A TOMADA DE DECISÃO, O BIG DATA E A LOGÍSTICA.

Authors

  • Gabriele Franco Pavani Mackenzie Presbyterian University image/svg+xml Author
  • Massaki de Oliveira Igarashi Mackenzie Presbyterian University image/svg+xml Author

Abstract

O ser humano sempre buscou tomar a decisão mais assertiva. Com a evolução da tecnologia, mais especificamente da tecnologia da informação, evoluíram também os métodos que conceituam uma tomada de decisão; estes métodos podem ser utilizados em situações e áreas distintas, como: engenharia, medicina, logística, entre outras. Neste projeto de pesquisa buscou-se estudar alguns métodos como: árvore de decisão, tomada de decisão multicritérios, processo hierárquico analítico, método de 4PL e também os conceitos que fundamentam o Big Data para uma tentativa de encontrar um elo entre o processo de tomada de decisão, o big data e a logística. Dentre os métodos estudados para tomada de decisão este projeto de pesquisa destaca, inclusive, um exemplo de utilização do Processo Hierárquico Analítico cuja decisão se dá pela análise de pares considerando-se as respectivas prioridades dos múltiplos critérios estabelecidos. Ele auxilia com decisões como, por exemplo, escolha entre duas empresas de logística ou qual rota escolher. Não obstante, esta pesquisa de revisão bibliográfica destaca a possibilidade de utilização deste método de tomada de decisão na logística, onde o panorama atual é de uma logística modernizada tecnologicamente que tem sensores e equipamentos para captura, em tempo real, de uma vasta quantidade de dados, inserindo-se ao Big Data. Portanto, com o apoio das ferramentas Big Data, pode-se analisar com uma alta velocidade um grande volume de dados relacionados a problemas/situações na logística definindo-se quais os critérios e suas respectivas prioridades, e utilizar os Processo Hierárquico Analítico para uma efetiva tomada de decisão.


Author Biography

  • Massaki de Oliveira Igarashi, Mackenzie Presbyterian University

    Engenheiro Eletricista - Hab. Eletrônica (Mackenzie) (2007); Mestre em Engenharia da Informação (UFABC) (2009). Formação e atuação Multidisciplinar. Professor e pesquisador no Centro de Ciências e Tecnologia - Campinas da Universidade Presbiteriana Mackenzie e membro do Núcleo Docente Estruturante de Engenharia de Produção. Linhas de Pesquisas: 1) Sensoriamento Remoto, Instrumentação e Inteligência Artificial; 2) Gestão do conhecimento/Big Data 3)Novas metodologias de Ensino (Gameficação no ensino e aprendizagem de engenharia). Experiência: Pesquisa e Desenvolvimento, sistemas embarcados, microcontroladores, sensores, instrumentação analítica direcionada à Indústria Química e Petroquímica. Componentes curriculares atuais: Linguagem de Programação (C++) e Tecnologia de Informação e Comunicação. Componentes Curriculares já lecionadas: Manufatura Integrada por Computador, Sists. de Informações, Softwares para Eng. de Produção, Física Experimental III, e Geometria Analítica e Vetores.

Published

2020-01-13