MBA em Gestão Industrial Live 2026.2

Sobre o curso

Planejamento produtivo, projeto de sistemas e ferramentas analíticas avançadas para otimizar operações industriais.

No MBA em Gestão Industrial, você dominará desde planejamento e controle da produção até ferramentas analíticas de ponta como machine learning e pesquisa operacional. Desenvolverá competências para projetar sistemas produtivos, gerir supply chain, bem como analisar custos e viabilidade de projetos, sempre com foco em modelagem e tomada de decisão baseada em dados.

Otimize processos, reduza riscos e aumente a eficiência em ambientes industriais complexos.
Com o MBA em Gestão Industrial, você aplicará métodos quantitativos avançados para otimizar operações e aumentar a competitividade. Aprenderá a identificar gargalos, gerir riscos, implementar práticas sustentáveis e liderar equipes em projetos de transformação.

Desenvolva as seguintes competências para aprimorar processos produtivos em diversas indústrias:

| gerenciar e controlar sistemas produtivos utilizando metodologias consolidadas para garantir o alinhamento entre demanda e capacidade;
| projetar e avaliar sistemas produtivos considerando decisões integradas e viabilidade econômico-financeira de projetos industriais;
| utilizar ferramentas de data science e inteligência artificial para extrair insights de dados e construir modelos preditivos para problemas operacionais.

Acesse o cronograma completo do curso.

Coordenador Acadêmico:

Conteúdo do curso

Análise de Viabilidade de Projetos

Matemática Financeira. Contextualização do conceito de um projeto de investimento. Aplicação das metodologias na avaliação de projetos de investimento. Análise de cenários e tipos de risco. Identificação das metodologias destinadas à aplicabilidade em projetos com montante de investimento e vida útil iguais e diferentes.

Fundamentos de Data Science

Introdução à ciência de dados e ao Knime. Framework Crisp-DM: seis fases de um projeto de dados. Introdução à Knime Analytics Platform: interface, nós e fluxos de trabalho. Leitura e escrita de arquivos de dados. Análise exploratória de dados com Knime: medidas de estatística descritiva. Conceitos de correlação, uso de nós do Knime para análise estatística. Preparação e tratamento de dados com Knime: importância da qualidade dos dados. Técnicas e nós para tratamento de dados faltantes. Identificação e tratamento de outliers. Normalização e padronização de dados. Visualização de dados e comunicação de resultados com Knime: princípios de DataViz e seleção do tipo de gráfico adequado. Uso dos nós de visualização do Knime. Construção de dashboards interativos. Introdução conceitual à estatística inferencial.

Gestão de custos

Custos fixos, variáveis, mistos, diretos e indiretos. Margem de contribuição. Análise custo-volume-lucro (C-V-L). Ponto de equilíbrio. Custeio variável. Custeio por absorção. Custeio ABC. Uso das informações de custos na tomada de decisão gerencial.

Gestão da Demanda

Funções do forecasting. Principais fundamentos e conceitos envolvidos. Abordagens qualitativas e quantitativas. Métodos colaborativos: ECR, CPFR e S&OP. Erros e incertezas. Qualidade das previsões. Medidas de erro em previsões. Modelos de séries temporais. Componentes da demanda. Suavizações exponenciais. Ajustes de tendência e sazonalidade. Modelos de Holt-Winters. Método causal. Variáveis explicativas e análises de correlações. Regressões múltiplas.

Gestão Estratégica de Compras

Papel estratégico de compras. Segmentação estratégica de itens e fornecedores: matriz de Kraljic. Análise de TCO e avaliação qualitativa de fornecedores. Estratégias de sourcing. Relacionamentos colaborativos versus adversariais. Fundamentos de Teoria dos Jogos. Pensamento estratégico e antecipação de reações. Negociações com fornecedores. Jogos de coordenação na cadeia de suprimentos. Credibilidade, comprometimento e reputação em jogos repetidos. Mecanismos de compras e leilões. Desenho de contratos. Contratos relacionais de longo prazo versus transacionais. Decisões de make or buy sob incerteza estratégica. Análise de poder de barganha e dependência mútua. Teoria dos Jogos, segmentação de portfólio e mecanismos de compras.

Investimento

Selecione o Estado e a Cidade para visualizar o investimento.

Para quem é este curso?

| Profissionais de gestão de sistemas produtivos nas áreas de PCP, manufatura, engenharia de processos, qualidade e manutenção;
| Profissionais que ocupam cargos executivos, de gerência e de coordenação de empresas industriais que buscam aprimorar as suas capacidades de tomada de decisão estratégica;
| Profissionais de tecnologia, ciência de dados e analytics que desejam aplicar machine learning, inteligência artificial e pesquisa operacional no contexto industrial;
| Profissionais que prestam consultoria ou são especialistas em modelagem, simulação e otimização de sistemas produtivos.

Pré-requisito(s):

| Ter concluído a graduação há pelo menos 2 anos*
| Profissionais com 3 anos ou mais de experiência*

*Os requisitos podem variar de acordo com a experiência profissional ou o curso escolhido.