restrições: fundamentos da Teoria das Restrições; ferramentas da Teoria das Restrições; planejamento e controle de sistemas de produção de acordo com a Teoria das Restrições; medidas de desempenho de acordo com a Teoria das Restrições. Sistemas de Produção de Serviços (OP) Ementa: Operações de serviços; importância estratégica das operações em serviços; estratégias de operações de serviços; projetos de sistemas de serviços; planejamento, programação e controle dos sistemas de serviços; gestão de filas e de fluxo de clientes; sistemas de informação para controle de operações de serviços; qualidade e melhoria dos sistemas de serviços; avaliação do desempenho em operações de serviços. Sistemas Inteligentes Aplicados a Produção (OP) Ementa: Introdução à Inteligência Artificial. Métodos de resolução de problemas: Sistemas Multiagentes, Busca em Espaços de Estados e Planejamento. Redes neuronais artificiais. Aprendizagem por reforço. Algoritmos genéticos. Lógica difusa. Raciocínio baseado em caso. Método AHP aplicado a IA. Aplicações. OB = Disciplinas obrigatórias OP = Disciplinas optativas