Produção

1. Introdução

A necessidade de adotar decisões mais ajustadas com os objetivos de produção – tais como: melhorar produtividade, reduzir desperdícios e ociosidade, minimizar custos, dentre outros – tem propiciado um ambiente fértil para aplicações de metodologias qualitativas e quantitativas de solução de problemas industriais. Particularmente, no que tange a metodologias quantitativas, verifica-se que técnicas matemáticas provenientes da teoria de controle e pesquisa operacional passam a ter um espaço importante como ferramentas gerenciais para solução de problemas da área de produção. SURI (1985), GERSHWIN (1986) e SINGHAL (1987) fornecem uma visão interessante das possibilidades de aplicação de técnicas quantitativas, não-sequenciais e sequenciais, na solução de problemas gerenciais.

Técnicas quantitativas não sequenciais, como as baseadas em programação matemática, vêm sendo utilizadas em larga escala, para ajudar gerentes no processo de tomada de decisão. Entretanto, para alguns problemas práticos, estas técnicas apresentam uma séria deficiência, que é a de não conseguir refletir a característica dinâmica do processo de decisão. Um exemplo disto é o planejamento agregado da produção onde, para cada período de tempo, as necessidades sobre o uso dos recursos materiais agregados da firma devem ser revistas e ajustadas. De fato, as técnicas não sequenciais fornecem uma visão limitada do processo de produção, pois assumem uma situação em que o processo produtivo é visto no tempo como se estivesse em estado de regime permanente, ou seja, livre do efeito adverso das perturbações do ambiente. Normalmente, esta é uma falsa suposição, basta para isto considerar as incertezas sobre as flutuações de demanda em horizontes de médio e longo prazo.

Técnicas quantitativas sequenciais, por seu turno, envolvem um grande número de variáveis inter-relacionadas de uma forma complexa através de um sistema dinâmico, ao qual estão incorporadas as incertezas do ambiente. Este sistema pode ser descrito na forma entrada-saída, onde as entradas são selecionadas, sequencialmente no tempo, após a observação das saídas passadas, usando algum esquema de realimentação. Esta é uma característica extremamente interessante que pode ser explorada em muitos problemas gerenciais.

É possível definir, de uma maneira geral, as decisões gerenciais como sendo atividades de planejamento sobre o tempo, sob efeito de incertezas. Esta definição conduz a necessidade de considerar modelos matemáticos que incorporem tanto a componente tempo quanto a componente perturbação. A teoria de controle ótimo estocástico lida com problemas envolvendo decisões dinâmicas sob incertezas e suas técnicas tanto analíticas (BRYSON & HO, 1975) quanto sequenciais (BERTESEKAS, 1995) podem oferecer uma importante base ferramental para o processo de tomada de decisão em quase todos os níveis da hierarquia da cadeia de produção, veja para detalhes (GERSHWIN, 1986).

Basicamente, os objetivos deste trabalho são formular uma classe de problemas de controle ótimo estocástico sequencial orientado à modelagem de problemas de planejamento da produção e discutir alguns procedimentos sub ótimos