Fundamentos de Engenharia de Sistemas

Objetivos:

  • Compreender conceitos gerais característicos de uma abordagem de engenharia com ênfase em sistemas complexos;
  • Compreender o ciclo de vida de sistemas, os elementos de processo em geral e suas relações, bem como papéis e responsabilidades envolvidas, que coletivamente constituem os grandes blocos que estruturam a engenharia de sistemas;
  • Obter uma visão integrada da análise de requisitos de sistema, desenvolvimento da solução física, desenvolvimento da solução lógica, avaliação de alternativas de solução e detalhamento do projeto;
  • Ter a capacidade básica para adequar a aplicação dos princípios de engenharia de sistemas e métodos para diferentes cenários e domínios de aplicação.

Ementa:

Origens, necessidade, relevância, princípios e contextualização da Engenharia de Sistemas. Ciclo de vida de sistemas e desenvolvimento de soluções. Conceitos e elementos de processo de Engenharia de Sistemas. Processos técnicos, gerenciais e de apoio a projetos de sistemas. Processos organizacionais capacitadores de projetos. Processos contratuais. Adaptação de processos. Atividades especializadas de engenharia.

Bibliografia:

  • International Council on Systems Engineering, Systems Engineering Handbook, v. 3.2.2 (INCOSE-TP-2003-002-03.2.2). San Diego, CA: International Council on Systems Engineering, October 2011.
  • The International Organization For Standardization and The International Electrotechnical Comission, \textit{ISO/IEC 15288:2009 Systems and software engineering – Systems life cycle processes}, Geneva: ISO, 2009.
  • A. Kossiakoff, W. Sweet, S. Seymour, S. Biemer, Systems engineering principles and practice. Wiley Series in Systems Engineering and Management, 2nd Ed. New Jersey, John Wiley & Sons, Inc., 2011.
  • J.E. Kasser, A framework for understanding systems engineering}, Bedfordshire: Cranfield University, 2007.
  • SEBOK – Guide to the Systems Engineering Body of Knowledge. SEBoK V 0.5. Disponível em http://www.sebokwiki.org/index.php/SEBoK\_0\_Introduction

Fundamentos de Gerência de Projetos

Objetivos:

  • Compreender a importância, os conceitos fundamentais e o contexto da gerência de projetos;
  • Estar familiarizados com as áreas de conhecimento e os grupos de processo do PMBOK relevantes para a engenharia de sistemas;
  • Obter uma noção geral sobre como planejar e acompanhar com sucesso projetos de engenharia;
  • Entender as competências (conhecimentos, habilidades e atitudes) necessárias a um gerente de projetos.

Ementa:

Evolução, importância e futuro da gerência de projetos. Principais conceitos relacionados (projeto x operação, programa, portfólio, \textit{stakeholders}, ciclos de vida, marcos). O contexto da gerência de projetos, programas e portfólios. A gerência de projetos segundo o PMBOK: visão geral, grupos de processo e áreas de conhecimento. Gerência de escopo, tempo, custos, riscos, RH, qualidade, comunicação, aquisições e integração. Gerenciamento ágil de projetos.

Bibliografia:

  • PMI – Project Management Institute, Um guia do conhecimento em gerenciamento de projetos, 4 ed., Newton Square: PMI Publications, 2008.
  • M. M. Carvalho, R. Rabechini Jr., Fundamentos em gestão de projetos: construindo competências para gerenciar projetos, 3 Ed., Atlas, 2011.
  • R. Rabechini Jr., M. M. Carvalho, (organizadores), Gerenciamento de projetos na prática: casos brasileiros. Vol 1 e 2, Atlas, 2009.
  • H. Kerzner, Gestão de projetos: as melhores práticas, 2 Ed, Bookman, 2006.
  • D. Prado, Gerenciamento de portfólios, programas e projetos nas organizações, 5 Ed, INDG, 2009.

Gerência de Projetos em Engenharia de Sistemas

Objetivos:

  • Saber diferenciar a gestão de projetos em geral da gestão de projetos em engenharia, em especial para a engenharia de sistemas;
  • Compreender os processos organizacionais e de projeto necessários para uma gestão adequada no âmbito da engenharia de sistemas;
  • Estar familiarizados com as principais atividades, ferramentas, técnicas e indicadores utilizados na gerência de projetos de engenharia de sistemas.

Ementa:

A gestão de projetos aplicada à engenharia. Processos gerenciais para projetos: planejamento; monitoramento e controle de projeto; gerência de decisões; gerência de riscos; gerência de configuração; gerência da informação; medição. Processos gerenciais organizacionais facilitadores do projeto: gerência de portfólio de projetos; gerência de infraestrutura; gerência do ciclo de vida; gerência de RH; gerência da qualidade. Processos de acordo entre partes: aquisição e fornecimento. Ferramentas, técnicas e indicadores utilizados na gerência de projetos.

