O documento discute a otimização combinatória e como ela pode ser aplicada para resolver problemas de empacotamento e alocação de recursos de forma a maximizar a eficiência. Um estudo de caso mostra como a otimização levou a uma redução de 10% na perda de espaço em caminhões de uma indústria láctea, gerando uma economia anual significativa.

1. A MAGIA DA
OTIMIZAÇÃO
CAMILA COLARES

2. O PROBLEMA

3. Imagine a seguinte situação
3

4. Imagine a seguinte situação
4
• Caixas com dimensões diferentes.

5. Imagine a seguinte situação
5
• Caixas com dimensões diferentes.
• Objetivos:
- Carregar a maior quantidade possível de caixas no caminhão.

6. Imagine a seguinte situação
6
• Caixas com dimensões diferentes.
• Objetivos:
- Carregar a maior quantidade possível de caixas no caminhão.
- Reduzir desperdício de espaço.

7. O que você faria?
7

8. O que você faria?
8
”Olhômetro”?

9. O que você faria?
9
”Olhômetro”?
”Tentativa e erro”?

10. O que você faria?
10
”Olhômetro”?
Testes sistemáticos?
”Tentativa e erro”?

11. O que você faria?
11
”Olhômetro”?
Testes sistemáticos?
”Tentativa e erro”?
Há garantias?

12. O que você faria?
12
”Olhômetro”?
Testes sistemáticos?
”Tentativa e erro”?
Há garantias?
E o fator tempo?

13. “A Otimização
Combinatória é um ramo
da Ciência da
Computação e da
Matemática Aplicada que
estuda problemas de
otimização em conjuntos
finitos.
13

14. Que problemas são esses?
14

15. Que problemas são esses?
15
Designação de tarefas

16. Que problemas são esses?
16
Designação de tarefas Empacotamento

17. Que problemas são esses?
17
Designação de tarefas Empacotamento Corte de materiais

18. Que problemas são esses?
18
Designação de tarefas Empacotamento Corte de materiais
Localização de
facilidades

19. Que problemas são esses?
19
Designação de tarefas Empacotamento Corte de materiais
Localização de
facilidades
Coleta de lixo

20. Que problemas são esses?
20
Designação de tarefas Empacotamento Corte de materiais
Localização de
facilidades
Coleta de lixo Projeto de circuitos
integrados

21. Que problemas são esses?
21
Tabela de horários de aulas
em escolas e universidades

22. Que problemas são esses?
22
Planejamento e
controle de
produção
Tabela de horários de aulas
em escolas e universidades

23. Que problemas são esses?
23
Planejamento e
controle de
produção
Tabela de horários de aulas
em escolas e universidades
Roteirização de veículos

24. Que problemas são esses?
24 Escalas de trabalho
Planejamento e
controle de
produção
Tabela de horários de aulas
em escolas e universidades
Roteirização de veículos

25. Como resolver esses problemas?
25

26. Como resolver esses problemas?
26
Metaheurísticas

27. Como resolver esses problemas?
27
Metaheurísticas Heurísticas

28. Como resolver esses problemas?
28
Metaheurísticas Heurísticas
Programação
Linear e Não
Linear

29. Como resolver esses problemas?
29
Metaheurísticas Heurísticas
Programação
Linear e Não
Linear
Teoria dos
Grafos

30. Como resolver esses problemas?
30
Metaheurísticas Heurísticas
Programação
Linear e Não
Linear
Teoria dos
Grafos
Algoritmos não
determinísticos

31. Como resolver esses problemas?
31
Metaheurísticas Heurísticas
Programação
Linear e Não
Linear
Teoria dos
Grafos
Algoritmos não
determinísticos
Algoritmos
Aproximativos

32. Como resolver esses problemas?
32
Metaheurísticas Heurísticas
Programação
Linear e Não
Linear
Teoria dos
Grafos
Algoritmos não
determinísticos
Algoritmos
Aproximativos
Algoritmos
Híbridos

33. Estudo de caso
33
▪ Indústria cearense do ramo de laticínios.
▪ Estudo realizado com os 6 produtos mais vendidos.

34. Estudo de caso
34
▪ Indústria cearense do ramo de laticínios.
▪ Estudo realizado com os 6 produtos mais vendidos.
Média de perda de
espaço: 19,3%

35. Estudo de caso
35
▪ Indústria cearense do ramo de laticínios.
▪ Estudo realizado com os 6 produtos mais vendidos.
Média de perda de
espaço: 19,3%
Após o estudo: média
de perda de 8,66%

36. Estudo de caso
36
▪ Indústria cearense do ramo de laticínios.
▪ Estudo realizado com os 6 produtos mais vendidos.
Média de perda de
espaço: 19,3%
Após o estudo: média
de perda de 8,66%
▪ Parece pouco? Vamos fazer algumas continhas!

37. Estudo de caso
37
▪ Com esta redução de perda, 1 em cada 10 caminhões deixaram de
circular.
Média de perda de
espaço: 19,3%
Após o estudo: média
de perda de 8,66%

38. Estudo de caso
38
▪ Com esta redução de perda, 1 em cada 10 caminhões deixaram de
circular.
▪ 45 embarques/dia à 990 embarques/mês à 11.880 embarques/ano
Média de perda de
espaço: 19,3%
Após o estudo: média
de perda de 8,66%

39. Estudo de caso
39
▪ Com esta redução de perda, 1 em cada 10 caminhões deixaram de
circular.
▪ 45 embarques/dia à 990 embarques/mês à 11.880 embarques/ano
▪ Custo médio do embarque: R$386,37
Média de perda de
espaço: 19,3%
Após o estudo: média
de perda de 8,66%

40. Estudo de caso
40
▪ Com esta redução de perda, 1 em cada 10 caminhões deixaram de
circular.
▪ 45 embarques/dia à 990 embarques/mês à 11.880 embarques/ano
▪ Custo médio do embarque: R$386,37
▪ Custo total no ano: R$4.590.075,60
Média de perda de
espaço: 19,3%
Após o estudo: média
de perda de 8,66%

41. Estudo de caso
41
▪ Com esta redução de perda, 1 em cada 10 caminhões deixaram de
circular.
▪ 45 embarques/dia à 990 embarques/mês à 11.880 embarques/ano
▪ Custo médio do embarque: R$386,37
▪ Custo total no ano: R$4.590.075,60
▪ Economia média de R$459.007,50
Média de perda de
espaço: 19,3%
Após o estudo: média
de perda de 8,66%

42. Resumindo...
42
A utilização da otimização combinatória representa:
▪ Redução de custos;
▪ Melhoria de resultados;
▪ Maior rapidez nos processos;
▪ Grande suporte à tomada de decisão.

43. OBRIGADA!
Contato:
camilacamposcolares@gmail.com
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