| |
| Acadêmico(a): Rafael Ramos de Carvalho |
| Título: Protótipo de um Sistema de Informação Aplicado na Área Industrial de Planejamento e Controle de Produção Utilizando a Lógica Fuzzy |
| |
| Introdução: |
| Antes da década de 80, a grande preocupação empresarial era vender, produzir e faturar. Então vieram dois grandes problemas: o trabalhista e as despesas financeiras elevadas. Poucas empresas estavam preparadas para enfrentá-los, principalmente as familiares, mais inclinadas a se auto-financiarem. Houve um esquecimento geral, quanto aos estoques, de sua parcela de contribuição na redução do capital de giro, de sua eficácia, de seus elevados custos e os enormes riscos de usá-los como fator especulativo ([DIA1985]). De acordo com [AMM1979], área industrial é a parte fundamental de qualquer organização que produza itens ou serviços de valor econômico. Sendo assim, é essencial não só às indústrias de fabricação, como às de serviço. Existente tanto em empresas que visem ao lucro, como em setores públicos e privados da economia que não o tenham em vista. Isso torna a área industrial, mais especificamente o Planejamento e Controle da Produção (PCP), um item importante, pois para que determinada produção de um certo material não seja paralisada ou nem que haja desperdícios posteriormente, a quantidade desse material deve ser totalmente planejada e controlada. Hoje em dia, os administradores de empresas em vários setores de um ambiente organizacional, necessitam levantar dados a respeito de problemas e obter respostas dos mesmos, tentando atingir os objetivos de sua empresa. Esse administrador precisa estar bem informado, necessitando de um sistema para prover essas informações, denominado Sistemas de Informação. Segundo [LAU1994], até os anos 80, os gerentes não precisavam saber a respeito de como um informação foi coletada, processada e distribuída em sua organização e a tecnologia envolvida era pequena. A informação por si só não era considerada como vantagem para a empresa. Nos anos 90, duas mudanças mundiais mudaram o ambiente de negócios: a emergência do fortalecimento da economia global; e a transformação da economia e sociedades industriais em conhecimento e economia baseada em serviços de informação. Hoje, sistemas de informações provém a comunicação e poder analítico que firma a necessidade de condução e gerenciamento de negócios em escala global. Segundo [LAU1994], Sistemas de Informação é um conjunto de componentes inter-relacionados que coletam, processam, armazenam e distribuem informações para o apoio de decisão e controle numa organização. Três atividades num Sistemas de Informação produzem a necessidade da organização da informação para a tomada de decisões, são elas: entrada, processamento e saída. A entrada captura ou coleta os dados de dentro das organizações ou de seu ambiente externo. O processamento converte os dados da entrada em formas mais significativas. A saída transfere a informação processada para as pessoas ou atividades que as utilizarão. De acordo com [DAL2000], a não utilização de informações como recursos estratégicos leva o executivo, muitas vezes, a administrar por impulsos ou baseado em modismos. Os Sistemas de Informação surgiram como uma forma de manter o executivo preparado com visão integrada de todas as áreas, isto sem gastar muito tempo ou requerer um conhecimento aprofundado de cada área. Sistemas de Informação normalmente lidam com poucos usuários por vez e os requisitos em termos de tempo de resposta não são críticos. No entanto, usualmente lidam com informações estratégicas, não antecipadas ou previstas, envolvendo grande volume de dados, referentes aos processos operacionais da empresa. Para a pesquisa e seleção das informações nos sistemas de informação, pode-se utilizar algumas regras, tais como: raciocínio baseado em caso, árvore de decisão, lógica fuzzy (o qual será utilizado no trabalho proposto). A lógica fuzzy foi introduzida em 1965 por Lofti Zadeh como um novo jeito de representar a incerteza do dia-a-dia. A teoria de controle difuso proveu também uma larga variedade de tecnologia de sistemas fuzzy. Segundo [BEZ1992], lógica fuzzy significa tratar as informações que lidam com termos imprecisos. A lógica fuzzy é construída com base em conceitos com graus, outrora em termos 'preto e branco'. Termos como quente, frio, grande ou pequeno, são imprecisos, sendo a essência da lógica fuzzy. Segundo [VIO1993], a lógica fuzzy é a lógica baseada na teoria dos conjuntos fuzzy. Ela difere dos sistemas lógicos tradicionais em suas características e seus detalhes. A noção central para sistemas fuzzy é que os valores verdadeiros são indicados por um valor na faixa de 0 a 1, aonde o 0 (zero) representa o item mais falso e o 1 (um) representa a verdade, possuindo um grau de pertinência a esse conjunto. Um outro item importante nos sistemas fuzzy é que pode-se definir limites. Isso faz com que esse tipo de operação ajude a manter um laço maior com a linguagem natural. Embora não seja o solucionador de problemas em todos os casos, a lógica fuzzy é freqüentemente útil no controle e manuseio da informação e na tomada de decisão de problemas não facilmente definida por modelos práticos na matemática. No trabalho proposto, o protótipo contemplará na área de PCP, a alocação de recursos para a manutenção nas máquinas de acordo com a disponibilidade de cada uma delas e a capacidade de atender a demanda da produção conforme a necessidade. A lógica fuzzy irá, de acordo com as informações de entrada e juntamente com as informações das máquinas cadastradas previamente, verificar se as máquinas podem ou não atender às solicitações desejadas. |
| |
|
