Inteligência Logística e Tomada de Decisão

Conhecimentos de Base Recomendados

Não exige conhecimentos anteriores, ainda que algumas bases de investigação operacional e de Tecnologias de Informação sejam relevantes.

Métodos de Ensino

Dado o caracter aplicado dos temas propostos, são promovidas metodologias expositivas acompanhadas da respetiva aplicação prática.

Resultados de Aprendizagem

Os sistemas logísticos atuais são fortemente influenciados por interesses conflituantes, e caracterizados por múltiplos fatores de um sistema complexo.
É neste contexto que o gestor de um sistema logístico atua, sendo regularmente solicitado a tomar decisões.

Assim, os principais objetivos desta Nesta Unidade Curricular são:
O1 – analisar e aplicar técnicas de otimização e de decisão dirigidas à logística;
O2 – utilizar modelos de análise de decisão em logística
O3 – analisar os principais avanços da Inteligência Artificial ao serviço da logística (incluindo sensores, processos automatizados e blockchain)
O4 – conhecer técnicas de tratamento de grandes quantidades de dados, e a sua integração em sistemas de inteligência artificial.

Pretende-se que o aluno evidencie capacidade e competências para:
C1 – analisar modelos de otimização e decisão dirigidos à logística
C2 – analisar e discutir as soluções gerados e as suas implicações para a logística
C3 – reconhecer sistemas automatizados de inteligência artificial com aplicação na logística.

Programa

1 –Planeamento e otimização na logística

1.1 – Otimização de recursos
1.2 – Rotas de veículos e cadeia de abastecimento
1.3 – Localização de meios e serviços
1.4 – Planeamento da produção
1.5 – Escalas e turnos de trabalho

2 – Tomada de decisão na logística

2.1 – Processo de tomada de decisão
2.2 – Árvores de decisão
2.3 – Análise de sensibilidade
2.4 – Teoria da utilidade
2.5 – Tomada de Decisão aplicada à gestão da cadeia de abastecimento

3 – Tecnologias na logística

4 – A transformação digital na logística

4.1 – Robotic process automation
4.2 – Blockchain
4.3 – IoT, Cloud e Big data
4.4 – Inteligência artificial aplicada à logística

Docente(s) responsável(eis)

Ana Cristina dos Santos Amaro

Métodos de Avaliação

A avaliação compreende a realização de um projeto prático e de uma avaliação escrita.

O projeto prático é modular de forma coerente com os principais conteúdos do programa e deve respeitar a um trabalho de pesquisa e desenvolvimento, com um cariz aplicado, realizado em grupo e discutido nominalmente.

A avaliação escrita é nominal e será realizada no final do semestre, em época de avaliações, de acordo com o calendário de exames. 

As componentes de avaliação ponderam em igual percentagem na classificação final, em qualquer das épocas de exame do ano letivo.


    Estágio(s)

    NAO

    Bibliografia

    – de Carvalho, J. M. C., & Cardoso, E. G. (2002). Logística. Sílabo.

    – Jacobs, F. R., Chase, R. B., & Lummus, R. R. (2014). Operations and supply chain management. NewYork, NY: McGraw-Hill/Irwin.

    – Langley, C. J., Novack, R. A., Gibson, B., & Coyle, J. J. (2020). Supply chain management: a logistics perspective.Cengage Learning.

    – Manners-Bell, J., & Lyon, K. (2019). The logistics and supply chain innovation handbook: Disruptive technologies and new business models. Kogan Page Publishers.

    – Subramanian, N., Chaudhuri, A., & Kayıkcı, Y. (2020). Blockchain and Supply Chain Logistics: Evolutionary Case Studies. Springer Nature.

    – Sullivan, M., & Kern, J. (2021). The Digital Transformation of Logistics: Demystifying the Impacts of the Fourth Industrial Revolution. New Jersey, Wiley, IEEE Press.