Sistemática de transformação: desenvolvimento teórico para o alinhamento entre estratégia e cultura organizacional nos projetos de Lean

Desde o final do Século XX e início do Século XXI, estudos analisam a elevada taxa de insucesso ou insatisfação com os Programas de Lean. Esta taxa tem se demonstrado demasiadamente elevada, variando entre 66% e 90%. Como efeito deste insucesso, tem-se o desperdício de tempo, dinheiro, recursos e, talvez o pior, tem-se a propagação do medo nos agentes de mudança em empreitar novas iniciativas de mudança. Estudos apontam a falta de alinhamento de tais projetos com a Cultura Organizacional como uma das questões fundamentais deste insucesso. Partindo desta temática de pesquisa, este ensaio teórico pode ser caracterizado como uma abordagem qualitativa de análise do problema, de natureza básica de pesquisa buscando gerar conhecimentos novos e úteis às organizações, sem aplicação prática prevista neste primeiro estágio de pesquisa. A fonte de evidências para sustentar o modelo proposto foi revisão dos estudos de caso encontrados na literatura, sendo utilizadas tanto uma Revisão Bibliográfica Sistemática (RBS) quanto Exploratória, de tal maneira a buscar o \"estado da arte\" no campo de estudo. A Fundamentação Teórica do trabalho é baseada na literatura de quatro grandes campos de estudo: (i) Estratégia, (ii) Lean, (iii) Cultura Organizacional e (iv) Gestão de Mudanças. A RBS tem foco nas interseções destes grandes campos, agregando 190 trabalhos internacionais. Por sua vez, a Revisão Exploratória traz algumas das principais referências dos três campos de estudo, como: Edgar Schein, John Kotter, Kim Cameron, Robert Quinn, David Mann, dentre outros. Desta maneira, este trabalho estudou a influência da cultura organizacional nos projetos de transformação e, a partir da ruptura com a teoria atual, construiu e propôs uma sistemática teórica, intitulada de \"Sistemática de Transformação\" (ou simplesmente \"Sistemática T\"), a qual propõe o alinhamento entre três dimensões: Estratégia, Projeto de Transformação e Cultura Organizacional. Fazendo uso desta sistemática, é esperado que os agentes de mudança consigam ter um planejamento mais eficaz do processo de diagnóstico, avaliação e gestão da cultura organizacional alinhado à Estratégia e também ao Projeto de Transformação da organização, com ênfase nos Programas de Lean. A proposição e uso desta sistemática pode favorecer tanto a discussão acadêmica na área de Gestão de Operações sobre o tema, quanto fornecer subsídios para aplicações práticas mais eficazes.

Real time optimization in chemical process: evaluation of strategies, improvements and industrial application.

The increasing economic competition drives the industry to implement tools that improve their processes efficiencies. The process automation is one of these tools, and the Real Time Optimization (RTO) is an automation methodology that considers economic aspects to update the process control in accordance with market prices and disturbances. Basically, RTO uses a steady-state phenomenological model to predict the process behavior, and then, optimizes an economic objective function subject to this model. Although largely implemented in industry, there is not a general agreement about the benefits of implementing RTO due to some limitations discussed in the present work: structural plant/model mismatch, identifiability issues and low frequency of set points update. Some alternative RTO approaches have been proposed in literature to handle the problem of structural plant/model mismatch. However, there is not a sensible comparison evaluating the scope and limitations of these RTO approaches under different aspects. For this reason, the classical two-step method is compared to more recently derivative-based methods (Modifier Adaptation, Integrated System Optimization and Parameter estimation, and Sufficient Conditions of Feasibility and Optimality) using a Monte Carlo methodology. The results of this comparison show that the classical RTO method is consistent, providing a model flexible enough to represent the process topology, a parameter estimation method appropriate to handle measurement noise characteristics and a method to improve the sample information quality. At each iteration, the RTO methodology updates some key parameter of the model, where it is possible to observe identifiability issues caused by lack of measurements and measurement noise, resulting in bad prediction ability. Therefore, four different parameter estimation approaches (Rotational Discrimination, Automatic Selection and Parameter estimation, Reparametrization via Differential Geometry and classical nonlinear Least Square) are evaluated with respect to their prediction accuracy, robustness and speed. The results show that the Rotational Discrimination method is the most suitable to be implemented in a RTO framework, since it requires less a priori information, it is simple to be implemented and avoid the overfitting caused by the Least Square method. The third RTO drawback discussed in the present thesis is the low frequency of set points update, this problem increases the period in which the process operates at suboptimum conditions. An alternative to handle this problem is proposed in this thesis, by integrating the classic RTO and Self-Optimizing control (SOC) using a new Model Predictive Control strategy. The new approach demonstrates that it is possible to reduce the problem of low frequency of set points updates, improving the economic performance. Finally, the practical aspects of the RTO implementation are carried out in an industrial case study, a Vapor Recompression Distillation (VRD) process located in Paulínea refinery from Petrobras. The conclusions of this study suggest that the model parameters are successfully estimated by the Rotational Discrimination method; the RTO is able to improve the process profit in about 3%, equivalent to 2 million dollars per year; and the integration of SOC and RTO may be an interesting control alternative for the VRD process.