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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Alves, Rodrigo | - |
Autor(es): dc.contributor | Alves, Rodrigo | - |
Autor(es): dc.contributor | Calderari, Egon Bianchini | - |
Autor(es): dc.contributor | Lima, Luciana Vieira de | - |
Autor(es): dc.creator | Kaiss, Lilian | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-21T22:03:44Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-21T22:03:44Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-11-14 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-11-14 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-05-29 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26393 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/666933 | - |
Descrição: dc.description | The world is facing a transformation related to the data being generated in an increasing volume, in the most varied formats and this phenomenon happens inside organizations. Data science focuses on logistics due to its complexity and importance in the performance of companies and the challenges that all supply chain elements present. It is crucial that organizations have the capacity to extract value from the data and for that, there are no ready formats. In the development of a roadmap for data analysis and Big Data applicable to the logistics problem of missing parts at the point of use of the production line of a factory it is important to understand the general characteristics of the analysis of Big Data, such as production, storage, analysis and visualization of the data and management practices that analyze large volumes of data. In addition to the techniques, it is relevant to understand how the organizational structure and information management practices contribute to the success of Big Data in the organization. The profile of the data scientist within organizations is a professional with basic technical knowledge and deep knowledge in project management, as he usually leads multifunctional teams. There is a tendency to bring IT structures closer to other business areas, acting in a more integrated manner. Big Data brings several positive aspects to companies, supporting the interpretation of data for real time decisions, improving performance and internal efficiency and adapting products and services to customers’ needs. The challenges of implementing Big Data in organizations are related to operational issues such as access, storage, search and sharing data that is treated by Big Data in a holistic way in the organization, which can also step into the organizational culture of the company. The bibliographic review of the scientific article by WANG and collaborators (2016, p.98-110) is done to indicate possible methods applicable to the logistic problem of missing parts at the point of use of a factory production line. This problem is related to the operational planning of logistics and a possible approach would be the application of Big Data in the inventory, optimizing to define the appropriate levels of inventory. Another possible approach is the application of Big Data in logistics, using all the data generated in the chain to project flexibility in logistics operations. A suitable approach to develop Big Data in the logistics chain in this problem is a collaborative structure sharing data in the chain from the parts suppliers to the factory. The application of predictive analysis helps to understand the patterns in the lack of parts and to predict these events in advance, reducing the costs with remediative actions. The use of the optimization technique helps to understand the relationships and connections in the data, bringing insights to improve the process. Further analysis requires practical application of Big Data to the data, which is out of scope of this project. | - |
Descrição: dc.description | O mundo passa por uma transformação com relação aos dados que estão sendo gerados num volume crescente, nos mais variados formatos e esse fenômeno também acontece nas organizações. A ciência dos dados volta-se para a logística pela sua complexidade e importância na performance das empresas e pelos desafios que todos os elementos da cadeia de suprimentos apresentam. É determinante que as organizações tenham a capacidade de extrair valor dos dados e para tal não existem formatos prontos. Na elaboração de um roteiro para análise de dados e Big Data aplicável ao problema de logística de falta de peças no ponto de uso da linha de produção de uma fábrica é importante compreender as características gerais da análise de grande volume de dados, as principais etapas de produção, armazenamento, análise e visualização dos dados e as práticas da gestão da informação que analisam grandes volumes de dados. Além das técnicas é relevante compreender como a estrutura organizacional e as práticas da gestão da informação favorecem o sucesso do Big Data na organização. O perfil do cientista de dados dentro das organizações é um profissional com conhecimento técnico básico e conhecimento aprofundado em gestão de projetos, pois geralmente lidera equipes multifuncionais. Há uma tendência de aproximação das estruturas de TI às outras áreas de negócios, atuando de forma mais integrada. O Big Data traz vários aspectos positivos para as empresas, suportando a interpretação de dados para a tomada de decisão em tempo real, melhorando a performance e a eficiência interna e adequando os produtos e serviços às necessidades dos clientes. Os desafios da implementação do Big Data nas organizações está relacionado à questões operacionais de acesso, armazenamento, busca e compartilhamento do dado que é tratado pelo Big Data de uma forma holística na organização, o que também pode esbarrar na cultura organizacional da empresa. A revisão bibliográfica do artigo científico de WANG e colaboradores (2016, p.98-110) é feita para indicar possíveis métodos aplicáveis ao problema de logística de falta de peças no ponto de uso da linha de produção de uma fábrica. Este problema está relacionado ao planejamento operacional da logística e uma possível abordagem seria a aplicação de Big Data no inventário, otimizando e determinando os níveis adequados de inventário. Outra abordagem possível é a aplicação de Big Data na logística, utilizando todos os dados gerados na cadeia para projetar a flexibilidade nas operações logísticas. Uma abordagem adequada para desenvolver o Big Data na cadeia logística neste problema é uma estrutura colaborativa com o compartilhamento dos dados na cadeia desde os fornecedores de peças até a fábrica. A aplicação de análise preditiva ajuda a entender os padrões na falta de peças e a prever esses eventos antecipadamente, diminuindo os gastos com ações de remediação. O uso da técnica de otimização ajuda a entender as relações e conexões nos dados trazendo percepções para melhoria do processo. Uma análise mais aprofundada requer aplicação prática do Big Data nos dados, fora do escopo deste trabalho. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Curitiba | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Especialização MBA em Gestão Empresarial | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Big data | - |
Palavras-chave: dc.subject | Logística | - |
Palavras-chave: dc.subject | Métodos de linha de montagem | - |
Palavras-chave: dc.subject | Big data | - |
Palavras-chave: dc.subject | Logistics | - |
Palavras-chave: dc.subject | Assembly-line methods | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO DE EMPRESAS | - |
Título: dc.title | Roteiro de análise de dados e Big Data aplicado a um problema de logística | - |
Título: dc.title | Data analysis and Big Data roadmap applied to a logistics problem | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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