Sobre o autor

Foto de Gilsiley Henrique Darú

Gilsiley Henrique Darú é o editor, direcionador e orquestrador humano deste livro vivo. Cientista de dados, engenheiro e professor universitário, atua há mais de 20 anos na fronteira entre otimização, pesquisa operacional e inteligência artificial aplicadas ao planejamento e à cadeia de suprimentos — e há alguns anos, na engenharia dos sistemas de IA que este livro chama de harness.

A escolha do tema não é acidental. A trajetória do autor é uma longa prática de envolver métodos poderosos em um andaime que os torna úteis no mundo real: solvers matemáticos dentro de rotinas de PCP, modelos preditivos dentro de processos de negócio, e agora agentes de IA dentro de um scaffolding de loop, ferramentas, memória e verificação. Este livro é a sistematização dessa disciplina.

Perfis: Currículo Lattes · ORCID 0000-0002-8979-0461 · LinkedIn · Contato: ghdaru@gmail.com

Em uma frase

Head de Dados & IA, consultor de otimização empresarial, IA e supply chain — aplicando Teoria das Restrições, pesquisa operacional, pensamento sistêmico e agentes de IA para melhorar fluxos e encontrar foco. Baseado em Joinville, Santa Catarina.

Formação acadêmica

  • Doutorado em Métodos Numéricos em Engenharia (Matemática Computacional) — Universidade Federal do Paraná (UFPR), em andamento (desde 2019). Tese em desenvolvimento: Framework Humano-Computacional para Saneamento Acelerado de Dados.
  • Mestrado Profissional em Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria (Ciência de Dados) — Universidade de São Paulo (USP), 2021–2024. Dissertação: Categorização de produtos em e-commerce: avaliação do método Argmax para classificação de descrições curtas em português.
  • Mestrado em Métodos Numéricos em Engenharia — UFPR, 2003–2005. Dissertação: Uma heurística para o sequenciamento da produção baseada na Teoria das Restrições (programação matemática, otimização, scheduling e heurísticas).
  • Especialização em Ciência de Dados (SPRINT) — Business Intelligence, Inteligência Artificial e Big Data — SENAI/DR-SC, Florianópolis, 2018–2019.
  • Especialização em Engenharia de Software com ênfase em Orientação a Objetos — Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUC-PR), 2004.
  • Engenharia Mecânica — Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC).
  • Tecnólogo em Processamento de Dados — UDESC.

Atuação profissional

Neogrid (2016–presente) — empresa de software referência em integração da cadeia de suprimentos. Trajetória de responsabilidade crescente, do NGLabs à liderança de dados e IA:

  • Head de Dados & IA (desde dez. 2025) — engenharia de dados (captura, ingestão, transformação, disponibilização), governança (dados mestres, referência, metadados, qualidade), ciência de dados e analytics (análises descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas) e direcionamento das iniciativas de IA, incluindo a construção de um hub contextual e agêntico.
  • Gerente Executivo de Inovação (jul.–dez. 2025).
  • Gerente do Laboratório de Inovação e IA em Supply Chain Management (2023–2025) — prototipagem de soluções, experimentação orientada a dados e desenvolvimento do time em análise avançada.
  • Especialista / Cientista de Dados e Coordenador de Qualidade de Dados (2016–2023), no NGLabs — coleta, limpeza, transformação, mineração e comunicação de conhecimento a partir de dados.

Como consultor de otimização e supply chain, atendeu grandes operações — varejo (HAVAN), otimização ferroviária na Alemanha (HVLE) e planejamento de produção na moda (Malwee) — aplicando Teoria das Restrições, pesquisa operacional e simulação discreta e contínua.

Experiência anterior na indústria (mais de 20 anos no total):

  • Grupo Malwee (2014–2016) — Gestor de PCP e Coordenador Técnico Executivo: melhoria da capacidade de planejamento, redução de estoques, cálculo e categorização de estoque de segurança, plano mestre e apoio à migração para SAP (módulo PP/MRP).
  • WEG Automação (2006–2014) — Coordenador de PCP e Analista de Sistemas: implantação de S&OP, políticas de estoque com aumento de OTIF, aprimoramento da previsão de vendas, plano mestre, indicadores de performance e migração SAP (com projeto de APO).
  • Datasul (2000–2005) — Analista de Sistemas e de Negócios: desenvolvimento de aplicações com pesquisa operacional, programação por restrições, algoritmos genéticos e mineração de dados (corte de bobinas, alocação de pessoal, petroquímica).

