Resumo A implantação da tecnologia da Internet das Coisas (IoT) traz benefícios à vida, como controle remoto de pragas na agricultura, monitoramento da cadeia de suprimentos, melhoria na educação e monitoramento de pacientes. No entanto, apesar dos benefícios, existem desafios embutidos na implementação desta tecnologia. Um dos maiores desafios da área é a violação de privacidade e segurança de dados. Portanto, é necessário avaliar a probabilidade de falha dos elementos e, consequentemente, a causa desse problema. Assim, é neste contexto que este trabalho se propõe a identificar, modelar e calcular a probabilidade de falha através de uma análise sistemática, utilizando Redes Bayesianas. Os resultados mostraram que através do uso do modelo proposto foi possível avaliar diferentes cenários para o uso de redes de Internet das Coisas, bem como simular o efeito da probabilidade de falha nos elementos críticos do sistema.

Abstract The implementation of the Internet of Things (IoT) technology provides benefits to life, such as remote pest control in agriculture, monitoring the supply chain, improvement environment in education, and monitoring patients. However, despite the benefits, there are challenges embedded in the implementation of this technology. One of the biggest challenges in the area is the violation of privacy and data security. Therefore, it is necessary to assess the probability of failure of the components and, consequently, the cause of this problem. So, it is in this context that this work proposes to identify, model, and calculate the failure probability through a systematic analysis, using Bayesian Networks. The results showed that through the use of the proposed model it was possible to evaluate different scenarios for the use of Internet of Things networks, as well as to simulate the effect of the probability of failure in the critical components of the system.

RESUMO Este artigo apresenta um modelo de rede neural para controlar a dosagem de cloro na água tratada, a fim de obter melhores resultados na estabilidade do cloro residual livre, quando comparados ao controle Proporcional-Integral-Derivativo (PID) empregado atualmente e na consequente redução do consumo de cloro no processo de tratamento de água. Entre os diferentes desinfetantes, o cloro é amplamente utilizado em estações de tratamento de água de grande porte no mundo. No Brasil, especialmente nas grandes cidades, esse produto químico é também empregado como um agente desinfetante. Nesse contexto, um modelo que utiliza redes neurais artificiais foi implementado e simulado no software Matlab, levando-se em conta as características operacionais de uma estação de tratamento localizada na região metropolitana de São Paulo.

ABSTRACT This paper presents an approach using a neural network model to control chlorine dosage in treated water, so as to obtain better results in the stability of the free residual chlorine, when compared to the control currently used, based on the Proportional-Integral-Derivative (PID) model and the consequent reduction in chlorine consumption in the water treatment process. Among the different disinfectants, chlorine is widely used in large water treatment plants in the world. In Brazil, especially in large cities, this chemical product is also used as a disinfectant agent. In this context, a neural model was implemented and simulated in MatLab software, taking into account the operational characteristics of a treatment plant, located in the São Paulo Metropolitan Region.

Resumo Este estudo identificou as barreiras e analisou seu grau de influência na Gestão da Cadeia de Suprimentos Verde (GCSV), de acordo com a perspectiva de um fornecedor de primeira camada da indústria automotiva brasileira. Foram encontradas 43 barreiras na literatura especializada, e 13 validadas: apoio e envolvimento (cinco), desempenho operacional (três), desempenho econômico (duas), desempenho ambiental (duas), conhecimento e informação (uma). A validação ocorreu por meio da percepção de especialistas técnicos e acadêmicos com familiaridade nos temas gestão ambiental e cadeia de suprimentos de diversos setores. A hierarquia das prioridades das barreiras foi obtida por meio da aplicação do método de Análise Hierárquica do Processo (Analytic Hierarchy Process [AHP]), tendo como decisores representantes de uma indústria do setor automotivo. A pesquisa mostrou que as implicações de custo representam a barreira mais influente à GCSV, do ponto de vista de um fornecedor de primeira camada do setor estudado.

Abstract This study identified the barriers to Green Supply Chain Management (GSCM) and analyzed their degree of influence from the perspective of a first-tier supplier in the Brazilian automotive industry. The literature indicates a total of 43 barriers, of which 13 were validated in the following areas: support and involvement (five), operational performance (three), economic performance (two), environmental performance (two), and knowledge and information (one). The validation was based on the perception of technical and academic specialists familiar with environmental and supply chain management in various sectors. The hierarchy of the barriers by priority was obtained using the Analytic Hierarchy Process (AHP) method, with decision makers representing an industry in the automotive sector. The study showed that cost implications are the most influential barrier to GSCM from the perspective of a first-tier supplier in the sector.

Resumen Este estudio identificó las barreras a la Gestión de la Cadena de Suministro Verde (GCSV) y analizó su grado de influencia, de acuerdo con la perspectiva de un proveedor de primer nivel (tier 1) de la industria automotriz brasileña. De las 43 barreras encontradas en la literatura, se han validado trece: apoyo e implicación (cinco), desempeño operacional (tres), desempeño económico (dos), desempeño ambiental (dos), y conocimiento e información (una). La validación ocurrió por medio de la percepción de especialistas técnicos y académicos familiarizados con los temas gestión ambiental y cadenas de suministro de diversos sectores. La jerarquía de las prioridades de las barreras se realizó a través de la aplicación del Proceso Analítico Jerárquico (Analytic Hierarchy Process [AHP]), y los decisores fueron representantes de una industria del sector automotriz. La investigación mostró que las implicaciones de costo representan la barrera más influyente en la GCSV, desde el punto de vista de un proveedor de primer nivel del sector estudiado.

This paper uses the technique of discrete event simulation as methodology for decision support in a complex problem with multiple variables; the objective is to model the logistics operations involved in the maritime exportation of commodities in the presentations of bulk and bags from twelve producers until the seaport. The simulation allows analyzing the sensitivity of the key parameters and system variables in order to define different models of planning offices. Results showed that it is possible to reduce the inventory and maintenance costs, as well as improving the service performance indicators and consequently increasing the resources utilization rate.

El presente trabajo utiliza la técnica de simulación de eventos discretos como metodología de apoyo a la decisión en un problema complejo con múltiples variables; el objetivo es modelar las operaciones logísticas involucradas en la exportación marítima de commodities en las presentaciones de carga suelta y granel desde doce empresas productoras hasta el puerto marítimo. La simulación permite analizar la sensibilidad de los principales parámetros y variables del sistema, con el fin de definir diferentes modelos de planeación de despachos. Los escenarios muestran que es posible obtener una reducción de los inventarios y de los costos de mantenimiento, así como también mejorar los indicadores de servicio y como consecuencia aumentar la tasa de utilización de los recursos.