Bibliografia:

  • B. Blanchard, System Engineering Management. 4th Ed., John Wiley & Sons, 2008.
  • K. Forsberg, H. Mooz , H. Cotterman, Visualizing Project Management: Models and Frameworks for Mastering Complex Systems. John Wiley & Sons, 2005.
  • L.C. Morse, D. Babcock, Managing Engineering and Technology: An Introduction to Management for Engineers. 5th Ed., Prentice Hall, 2009.
  • J.E. Managing Innovation: New Technology, New Products And New Services In A Global Economy. 2nd Ed., Butterworth-Heinemann, 2006.
  • IEEE Computer Society Professional Practices Committee,  IEEE ISO/IEC 26702:2007 Systems Engineering – Application and Management of The Systems Engineering Process, 2007.

Engenharia de Requisitos

Objetivos:

  • Entender e reconhecer os tipos básicos de requisitos, visando gerar uma especificação eficaz;
  • Compreender, adaptar e aplicar, em um nível básico de habilidade, o processo de engenharia de requisitos e as técnicas para elicitação (levantamento), análise e modelagem de requisitos, considerando diferentes cenários;
  • Ser capaz de elaborar e de avaliar a qualidade de uma especificação de requisitos;
  • Perceber as implicações dos requisitos na qualidade final do produto e os principais problemas relacionados à especificação e gerência de requisitos.

Ementa:

Contextualização da Engenharia de Requisitos. Tipos básicos de requisitos. Problemas comuns com requisitos. A abordagem de engenharia para a especificação de requisitos: entendimento do problema, estudo de viabilidade, elicitação (levantamento) e análise de requisitos, especificação de requisitos, verificação e validação de requisitos. Cuidados com a especificação e documentação de requisitos. Rastreabilidade e gerência de requisitos.

Bibliografia:

  • J. Grady, System Requirements Analysis. Academic Press, 2006.
  • J.E. Gibson, W.T. Scherer, W. F. Gibson, How To Do Systems Analysis. Wiley Interscience, 2007.
  • I.F. Alexander, N. Maiden, Scenarios, Stories, Use Cases: Through the Systems Development Life-cycle. John Wiley \& Sons, 2004.
  • C. Hood, S. Wiedemann, S. Fichtinger, U. Pautz, Requirements Management: the Interface Between Requirements Development and All Other Systems Engineering Process. Springer, 2008.
  • S. Friedenthal, A. Moore, R. Steiner, A Practical Guide to Sysml: The Systems Modeling Language, 2nd Ed., Morgan Kaufmann Omg Press, 2012.

Planejamento e Análise de Experimentos

Objetivos:

  • Compreender a importância e os conceitos fundamentais do planejamento experimental;
  • Estar familiarizado com as principais técnicas para análise estatística de dados obtidos de experimentos planejados, retrospectivos ou observacionais;
  • Planejar e analisar experimentos destinados à otimização, caracterização, comparação, ou determinação de fatores influentes em um dado processo ou sistema;
  • Ser capaz de utilizar os dados disponíveis para a derivação de conclusões sólidas sobre um dado sistema sob investigação.

Ementa:

Princípios de experimentação aplicada. Investigação de fatores de influência no desempenho de processos, dispositivos e sistemas complexos. Determinação de efeitos principais e interações. Análise de variância, blocagem experimental, planejamentos fatoriais completos e fracionários. Modelos lineares e metodologia de superfície de resposta. Aplicações no projeto, operação, caracterização, melhoria e predição do comportamento de sistemas.

Bibliografia:

  • D.C. Montgomery, Design and Analysis of Experiments. 6th ed., John Wiley & Sons, 2005.
  • G.E.P. Box, J.S. Hunter, W.G. Hunter, Statistics for Experimenters: Design, Innovation and Discovery. 2nd ed. Wiley, 2005.
  • D.C. Montgomery, G.C. Runger, Estatística Aplicada e Probabilidade para Engenheiros. 2a. edição, LTC, 2003.

Gestão da Inovação Tecnológica

Objetivos:

  • Entender as diferenças entre inovação e invenção, entre inovação e criatividade;
  • Identificar os estágios do processo criativo e de inovação;
  • Reconhecer as ferramentas e instrumentos de gestão da inovação;
  • Identificar  fontes de financiamento e formatos de parcerias no processo de inovação;
  • Identificar oportunidades e arranjos interinstitucionais organizados para inovação;
  • Tomar decisões estratégicas relativas à inovação tecnológica.

