A gestão logística no setor público envolve sistemas complexos caracterizados por múltiplas restrições operacionais, variabilidade da demanda, limitações orçamentárias e elevada pressão por eficiência e qualidade dos serviços prestados à sociedade. Processos como roteirização, alocação de recursos, planejamento de entregas e gestão de estoques são frequentemente conduzidos com base em regras empíricas ou análises fragmentadas, o que dificulta a tomada de decisão integrada e orientada por dados. Neste contexto, o projeto propõe o desenvolvimento e a aplicação de uma abordagem analítica para apoio à gestão logística no setor público, fundamentada na integração de ciência de dados, modelagem matemática e métodos de apoio à decisão. A proposta contempla a análise de dados operacionais, o uso de técnicas de aprendizado de máquina para identificação de padrões e previsão de demanda, bem como a aplicação de modelos analíticos e de otimização para avaliação de cenários logísticos e apoio ao planejamento operacional. O projeto será desenvolvido em ambiente aplicado, com forte participação discente, articulando atividades acadêmicas a problemas reais da logística pública. Como resultados, espera-se a consolidação de análises, modelos e painéis analíticos capazes de apoiar decisões logísticas mais eficientes, transparentes e baseadas em evidências. A proposta contribui para o fortalecimento da capacidade analítica aplicada à gestão pública, para a melhoria dos processos logísticos e para a formação de recursos humanos qualificados em ciência de dados e modelagem aplicada a sistemas públicos.
Estudantes de Engenharia de Produção da UNB
Egressos dos Cursos da FT, Estudantes de Engenharia em geral, Profissionais de Engenharia em Geral, Empresas de Tecnologia e Entusiastas de Tecnologias em geral
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