APLICAÇÃO DE UM MODELO DE PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO BASEADO EM TÉCNICAS DE PROGRAMAÇÃO LINEAR E APRENDIZADO DE MÁQUINA

INTRODUÇÃO: A interseção da Pesquisa Operacional e do Aprendizado de Máquina apresenta um cenário propício para resolver lacunas na otimização do planejamento da produção. A ausência de métodos eficientes de otimização tem levado a ineficiências e custos elevados no planejamento da produção em empresas de equipamentos eletrônicos. OBJETIVOS: Este estudo visa otimizar o planejamento da produção em uma empresa de equipamentos eletrônicos, utilizando Programação Linear e Aprendizado de Máquina, para embasar decisões assertivas e eficientes. MATERIAIS E MÉTODO: O processo metodológico compreende sete etapas: 1) Revisão da literatura em Pesquisa Operacional e Aprendizado de Máquina; 2) Coleta e análise de dados de produção; 3) Aplicação de métodos de Aprendizado de Máquina para modelagem; 4) Seleção do melhor modelo; 5) Desenvolvimento e aplicação do modelo de Programação Linear; 6) Análise detalhada dos resultados; 7) Validação junto aos stakeholders. RESULTADOS: A abordagem resultou em um planejamento de produção otimizado, redução de custos operacionais e tomada de decisões mais embasada. A técnica de previsão de Aprendizado de Máquina atingiu um erro médio de 9%, demonstrando sua precisão na previsão de demanda futura. CONSIDERAÇÕES FINAIS: Com isso, este estudo evidencia uma abordagem robusta e promissora para aprimorar a eficiência e eficácia nas operações de planejamento de produção. Nesse contexto, a união entre Pesquisa Operacional e Aprendizado de Máquina emerge não apenas como uma resposta às lacunas existentes, mas como uma direção propulsora para a otimização contínua e sustentada desses processos cruciais.

PALAVRAS-CHAVE: Aprendizado de máquina; Otimização; Programação Linear.