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Título: MODELANDO A DINÂMICA DE OPERAÇÕES HUMANITÃRIAS
Instituição: PONTIFÃCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): LUIZA RIBEIRO ALVES CUNHA
Colaborador(es): ADRIANA LEIRAS - Orientador
PAULO GONCALVES - Coorientador
Data da catalogação: 27 11:10:20.000000/09/2022
Tipo: TESE Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/DEI/serieConsulta.php?strSecao=resultado&nrSeq=60662@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/DEI/serieConsulta.php?strSecao=resultado&nrSeq=60662@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.60662

Resumo:
Pesquisas no campo de Operações Humanitárias (Humanitarian Operations - HO) vem atraindo a atenção de acadêmicos e profissionais ao abranger o estudo de diversas ferramentas analíticas visando a melhora da resposta aos beneficiários. Diferentes estudos sugerem que a inserção de práticas e teorias tradicionais de logística e gestão de operações (Operation management – OM) - incluindo simulação, otimização, probabilidade e estatística - no contexto de desastres beneficiaria a cadeia de suprimentos humanitária. Uma vez que desastres são eventos complexos, graves e dinâmicos, com recursos humanos e materiais limitados, muitos stakeholders envolvidos e alto nível de incerteza de informação, a capacidade de gerir operações se faz necessária. Uma das técnicas mais comumente reconhecidas em OM é a simulação, sendo o método de Dinâmica de Sistemas (System Dynamics – SD) capaz de modelar representações simplificadas de realidades e obter informações valiosas sobre situações de complexidade dinâmica. O método fornece um conjunto de ferramentas, como mapeamento causal e modelagem de simulação, e permite avaliar os resultados de curto e longo prazo de decisões. Nesse contexto, a presente tese visa estudar a complexidade de HO através de SD. Para isso a tese conta com uma revisão sistemática da literatura (Systematic Literature Review – SLR) a fim de identificar o estado da arte, entregando uma taxonomia, um framework e uma agenda de pesquisa. Em seguida, duas operações são apresentadas, demonstrando a modelagem através de SD em contextos humanitários distintos e de alta relevância. A primeira operação estudada consiste na coleta e distribuição de doações para a população na base da pirâmide (Bottom of the Pyramid – BoP) do Rio de Janeiro, em meio a pandemia de COVID19. Realizamos uma survey e obtivemos 2155 respostas dos beneficiários. Os dados também foram obtidos diretamente com as organizações envolvidas na operação. Como resultado, demonstramos que aumentar o acesso a produtos de limpeza nas comunidades por meio de doações pode reduzir significativamente a transmissão do vírus SARS-CoV-2. Ademais, mostramos que as doações de alimentos podem aumentar a capacidade da população vulnerável de arcar com as necessidades, aliviando o estresse causado pela pandemia nesta parcela da população. Ademais, demostramos que quando todas as doações são na forma de vouchers/ dinheiro, a acessibilidade aumenta em 20 por cento em comparação com todas as doações físicas. Resultados que podem servir de base para formuladores de políticas ajudarem as comunidades vulneráveis, especialmente durante crises nas quais os recursos são escassos e devem ser explorados de forma eficiente. O segundo estudo consiste na operação do governo federal Brasileiro para receber, abrigar e interiorizar Venezuelanos no Brasil. Como o fluxo de Venezuelanos para o Brasil tem crescido e as consequências da pandemia se apresentam como uma preocupação com a capacidade da operação, a Operação Acolhida é modelada a fim de entender os gargalos de sua escalabilidade. Como resultado, demonstramos que: (i) o processo de interiorização é um gargalo, pois além da logística, é necessária a inserção socioeconômica dos Venezuelanos (por meio de vagas de emprego, por exemplo); (ii) a capacidade dos abrigos é um gargalo da operação, pois define uma fila de venezuelanos precisando de ajuda esperando para serem abrigados.
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