Docência

Professor universitário há mais de duas décadas, com passagem por coordenação de curso e pós-graduação:

  • Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC) — Professor universitário (desde 2017): Gestão da Produção, Gestão Empresarial, Empreendedorismo e Pesquisa Operacional.
  • Centro Universitário — Católica de Santa Catarina — Professor de Pós-Graduação em IA & Deep Learning (2024–2025); Pesquisa Operacional I e II na graduação em Engenharia de Produção.
  • INESA — Instituto de Ensino Superior Santo Antônio — Professor (2017–2022): Estatística e Matemática Aplicada; participou da criação do PPC e da aprovação do curso de Engenharia de Produção.
  • SOCIESC — Professor titular (2011–2019): Linguagens Formais e Autômatos, Análise de Algoritmos, Compiladores, Teoria da Computação, Cálculo III, Estrutura de Dados.
  • Faculdade Metropolitana de Guaramirim (FAMEG) — Coordenador do curso de Engenharia de Produção (2011–2014) e professor (2009–2011): Pesquisa Operacional, Análise Multicritério, Modelagem e Simulação, Estatística, Cálculo. Atuação em ENADE, autorização e reconhecimento de curso.
  • Também lecionou em FACASC, Centro Universitário Católica de Santa Catarina (Jaraguá do Sul), Faculdade Cenecista de Joinville e Associação Catarinense de Ensino.

Produção acadêmica

Artigos completos em periódicos

  • Bianchini, J.; Darú, G. H.; Berger, S. Analysis of production planning and control based on the simulation of a production process using a hybrid MRP and Kanban model. Journal of Lean Systems, v. 3, n. 1, 2018. [artigo]
  • Bratti, R. T.; Coelho, E. T. B.; Darú, G. H.; Decker, S. L.; Steffen, D. K. A influência da lei 9870/99 sobre a inadimplência no setor educacional em uma instituição de ensino de Santa Catarina. Paidós, v. 16, 2019.
  • Bratti, R. T.; Coelho, E. T. B.; Darú, G. H.; Decker, S. L.; Reis, E. A. A Teoria do Crescimento da Firma e Fusões e Aquisições: evidências da inter-relação das teorias. Paidós, v. 16, 2019.
  • Bratti, R. T.; Darú, G. H.; Machado, C. S. G.; Pavanati, I.; Reis, E. C. S. O ensino da matemática através de jogos na perspectiva da neurociência com alunos do 3º ano do Ensino Fundamental. Paidós, v. 16, 2019.

Trabalhos em anais

  • Darú, G. H.; Pimentel, R.; Maldonado, M. U. Manufactured fabrics obsolescence risk evaluation of alternative policies in a textile industry. XIV CLADS — Congresso Latino-Americano de Dinâmica de Sistemas, São Paulo, 2016.

Orientações concluídas (seleção)

Trabalhos de conclusão em Engenharia de Produção e Computação, entre eles: aplicação de algoritmos genéticos para produção de cortes de barras; comparação entre busca semântica e busca textual; avaliação de cenários produtivos por simulação; modelos de apoio multicritério à decisão (PROMÉTHÉE) para seleção de fornecedores; e sistemas de apoio à decisão com programação por restrições.

Como citar este livro

Esta obra tem DOI (Zenodo/DataCite) e é versionada por edição:

Darú, Gilsiley Henrique. Engenharia de Harness — Um livro vivo sobre o scaffolding que envolve agentes de IA. 2026. DOI: 10.5281/zenodo.21632412

O identificador acompanha a obra viva; cada edição também recebe seu próprio DOI de versão. A co-autoria humano + IA está declarada na Nota de autoria e método.

Perfis e contato

Esta página é parte do aparato do livro (back matter). Os fatos vêm do Currículo Lattes, do perfil profissional público e de fontes verificáveis; instituições e empresas são citadas como trajetória, não como endosso. Sobre a co-autoria humano + IA desta obra, veja a Nota de autoria e método na introdução.