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Devido a complexidade dos processos envolvendo alimentos, usualmente o modelador responsável tem como “arma” o poder de decompor um sistema complexo em unidades gerenciáveis para isso dois métodos amplamente utilizados, decompor tarefas e modelar o sistema como uma coleção de tarefas iterativas e o segundo método é a análise e design orientado a objetos. Ambas técnicas tem como objetivo dividir um problema complexo em vários outros com mais fácil solução
Tipologia: Esquemas
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Devido a complexidade dos processos envolvendo alimentos, usualmente o modelador responsável tem como “arma” o poder de decompor um sistema complexo em unidades gerenciáveis para isso dois métodos amplamente utilizados, decompor tarefas e modelar o sistema como uma coleção de tarefas iterativas e o segundo método é a análise e design orientado a objetos. Ambas técnicas tem como objetivo dividir um problema complexo em vários outros com mais fácil solução. Cada tarefa representa um diferente comportamento executado pelo sistema, essas tarefas podem ser influenciadas por atributos no sistema ou até mesmo por atributos externos. A análise e design orientado é muito importante para decompor um sistema complexo, como começa com a investigação dos principais processos do sistema estudado. Já para descrever as mudanças na qualidade do produto distribuído deve-se levar em conta além dos processos fisiológicos, a avaliação do usuário, as características desejadas por quem vai utilizar aquele produto. Com base nessas informações é possível se desenhar um modelo para aquele processo alimentar. Se a atribuição de qualidade é separada do comportamento do produto, o modelador responsável pode se concentrar na modelagem do comportamento do produto. Ao se modelar uma cadeia de distribuição o modelador deve focar em uma sequencia de atividades realizadas para entregar um produto ao consumidor com o maior nível de qualidade possível. Cada passo dessa distribuição onde o produto possa sofrer qualquer alteração deve ser observada e modelada. Quando a modelagem é feita em um lote de produtos o modelador deve observar se todos os produtos possuem o mesmo nível de qualidade e se as condições externas em que os produtos estão sendo submetidos são iguais para todos eles. Os produtos no lote
obrigatoriamente devem ter uma qualidade inicial semelhante e estarem sujeitos as mesmas condições externas. A última etapa de análise é descrever o comportamento do produto de uma forma geral, de forma que sua ação combinada descreva de forma fidedigna o fenômeno observado e que seja possível compreender os subprocessos em sua própria descrição. O fato de decompor um processo em subprocessos mais detalhados incrementará variáveis adicionais no modelo. Para cada uma das variáveis é importante decidir quais processos exercem alguma função sobre essa variável e avaliar aí se esses processos devem ser incluídos no modelo. Como dito anteriormente a decomposição de tarefas consiste em dividir uma tarefa complexa em tarefas menores de mais fácil resolução. Ao modelar processos alimentares, o foco está na decomposição de tarefas para encontrar processos parecidos com o comportamento observado. Um dos principais benefícios de uma decomposição completa do fenômeno em estudo em processos é que o modelador responsável obtém uma visão do comportamento complexo do sistema. Com posse de todas as informações o modelador pode e deve tomar a uma decisão acertada sobre quais processos devem ser inclusos no modelo e quais não devem estar ali presentes. Com essas informações em mãos essas decisões devem ser documentadas junto ao modelo com a finalidade de permitir uma futura reutilização do mesmo. Sendo assim ao se trabalhar para uma decomposição completa dos fenômenos em estudo, um modelo para processo complexo pode ser derivado de forma abrangente. De uma forma geral, o modelo deve ser formulado como um conjunto de equações diferenciais com a finalidade de combinar efeitos de diferentes processos em uma variável. Se uma solução analítica deste conjunto de equações diferenciais pode ser obtida para condições externas de forma constantes, essa solução analítica pode ser aplicada a dados experimentais em análise de regressão não linear. Aplicando os métodos de decomposição para modelar processos alimentares uma melhora no conhecimento sobre os mecanismos subjacentes ao comportamento observado dos produtos alimentícios poderá ser notada. Conhecimento sobre processos fisiológicos, bioquímicos e físico-químicos podem ser armazenados de forma a serem reutilizados quando houver necessidade. A junção destes conhecimentos e conhecimentos desenvolvidos por outras pessoas podem descrever futuros processos complexos. Mesmo que o desenvolvimento baseado em componentes se concentre na construção de grandes sistemas de software, os conceitos sem dúvida poderão ser aplicados à modelagem de processos envolvendo alimentos.