[pt] ANÁLISE DE INCERTEZAS E REDUÇÃO DE CENÁRIOS EM ALOCAÇÃO DE RECURSOS DE TAREFAS DE SONDAS MARÍTIMAS: UMA ABORDAGEM DE MACHINE LEARNING - RACHEL MARTINS VENTRIGLIA (2024)
[pt] O planejamento de recursos materiais é uma parte importante do gerenciamento da cadeia de suprimentos. As tarefas na cadeia de suprimentos precisam de materiais e recursos para serem executadas e, portanto, alocar os recursos corretamente é uma parte importante do planejamento de tarefas. Especificamente, as tarefas de construção de poços submarinos requerem a utilização de recursos, como sondas, e o planejamento do cronograma dessas operações envolve o dimensionamento de diversos materiais e serviços necessários para sua execução. Este estudo é motivado pelo planejamento de programação real de uma grande empresa de Óleo e Gás que estima estocasticamente a demanda por materiais e serviços devido às incertezas associadas às tarefas em suas datas de início e durações. O cálculo da demanda varia de acordo com o cronograma atual que a empresa possui e a um conjunto de regras que indicam condições de alocação, parâmetros logísticos, condições de desembarque e dependências para alocar as ferramentas e serviços necessários para cada tarefa e estimar sua quantidade e quantos dias em que serão usados. Este conjunto de ferramentas e regras pode mudar dependendo do usuário e de seu conhecimento operacional. Além disso, a empresa utiliza um grande número de cenários, o que resulta em tempos computacionais extremamente altos e impacta a tomada de decisões operacionais. Nesse contexto, a redução de cenários poderia auxiliar a empresa no seu processo de tomada de decisão. A metodologia proposta neste trabalho avalia e identifica cenários representativos de incerteza nos cronogramas de planejamento estratégico de sondas offshore, a fim de reduzir o número de cenários utilizados no cálculo da demanda por ferramentas e serviços. Com a utilização de técnicas não supervisionadas, como k-means e agrupamento hierárquico, foi identificado um subconjunto com os cenários mais representativos para a redução de cenários. A Distância de Wasserstein e a visualizações gráficas foram utilizadas para calcular a representatividade dos cenários selecionados e encontrar o melhor subconjunto. Além disso, o subconjunto de cenários proveniente da redução também foi utilizado para analisar o impacto da redução no cálculo da demanda. O Clustering Aglomerativo com Ward Linkage obteve os melhores resultados de clusterização e representatividade, resultando em um subconjunto de redução de 782 cenários. Para encontrar um conjunto mínimo representativo de cenários, foi utilizado o melhor método de agrupamento, junto com a Distância de Wasserstein, e por fim obtido um número de 343 cenários. Isto apresenta uma redução de 84 por cento no tempo de execução do cálculo da demanda, com o erro maior de 11 por cento no cálculo da demanda.