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Defesa de Tese de Doutorado Nº 178: "Modelagem e Avaliação de Desempenho Operacional e Ambiental em Cadeias de Suprimentos Verdes"

O aluno Gabriel Alves de Albuquerque Junior irá defender seu trabalho no dia 4 de fevereiro, às 13h, no Auditório do CIn Início: 04/02/2013 às 13:00 Término: 04/02/2013 às 15:00 Local: Auditório do CIn

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº  178
 
Aluno: Gabriel Alves de Albuquerque Junior
Orientador: Prof. Paulo Romero Martins Maciel
Co-orientador: Prof. Ricardo Massa Ferreira Lima
Título: Modelagem e Avaliação de Desempenho Operacional e Ambiental em Cadeias de Suprimentos Verdes
Data:04/02/2013
Hora/Local: 13:00h -   Auditório
Banca Examinadora:
Prof. Paulo Roberto Freire Cunha  (Centro de Informática/ UFPE)
Prof. Nelson Souto Rosa (Centro de Informática / UFPE)
Prof. Henrique Pacca Luna Loureiro  (Instituto de Computação /  UFPE)
Prof. Virgílio Augusto Fernandes de Almeida( Depto. de Ciência da Computação/UFMG)
Prof. Fabio Santana Magnani  (Departamento de Eng. Mecânica / UFPE)
 
RESUMO:
 
As atuais exigências de questões ambientais fizeram com que a análise de cadeias de suprimentos e sistemas de manufatura precisasse levar em consideração indicadores de desempenho ambiental, além das tradicionais métricas de desempenho. A quantidade de energia consumida para produzir um bem de consumo e o total de emissões de gases de efeito estufa (GEE) são exemplos desses indicadores. Diversas organizações e empresas vêm se envolvendo na definição de metodologias e ferramentas que auxiliem na avaliação de desempenho ambiental (ADA). O gerenciamento de cadeias de suprimentos verdes (GSCM), do inglês green supply chain management, surgiu da necessidade de se avaliarem metas relacionadas ao desempenho das cadeias de suprimentos e seu impacto ambiental. As redes de Petri vêm sendo aplicadas constantemente na avaliação de sistemas de manufatura e cadeias de suprimentos. Este trabalho propõe um framework baseado na utilização das stochastic Petri nets (SPN), especificamente as stochastic reward nets (SRNs), para a modelagem e aferição de indicadores das atividades do GSCM. Para alcançar esse objetivo, utiliza-se uma abordagem baseada em componentes para modelar os elementos do sistema. A composição desses componentes resulta em um modelo cujas propriedades são garantidas e que provê um conjunto de indicadores de desempenho ambiental e do sistema.
 
Palavras-chave: Avaliação de Desempenho Ambiental, Gerenciamento de Cadeias de Suprimentos Verdes, Modelagem, Processos Estocásticos, Redes de Petri Estocásticas
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