Aplicação de modelos de previsão de insumos de importação em uma cadeia de suprimentos de uma empresa da indústria energética

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSobral, Ana Paula Barbosa-
Autor(es): dc.contributorNarcizo, Ramon Baptista-
Autor(es): dc.contributorCalado, Robisom Damasceno-
Autor(es): dc.contributorMeza, Edwin Benito Mitacc-
Autor(es): dc.contributorSobral, Ana Paula Barbosa-
Autor(es): dc.contributorMeza, Edwin Benito Mitacc-
Autor(es): dc.creatorGonçalves, Sander Martins-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T17:56:24Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T17:56:24Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-09-21-
Data de envio: dc.date.issued2023-09-21-
Data de envio: dc.date.issued2018-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/30489-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/760507-
Descrição: dc.descriptionEste projeto se passa em uma empresa da indústria energética na qual foi identificada uma oportunidade de melhoria em seu processo de previsão de insumos em uma cadeia de suprimentos. Foram levados em consideração todos os setores da empresa em estudo. Contudo, os dados de cada setor limitaram a aplicação dos modelos nos mesmos pois violavam a pressupostos do modelo ARIMA, e, portanto, foram descartados. A análise se resumiu a aplicação dos modelos ARIMA e Amortecimento Exponencial no setor de Cimentação. Era necessário que o desempenho do modelo proposto superasse a forma de previsão do processo aplicado pela empresa em estudo para que pudesse ser considerado viável. Como pode ser observado ao longo do estudo, o modelo ARIMA obteve melhores resultados quando o comparado tanto ao processo da empresa quanto ao Amortecimento Exponencial. Um dos ganhos que pode ser citado é a redução do erro absoluto de 1,15 para 0,33 utilizando-se o modelo ARIMA.-
Descrição: dc.descriptionThis Project has as background an energetic industry in which has been identified an opportunity of improvement in its materiasls forecasting process its supply chain. This study took as consideration all data from the service lines, or sectors, of the company that were available. Therefore, the data of some sectors had restraints in a way that would violate the requirements of the application of the ARIMA model and had to be disregarded from further analysis. That said, the focus of this project laid on the application of the ARIMA and Exponetial Smoothing models on the only sector that was able to run both models which is the Cimentation sector. In addition, just identify the model with the lowest error would prove that the proposed model is fit to the company utilize it. The error of the model needed to be lower than the one found by the actual forecasting process of the company. In terms of results, the ARIMA model presented the lowest error in comparing both Exponetial Smoothing and the company`s forecast process. One example of performance could be the reduction of the absolute error from 1,15 (company`s forecast) to 0,33 applying ARIMA.-
Descrição: dc.description88 f.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherRio das Ostras-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectARIMA-
Palavras-chave: dc.subjectPrevisão de demanda-
Palavras-chave: dc.subjectCadeia de suprimentos-
Palavras-chave: dc.subjectEngenharia de Produção-
Palavras-chave: dc.subjectPrevisão de demanda-
Palavras-chave: dc.subjectCadeia de suprimento-
Palavras-chave: dc.subjectARIMA-
Palavras-chave: dc.subjectForecasting-
Palavras-chave: dc.subjectSupply chain-
Título: dc.titleAplicação de modelos de previsão de insumos de importação em uma cadeia de suprimentos de uma empresa da indústria energética-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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