Técnicas de Otimização para Problemas Industriais – Teoria e Prática

Preço: R$ 5.103,56
Desconto
Modalidade:
EAD
Formato:
Trasmissão ao Vivo
Carga Horária:
44h
Data Início:
03/11/2025
Data Fim:
09/12/2025
Hora:
18h30 às 20h30 (Horário de Brasília)
Frequência:
As aulas ocorrem as segundas, terças, quartas e quintas-feiras.
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Descrição

Técnicas de Otimização para Problemas Industriais – Teoria e Prática

Escola
Tecnologia e Inovação
Área de Conhecimento
Otimização e Automação
SOBRE O CURSO

O curso tem como objetivo apresentar conceitos de programação matemática e técnicas heurísticas voltadas à resolução de problemas de otimização combinatória em contextos industriais. Entre os problemas abordados estão: sequenciamento de tarefas, localização de recursos, planejamento da produção, alocação de equipamentos e roteirização de veículos.

Visa capacitar profissionais para modelar, analisar e resolver esse tipo de problema nas indústrias. Os objetivos específicos incluem:

  • Caracterização e modelagem de problemas de otimização;

  • Estudo teórico e prático de técnicas de programação matemática e meta-heurísticas;

  • Aplicação prática dessas técnicas em problemas industriais;

  • Análise de resultados obtidos;

  • Desenvolvimento de sistemas de suporte à decisão e otimização em tempo real.

Ao final do curso, os participantes estarão aptos a:

  • Identificar e caracterizar problemas de otimização nas indústrias;

  • Modelar esses problemas de forma adequada;

  • Escolher e aplicar as técnicas mais apropriadas de solução (exatas e heurísticas);

  • Desenvolver sistemas de apoio à decisão aplicáveis ao ambiente industrial.

Confira esse e outros programas de educação continuada da UnIBP.

Oferecemos ainda a flexibilidade de realizar cursos em diversos formatos: presencial, semipresencial, in company, ensino a distância, MBA ou especialização. Verifique as modalidades disponíveis e ingresse na UnIBP. A única formação com a qualidade IBP – Instituto Brasileiro de Petróleo e Gás.

TRANSMISSÃO AO VIVO

O EAD da UnIBP oferece aulas 100% ao vivo com total interação entre colegas e professores em tempo real, proporcionando troca de conhecimento e networking.

Em caso de imprevisto para participar da aula ao vivo, o aluno terá acesso ao conteúdo gravado de acordo com a carga horária do curso como discriminado abaixo:

Cursos de até 24h - 10 dias*
Cursos com mais de 24h - 15 dias*

*tempo que o aluno terá para acessar as gravações e concluir os critérios de aprovação, a partir do último dia de transmissão ao vivo.

PROGRAMA TÉCNICO
  • Módulo I - Introdução à otimização

    Introdução à instrumentação, controle e automação de processos industriais para uso de programação matemática

  • Módulo II - Técnicas de programação matemática para otimização nas indústrias

    Introdução à otimização:
    • Classes de problemas 
    • Parâmetros de entrada
    • Variáveis de decisão 
    • Função objetivo 
    • Restrições
    Modelagem matemática de problemas de otimização:
    • Classificação 
    • Caracterização 
    • Modelagem
    Resolvedores matemáticos:
    • Tipos de resolvedores
    • Sintaxe de programação no resolvedor Lingo
    • Preparação de ambiente para programação
    Implementação na prática com o resolvedor Lingo:
    • Implementação de modelos matemáticos
    • Resolução dos modelos no Lingo
    • Exibição de resultados no Excel
    • Interpretação dos resultados
    Aplicações industriais usando programando matemática:
    • Scheduling
    • Roteamento de veículos
    • Localização e alocação de recursos
    • Outras aplicações na indústria  

  • Módulo III - Técnicas heurísticas para otimização nas indústrias

    Heurísticas construtivas para problemas industriais:
    • Heurísticas gulosas
    • Heurísticas aleatórias
    • Heurísticas parcialmente gulosas
    Heurísticas de refinamento para problemas industriais:
    • Estruturas de vizinhança
    • Métodos de Busca Local
    • Estratégia First Improvement
    • Estratégia Best Improvement
    • Variable Neighborhood Descent
    Meta-heurísticas de refinamento para problemas industriais:
    • GRASP
    • Iterated Local Search
    • Simulated Annealing
    • Outras meta-heurísticas

    Aplicações industriais usando heurísticas:
    • Scheduling
    • Roteamento de veículos
    • Localização e alocação de recursos
    • Outras aplicações na indústria  

Professores

  • Engenheiro eletrônico formado pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), Jose Perez é mestre em Engenharia Química pela Universidade de São Paulo (USP) e doutor em Engenharia Química pela COPPE (UFRJ). Atua na área de automação, instrumentação e controle de processos desde 1986.Nos primeiros anos de vida profissional trabalhou na área de turbinas e compressores nas plataformas da Bacia de Campos. Em 1994 foi transferido para o CENPES, onde atuou, desde essa data até março de 2021, na área de projeto básico, comissionamento, partida assistida e assistência técnica às unidades de operação da Petrobras. Jose Perez atuou também como instrutor de instrumentação e controle nos cursos do IBP Universidade Petrobras. Hoje leciona o mesmo curso no IBP.

