Ex-aluno de Engenharia de Produção da FHO defende mestrado na Unicamp
Ex-aluno de Engenharia de Produção da FHO defende mestrado na Unicamp
Terça-Feira - 25 de setembro de 2018

É com muito orgulho que compartilhamos a defesa de Mestrado do ex-aluno de Engenharia de Produção da FHO, Alex Pincelli Mussio - um dos primeiros egressos do curso a darem continuidade à formação na área acadêmica, através do Mestrado em Engenharia de Produção e de Manufatura - com área de concentração em Pesquisa Operacional e Gestão de Processos da Unicamp. "Resolvi seguir na área por gostar da pesquisa. Durante a graduação, participei da Iniciação Científica e do grupo de estudos de organizações com a Profª. Ivana, quando realizamos encontros com discussões e a elaboração de artigos científicos, além da pesquisa em meu TCC. Esses fatores contribuíram pela continuidade das minhas atividades na área, fazendo o que realmente gosto", contou Alex.

A defesa da dissertação "Um método de completamento de matrizes de posto reduzido aplicado à Análise Envoltória de Dados" - orientada pelo Prof. Dr Leonardo Tomazeli Duarte e co-orientada pelo Prof. Dr. Cristiano Torezzan - aconteceu no mês de agosto, no Centro de Pesquisa Operacional (CPO) da Faculdade de Ciências Aplicadas - FCA/Unicamp, e teve banca avaliadora integrada pelos professores Levy Boccato, Priscila Cristina Berbert Ranpazzo e pelo Prof. Dr. Leonardo.

De acordo com o orientador do trabalho, Prof. Dr Leonardo Tomazeli Duarte, o projeto de mestrado do Alex abordou uma importante metodologia da área de Pesquisa Operacional (PO) conhecida como análise envoltória de dados (DEA), uma ferramenta estabelecida para análise de eficiência comparativa entre diferentes unidades, que vem sendo utilizada em diversas áreas, como gestão em saúde, indústria e esporte. "O trabalho do Alex focou numa situação prática muito recorrente na prática: o caso em que há dados faltantes. Por meio de algoritmos modernos de análise de dados, mostramos que é possível conduzir uma análise de eficiência mesmo em casos em que o percentual de dados faltantes é elevado. O trabalho se destacou pela sua excelente qualidade e teve como um dos frutos, a publicação de um artigo no Annals of Operations Research, um dos mais importante periódicos da área de PO", explicou.

Para o coordenador do curso de Engenharia de Produção da FHO, Prof. Me. William Douglas Paes Coelho, através da sólida formação conquistada na graduação, o curso fornece diversas opções para os recém-formados, entre elas a carreira acadêmica. "É motivo de grande orgulho saber que alunos egressos como o Alex estão seguindo carreira acadêmica, não apenas compartilhando o conhecimento adquirido na FHO e na UNICAMP, mas ajudando a produzir o saber e se renovando constantemente".

Título da Dissertação: Um método de completamento de matrizes de posto reduzido aplicado à Análise Envoltória de Dados

Resumo: a Análise Envoltória de Dados (DEA, do inglês Data Envelopment Analysis) vem sendo amplamente utilizada para cálculo de eficiência de unidades tomadoras de decisão (DMUs, do inglês Decision-Making Units) em diversas áreas do conhecimento. Em muitos problemas reais, é necessário realizar algum pré-processamento de dados para o uso de tal técnica. Por exemplo, em situações práticas, pode ocorrer que alguns valores de entrada e/ou saída não estejam disponíveis para todas as DMUs. Assim sendo, torna-se necessário estabelecer uma estratégia para lidar com os dados faltantes. Nesse contexto, o presente trabalho aplica um método de completamento de matrizes de posto reduzido para o pré-processamento dos dados faltantes em diferentes modelos DEA. O método utilizado é avaliado através de experimentos numéricos com dados sintéticos e reais. São comparadas, para diversas proporções de dados faltantes, as eficiências das DMUs obtidas após o completamento de matrizes com dados em falta com aquelas obtidas em uma situação ideal, na qual todos os dados são conhecidos. Foram realizadas também comparações com outras abordagens que lidam com dados faltantes no contexto da DEA. Os resultados obtidos indicam a viabilidade do uso do método de completamento de matrizes de posto reduzido em modelos DEA.

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