Planejamento e alocação de equipes no desenvolvimento de produtos do setor calçadista : um modelo baseado em AHP-Gaussiano e múltiplas mochilas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Mendes, Diego Marques
Data de Publicação: 2025
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
por
Título da fonte: Repositório Institucional da UCS
Texto Completo: https://repositorio.ucs.br/11338/15082
Resumo: A crescente busca por competitividade exige das organizações a adoção de métodos eficazes para otimização de recursos e maior precisão nas decisões estratégicas. No setor de desenvolvimento de produtos, esses desafios são amplificados pela complexidade das atividades envolvidas e pela necessidade de alinhar demandas do mercado com prazos internos de entrega. No setor calçadista, caracterizado por alta competitividade e constantes lançamentos de novos produtos, o setor estratégico da empresa é responsável por definir uma série de produtos a serem lançados no mercado. Contudo, a capacidade produtiva é limitada, especialmente no que se refere às equipes especializadas responsáveis pelo planejamento do processo de desenvolvimento. Nesse cenário, priorizar adequadamente os produtos e alocar de forma eficiente essas equipes são etapas cruciais para evitar gargalos, assegurar o cumprimento de cronogramas, controlar custos e manter a qualidade dos lançamentos. Para enfrentar a complexidade dos processos decisórios em ambientes com equipes multidisciplinares e produtos de diferentes níveis de prioridade, é fundamental utilizar modelos estruturados que considerem múltiplos critérios e restrições operacionais. Nesse contexto, ferramentas da Pesquisa Operacional (PO) e da Análise de Decisão Multicritério (MCDA) desempenham um papel essencial na conversão de dados em decisões mais fundamentadas e eficazes. Este estudo propõe um modelo integrado de apoio à tomada de decisão para o setor de desenvolvimento de produtos de uma empresa calçadista. O modelo é estruturado em duas etapas principais: (i) o ranqueamento dos produtos de acordo com sua prioridade, utilizando o método AHP-Gaussiano considerando múltiplos critérios de decisão; e (ii) a alocação de tarefas do planejamento do processo produtivo às equipes, implementada por meio de um modelo combinatório das múltiplas mochilas. Esse modelo visa maximizar a alocação de tarefas associadas aos produtos de maior prioridade, respeitando as especificidades e capacidades das equipes disponíveis. A validação do modelo foi conduzida por meio da construção de uma prova de conceito baseada em dados reais, demonstrando sua aplicabilidade prática e flexibilidade para adaptação em diferentes etapas do desenvolvimento de produtos, bem como em outros contextos industriais com características semelhantes. A proposta também permite ajustes dinâmicos diante de alterações na disponibilidade de recursos e nas mudanças nas prioridades de mercado. Além dos benefícios operacionais, o modelo proposto contribui para a governança do processo decisório, ao registrar de forma clara os critérios utilizados e as escolhas realizadas, facilitando revisões e auditorias futuras. Minimiza também a influência humana na tomada de decisão, redução do tempo operacional e aumento da capacidade analítica, gerando ganhos qualitativos no planejamento. Dessa forma, a proposta não só otimiza processos internos, como também fortalece a sustentabilidade e a competitividade organizacional. [resumo fornecido pelo autor]
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Nesse cenário, priorizar adequadamente os produtos e alocar de forma eficiente essas equipes são etapas cruciais para evitar gargalos, assegurar o cumprimento de cronogramas, controlar custos e manter a qualidade dos lançamentos. Para enfrentar a complexidade dos processos decisórios em ambientes com equipes multidisciplinares e produtos de diferentes níveis de prioridade, é fundamental utilizar modelos estruturados que considerem múltiplos critérios e restrições operacionais. Nesse contexto, ferramentas da Pesquisa Operacional (PO) e da Análise de Decisão Multicritério (MCDA) desempenham um papel essencial na conversão de dados em decisões mais fundamentadas e eficazes. Este estudo propõe um modelo integrado de apoio à tomada de decisão para o setor de desenvolvimento de produtos de uma empresa calçadista. O modelo é estruturado em duas etapas principais: (i) o ranqueamento dos produtos de acordo com sua prioridade, utilizando o método AHP-Gaussiano considerando múltiplos critérios de decisão; e (ii) a alocação de tarefas do planejamento do processo produtivo às equipes, implementada por meio de um modelo combinatório das múltiplas mochilas. Esse modelo visa maximizar a alocação de tarefas associadas aos produtos de maior prioridade, respeitando as especificidades e capacidades das equipes disponíveis. A validação do modelo foi conduzida por meio da construção de uma prova de conceito baseada em dados reais, demonstrando sua aplicabilidade prática e flexibilidade para adaptação em diferentes etapas do desenvolvimento de produtos, bem como em outros contextos industriais com características semelhantes. A proposta também permite ajustes dinâmicos diante de alterações na disponibilidade de