    Jose Manuel Gonzalez Tubio Perez

    Professor

  • Pesquisador Adjunto do Instituto Tecnológico Vale (ITV) na área de otimização e Bolsista de Produtividade DTI do CNPq. Possui doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (2018), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Ouro Preto (2014) e graduação em Sistemas de Informação pela Universidade Federal de Ouro Preto (2012). Realizou pós-doutorado no Instituto Tecnológico Vale (2018) na área de otimização. Membro da Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional (SOBRAPO). Professor permanente do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP), na cidade de Ouro Preto, onde orienta alunos de mestrado e doutorado. Professor permanente dos Programas de Pós-Graduação Profissionais em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração (PROFICAM), da UFOP em parceria com o ITV, na cidade de Ouro Preto, e Tecnologias Inovadoras na Mineração (PPGTIM), da Unifesspa em parceira com o ITV, na cidade de Marabá, onde orienta alunos de mestrado profissional. Tem experiência na área de otimização, atuando principalmente nos seguintes temas: heurísticas, meta-heurísticas, programação linear inteira mista, sequenciamento de tarefas, roteamento de veículos, localização de recursos e outras aplicações de otimização na indústria.

    Luciano Perdigão Cota

    • Informações Importantes

      Para melhor experiência no curso, sugerimos que o usuário siga as seguintes orientações:

      • Computador (desktop) ou notebook com sistema operacional atualizado (Windows, MAC, Linux). Ou dispositivo móvel equivalente atualizado e com acesso à internet;
      • Sistema funcional de saída de áudio;
      • Conexão estável com a internet. Recomenda-se o mínimo de 512kbps;
      • Navegador atualizado e com liberação para pop-ups, flash e java scripts.

      • Não é permitido o download do áudio, vídeo e de conteúdo não autorizado.
      • A compra deste curso dá direito ao acesso de uma única pessoa. Não é permitida a distribuição ou reprodução deste material.

      O número de vagas é limitado e será preenchido de acordo com a ordem de efetivação das inscrições.
    • Nossas Políticas

      Política de confirmação:
      • O curso será confirmado mediante quórum mínimo de participantes efetivamente inscritos.
      • Todos os participantes serão notificados sobre a confirmação do curso com até 10 dias de antecedência da data prevista para o início da turma.
      • O IBP se reserva ao direito de cancelar, alterar as datas previstas e/ou o local de realização até o prazo máximo de 10 (dez) dias de antecedência da data de início da turma. Neste caso, o aluno será comunicado e poderá optar por manter ou cancelar a sua inscrição.

      Política de cancelamento:
      • Não haverá cobrança de taxa de cancelamento para solicitações realizadas com antecedência até 10 (dez) dias corridos para a data de início da turma; 
      • Haverá cobrança de taxa de cancelamento correspondente a 50% (cinquenta por cento) do valor da inscrição para solicitações realizadas com antecedência de até 5 (cinco) dias corridos para a data de início da turma.
      • Haverá cobrança de taxa de cancelamento correspondente a 100% (cem por cento) do valor da inscrição para solicitações realizadas com antecedência inferior a 5 (cinco) dias corridos para a data de início da turma.

      Política de Pagamento:
      • As inscrições são feitas através do e-commerce e podem ser efetuadas a vista por boleto ou em até 6x sem juros no cartão de crédito

      Política de Faturamento:
      • Pagamento Faturado é oferecido para Pessoa Jurídica e para ter direito a essa forma de pagamento, o cliente deverá ser associado ao IBP. Qualquer tipo de promoção ou cupom oferecido pela UnIBP, não se aplica a inscrições realizadas através de Pagamento Faturado, levando em consideração que o pagamento será efetuado após a realização do curso.
      • Entre em contato pelo e-mail unibp@ibp.org.br para saber maiores informações sobre faturamento.

      O IBP é isento de retenção de IR.
    • Descontos

      Associado Patrimonial = 20%
      Associado Setorial = 15%
      Associado Não Setorial = 10%
      Associado Institucional = 5%
      Associado Profissional = 5%
      Associado Estudante = 40%
      Estudante = 20%
      Ex-aluno = 5%

      Se você é funcionário de empresa associada ao IBP, insira a raiz do CNPJ (8 primeiros dígitos) da sua empresa no campo de Cupom de Desconto em nossa loja ao realizar sua inscrição. Não sabe se sua empresa é associada? Consulte aqui.

      Para as categorias de Associado Profissional e Associado Estudante, o cupom de desconto é o seu CPF (sem pontos ou traços).

      Os Estudantes devem enviar a declaração emitida pela instituição de ensino para unibp@ibp.org.br antes de realizar a inscrição na loja.

      Nossos Ex-alunos devem enviar previamente um e-mail com nome completo e CPF para unibp@ibp.org.br para obter o cupom de desconto.

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