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Lucas há 1 ano
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Pesquisa operacional e modelagem de problemas

A Sentry Lock Corporation fabrica uma trava de segurança popular em fábricas localizadas em Macon, Louisville, Detroit e Phoenix. O custo unitário de produção em cada fábrica é de $35,50, $37,50, $39,00 e $36,25, respectivamente, e a capacidade anual de produção de cada fábrica é de 18.000, 15.000, 25.000 e 20.000, respectivamente. As travas da Sentry são vendidas a varejistas por meio de distribuidores atacadistas em sete cidades dos Estados Unidos. O custo unitário de remessa de cada fábrica para cada distribuidor é apresentado na tabela a seguir, com a demanda prevista de cada distribuidor para o próximo ano.

Custo unitário de remessa para o distribuidor em

Fábricas

Tacoma

San Diego

Dallas

Denver

St. Louis

Tampa

Baltimore

Macon

2,50

2,75

1,75

2,00

2,10

1,80

1,65

Louisville

1,85

1,90

1,50

1,60

1,00

1,90

1,85

Detroit

2,30

2,25

1,85

1,25

1,50

2,25

2,00

Phoenix

1,90

0,90

1,60

1,75

2,00

2,50

2,65

Demanda

8.500

14.500

13.500

12.600

18.000

15.000

9.000

A Sentry deseja determinar a forma menos custosa de fabricação e messa das travas de suas fábricas para os distribuidores. Uma vez que a demanda total dos distribuidores excede a capacidade total de produção de todas as fábricas, a Sentry percebeu que não poderá satisfazer toda a demanda por seu produto, mas deseja garantir que cada distribuidor terá a oportunidade de receber pelo menos 80% dos produtos pedidos.

 

  • Modele o problema numa planilha excel e apresente a solução ótima de forma detalhada explicando o passo a passo.

 

 

 

 

Professor José D.
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Respondeu há 1 ano
Contatar José Alberto

Esse problema é bem longo, teria de fazer uma aula pra resolver em detalhes. 

Vou passar os passo que vc deve adotar para resolver usando o solver do Excel.

Passo 1: Configurar a planilha

Passo 2: Definir as variáveis de decisão

Passo 3: Definir as restrições

Passo 4: Definir a função objetivo

Passo 5: Aplicar o Solver

Passo 6: Analisar os resultados

 

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Professor Gustavo S.
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Respondeu há 1 ano
Contatar Gustavo

Conforme já mencionado por outro professor, a dúvida é um pouco longa para ser completamente explicada por aqui, e seria adequado uma aula para explicá-la detalhadamente. No entanto, vou tentar explicar um pouco mais explicitamente. É necessário:

     1) Construir a função objetivo, considerando o Custo de Fabricação + Custo de remessa de cada fábrica, para cada localização.

     2) Estabelecer a condição de que a produção de cada fábrica seja menor ou igual à sua capacidade

     3) Estabelecer a condição de que a quantidade enviada para cada localidade seja maior ou igual à 80% da demanda.

     4) Resolver o problema utilizando alguma ferramenta (Solver, no Excel, por exemplo).

 

Montei um esboço aqui, e a solução parece ser esta. No entanto, é apenas um esboço, e não garanto que os resultados estejam 100% corretos. Se quiser, podemos fazer uma aula para explorarmos o problema com mais clareza.

    Fábrica
    Tacoma San Diego Dallas Denver St Louis Tampa Baltimore Total Fábrica
Destino Macon 0 0 0 0 0 12,000 6,000 18,000
Louisville 0 0 600 0 14,400 0 0 15,000
Detroit 0 0 8,600 10,080 0 0 1,200 19,880
Phoenix 6,800 11,600 1,600 0 0 0 0 20,000
                   

 

Total

6,800 11,600 10,800 10,080 14,400 12,000 7,200  

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Professor Antonio R.
Respondeu há 1 ano
Contatar Antonio

Para modelar e resolver o problema de forma otimizada, podemos usar a programação linear inteira. Vamos organizar as informações fornecidas em uma planilha do Excel para facilitar a solução.