Ementa:

Inovação e invenção, criatividade e inovação,  processo criativo. Ferramentas de criatividade, ambientes para inovação, processo de inovação. Capacitação tecnológica e competitividade. A economia da informação. Estratégia da tecnologia, ciclo de vida do produto, colaboração e competição. Gestão de direitos de propriedade intelectual. Política industrial, lei de patentes, lei de inovação tecnológica. Gestão do conhecimento,  transferência e difusão da ciência e tecnologia. Arranjos interinstitucionais e organização para inovação, economia solidária e inovação tecnológica.

Bibliografia:

  • M.E. Porter, Estratégia Competitiva, 2ª Edição, Campus, 1991.
  • P.Trott, Innovation management and new product development,  Prentice Hall, 2005.
  • P. N. Figueiredo,  Gestão da inovação. Conceitos, métricas e experiências de empresas no Brasil. Rio de Janeiro: LCT, 2009.
  • D.M. Jungmann e E.A. Bonetti, A caminho da inovação: proteção e negócios com bens de propriedade intelectual: guia para o empresário, INPI, Brasília: IEL, 2010, www.inpi.gov.br.
  • INPI. Lei da Propriedade Industrial (Lei n.º 9.279/96), Rio de Janeiro: INPI, 1996.

Modelagem de Sistemas

Objetivos:

  • Compreender as técnicas de representação de modelos mais comumente utilizadas no contexto da Engenharia de Sistemas;
  • Desenvolver modelos matemáticos para representar o comportamento dinâmico de sistemas de naturezas diversas, tanto utilizando as leis da Física pertinentes de forma direta como na relação entrada-saída.

Ementa:

Introdução aos sistemas dinâmicos. Sistemas lineares e não-lineares. Identificação de sistemas. Equações diferenciais. Formas de representação de sistemas dinâmicos. Estabilidade de sistemas dinâmicos. Elementos em sistemas dinâmicos: armazenadores de energia, dissipadores e fontes. Elementos básicos de sistemas mecânicos, elétricos, fluídicos, magnéticos e térmicos. Elementos básicos do tipo multi-canal de energia. Sistemas caóticos.

Bibliografia:

  • K. Ogata, Engenharia de Controle Moderno, Pearson, 2003.
  • P.E. Wellstead, Physical System Modelling, Academic Press, London, 1979.
  • W. Palm III, Analysis and Control of Dynamic Systems, McGraw-Hill Book Co., N.Y., 1978.

Simulação de Sistemas Complexos I

Objetivos:

  • Compreender os conceitos básicos de simulação empregadas na resolução de alguns padrões de equações encontradas nos diversos campos da engenharia tais como problemas elétricos, magnéticos, mecânicos, estruturais, termodinâmicos, entre outros;
  • Compreender os conceitos fundamentais por trás dos modelos computacionais;
  • Ser capaz de realizar suas próprias simulações.

Ementa:

Aspectos matemáticos das equações governantes dos problemas mecânicos, termodinâmicos e eletromagnéticos. Método das diferenças finitas (MDF). Método dos volumes finitos (MVF). Aplicações dos métodos de diferenças finitas e volumes finitos. Introdução ao método dos elementos finitos. Método dos resíduos ponderados. Problemas uni, bi e tridimensionais. Aplicações em problemas de engenharia.

Bibliografia:

  • T. J. R. Hughes, The Finite Element Method: Linear Static and Dynamic Finite Element Analysis. Dover Publications, 2000.
  • C. R. Maliska, Transferência de Calor e Mecânica dos Fluidos Computacional, Editora LTC, 1995.
  • J. N. Reddy, An Introduction to the Finite Element Method, McGraw-Hill, 1993.
  • J. Fish, and  T. Belytschko, Um Primeiro Curso em Elementos Finitos, LTC, 2007.

Simulação de Sistemas Complexos II

Objetivos:

  • Compreender alguns dos principais métodos de simulação;
  • Ser capaz de realizar suas próprias simulações usando ferramentas computacionais.

Ementa:

Conceitos de simulação física, simulação analógica ou simulação digital. Complexidade; solução de sistemas de equações diferenciais através de simulação. Introdução à aerodinâmica computacional. Discreto versus contínuo. Métodos de Monte Carlo. Dinâmica não-linear. Agentes, proto-agentes e adaptação; simulação baseada em agentes; agentes autônomos e auto-organização; sistemas multiagentes. Ferramentas para simulação de sistemas multiagente. Transição de fase em redes; transição de fase e computação; transição de fase e criticalidade.

Bibliografia:

  • N. Boccara, Modeling Complex Systems, Springer Ltd., 2004.
  • S. Wolfram, A New Kind of Science, Wolfram Media, 2007 .Inc., 2002.
  • K. Binder, Monte Carlo Methods in Statistical Physics, Springer-Verlag, Berlin, 1986.
  • J.H. Holland, Hidden Order How Adaptation Builds Complexity, Helix Books, 1995.
  • G. Weiss, Multiagent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence, MIT Press, 1999.
  • J. D Hoffman, Numerical Methods for Engineers and Scientists, McGraw-Hill, 1992.

