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Detalhes do E-book

Título: Análise e otimização do processo de predição de demanda de peças de reposição com ênfase na demanda intermitente
Informações
ISBN
978-65-86230-76-5
Autores(as)
Sérgio Neri de Almeida, José Helvécio Martins
Sobre esta obra

O planejamento tem sido um fator de sucesso em muitos segmentos de

negócios e está cada vez mais sendo aprimorado e assumindo maior importância

nas organizações. Não é diferente no setor de manutenção cuja necessidade de

implementação se torna ainda mais evidente, já que requer recursos significativos

das empresas. No caso do recurso "peças de reposição", o planejamento envolve

principalmente a predição de demanda, usualmente procurando um prognóstico de

evento que ocorrerá no futuro com base em dados passados. Quando executado

adequadamente, o planejamento pode otimizar o estoque, obtendo o nível de

serviço necessário e minimizando a falta ou excesso de peças. Para um grande

número de itens, nos quais o monitoramento preditivo de todas as partes é

impraticável, um processo usado é a análise de séries temporais históricas com

técnicas econométricas e estatísticas. No entanto, uma questão recorrente é que,

devido à característica de muitos itens de reposição, sua demanda é intermitente,

com muitos intervalos sem consumo intercalados com a demanda real. Essa

característica aumenta a incerteza da predição, juntamente com outras incertezas,

como a obsolescência de peças e mudanças nos cenários interno e externo das

empresas. Para propor melhorias nesse processo, este livro procurou analisar a

demanda por peças de reposição, principalmente intermitente, de uma empresa do

setor de manutenção de usinas de mineração. Foram aplicados métodos de

predição descritos na literatura, tanto os convencionais quanto os mais recentes, e

os recursos de otimização de parâmetros presentes no algoritmo de uma rotina

computacional específica disponível na plataforma R-Studio. De acordo com os

métodos de estimação e otimização utilizados, foram encontradas indicações do

benefício dessas técnicas, conforme as medidas de erro utilizadas. Para pesquisas

futuras, sugere-se uma associação com o aprendizado de máquina, que é uma área

dedicada ao desenvolvimento de algoritmos que aprendem com os dados e contribui

para o processo de modelagem e predição.

Ficha Técnica
Ano Publicação
2021
Edição
1
Páginas
92

Corpo Editorial



Editor Chefe

Prof. Dr. Edilson Antonio Catapan - Brazilian Journals Publicações de Periódicos e Editora, Brasil



Conselho Editorial

Prof. Dr. Edson da Silva - Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, Brasil

Profª. Drª. Fátima Cibele Soares - Universidade Federal do Pampa, Brasil

Prof. Dr. Gilson Silva Filho - Centro Universitário São Camilo, Brasil

Prof. Msc. Júlio Nonato Silva Nascimento - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Pará, Brasil

Profª. Msc. Adriana Karin Goelzer Leining - Universidade Federal do Paraná, Brasil

Prof. Msc. Ricardo Sérgio da Silva - Universidade Federal de Pernambuco, Brasil

Prof. Esp. Haroldo Wilson da Silva - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Brasil

Prof. Dr. Orlando Silvestre Fragata - Universidade Fernando Pessoa, Portugal

Prof. Dr. Orlando Ramos do Nascimento Júnior - Universidade Estadual de Alagoas, Brasil

Profª. Drª. Angela Maria Pires Caniato - Universidade Estadual de Maringá, Brasil

Profª. Drª. Genira Carneiro de Araujo - Universidade do Estado da Bahia, Brasil

Prof. Dr. José Arilson de Souza - Universidade Federal de Rondônia, Brasil

Profª. Msc. Maria Elena Nascimento de Lima - Universidade do Estado do Pará, Brasil

Prof. Caio Henrique Ungarato Fiorese - Universidade Federal do Espírito Santo, Brasil

Profª. Drª Silvana Saionara Gollo - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul, Brasil

Profª. Drª. Mariza Ferreira da Silva - Universidade Federal do Paraná, Brasil

Prof. Msc. Daniel Molina Botache - Universidad del Tolima, Colômbia

Prof. Dr. Armando Carlos de Pina Filho- Universidade Federal do Rio de Janeiro, Brasil

Prof. Dr. Hudson do Vale de Oliveira- Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Roraima, Brasil

Profª. Msc. Juliana Barbosa de Faria - Universidade Federal do Triângulo Mineiro, Brasil

