RESPM_MAR_ABR_2015 ALTA

março/abril de 2015| RevistadaESPM 73 Nas figuras da página anterior, podemos ver formas típicas de representação de conjuntos Fuzzy triangu- lares e trapezoidais. Vale ressaltar que existe uma modelagem especí- fica tanto para efetuar essa análise aplicando a Lógica Fuzzy, que chamamos de fuzzificação e, posterior- mente, métodos matemáticos com, por exemplo, o método dos máximos e mínimos para voltar à forma convencional ou crispy, que intitulamos de defuzzifi- cação — de tal forma a poder estabelecer comparações e interpretações adequadas ao ambiente profissional e empresarial. Dentre as diversas possibilidades computacionais da Lógica Fuzzy, podemos destacar: sistemas de tomada de decisão, hierarquização, localização, interpretação, automação, controle e inteligência artificial. Essas possibilidades se revelaramao longo da década de 1980, coma formalização do conhecimento empubli- cações, artigos, patentes e, sobretudo, com o apareci- mento de máquinas Fuzzy, com o uso de chips capazes de armazenar regras nebulosas. Por exemplo: máquinas que cozinhamarroz têmcomandos específicos prepara- dos para entender o gosto adequado quando do preparo do arroz pelo consumidor ou ainda as aplicações especí- ficas para aceleração e frenagemdos trens dometrô em Sendai, no Japão. Além de estarem cada vez mais pre- sentes emanálises demercado, como os estudos de pre- cificação de produtos e serviços. Em2012, realizei uma série de estudos sobre o assunto, descritos nomaterial Think Fuzzy: developing new pricing strategy for consu- mer goods using fuzzy logic , desenvolvido em conjunto com Luiz Eduardo Safortes, Paulo Reis, Carlos Alberto Nunes Cosenza, Francisco Doria e Armando Gonçal- ves. No ano seguinte, estudos de adequação para deci- sões de produção de confecções na indústria feitos por Fabio Luiz Peres Krykhtine deramorigemà dissertação Um algoritmo fuzzy para mensurar o desejo do consumi- dor: uma modelagem parametrizada para o segmento de confecções na indústria têxtil . Na abordagem de tomada de decisão, pode-se desta- car o uso de Lógica Fuzzy emmuitosmodelos de tomada de decisão para cenários de gestão financeira e avalia- ção econômica. No delineamento de zonas através de seleçãomulticritério, os sistemas nebulosos vêmsendo recorrente solução, por sua capacidade de lidar comum número grande de variáveis incorporando grau de incer- teza elevado e, a partir de seu processamento, extrair resultados extremamente precisos. OModelo Locacional Coppe Cosenza — que evolui de Cosenza (1981) até osmais recentes trabalhos desenvol- vidos para a hierarquização e localização exigidos e uti- lizados para o Projeto Biodiesel Brasileiro, envolvendo 1.789 municípios do semiárido do Nordeste brasileiro — é outra demonstração da robustez e flexibilidade de aplicações baseadas em Lógica Fuzzy. Antônio Carlos Morim Coordenador e professor da pós-graduação da ESPM-Rio, doutorado e mestre em engenharia de produção pela Coppe-UFRJ, pesquisador do CNPq OProjetoBiodiesel, queenvolve1.789municípiosdo semiáridodoNordeste, éoutrademonstraçãodeaplicações baseadasemLógicaFuzzy, quevisacriar umabase teórica paraabordar proposições imprecisascomverdadesparciais shutterstock