No item 1.6.2. deste trabalho, encontram-se listados os objetivos específicos que, quando plenamente atingidos, marcam o alcance do objetivo geral pretendido com a presente pesquisa.
O objetivo específico (I) consiste na identificação das parcelas de custo associadas ao PPOC. Estas parcelas são discriminadas no item 3.1.2. do capítulo três e formuladas no item 3.3. do mesmo capítulo. A identificação e posterior formulação destas parcelas caracteriza o alcance deste objetivo. Vale ressaltar a importância desta etapa dos estudos como forma de imprimir maior abrangência ao modelo proposto, já que o mesmo leva em conta parcelas de custo que foram desconsideradas em outros modelos concebidos para resolução do problema.
O objetivo específico (II) está associado à identificação das restrições inerentes ao problema em estudo. A identificação e posterior formulação de cada um dos conjuntos de restrições do problema são apresentadas nos itens 3.1.3. e 3.4., respectivamente, marcando o alcance deste objetivo.
De posse da formulação das parcelas de custo e das restrições do problema, modelou-se o mesmo como um problema de programação não linear inteira, conforme apresentado no item 3.5.. Com isso, o objetivo específico (III), que consiste em modelar o PPOC como um problema de programação matemática, foi plenamente atingido.
O objetivo específico (IV) diz respeito à seleção de possíveis técnicas de resolução do problema de minimização, buscando definir uma técnica adequada sob os enfoques “qualidade da solução obtida” e “custo computacional”, medido em termos de tempo de processamento. Com base em ampla revisão bibliográfica apresentada no capítulo quatro, selecionaram-se técnicas que, aparentemente, poderiam contribuir para a resolução do PPOC. A ordenação das técnicas que foram avaliadas ao longo desta pesquisa deu-se em função de sua respectiva facilidade de implementação. Sendo assim, testou-se inicialmente a utilização de um solver, num segundo momento a concepção de um método heurístico e, posteriormente, a utilização de um algoritmo genético e da técnica de relaxação lagrangeana, respectivamente. Finalmente, direcionou-se a pesquisa para a utilização de processos de busca em grafos.
A utilização do referido solver gerou bons resultados para uma parte dos cenários testados, conforme demonstram os resultados apresentados no capítulo VI. No entanto, não se
conseguiu obter resultado para os cenários nos quais a demanda futura foi igualada a zero. Diante disso, caso a indústria opte por esta alternativa, poderá enfrentar problemas na obtenção de solução para o PPOC em épocas de final de estação.
A concepção de um método heurístico foi fundamental como forma de garantir a obtenção de resultados em um tempo de processamento curto, além de ter servido como base para a concepção do nó inicial utilizado nos processos de busca em grafos. Entretanto, não foi suficiente para garantir a obtenção de bons resultados para qualquer tipo de cenário de demanda, por desconsiderar as parcelas de custo que efetivamente incidem no PPOC.
Conforme explicitado nos itens 4.5.3. e 4.5.4., respectivamente, tanto a utilização do algoritmo genético como a da relaxação lagrangeana não se mostraram adequadas para a resolução do problema. Por este motivo, deu-se continuidade à pesquisa através da análise de processos de busca em grafos, obtendo-se a partir daí bons resultados em um tempo julgado adequado. A revisão bibliográfica realizada, bem como os testes efetuados quanto à utilização das técnicas selecionadas previamente, foram imprescindíveis para o alcance do objetivo específico (IV).
O objetivo específico (V) diz respeito à implementação da técnica selecionada na etapa anterior da pesquisa. Com base nos conceitos apreendidos ao longo da revisão bibliográfica, bem como no conhecimento adquirido acerca do PPOC, definiu-se uma configuração de grafo que pudesse representar o processo de busca de uma solução para este problema. Além disso, concebeu-se um conjunto de algoritmos que incluíam procedimentos de busca vertical, ávida, com lista de nós abertos e procedimentos híbridos, visando aliar eficácia (em termos de custo da solução) e eficiência (em termos de tempo de processamento) em um único algoritmo. A inserção de procedimentos heurísticos em tais algoritmos culminou na redução do tempo de processamento envolvido na resolução do problema, compatibilizando este tempo de processamento com aquele disponibilizado pela indústria para esta finalidade. A concepção dos algoritmos, bem como a realização de testes envolvendo numerosas alternativas de procedimentos heurísticos, marcaram o alcance do objetivo específico (V).
O objetivo específico (VI) associa-se à avaliação da consistência do método concebido, através da comparação dos resultados gerados pelo mesmo (com relação a diferentes referências de peças) àqueles que seriam obtidos pela utilização do método adotado atualmente pela indústria pesquisada.
O alcance deste objetivo específico implicou na necessidade de se obterem dados para várias referências de peças. Com o intuito de realizar uma análise de diferentes cenários de demanda – atual e futura, bem como de obter um maior número de situações para as quais se
pudesse avaliar a performance dos diferentes algoritmos considerados, gerou-se um conjunto de 30 configurações adicionais de demanda, além daquelas disponibilizadas pela indústria.
A realização desses testes possibilitou a avaliação da performance dos algoritmos, além de ter demonstrado que o processo de busca em grafos (dentre aqueles testados ao longo da pesquisa) foi o único capaz de gerar boas soluções para o PPOC, mesmo para épocas de final de estação. Esta constatação marcou o alcance do objetivo específico (VI).
Com base no exposto acima, pode-se demonstrar o alcance do objetivo geral da presente pesquisa, apresentado no item 1.6.1. e que consiste na concepção de um método de resolução do PPOC que considere todas as parcelas de custo envolvidas, bem como as limitações inerentes ao problema.
Uma outra questão a ser salientada diz respeito ao ineditismo desta pesquisa, tanto na abordagem do PPOC como na solução proposta. No presente trabalho, são identificadas e inseridas parcelas de custo, inerentes ao problema, que até então não haviam sido publicadas na literatura, nem tampouco consideradas em soluções disponíveis comercialmente. A modelagem do problema como um grafo também é inédita e de extrema relevância no processo de obtenção da solução, destacando-se aí a caracterização dos nós e arcos, bem como a definição do procedimento de expansão.
Ainda quanto ao ineditismo, saliente-se os algoritmos de busca em grafos apresentados no capítulo V. Mesmo que vários deles tenham se originado de processos clássicos de busca em grafos, os algoritmos híbridos propostos nesta pesquisa não são referenciados em publicações sobre o assunto. Além disso, todos os procedimentos heurísticos adotados para estimativa do custo
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h(n) foram concebidos e testados ao longo desta pesquisa. A definição de bons procedimentos foi imprescindível para imprimir maior eficiência (medida em termos de tempo de processamento) na obtenção de uma solução.