Análise de sensibilidade de demanda para sistema de apoio à decisão com visualização interativa para localização de instalações logísticas.

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Frazão, Márcia Lorena da Silva
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise de sensibilidade; Decision support systems; Facility location; Interactive visual optimization; Localização de instalações; Logística; Logistics; Otimização visual interativa; Sensitivity analysis; Sistemas de suporte a decisão
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3148/tde-03082023-153325/

Processos de tomada de decisão de localização de instalações são frequentemente estudados na literatura, costumam envolver objetivos conflitantes e apresentam diversas fontes de incerteza. Devido à natureza estratégica e complexa deste tipo de tomada de decisão, o uso da análise de sensibilidade é comum para a avaliação de cenários alternativos. Para realizar análises complexas, sistemas de apoio a decisão têm sido cada vez mais utilizados. No entanto, ainda é difícil encontrar sistemas que suportem tanto a otimização quanto a geração e comparação de cenários alternativos. O presente trabalho apresenta um módulo de análise de sensibilidade de demanda para o sistema GDSS, um sistema de apoio a decisão feito como aplicação Web desenvolvido para utilização em aulas e treinamentos para realizar otimizações de um problema de localização de instalações logísticas com múltiplos objetivos. As interfaces deste módulo foram desenvolvidas utilizando conceitos como usabilidade, affordances e user-centered design. O módulo possibilita variações da demanda total no Brasil ou de uma Unidade Federativa. Sendo assim, os usuários do GDSS conseguem otimizar o problema, analisar alternativas a partir da otimização realizada e comparar os resultados com apoio de recursos de visualização interativa. Um teste piloto de usabilidade com estudantes auxiliou na melhoria das interfaces. Projetos futuros podem desenvolver outros sistemas quem integrem otimização e comparação de alternativas, assim como considerar objetivos de sustentabilidade nos modelos destes sistemas.