logistica

Um modelo matemático é uma representação simplificada de um sistema real (ou parte dele), segundo uma estrutura de conceitos mentais ou experimentais. Normalmente, modelos matemáticos são também computacionais, ou seja, necessitam de um computador para obtenção de resultados. Na área da logística, há diversas aplicações de modelos matemáticos, como:
•Planejamento e controle da produção: através de um modelo computacional é possível determinar sequência de produção de produtos em uma fábrica, de acordo com os pedidos e restrições da empresa;
•Planejamento e controle de estoque: através de um modelo computacional, pode-se determinar qual a política de estoques deve ser adotada, determinando-se o estoque de segurança, lote, leadtime entre outros parâmetros;
•Roteirização de veículos: para determinação das rotas que garantam o mínimo custo de transporte, um modelo computacional pode ser elaborado, fornecendo a política de distribuição ótima.
•Dimensionamento de processos: modelos computacionais são capazes de representar comportamentos de sistemas logísticos e identificar gargalos de operação, permitindo atuar sobre eles.

As técnicas para elaboração de modelos matemáticos são diversas, usualmente apoiadas na Pesquisa Operacional, tais como:
•Simulação.
•Programação linear, não-linear, inteira ou inteira-mista;
•Heurísticas;
•Teoria de filas;
•Suporte à decisão;

A logística vive em um cenário bastante cobrado por previsões mais certas e a estatística tem um papel primordial nesse aspecto.

A estatística está associada com “coleção de número”, tem o foco de contagem e medições, são fatores que ajudam na tomada de decisões quando prevalecem condições de incerteza. Devido às suas raízes empíricas e seu foco em aplicações, a estatística geralmente é considerada uma disciplina distinta da matemática, e não um ramo dela.É fundamental que um profissional da área de logística tenha conhecimento em matemática e estatística.
A área de logística é cobrada