recursos e nas mudanças nas prioridades de mercado. Além dos benefícios operacionais, o modelo proposto contribui para a governança do processo decisório, ao registrar de forma clara os critérios utilizados e as escolhas realizadas, facilitando revisões e auditorias futuras. Minimiza também a influência humana na tomada de decisão, redução do tempo operacional e aumento da capacidade analítica, gerando ganhos qualitativos no planejamento. Dessa forma, a proposta não só otimiza processos internos, como também fortalece a sustentabilidade e a competitividade organizacional. [resumo fornecido pelo autor]The growing pursuit of competitiveness demands that organizations adopt effective methods for resource optimization and greater accuracy in strategic decision-making. In the product development sector, these challenges are amplified by the complexity of the activities involved and the need to align market demands with internal delivery deadlines. In the footwear industry - characterized by intense competition and constant new product launches - the company's strategic sector is responsible for defining a set of products to be launched in the market. However, production capacity is limited, particularly with respect to the specialized teams responsible for planning the development process. In this context, properly prioritizing products and efficiently allocating these teams are crucial steps to avoid bottlenecks, ensure schedule compliance, control costs, and maintain the quality of product launches. To address the complexity of decision-making processes in environments with multidisciplinary teams and products with varying levels of priority, it is essential to use structured models that consider multiple criteria and operational constraints. In this regard, tools from Operations Research (OR) and Multicriteria Decision Analysis (MCDA) play a key role in converting data into more grounded and effective decisions. This study proposes an integrated decision support model for the product development sector of a footwear company. The model is structured in two main stages: (i) ranking products according to their priority using the Gaussian AHP method, which considers multiple decision criteria; and (ii) allocating production planning tasks to teams through a combinatorial multiple knapsack model. The objective is to maximize the allocation of tasks associated with higher-priority products, while respecting the specific capabilities and limitations of the available teams. The model was validated through a proof of concept based on real data, demonstrating its practical applicability and flexibility for adaptation across different stages of product development, as well as in other industrial contexts with similar characteristics. The proposed approach also allows dynamic adjustments in response to changes in resource availability and shifts in market priorities. In addition to operational benefits, the proposed model contributes to decision-making governance by clearly recording the criteria used and the decisions made, facilitating future reviews and audits. It minimizes human influence in decision-making, reduces operational time, and enhances analytical capacity, generating qualitative gains in planning. Thus, the proposed model not only optimizes internal processes but also strengthens organizational sustainability and competitiveness. [resumo fornecido pelo autor]engporProcesso decisórioProcesso decisório por critério múltiploEngenharia de produçãoDecision makingMultiple criteria decision makingProduction engineeringPlanejamento e alocação de equipes no desenvolvimento de produtos do setor calçadista : um modelo baseado em AHP-Gaussiano e múltiplas mochilasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UCSinstname:Universidade de Caxias do Sul (UCS)instacron:UCSinfo:eu-repo/semantics/openAccessUniversidade de Caxias do Sulhttps://lattes.cnpq.br/6801704190720276MENDES, D. M.Mestrado Profissional em Engenharia de ProduçãoCampus Universitário de Farroupilha2025-10-30ORIGINALDissertação Diego Marques Mendes.pdfDissertação Diego Marques Mendes.pdfapplication/pdf6105817https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/15082/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20Diego%20Marques%20Mendes.pdf4ff9a93052ff0fa2ae82325f37a18482MD51TEXTDissertação Diego Marques Mendes.pdf.txtDissertação Diego Marques Mendes.pdf.txtExtracted texttext/plain156455https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/15082/2/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20Diego%20Marques%20Mendes.pdf.txta4bad5b0a6911a90c1adf0b40c09fd50MD52THUMBNAILDissertação Diego Marques Mendes.pdf.jpgDissertação Diego Marques Mendes.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1244https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/15082/3/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20Diego%20Marques%20Mendes.pdf.jpg3c36f2e39cebe6649e056e386e55bebdMD5311338/150822025-11-01 07:00:26.155oai:repositorio.ucs.br:11338/15082Repositório de Publicaçõeshttp://repositorio.ucs.br/oai/requestopendoar:2025-11-01T07:00:26Repositório Institucional da UCS - Universidade de Caxias do Sul (UCS)false
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