Passo 1: Organizando os dados

Na planilha do Excel, podemos criar uma tabela para armazenar as informações. As colunas representarão as fábricas, e as linhas representarão os distribuidores. A tabela ficará da seguinte forma:

```
             | Macon | Louisville | Detroit | Phoenix | Capacidade |
-------------------------------------------------------------------
Tacoma       |        |            |         |         |            |
San Diego    |        |            |         |         |            |
Dallas       |        |            |         |         |            |
Denver       |        |            |         |         |            |
St. Louis    |        |            |         |         |            |
Tampa        |        |            |         |         |            |
Baltimore    |        |            |         |         |            |
Demand       |        |            |         |         |            |
```

Passo 2: Preenchendo os dados

Agora, preenchemos os dados na tabela. Os custos unitários de remessa e as capacidades de produção de cada fábrica já foram fornecidos. Precisamos adicionar também os dados de demanda para cada distribuidor:

```
             | Macon | Louisville | Detroit | Phoenix | Capacidade |
-------------------------------------------------------------------
Tacoma       |   2.50 |       1.85 |    2.30 |    1.90 |            |
San Diego    |   2.75 |       1.90 |    2.25 |    0.90 |            |
Dallas       |   1.75 |       1.50 |    1.85 |    1.60 |            |
Denver       |   2.00 |       1.60 |    1.25 |    1.75 |            |
St. Louis    |   2.10 |       1.00 |    1.50 |    2.00 |            |
Tampa        |   1.80 |       1.90 |    2.25 |    2.50 |            |
Baltimore    |   1.65 |       1.85 |    2.00 |    2.65 |            |
Demand       |  8,500 |      14,500 |  13,500 |  12,600 |            |
```

Passo 3: Definindo as variáveis de decisão

Agora, adicionamos uma nova linha na tabela para representar as quantidades a serem enviadas de cada fábrica para cada distribuidor:

```
             | Macon | Louisville | Detroit | Phoenix | Capacidade |
-------------------------------------------------------------------
Tacoma       |   2.50 |       1.85 |    2.30 |    1.90 |            |
San Diego    |   2.75 |       1.90 |    2.25 |    0.90 |            |
Dallas       |   1.75 |       1.50 |    1.85 |    1.60 |            |
Denver       |   2.00 |       1.60 |    1.25 |    1.75 |            |
St. Louis    |   2.10 |       1.00 |    1.50 |    2.00 |            |
Tampa        |   1.80 |       1.90 |    2.25 |    2.50 |            |
Baltimore    |   1.65 |       1.85 |    2.00 |    2.65 |            |
Demand       |  8,500 |      14,500 |  13,500 |  12,600 |            |
Quantidades  |        |            |         |         |            |
```

Essas quantidades serão as variáveis de decisão que devemos determinar para minimizar os custos totais de remessa.

Passo 4: Adicionando as restrições

Agora, vamos adicionar as restrições do problema. Primeiro, adicionamos a restrição de capacidade de produção para cada fábrica. Ela deve ser igual ou inferior à capacidade de produção de cada fábrica correspondente:

```
             | Macon | Louisville | Detroit | Phoenix | Capacidade |
-------------------------------------------------------------------
Tacoma       |   2.50 |       1.85 |    2.30 |    1.90 |      18,000 |
San Diego    |   2.75 |       1.90 |    2.25 |    0.90 |      15,000 |
Dallas       |   1.75 |       1.50 |    1.85 |    1.60 |      25,000 |
Denver       |   2.00 |       1.60 |    1.25 |    1.75 |      20,000 |
St. Louis    |   2.10 |       1.00 |    1.50 |    2.00 |            |
Tampa        |   1.80 |       1.90 |    2.25 |    2.50 |            |
Baltimore    |   1.65 |       1.85 |    2.00 |    2.65 |            |
Demand       |  8,500 |      14,500 |  13,500 |  12,600 |            |
Quantidades  |        |            |         |         |            |
```

Agora, adicionamos a restrição de demanda para cada distribuidor. A quantidade enviada para cada distribuidor deve ser igual ou superior a 80% da demanda:

```
             | Macon | Louisville | Detroit | Phoenix | Capacidade |
-------------------------------------------------------------------
Tacoma       |   2.50 |       1.85 |    2.30 |    1.90 |      18,000 |
San Diego    |   2.75 |       1.90 |    2.25 |    0.90 |      15,000 |
Dallas       |   1.75 |       1.50 |    1.85 |    1.60 |      25,000 |
Denver       |   2.00 |       1.60 |    1.25 |    1.75 |      20,000 |
St. Louis    |   2.10 |       1.00 |    1.50 |    2.00 |            |
Tampa        |   1.80 |       1.90 |    2.25 |    2.50 |            |
Baltimore    |   1.65 |       1

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