Otimização de Sistemas

Objetivos:

  • Compreender a importância e o papel da otimização em engenharia de sistemas;
  • Compreender a formulação geral dos diversos tipos de problemas de otimização;
  • Estar familiarizado com as técnicas determinísticas e estocásticas, métodos exatos e heurísticas para otimização;
  • Ser capaz de desenvolver, adequar e integrar programas de otimização para a solução de problemas de engenharia.

Ementa:

Formulação e métodos de programação linear e inteira. Formulação e métodos para programação não linear. Métodos baseados em derivadas e sem derivadas. Otimização irrestrita e com restrições. Métodos heurísticos. Algoritmos genéticos e evolutivos. Integração a projetos de engenharia de sistemas.

Bibliografia:

  • J. Nocedal and S. Wright, Numerical Optimization. Springer Series in Operations Research and Financial Engineering. Springer, 2006.
  • S.S. Rao, Engineering Optimization: Theory and Practice. Wiley 2009.
  • M. Arenales, V. Armentano, R. Morabito, H. Yanasse, Pesquisa Operacional para Cursos de Engenharia: Modelagem e Algoritmos. Editora Campus 2007.
  • A.E. Eiben, J.E. Smith, Introduction to Evolutionary Computing. Natural Computing Series. Springer 2010.
  • Z. Michalewicz, D.B. Fogel, How to Solve It: Modern Heuristics. Springer 2010.

Otimização Multiobjetivo e Teoria da Decisão

Objetivos:

  • Compreender a formulação de problemas de otimização multiobjetivo;
  • Conhecer as principais técnicas de escalarização, permitindo a construção de algoritmos para determinação de soluções Pareto-ótimas a partir de um algoritmo de otimização mono-objetivo;
  • Conhecer algumas técnicas de decisão, procurando realçar as diferenças entre os princípios da escolha a priori, progressiva e a posteriori;
  • Ser capaz de formular, resolver e analisar problemas de otimização multiobjetivo em problemas diversos.

Ementa:

Formulação e caracterização de soluções de problemas multiobjetivo: conjunto Pareto-ótimo. Métodos para o tratamento de problemas multiobjetivo. Otimização multiobjetivo com algoritmos evolucionários. Metodologias de tomada de decisão multicritério. Aplicações em projetos de engenharia de sistemas.

Bibliografia:

  • Y. Collette and P. Siarry, Multiobjective Optimization: Principles and Case Studies. Decision Engineering. Springer 2012.
  • V. Chankong, Y.Y. Haimes, Multiobjective Decision Making: Theory and Methodology. Dover Publications 2008.
  • K. Deb, Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms. Wiley 2009.
  • K.C. Tan, E.F. Khor, T.H. Lee, Multiobjective Evolutionary Algorithms and Applications. Advanced Information and Knowledge Processing. Springer 2005.

Confiabilidade e Robustez

Objetivos:

  • Estar familiarizado com os conceitos de estatística relevantes à engenharia de confiabilidade;
  • Compreender os conceitos básicos de engenharia de confiabilidade, engenharia de manutenção e engenharia manutenibilidade;
  • Entender e aplicar as ferramentas e modelos utilizados para avaliação da confiabilidade de sistemas;
  • Realizar testes estatísticos da confiabilidade e robustez em sistemas complexos;
  • Avaliar, durante a etapa de projeto, a confiabilidade do sistema a ser implantado.

Ementa:

Leis da  álgebra booleana. Propriedades de cálculo de probabilidades. Distribuições de probabilidade. Princípios de engenharia de confiabilidade. Indicadores de confiabilidade e robustez. Ferramentas e modelos para avaliação da confiabilidade e robustez. Testes de confiabilidade. Introdução a engenharia de manutenibilidade. Introdução a engenharia de manutenção. Confiabilidade e robustez no projeto de sistemas complexos.

Bibliografia:

  • B. S. Dhillon, Maintainability, Maintenance and Reliability for Engineers. Taylor and Francis, 2005.
  • R. E. Barlow, Engineering Reliability. ASA-SIAM Series on Statistics and Applied Probability, 1998.
  • R. F. Stapelberg, Handbook of Reliability, Availability, Maintanainability and Safety in Engineering Design. Springer, 2009.
  • W. R. Wessels, Practical Reliability Engineering and Analysis for System Design and Life-cycle Sustainment. Taylor and Francis, 2010.
  • E. E. Lewis, Introduction to Reliability Engineering. John Wiley and Sons, 2nd ed., 1994.