Profª. Esp. Marília Emanuela Ferreira de Jesus - Universidade Federal da Bahia, Brasil

Prof. Msc. Jadson Justi - Universidade Federal do Amazonas, Brasil

Profª. Drª. Alexandra Ferronato Beatrici - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul, Brasil

Profª. Msc. Caroline Gomes Mâcedo - Universidade Federal do Pará, Brasil

Prof. Dr. Dilson Henrique Ramos Evangelista - Universidade Federal do Sul e Sudeste do Pará, Brasil

Prof. Dr. Edmilson Cesar Bortoletto - Universidade Estadual de Maringá, Brasil

Prof. Msc. Raphael Magalhães Hoed - Instituto Federal do Norte de Minas Gerais, Brasil

Profª. Msc Eulália Cristina Costa de Carvalho - Universidade Federal do Maranhão, Brasil

Prof. Msc Fabiano Roberto Santos de Lima - Centro Universitário Geraldo di Biase, Brasil

Profª. Drª. Gabrielle de Souza Rocha - Universidade Federal Fluminense, Brasil

Prof. Dr. Helder Antônio da Silva - Instituto Federal de Educação do Sudeste de Minas Gerais, Brasil

Profª. Esp. Lida Graciela Valenzuela de Brull - Universidad Nacional de Pilar, Paraguai

Profª. Drª. Jane Marlei Boeira - Universidade Estadual do Rio Grande do Sul, Brasil

Profª. Drª. Carolina de Castro Nadaf Leal - Universidade Estácio de Sá, Brasil

Prof. Dr. Carlos Alberto Mendes Morais - Universidade do Vale do Rio do Sino, Brasil

Prof. Dr. Richard Silva Martins - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Sul Rio Grandense, Brasil

Profª. Drª. Ana Lídia Tonani Tolfo - Centro Universitário de Rio Preto, Brasil

Prof. Dr. André Luís Ribeiro Lacerda - Universidade Federal de Mato Grosso, Brasil

Prof. Dr. Wagner Corsino Enedino - Universidade Federal de Mato Grosso, Brasil

Profª. Msc. Scheila Daiana Severo Hollveg - Universidade Franciscana, Brasil

Prof. Dr. José Alberto Yemal - Universidade Paulista, Brasil

Profª. Drª. Adriana Estela Sanjuan Montebello - Universidade Federal de São Carlos, Brasil

Profª. Msc. Onofre Vargas Júnior - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Goiano, Brasil

Profª. Drª. Rita de Cássia da Silva Oliveira - Universidade Estadual de Ponta Grossa, Brasil

Profª. Drª. Leticia Dias Lima Jedlicka - Universidade Federal do Sul e Sudeste do Pará, Brasil

Profª. Drª. Joseina Moutinho Tavares - Instituto Federal da Bahia, Brasil

Prof. Dr. Paulo Henrique de Miranda Montenegro - Universidade Federal da Paraíba, Brasil

Prof. Dr. Claudinei de Souza Guimarães - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Brasil

Profª. Drª. Christiane Saraiva Ogrodowski - Universidade Federal do Rio Grande, Brasil

Profª. Drª. Celeide Pereira - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Brasil

Profª. Msc. Alexandra da Rocha Gomes - Centro Universitário Unifacvest, Brasil

Profª. Drª. Djanavia Azevêdo da Luz - Universidade Federal do Maranhão, Brasil

Prof. Dr. Eduardo Dória Silva - Universidade Federal de Pernambuco, Brasil

Profª. Msc. Juliane de Almeida Lira - Faculdade de Itaituba, Brasil

Prof. Dr. Luiz Antonio Souza de Araujo - Universidade Federal Fluminense, Brasil

Prof. Dr. Rafael de Almeida Schiavon - Universidade Estadual de Maringá, Brasil

Profª. Drª. Rejane Marie Barbosa Davim - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Brasil

Prof. Msc. Salvador Viana Gomes Junior - Universidade Potiguar, Brasil

Prof. Dr. Caio Marcio Barros de Oliveira - Universidade Federal do Maranhão, Brasil

Prof. Dr. Cleiseano Emanuel da Silva Paniagua - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás, Brasil

Profª. Drª. Ercilia de Stefano - Universidade Federal Fluminense, Brasil

Prof. Msc. Juan José Angel Palomino Jhong - Universidad Nacional San Luis Gonzaga -Ica, Perú